ロボットからADAS/自動運転、ドローン、医療ロボットやサービスロボットまで、幅広い分野でのロボット技術の活用が期待されています。それに伴い、ロボットを構成する技術は従来の制御中心の処理から、画像処理、コンピュータービジョン、センサーフュージョン、認知、判断などの高度な処理まで、複合的な処理が必要になってきています。本セッションでは、自律制御型ロボットアーム開発を例にMATLAB®/Simulink®を活用した効率的なロボット開発のワークフローをご覧いただきます。よる軌道生成、制御などのロボットアルゴリズムをMATLAB/Simulinkの統合開発環境で試行錯誤できることをご紹介します。ROS連携による処理ノードの分散やCコード生成によるROSノードの組み込みについても解説します。ロボットアプリケーション開発をこれから行う必要のある方はもちろんのこと、この分野の開発効率を上げたいとお考えの方、最新機能を知りたい既存ユーザーの方にも最適なセッションです。2016のセッションをベースに、一部内容を変更してお送りいたします。最適化計算を使ってロボットアームの軌道生成すべてを統合したシミュレーションと自動Cコード生成Flashをお使いの方は、ビデオ上にマウスオーバーすると目次をご覧いただけます。画像処理やコンピュータービジョンの技術は、ADAS・ロボット制御・医療分野等から生産現場での検査まで、様々な分野で活用されています。これからはじめる方はもちろん、C言語等他の言語で経験がある方にも、MATLABのシンプルなコーディングでより短時間でプログラムを構築できるポイントをご紹介いたします。MATLAB上での具体的な画像処理の流れやメリットのほか、最新バージョンR2014bで提供される関数やアプリなどもご紹介します。「画像処理・コンピュータビジョン評価キット」の使用方法をご紹介します。MATLABを初めてご使用になる方向けに、MATLABのインストール後、実際にサンプルデモを動作させるまでの操作手順をご説明します。評価キットでは、基本的な画像処理から、機械学習・ディープラーニングを扱ったものまで様々なサンプルデモをお試しいただけますので、MATLABによる画像処理・コンピュータビジョンのご評価にぜひご活用ください。カメラキャリブレーションはカメラの内部パラメータ、外部パラメータ、レンズ歪み係数を推定するための手法です。Toolboxはカメラキャリブレーションに役立つ関数やアプリケーションを提供します。Toolboxを使い、カルマンフィルタを使った物体のトラッキングについてご紹介いたします。ToolboxTMで提供される色のしきい値アプリケーションを使用することで、画像内の特定の物体領域に対し、色情報を基に効率よく領域分割を行います。サポートパッケージのインストール、設定、使用方法をご紹介します。ToolboxTMで提供されるイメージの領域解析アプリを使用し、2値化された画像内に存在するオブジェクトを解析する方法をご紹介します。画像内の特定の物体領域に対しイメージの領域分割アプリケーションを使用することで、輝度情報を基にした領域分割を効率よく行う方法をご紹介します。Toolboxをご紹介します。近年、ADAS・自動運転の開発が盛んに行われており、開発の効率化がより一層求められていります。このツールボックスでは、認知やセンサーフュージョン部分のアルゴリズムを開発・検証するためや、多種・多様なセンサーからのデータを可視化して人間が理解・判断しやすくするためのさまざまな機能が提供されます。車前方を撮影した動画像から白線を検出し、車線からはみ出しそうな際に警告を出す車線逸脱警告のサンプルを用い、Simulink®を用いたブロック線図による画像処理開発環境についてご紹介します。アルゴリズム開発の手順をご紹介します。(パスプランニング)、実機動作まで短期間で実現することが可能です。自律型アームロボット開発を例にMATLAB®/Simulink®を活用した効率的なロボット開発のワークフローをご覧いただきます。よる軌道生成、制御などを効率的に試行錯誤できる様子をご紹介します。モデルのフィッティングによる路面検出など、様々な処理例をご紹介します。(モンテカルロ・ローカリゼーション)のデモをご紹介します。Toolboxの登場により、MATLABが直接ROSネットワークに接続できるようになりました。神経細胞の染色画像から、赤色に染色されているコアの数を自動的にカウントする画像処理のアルゴリズムを、MATLAB®上で構築していく流れをご紹介します。画像の分類やセグメンテーションにおいて非常に有効なアプローチの一つであるテクスチャ解析について、医用画像を例題として取り上げてご紹介します。バイオ・メディカル分野で役立つ画像処理やコンピュータービジョン、機械学習の技術を、デモを交えて紹介します。医用画像や病理画像の解析を始められる方、コンピュータービジョン・機械学習に興味をお持ちの方に最適なセミナーです。バイオイメージングや医用画像では、特徴の抽出やマッチング、統計処理などが必要とされ、必ずしも鮮明でない画像からの解析も多く要供されます。そこで、MATLABに備わっている豊富な画像処理ライブラリを組み合わせることにより、高度なバイオイメージング・医用画像処理を実現することができます。10行あまりのコードで容易に画像を取り込み、ワッシャーを検出し、寸法測定と個数カウントを行う例をご紹介します。10行あまりのコーディングとマウスで操作するアプリを用い、様々な形があるイチゴの寸法を測定し、個数カウントを行う例をご紹介します。農業や水産業など、不定形な対象の画像領域解析に活用いただけます。使った歯車の歯数カウントと欠陥検出についてご紹介します。外観検査画像処理アルゴリズムを効率的に開発できます。Motion、CNNを使用したディープラーニングなど、R2016aの画像処理・コンピュータービジョン最新機能を紹介します。R2018aに追加された、画像処理・コンピュータビジョンの最新機能をご紹介します。多数の機能アップデートの中から、エッジ保持するバイラテラル、拡散フィルタ、露光度の異なる複数画像の取り扱い、3次元画像向け関数、ポイントクラウドデータのセグメンテーション、魚眼レンズのキャリブレーションデモを交えてご紹介します。近年注目が集まるディープラーニング分野の新機能、ラベリング用アプリの解説やノイズ除去や超解像画像の作成などのサンプルコードのご案内も行います。R2018bに追加された、画像処理・コンピュータビジョン・ディープラーニングの最新機能をご紹介します。追加された新機能の概要に加え、画像の不均一な輝度の補正、k-meansによる画像のセグメンテーション、点群データからの路面検出、ディープラーニング分野からはマウス操作によるネットワーク構築アプリ、NVIDIAハードウェアサポートパッケージによる実装の新機能についてデモを交えてご紹介します。R2019aに追加された、画像処理・コンピュータビジョン・ディープラーニングの最新機能をご紹介します。よる超解像」、「ORB特徴検出」など様々なR2019aの新機能を、デモを交えてご紹介いたします。現在この処理を行うことが出来ません。ご迷惑おかけしますが、しばらくしてから再度お試しください。ご自身のアカウントでない場合はこちら連絡先情報を入力して、続行してください。民間企業のエンジニア/サイエンティスト*あなたの役割に最も近いものはどれですか。使用経験を教えてください。使用経験を教えてください。(英語)*お客様の業務に最も近い産業分野を選択してください。ページを参照してください。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。