企画セッション「画像センシング技術の最先端」
国際的な研究フィールドでアクティブに活躍されている若手トップ研究者をお招きし、世界最先端の技術研究動向をまとめて一挙に解説頂きます。今まさに世界中が注目している最新技術や押さえておくべき動向を日本語で知ることができるチャンスです。
講師：赤井 直紀 氏（名古屋大学）
略歴：2016年 宇都宮大学大学院システム創成工学専攻博士後期課程修了、博士（工学）。同年４月より名古屋大学未来社会創造機構特任助教。車輪型移動ロボットおよび自動車の自動走行に関する研究、特に LiDAR を用いた自己位置推定に関連する研究に従事。SII2013 Best Student Paper Award、RSJ2014 研究奨励賞、MFI2017 Best Paper Award、JSAE2018 秋季大会優秀講演発表賞等を受賞。
概要：画像や LiDAR はロボットや自動車の自動走行を実現するにあたり、最もメジャーなセンサとして利用されている。そのため、多くの手法が日々新たに研究開発されており、その動向を追いかけることは容易でなくなっている。本講演ではロボットや自動運転に関するトップカンファレンスである ICRA、IROS、IV、ITSC において発表された研究報告を基に、近年の画像や LiDAR を用いた自己位置推定や SLAM に関する研究や動向についてまとめる。
講師：千葉 直也 氏（東北大学）
略歴：2018年 東北大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻博士前期課程修了、現在同博士後期課程に在籍中。日本学術振興会特別研究員 (DC1)。プロジェクタ・カメラシステムによる三次元形状計測、及び三次元点群処理の研究に従事。2018 IEEE Robotics and Automation Society Japan Joint Chapter Young Award (ICRA2018) 等受賞。
概要：三次元点群とは、三次元形状をその表面上の各点座標値の集合によって表現するデータ形式です。各点は順不同、かつ点の密度や総数が一定とは限らないという三次元点群の性質から、画像での深層学習の知見を直接応用することは難しいとされてきました。本発表では、PointNet 以降急速に発展した点群深層学習に関する研究の流れをまとめるとともに、実アプリケーションへの応用につながるような研究事例の紹介を行います。