・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」
セミナー開催にあたって
■はじめに：
自己位置推定とマッピング（空間形状認識）は，ロボットの自律走行制御からナビゲーションなどに用いられる基盤技術です．この2つは相互に密接に関連する技術です．このため，この2つの包括的に学ぶことの可能なセミナーを企画しております．
カメラを用いて自己位置推定とマッチングの両方を行う技術であるVisual SLAMやDeep learningを用いたマッピング技術であるNeRF等の研究が盛んにおこなわれています．また，屋内を対象とした自己位置推定である屋内測位では，WiFiやBluetooth Low Energy(BLE)，Inertial Mesurement unit(IMU)が用いられます．今後も高精度化・省エネ化に向け，各センサの要素技術とその統合に関する研究が発展していくと考えられます．
本セミナーでは，自己位置推定とマッピングに関連する様々なセンサとアルゴリズムを概説いたします．初めに，カメラを用いた技術としてVisual SLAMとNeRFを解説します．次にIMU単体のみで自己位置推定を行うデットレコニング/オドメトリ，WiFiやなどの無線を用いた自己位置推定技術を紹介します．最後に，人間の歩行軌跡を対象としたPedestrian Dead Reckoning(PDR)に関し，国際会議で開催されたコンペティションに参加するために開発した技術を説明いたします．
■受講対象者：
・ロボットの自動制御等で自己位置推定技術を用いている方
・カメラを用いた3次元計測に取り組んでいる方
・本テーマに興味のある方
■必要な予備知識：
コンピュータビジョンや画像処理の基礎知識
■本セミナーで習得できること：
・Visual SLAMの基礎知識
・NeRFの基礎知識
・無線を用いた自己位置推定の基礎知識
・IMUを用いたオドメトリ算出の基礎知識
・自己位置推定とマッピング技術を利用したシステムをデザインするための基礎知識
など
セミナー内容
１．自己位置推定とマッピングの概要
1.1. 自己位置推定とは
1.2. マッピングとは
1.3. センサの種類
1.4. 屋内測位
２．カメラを用いたVisual SLAM
2.1. SLAMの枠組み
2.2. ORB SLAMを用いた実装
2.3. Visual Inertial SLAM
2.4. 最新技術の動向
３．カメラを用いたNeRF
3.1. NeRFの枠組み
3.2. Neural mapの表現
3.3. 最新技術の動向
４．屋内測位
4.1. 無線を用いた自己位置推定
4.2. IMUを用いたPedestrian Dead Reckoning
4.3. IMUを用いたオドメトリ推定
５．IPINでの自己位置推定コンペティションへの参加
5.1. カメラを用いたコンペティション
5.2. 屋内測位のコンペティション
＜質疑応答＞
よくあるお問合せ
リクエスト
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