化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

~ 生産・物流・生活支援ロボットに適用できる物体認識技術 ~
様々な分野で対象物や人物を3次元的に認識する技術の基本原理から具体的な応用事例、最新の研究事例について解説!

R&D支援センターセミナーのご案内

       開催日時:2019年7月22日(月)10:00~16:30
       会  場:新宿文化センター 4F 第3会議室  → 会場へのアクセス 
       参 加 費:49,980円(税込、昼食・資料付)
            お申し込み受付中

申込方法

 下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。折り返し、聴講券、会場地図、請求書を送付いたします。

 FAX申込用紙PDF 

講 師

 中京大学大学院 工学研究科 工学部長 教授 博士(工学)  橋本 学 氏

【略 歴】
 1987年大阪大学大学院工学研究科前期課程修了.同年三菱電機㈱入社.生産技術研究所,産業システム研究所,先端技術総合研究所にてロボットビジョン,3次元視覚,動画像処理,画像照合,パターン認識,ヒューマン認識技術などの研究開発に従事.2008年中京大学情報理工学部機械情報工学科教授.2013年より同大学工学部機械システム工学科.博士(工学).
 1998年度日本ロボット学会実用化技術賞,1999年科学技術庁第58回注目発明表彰,2012年度画像センシングシンポジウム優秀学術賞受賞,2015年度画像センシングシンポジウムオーディエンス賞,2015年度精密工学会小田原賞,2017/2018年度IWAIT Best Paper Award,2018年度日本マテリアルハンドリング大賞技術賞等受賞,第19回SICE-SI部門講演会優秀講演賞等受賞.
 電子情報通信学会,情報処理学会,日本ロボット学会,映像情報メディア学会,電気学会,計測自動制御学会,精密工学会,IEEE等各会員.

定 員

 30名

受講対象・レベル

 ロボットシステム,メカトロニクスシステム,FA・生産システム,物流システム,生活支援ロボット,そのほか健康・介護,医用システム,自動車・交通システムの開発に関わる方.

習得できる知識

 修得できる知識および技術としては,3次元センサの概要と原理,物体認識の概要と原理,モデルベース認識技術,3次元特徴量の知識,さらにこれら3次元センシング技術を実際の産業用システムに適用するためのさまざまなノウハウなどがある.

趣 旨

 近年,3次元センサや人工知能(AI)の急激な普及により,さまざまな分野で対象物や人物を3次元的に認識する技術が注目を集めている.なかでも,ポイントクラウドデータと呼ばれる3次元点群データをもとに,物体の位置や姿勢を認識したり,対象の種類を識別するためのモデルベース手法のキーとなる3次元特徴量の発展はめざましく,海外を中心にさまざまな手法が提案され,実用化されてきている.
 本講習会では,3次元センサの基本的な原理の解説にはじまり,市販されているセンサの特徴や性能比較,さらに,3次元物体認識の基本原理,3次元特徴量の基礎について平易に解説する.また,具体的な応用事例として,たとえば生産ラインにおけるロボットピッキングや,当研究室が出場したAmazon物流ロボット競技大会,World Robot Summitコンビニロボット大会にも用いられた技術,さらには家庭内での人物認識や生活支援ロボットに関する最新の研究事例についても解説する.
 この講習会では,単に原理を説明するのみならず,各種事例や実際の計測データ例をまじえながら,エンジニアリングの観点から実際に使える技術を念頭に,同分野の全体像を1日で把握していただけるように構成している.

プログラム

1.人工知能(AI)技術の動向
 1-1 AIに関する話題
 1-2 機械学習の基礎
 1-3 ロボット知覚技術とAI

2.3次元物体認識の基礎
 2-1 3次元計測センサの種類と特徴
 2-2 物体認識アルゴリズムの概要
 2-3 アピアランスベース物体認識とモデルベース物体認識
 2-4 物体認識の周辺技術
 2-5 キーポイントベース物体認識の概要
 2-6 3次元特徴量・局所参照座標系の主要技術
 2-7 3次元特徴量に関する最新技術

3.Amazon Robotics Challenge関連技術
 3-1 Amazon Robotics Challengeの概要
 3-2 第1回大会における課題と教訓
 3-3 第2回大会における課題と教訓
 3-4 第3回大会における課題と教訓
 3-5 Amazon後の挑戦 ~WRSにおけるコンビニのための知能ロボット開発~
 3-6 残された課題と将来展望

4.生産・物流分野におけるAIによるロボット知能化研究の最前線
 4-1 ビジョンとロボットを円滑につなぐための必須技術
 4-2 「物体」認識から「機能」認識へ(生活支援ロボットなどへの応用)

5.まとめ・AI・ロボット新時代にむけた課題の整理と展望

【質疑応答・名刺交換】