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【遠隔配信のみ】第126回 ロボットのための画像処理技術

開催日2020年5月22日(金)10:00~17:00
開催地

遠隔配信で実施いたします

定員満席につきお申込み受付終了いたしました

ネット配信200名
参加費
(税込)

新型コロナウイルス感染症が拡大している状況を受け、本セミナーは特別価格にて実施いたします。 尚、今回は視聴される方の安全を考慮し、複数人視聴のオプションはございません。

※ お支払の際,別途システム手数料「220円」を頂戴致します.
WEB遠隔参加(当学会及び協賛学会個人会員):1名(申込者のみ)/2,000円
WEB遠隔参加(上記以外):1名(申込者のみ)/4,000円
当学会賛助会員 招待券もしくは特別優待券使用の場合:1名(申込者のみ)/無料

主催一般社団法人 日本ロボット学会
協賛計測自動制御学会,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 (予定)

今回のセミナーは遠隔配信のみで実施いたします

 新型コロナウイルス感染症が拡大している状況を受け、参加者および関係者の健康・安全面を第一に考慮した結果、遠隔配信のみで実施することといたしました。 尚、今後も状況が変わる可能性がございます。随時本ホームページで情報を発信いたします。

口上

 より知的なロボットを実現するためには,高度な環境認識と行動生成の技術が求められます.環境認識においては,深層学習をはじめとする機械学習分野と視覚データを主に扱うコンピュータビジョン分野での発展が著しく,ロボット工学分野と一体となって急速に研究が進んでいる状況です.本セミナーでは,深層学習を活用した画像理解を軸として,ロボットにとって重要な技術である3次元空間としての認識認識も含めた広範な画像処理技術についてのチュートリアルを実施いたします.深層学習による画像認識から3次元空間における点群としての環境理解や自己位置推定およびマップ生成など,それぞれ第一線の研究者にご講演頂きます.

オーガナイザー:牛久 祥孝(OSX / Ridge-i)

 

講演内容:

10:00-10:10 <開会挨拶・講師紹介>


10:10-11:30 1話 画像認識と深層学習

Mobility Technologies 内田 祐介

  2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては深層学習,その中でも特に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった.CNNはクラス分類をはじめとして,物体検出やセグメンテーションなど様々なタスクを解くためのベースネットワークとして広く利用されてきている.本講演では,CNNの発展を振り返るとともに,エッジデバイスで動作させる際に重要となる高速化等,関連する深層学習技術の解説を行う.


11:30-12:30 <休憩(昼食)>


12:30-13:50 2話 IMUを用いた自己位置推定

九州大学 内山 英昭

  Inertial Measurement Unit(IMU)とは,加速度と角速度を計測可能なセンサである.今日ではスマートフォンに搭載され,加速度の変化から歩数をカウントするアプリなどに用いられている.IMUを用いた自己位置推定技術はInertial Navigation System(INS)と呼ばれ,飛行機などの様々な移動体測位に用いられている.カメラに比べ,動的環境や暗所などにおいても周辺環境の影響を受けない一方,測位結果に累積誤差を生じやすい問題がある.本セミナーでは,初めにINSの技術と課題を概説し,人や車の測位に特化したPedestrian/Vehicle dead reckoning,深層学習を用いたINSの枠組みについて紹介する.


13:50-14:00<休憩>


14:00-15:20 3話   Visual SLAMと深層学習を用いた3Dモデリング 

産業技術総合研究所 櫻田 健

  Visual SLAMはロボティクスやAR/VRを目的に世界中で活発に研究が行われています.Structurefrom Motion (SfM)と比較して,Visual SLAMではリアルタイムにカメラ姿勢と3次元形状を推定するため,計算量を削減する様々な工夫が施されています.さらに,Inertial Measurement Unit (IMU)と組み合わせることでよりロバストな推定が可能となります.さらに,深層学習の発展に伴い,単眼画像から奥行きを推定し,その結果をVisual SLAMに応用する研究なども盛んに行われれています.これらについて,我々が公開し開発を進めているVisual SLAMのオープンソースソフトウェア"OpenVSLAM"を例に理論と実用の両面から解説します.


15:20-15:30 <休憩>


15:30-16:50 第4話  3次元点群と深層学習

早稲田大学 / オムロンサイニックエックス 千葉 直也

 三次元点群とは.空間中に分布する点の集合によって空間や物体の立体形状を表現するデータ構造である.PointNet / DeepSets以降,三次元点群を深層学習によって取り扱う手法が様々提案されている.本講演では,ニューラルネットワークの入出力として三次元点群を用いるための基本的なアイデアと代表的な三次元点群を処理するネットワーク,最近のロボットビジョンとしての応用例について紹介する.


16:50-17:00 <閉会挨拶>


 

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.2020年度より電子データで配布となり,会場参加/遠隔参加ともにメールにて事前に配信を行います.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。