第119回 原理から学ぶロボットのための画像処理技術

会場アクセス：
http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_16_j.html
http://www.vdec.u-tokyo.ac.jp/Guide/access.htmlcam01_04_16_j.html
「根津駅」（千代田線）徒歩5分，「東大前駅」（南北線）徒歩10分，または「本郷三丁目駅」（丸ノ内線，大江戸線）徒歩15分，「弥生2丁目」（都営バス上60（上野-大塚駅前））徒歩1分

会場150名／ネット配信50名（どちらも定員になり次第締め切ります）

参加費（税込）：※ お支払の際，別途システム手数料「216円」を頂戴致します．
当学会及び協賛学会の正会員（個人）／8,500円，会員外(一般)／13,000円
当学会及び協賛学会の学生会員（個人）／3,000円，会員外(学生)／4,500円
当学会賛助会員 招待券ご利用／無料，優待券ご利用／3,000円，左記サービス券なし／13,000円
特別優待券使用の場合：学生(RSJ会員非会員問わず)／無料，学生以外／3,000円
ネット配信参加(RSJ個人会員のみ申込可能)：申込者のみ視聴／4,500円，申込者以外に複数人視聴／8,000円

• 2017年度開催セミナーより参加申込みおよび参加費のお支払い方法が変更となっております．詳細はご案内ページをご確認ください．
• 賛助会員招待券／優待券および特別優待券の詳細はご案内ページをご確認ください．

口　上：
　ロボットによる高度な環境認識を可能とする画像処理技術は，ロボット工学の基礎技術の一つです．センサ・計算機の低価格化と画像処理ソフトウェアの普及によって，画像処理を専門としない技術者・研究者が何らかの形で，画像処理をシステムに組み込むことが一般的に行われています．しかし一方で，複雑・高度化する画像処理技術の全容を把握することは難しく，システム設計フェーズの「どういった画像処理技術を用いるべきなのか」といった疑問や検証フェーズの「パフォーマンスの改善のためにチューニングすべきパラメータは？」など様々な困難に直面する場面も多くなっています．本セミナーでは，こうした皆様の疑問に答えるべく，ロボットに必要不可欠な画像処理技術を原理から学ぶ機会を提供したいと考えています．この趣旨に沿って，今回のセミナーでは，原理から応用までを網羅するため，各講演に90分から120分の時間を割り当てており，ロボット工学セミナーとしては過去最長の野心的なセミナーとなっております．セミナーでは，三次元計測，3次元物体認識，SLAM，および深層学習による画像認識といった技術について，講師の方々にわかりやすくご紹介いただきます．
オーガナイザー：荒井 翔悟（東北大学）

講演内容：

10:00-10:10 ＜開会挨拶・講師紹介＞

10:10-12:00　第1話　カメラキャリブレーションが不要でいつでもズームやピント調整ができる高速・高精度３次元形状計測手法の紹介
福井大学　藤垣　元治
　カメラを用いた非接触の３次元計測は，生産現場や医療や服飾などの分野だけでなく，ロボットの分野でも多く用いられている．本講演では，講演者らが提案しているカメラキャリブレーションが不要でいつでもズームやピント調整ができる「特徴量型全空間テーブル化手法」について，その原理を説明し，試作装置についても紹介する．従来の一般的な３次元計測の原理では，カメラのキャリブレーションが必須であり，その後にピント調整などはできないのが常識であった．しかし，考え方を少し変えて，撮影画像内の座標を用いずに３次元座標を求めるようにすることで，カメラキャリブレーションは不要となる．この手法を用いることで，振動に強い３次元計測装置が実現でき，凹凸面を走行するロボット等にも適用できるようになる．さらに注目点をズームすることなども可能となる．本講演では，３次元計測装置を小型化・高速化するために開発してきたラインLEDデバイスなども合わせて，デモンストレーションを交えながら紹介する．

