MATLABではじめる自律移動システム開発～SLAMとパスプランニング～

概要

近年、ADAS/自動運転から自動搬送車(AGV)、ドローン、医療ロボット、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。自律移動システムが効率よく行動するためには、地図データによって障害物を把握しつつ、センシングによる自己位置推定を元に最適な経路を探索するSLAMとパスプランニングが不可欠です。

本Webセミナーでは、MATLAB/Simulinkを活用することでパスプランニングアルゴリズムを効率的に開発できる様子をご覧いただきます。グリッドマップなどの地図データの取り扱い、LiDARを使った自己位置推定などのSLAM(Simultaneous Localization And Mapping)から運動学を考慮したパスプランニングのアルゴリズム検討まで、最新機能を交えて効率よく開発ができる様子をご紹介いたします。

ADAS/自動運転や自動搬送車などの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方にもおすすめのセミナーです。ぜひご参加ください。

※本WebセミナーはMATLAB EXPO 2017のセッションをベースに新機能を追加してお送りいたします。

ハイライト

• 地図表現と自己位置推定など既存関数を組み合わせてSLAMを実現
•  さまざまなパスプランニングアルゴリズムを容易に作成
• 3Dシミュレーターとの連携によるシステムレベルシミュレーションの容易な構築