RSJ データ工学ロボティクス研究専門委員会、NEDO特別講座共催 8/4（木）公開講演会の案内
講師：赤井直紀（名古屋大学）
HP：https://sites.google.com/view/naokiakaigoo/home
タイトル：
信頼可能な自己位置推定実現のための確率的アプローチ
概要：
自己位置推定は自動走行の根幹技術となっており，信頼可能な位置推定の実現は，信頼可能な自動走行実現に繋がる．信頼可能な位置推定実現のためには，（１）環境変化に頑健な推定が行えること，（２）推定失敗を即座に検知できること，（３）推定失敗から即座に復帰できることの実現が不可欠である．本講演では，これらの機能を同時に実現する確率的アプローチを述べる．この確率モデルは，（１）既知・未知障害物の同時推定，（２）自己位置推定結果の信頼度推定，（３）位置追跡と大域的自己位置推定のシームレスな融合を達成し，これらにより上記の機能を達成する．本講演では，自己位置推定モデルの基礎から，提案モデルの概要までを述べる．
スケジュール：8/4（木）16 :00-17:00 公開講演
オンライン会議形式：Webinarを予定
参加人数：100名程度（先着順）
申込み〆切：8/3（水）正午
参加登録URL：終了いたしました。
備考：参加登録後、8/4の午前を目処にオンライン会議のURLを送付いたします。