SLAM開発の迷路を抜け出す：3D地図作成・自己位置推定の最短アプローチ

3D地図作成と自己位置推定の開発には多くの課題が伴います。一からの開発には膨大な工数がかかり、アルゴリズムの選定や実装、センサフュージョンの知識不足など、技術者にとってのハードルは高いものです。

本Webセミナーでは、実機実装までのプロセスを高速化し開発工数を大幅に削減するために、近年のリリースで強化されてきた次の機能をご紹介します。

• 非常に短いコードで実装でき、実機で高速に動作する最新のVisual SLAMオブジェクト（ORB-SLAMファミリー）
• Lidar SLAM開発（LOAMなど）を加速するためのソリューション
• IMUなどとのセンサーフュージョンを効率的に追加するためのファクターグラフ
•  精度評価のための3Dシミュレーションや、実機実装のためのC/C++コード生成・ROSノード生成

【参加対象者】

• 自動運転やモバイルロボット、自律ドローン、ローバーなど、開発中の自律システムにSLAMを取り入れたい方
• センサーフュージョンに課題を感じている技術者
• 建設、森林、文化財、インフラ、AR/VRなどの業界で3D地図作成を必要とする方

本Webセミナーは、既存のMATLABおよびSimulinkユーザーの方はもちろん、3D地図作成やセンサーフュージョンに興味をお持ちの技術者の方々に、課題解決の糸口を提供します。ぜひご参加ください。