12:00-13:00 ＜休憩（昼食）＞

13:00-14:30　第2話　ロボットのための3次元物体認識研究の現状と展望
中京大学　橋本　学
　ロボットビジョン，とりわけ3次元物体認識に関して，基本的な技術を概観するとともに，最新の研究事例を紹介する．前半では，ロボットビジョン課題を整理するとともに，最近のセンサの現状，特徴量ベースの特定物体認識など，汎用性の高い技術を中心に解説する．後半では，国際ロボット大会やナショナルプロジェクトへの参画経験を踏まえつつ，ロボットマニピュレーションのためのビジョン技術や，ロボットタスク自動生成を支援するための「機能認識」やその応用について，現在取り組み中の研究事例を紹介する．
当日の発表スライドが公開されております。→中京大学　橋本研究室HP

14:30-14:40 ＜休憩＞

14:40-16:40　第3話　SLAMの基礎とオープンソース
千葉工業大学　原　祥尭
　自己位置推定と地図構築を同時に行う SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）は，移動ロボットに必須の基盤技術である．自律走行などの応用を対象として，実用化も進みつつある．本講演では，多岐にわたる SLAM 技術の全体像を概観して整理する．SLAM 手法の基礎についてまとめ，応用事例も交えて説明する．各手法の特性を把握するためには，原理と位置付けの理解が欠かせない．全体像が分かれば，改良や発展の方向性も見えてくる．また近年，LIDAR を用いた Laser SLAM とカメラを用いた Visual SLAM で共に，オープンソースの手法が複数公開されている．つくばチャレンジでの自律走行における，これらの使用例についても紹介する．実用化に向けて残された課題も多い．SLAM のオープンプロブレムについても言及する．

16:40-16:50 ＜休憩＞

16:50-18:20　第4話　深層学習による画像認識の基礎と実践
（株）サイバーエージェント　山口　光太
　深層学習用のソフトウェアフレームワークとそれを高速に実行するハードウェアが一般的になるにつれ，高性能な画像認識アプリケーションを手軽に実装することが可能となってきました．ツールの使い方は洗練されてきたものの，深層学習モデルは中身を解釈することが難しく，初心者が実際に使うにはいくつもの落とし穴があります．この講演の前半は初心者を対象として，深層学習の基礎となるニューラルネットワークの動作原理や学習手法，画像認識でよく使われるアーキテクチャについて一通り解説し，基礎知識の習得を目指します．また，クラス分類や回帰のような簡単な問題設定から，物体検出，セグメンテーションのように様々な画像認識の課題設定についても整理します．後半では画像認識の応用事例として，デジタル広告でのバナーのクリック数予測，広告メッセージの理解などの実践事例を紹介します．

18:20-18:30 ＜閉会挨拶＞

参加申込方法：

セミナー参加に関する注意事項

1. 会場，講師，日時等は都合により変更になる可能性がございますのでご了承下さい．最新の情報は学会ロボット工学セミナーHPに掲載されます．
2. 台風等警報発令時のセミナー開催中止判断については「災害時における中止判断」のページをご確認ください．
3. 当日、参加者の理解を深めるためテキストを配布致します。このテキストは、原則、講演に使用されるスライド資料等を縮小コピーしたものですが、諸事情により修正・抜粋がされている場合がございます。ご了承ください。また、テキストの後日販売は行いません。
4. 参加者のセミナー会場内での撮影・録音行為は禁止させて頂きます。なお、撮影・録音を含む取材をご希望の場合は必ず事前に学会事務局までお問い合わせください。

主　催：
一般社団法人　日本ロボット学会
協　賛（予定）：
計測自動制御学会，産業技術連携推進会議 医療福祉技術分科会，システム制御情報学会，情報処理学会，人工知能学会，精密工学会，電気学会，電子情報通信学会，土木学会，日本感性工学会，日本機械学会，日本シミュレーション学会，日本神経回路学会，日本設計工学会，日本時計学会，日本人間工学会，日本バーチャルリアリティ学会，日本ロボット工業会，農業食料工学会，バイオメカニズム学会