1口（1社3名まで受講可能）でのお申込は 受講料 66,000円（税込）/1口 が格安となります。
☆☆☆ Web配信セミナー ☆☆☆
トリケップスセミナーのご案内
開催日時：2026年2月13日（金）10:00～16:00
参 加 費：お1人様受講の場合 53,900円（税込/1名）
1口（1社3名まで受講可能）でお申し込みの場合 66,000円（税込/1口）
★ 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
★ インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
★ 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
お申し込み受付中
申込方法
お1人様受講の場合、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。
1口でお申し込みの場合、下記のFAX用紙にてお申込ください。
| お1人様申込み | ||
| FAX申込用紙PDF | ||
| 1口（1社3名まで受講可能）でお申し込み | FAX申込用紙PDF | |
講 師
内山英昭（うちやまひであき） 氏
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 サイバネティクス・リアリティ工学研究室（CAREラボ） 准教授
2006年3月 慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 卒業
2007年9月 慶應義塾大学大学院 開放環境科学専攻 修士課程 修了
2010年9月 慶應義塾大学大学院 開放環境科学専攻 博士課程 修了
2010年10月－2012年6月 フランス国立情報学自動制御研究所 博士研究員
2012年7月－2014年3月 株式会社東芝 研究開発センター
2014年4月 九州大学大学院 システム情報科学研究院 助教
2018年4月 九州大学 附属図書館 准教授
2021年4月 現職
拡張現実感のためのコンピュータビジョン技術の研究に従事．2012年より3年間，拡張現実感に関する国際会議International Symposium on Mixed and Augmented Reality(ISMAR)の論文選定委員を歴任．2015年のISMAR及び2016年のVR学会で開催されたvisual SLAMの性能を競うトラッキングコンペティションを運営．visual SLAMのオープンソースのライブラリであるATAM(Abecedary Tracking and Mapping)を開発[1]．拡張現実感に用いられる位置合わせ技術に関する本[2]や解説論文[3]を執筆．
[1] https://github.com/CVfAR/ATAM
[2] AR(拡張現実)技術の基礎・発展・実践 (設計技術シリーズ)，科学情報出版（第一章担当）
[3] E.Marchand, H.Uchiyama and F. Spindler, “Pose Estimation for Augmented Reality: A Hands-On Survey,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol.22, pp.2633-2651, 2016.
セミナーの概要
デバイスの自己位置推定や空間形状認識（マッピング）は，自動走行制御，ナビゲーション，写真測量などに用いられる基盤技術である．近年は，カメラを用いたvisual SLAMの飛躍的進展により，ARCoreやARKitに代表されるように，スマートフォン向けの拡張現実感アプリケーションを容易に実装できる環境が整ってきた．研究開発は今後も高精度化・省エネ化に向けて加速すると見込まれる．
本セミナーでは，様々なセンサーを用いた自己位置推定技術を概説する．まず，visual SLAMの歴史から最新動向までを整理し，ORB-SLAMを例に処理手順や高精度化のポイントを示す．続いて，ARCoreやARKitに実装されているvisual–inertial SLAMを取り上げ，スマートフォンにおけるIMUとカメラの融合推定がどのように実現されているかを概説する．さらに近年注目されるNeRFやGaussian Splattingによる高品質な空間再構成について，SLAMやマッピングへの応用可能性と技術的特徴を解説する．
次に，visual SLAMと比較して極めて省エネなIMU単体によるDead Reckoning(DR)，wifiやBLEといった無線を用いた屋内測位技術を紹介する．特に人間の歩行軌跡を対象とするPedestrian Dead Reckoning (PDR)について，国際会議IPINで開催されたコンペティションに参加し開発した手法を扱う．
最後に，国際会議IPINのコンペティションにおいて優勝に至った2019，2024，2025年のアルゴリズムを整理し，歩行者航法におけるIMU，BLE，UWD，マップマッチング，機械学習モデルの統合戦略や改良点を解説する．
講義項目
1 vSLAMの原理と画像処理技術
2 ORB-SLAMを例とした単眼SLAM
3 動的環境下におけるSLAM
4 ディープラーニングを用いたSLAM
5 NeRFとGaussian Splattingを用いた空間表現
6 IMUを用いたDead Reckoning
7 BLEを用いた屋内測位
8 IPINで優勝した際の歩行者航法アルゴリズム（2019, 2024, 2025）