1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料  が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『産業応用のための3次元点群処理の基礎』



 S220721AW1



 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆


開催日:2022年10月7日(金)10:30-16:30
受講料:
1人様受講の場合 51,700円[税込]/1名
    
1口でお申込の場合 62,700円[税込]/1口(3名まで受講可能)

 ★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
 お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

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 ***関連セミナー*** 
★Web配信セミナー★『3次元点群処理とPCLプログラミングの基礎』(2022年12月7日(水))
 ***関連セミナー*** ★Web配信セミナー★『基礎から学ぶ3次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション』(2023年2月8日(水))

講 師

 荒井翔悟(あらいしょうご) 氏
 
  東京理科大学 理工学部 機械工学科 准教授(博士(情報科学))

 <経歴>  2005年 東北大学 工学部 機械航空工学科 卒業
 2010年 東北大学愛学院 情報科学研究科 博士課程後期3年課程修了、博士(情報科学)
 2010年 東北大学大学院 情報科学研究科 助教
 2012年 INRIA Visiting Researcher
 2016年 東北大学大学院 工学研究科 ロボティクス専攻 准教授
 2021年 東北大学大学院 情報科学研究科 特任准教授(研究)
 2022年 東京理科大学 理工学部 機械工学科 准教授
 <学協会>  IEEE、日本機械学会、計測自動制御学会、システム制御情報学会
 2010年 IEEE/SICE・International Symposium on System Integration 2010 SECRETARY
 2010年 計測自動制御学会 SI部門講演会 幹事
 2010年~ 電気自動車エコラン競技大会・実行委員
 2016年~2018年 日本ロボット学会 会誌編集委員会委員
 2017年 ロボティクス・メカトロニクス講演会2017 プログラム副委員長
 2017年~ 特定非営利活動法人次世代モビリティエコラン協会 理事
 2020年~ 計測自動制御学会 代議員
 <最近の受賞歴>   2018年10月 日本ロボット学会 論文賞
 2018年12月 FA財団 論文賞
 2019年6月 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ベストプレゼンテーション表彰
 2022年4月 文部科学大臣表彰 若手科学者賞

 セミナーの概要

 

 3次元計測センサの低価格化で,産業分野でも3次元点群処理を行う事例が増えています.本セミナーでは,産業分野で必要とされる3次元点群処理の基礎と応用について解説します.
 基礎では,3次元点群処理の初学者を対象に,モデルに基づく物体認識と位置姿勢方法とそれに関連した技術について,原理から解説します.応用では,これまで講師が取り組んできた工業部品のバラ積みビンピッキングを中心として,最新の研究動向を踏まえた事例をいくつか紹介します.
 また,昨今注目されている人-ロボットの協働作業における作業者の行動予測や工業部品の3次元モデル作成について簡単な事例を紹介します.研究事例の紹介では,「なにができるか」だけではなく「どうやればできるか」という方法に踏み込んだ解説を行います.

 講義項目

 1 導入


 2 3次元点群を使った位置姿勢推定方法の分類

  2.1 セグメントを使った位置姿勢推定
  2.2 ICPによる位置姿勢推定
  2.3 3D Keypointを使った位置姿勢推定


 3 3D Keypointを使った位置姿勢推定

  3.1 推定プロセス概要
  3.2 3D Keypoint(3次元キーポイント)
  3.3 3D Feature(3次元特徴量)
  3.4 3D Keypointのマッチング
  3.5 マッチングに基づく位置姿勢推定


 4 バラ積みビンピッキングのための画像処理と3次元点群処理

  4.1 MFCによる金属光沢物体のビンピッキング
  4.2 SAC-LMIによる金属光沢物体のビンピッキング
  4.3 PPFによるビンピッキング


 5 3次元点群処理のその他の応用例

  5.1 工業部品の3次元モデル作成
  5.2 人-ロボットの協働作業のための認識と行動予測




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