水中ロボットセミナー:九工大・西田 祐也 氏_2025年1月17日オンライン配信
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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 


水中ロボットを開発または運用するために必要な基礎的な知識を半日速習!
水中ロボットを使った水産資源/鉱物資源調査の実例もご紹介します。

基礎から学べる

水中ロボットの世界


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

九州工業大学 大学院生命体工学研究科 
人間知能システム工学専攻 准教授 博士(工学) 西田 祐也 氏

日時・会場・受講料

●日時 2025年1月17日(金) 13:00-17:00
●会場 会場での講義は行いません。
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前~前日を目安にご連絡致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********(*********にはjohokiko.co.jpを入れてください)

オンラインセミナーご受講に関する各種案内(ご確認の上、お申込みください。)
・PC/タブレット/スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット 回線速度の目安(推奨) 下り:20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。

Zoom
Zoom使用に関する注意事項(クリックして展開)
・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
 → 確認はこちら
 →Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、
  カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
  お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
 →参加方法はこちら
 →一部のブラウザは音声が聞こえない等の不具合が起きる可能性があります。
  対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
  (iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります)

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴あり)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開)
・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
・原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します(一部、編集加工します)。
・視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。
 ex) 2/6(月)開催 セミナー → 2/10(金)までに配信開始 → 2/17(金)まで視聴可能
 ※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
 ※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
  上記例の場合、2/8(水)から開始となっても2/17まで視聴可能です。
 ※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
 ※原則、配信期間の延長は致しません。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承ください。
 →見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。(テスト視聴動画へ) パスワード「123456」 

セミナーポイント

■はじめに
 水中ロボットは電気回路,機械設計,プログラム以外に,水中(海洋)環境に関しても把握しなければ,開発だけでなく正しく運用することもままならない.本セミナーでは水中ロボットを開発または運用するために必要な基礎的な知識を学び,新しい水中ロボットの創出のため最新の研究について触れることを目的とする.前半にはロボットを運用する深海の環境や水中ロボットに使われるセンサなどについて講義を行い,後半は本研究室で開発した水中ロボットおよび水中機器について紹介する.

■必要な予備知識
一般的な工学の用語や単位

■本セミナーに参加して修得できること
・水中ロボットの概要
・水中ロボットの運動学の基礎
・水中画像処理の基礎

セミナー内容

1.水中ロボットの基礎知識

  1)海底探査について
     a) 海底探査の現状
     b) 海の深さ
  2)深海について
     a) 深海の環境
     b) 海水の影響
  3)海底探査について
     a) 海底探査の現状
     b) 海の深さ
  4)水中ロボットの概要
     a) 水中ロボットの種類
     b) 水中ロボットを用いた調査

2.自律型水中ロボット

  1)センサおよびインターフェイス
     a) 深度センサ
     b) 方位,IMUセンサ
     c) 音響センサ
     d) インターフェイス
  2)自立型水中ロボットの運動制御
     a) 運動学,動力学
     b) フィードバック制御
     c) ウェイポイント制御
     d) 障害物回避
  3)自律型水中ロボットのソフトウェア基礎
     a) サブサンプションアーキテクチャ
     b) ソフトウェア構成
     c) 調査シーケンス

3.自律型水中ロボットを使った水産資源調査

  1)ホバリング型水中ロボット
     a) システム構成
     b) 調査手法
     c) 底生魚の資源調査
  2)底生魚の水中画像解析手法
     a) 鮮明化
     b) 生物候補の検出
     c) 特異点の抽出
     d) 生物種の特定
     e) 生物検出,識別結果
  3)3次元形状計測装置
     a) 計測原理
     b) 屈折の影響
     c) レーザパターン
     d) デコーディング
     e) 処理結果

4.自律型水中ロボットを使った鉱物資源調査

  1)調査地点の選出方法
     a) 音響ソナーの種類
     b) 反射強度
     c) 採泥器
     d) 調査例の紹介
  2)鉱物資源調査用自律型水中ロボット
     a) ペイロード配置
     b) システム構成
     c) 観測装置
     d) 障害物回避
     e) マンガンクラスト調査
  3)水中ロボット管制用洋上中継器
     a) 概要
     b) ペイロード配置
     c) システム構成
     d) 実験結果

5.超広域海底探査システム

  1)開発背景
     a) Shell Ocean Discovery XPRIZE
     b) Team KUROSHIO
  2)探査手法
     a) 探査戦略
     b) ビーグル構成
     c) 導入した技術
  3)広域海底探査試験
     a) 概要
     b) 実験結果
  4)XPRIZEに関する取り組み
     a) これまでの歩み
     b) Round 1について
     c) Round 2について

6.水中劣化画像の鮮明化

  1)古典的な鮮明化手法
     a) Single Scale Retinexフィルター
     b) Multi Scale Retinexフィルター
  2)光学環境計測システムを用いた手法
     a) 概要
     b) センサの構成
     c) 鮮明化手法
     d) 実験結果
  3)画像生成AIを用いた鮮明化
     a) CycleGANについて
     b) 鮮明化手法
     c) 実験結果


講師紹介

【略歴】
2011年 3月 九州工業大学生命体工学研究科脳情報専攻 博士後期課程修了 博士(工学)
2011年 4月 九州工業大学生命体工学研究科脳情報専攻 研究職員
2012年 4月 東京大学生産技術研究所 特任研究員
2014年11月 東京大学生産技術研究所 特任助教
2015年 3月 九州工業大学若手研究者フロンティア研究アカデミー 特任助教
2018年 4月 九州工業大学若手研究者フロンティア研究アカデミー 助教
2019年12月 九州工業大学大学院生命体工学研究科人間知能システム工学専攻 准教授

【専門】
フィールドロボティクス

【本テーマ関連学協会での活動】
日本ロボット学会 会員
日本機械学会 会員
IEEE OES 会員
IEEE OES Japan chapter Secretary

セミナー番号:AD250188

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