강사
주쿄대 학 대학원 공학 연구과 공학부장 교수 박사(공학) 하시모토 마나부씨

습득할 수 있는 지식
습득할 수 있는 지식 및 기술로서는, 3차원 센서의 개요와 원리, 물체 인식의 개요와 원리, 모델 베이스 인식 기술, 3차원 특징량의 지식, 한층 더 이것들 3차원 센싱 기술을 실제의 산업용 시스템에 적용하기 위한 다양한 노하우등이 있다.

취지
근년, 3차원 센서나 인공지능(AI)의 급격한 보급에 의해, 다양한 분야에서 대상물이나 인물을 3차원 적으로 인식하는 기술이 주목을 끌고 있다.그 중에서도, 포인트 클라우드 데이터로 불리는 3차원 점군데이터를 기초로, 물체의 위치나 자세를 인식하거나 대상의 종류를 식별하기 위한 모델 베이스 수법의 키가 되는 3차원 특징량의 발전은 눈부시고, 해외를 중심으로 다양한 수법이 제안되어 실용화 되오고 있다.
본 강습회에서는, 3차원 센서의 기본적인 원리의 해설로부터 시작되어, 시판되고 있는 센서의 특징이나 성능 비교, 게다가 3차원 물체 인식의 기본 원리, 3차원 특징량의 기초에 관하여 평이하게 해설한다.또, 구체적인 응용 사례로서 예를 들어 생산 라인에 있어서의 로봇 피킹이나, 당연구실이 출장한 Amazon 물류 로봇 경기 대회, World Robot Summit 편의점 로봇 대회에도 이용된 기술, 또 가정내에서의 인물 인식이나 생활 지원 로봇에 관한 최신의 연구 사례 에 관하여도 해설한다.
이 강습회에서는, 단지 원리를 설명할 뿐만 아니라, 각종 사례나 실제의 계측 데이터 예를 섞으면서, 엔지니어링의 관점으로부터 실제로 사용할 수 있는 기술을 염두에, 동 분야의 전체상을 하루에 파악해 주실 수 있도록(듯이) 구성해 있다.

프로그램
1.인공지능(AI) 기술의 동향
 　1-1　AI에 관한 화제
 　1-2　기계 학습의 기초
 　1-3　로봇 지각 기술과 AI
2.3차원 물체 인식의 기초
 　2-1　3차원 계측 센서의 종류와 특징
 　2-2　물체 인식 알고리즘의 개요
 　2-3　상황 기반 물체 인식 및 모델 기반 물체 인식
 　2-4　물체 인식의 주변 기술
 　2-5　키포인트 베이스 물체 인식의 개요
 　2-6　3차원 특징량·국소 참조 좌표계의 주요 기술
 　2-7　3차원 특징량에 관한 최신 기술
3.Amazon Robotics Challenge 관련 기술
 　3-1　Amazon Robotics Challenge의 개요
 　3-2　제1회 대회에 있어서의 과제와 교훈
 　3-3　제2회 대회에 있어서의 과제와 교훈
 　3-4　제3회 대회에 있어서의 과제와 교훈
 　3-5　Amazon 후의 도전 ~WRS에 있어서의 편의점을 위한 지능 로보트 개발~
 　3-6　남겨진 과제와 장래 전망
4.생산·물류 분야에 있어서의 AI에 의한 로봇 지능화 연구의 최전선
 　4-1　비전과 로봇을 원활히 잇기 위한 필수 기술
 　4-2 「물체」인식으로부터 「기능」인식에(생활 지원 로봇등에의 응용)
5.정리해·AI·로봇 신시대로 향한 과제의 정리와 전망
【질의응답·명함 교환】

개최일시 : 2019년 07월 22일(월)10:00~16:30
개최장소 : 신쥬쿠 문화 센터　4F　제3 회의실
수강료(세금포함) : 49,980엔