カメラ・IMU・無線を統合した位置推定技術【提携セミナー】

　　セミナー　　技術分野共通　　カメラ・IMU・無線を統合した位置推定技術【提携セミナー】

開催日時	【LIVE配信】2026/12/4（金） 10:30～16:30 , 【アーカイブ配信】12/7～12/21（何度でも受講可能）
担当講師	内山英昭氏
開催場所	【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
定員	30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
受講費	非会員： 55,000円（本体：50,000円）会員： 49,500円（本体：45,000円）

Visual SLAMからPedestrian Dead Reckoning，屋内測位，IPIN最新動向まで一望！

カメラ・IMU・無線を統合した位置推定技術

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

位置推定・測位技術は、ロボティクス、スマートフォン、屋内ナビゲーション、物流、ARなど、私たちの身近な多くのサービスを支える基盤技術である。本セミナーでは、カメラ、IMU、Wi-Fi、BLE、UWBといった各センサによる位置推定を、原理からセンサ融合までひとつの流れとして解説する。はじめにカメラを用いたVisual SLAMおよびVisual-Inertial SLAMを取り上げ、画像と慣性情報からどのように位置と姿勢を求めるかを示す。続いて、IMUを用いたDead ReckoningとPedestrian Dead Reckoning、Wi-Fi／BLE／UWBを用いた屋内測位を扱い、各方式の原理と特徴を整理する。後半では、これらを組み合わせるセンサ融合の考え方や、マップ情報を活用した軌跡補正を紹介し、IPINコンペティションで用いられた歩行者航法アルゴリズムの変遷にも触れる。各方式の長所と短所を理解し、目的や利用環境に応じた測位システムを設計するための基礎を身につけることを目指す。

◆習得できる知識

位置推定・測位技術の全体像と，カメラ，IMU，無線センサそれぞれの役割を理解できる．
カメラ幾何やVisual SLAM，Visual-Inertial SLAMの基礎と処理の流れを理解できる．
IMUを用いたDead ReckoningとPedestrian Dead Reckoningの基本原理を理解できる．
Wi-Fi，BLE，UWBによる屋内測位の原理と，各方式の特徴を把握できる．
カメラ，IMU，無線，マップ情報を組み合わせたセンサ融合の考え方を理解できる．
目的や利用環境に応じて，どの測位方式やセンサの組み合わせが適しているかを検討する基礎を身につけられる．

◆受講対象

自己位置推定，屋内測位，センサ融合の基礎を身につけたい研究者，技術者
カメラ，IMU，無線それぞれの測位方式の特徴や違いを整理したい方
Visual SLAMやVisual-Inertial SLAMの仕組みを体系的に理解したい方
IMUを用いたDead Reckoning，Pedestrian Dead Reckoningを学びたい方
Wi-Fi，BLE，UWBを用いた屋内測位技術に関心のある方
カメラ，IMU，無線，マップ情報を組み合わせたセンサ融合を検討している方
ロボティクス，スマートフォン，屋内ナビゲーション，物流，ARなどへの応用を検討している方

測位やセンサ融合に関する専門知識は必須ではない．座標、行列、ベクトルなどの基礎的な数学に触れたことがあると、カメラ姿勢推定や移動量推定の説明を理解しやすい．Visual SLAM、IMU、Wi-Fi、BLE、UWBなどを初めて学ぶ方にも理解できるよう、各センサの特徴と位置推定の基礎から順を追って説明する。

担当講師

奈良先端科学技術大学院大学　准教授　博士（工学）　内山英昭　氏

【専門】
コンピュータビジョン・ヒューマンコンピュータインタラクション

専門はコンピュータビジョンを基盤とし，パターン認識や機械学習、センサ工学などの基礎技術から，AR/VR，ヒューマンコンピュータインタラクション，LLM/VLM応用，マルチモーダルセンシングといった応用領域まで幅広く取り組む。特にナビゲーション技術の分野では，複数の国際コンペティションで優勝経験を有する。また，大学院教育においては，生成AIを活用したコーディングやソフトウェア開発支援に関する講義・演習にも取り組んでいる。

【略歴】
2006年3月　慶應義塾大学　理工学部　情報工学科　卒業
2007年9月　慶應義塾大学大学院　開放環境科学専攻　修士課程　修了
2010年9月　慶應義塾大学大学院　開放環境科学専攻　博士課程　修了
2010年10月－2012年6月　フランス国立情報学自動制御研究所　博士研究員
2012年7月－2014年3月　株式会社東芝　研究開発センター
2014年4月　九州大学大学院　システム情報科学研究院　助教
2018年4月　九州大学　附属図書館　准教授
2021年4月　現職

セミナープログラム（予定）

１．位置推定・測位技術の全体像
1-1　自己位置推定と測位の基礎
ａ．位置と姿勢の推定
ｂ．自己位置推定と環境地図作成の関係
1-2　測位に用いるセンサとその分類
ａ．カメラ，IMU，無線センサの特徴
ｂ．絶対測位と相対測位，屋内と屋外
ｃ．単一センサによる測位とセンサ融合

２．カメラを用いた自己位置推定とVisual SLAM
2-1　Visual SLAMを支える画像処理とカメラ幾何
ａ．特徴点の検出・記述・マッチング
ｂ．透視投影とPnP問題によるカメラ姿勢推定
ｃ．三角測量とバンドル調整
2-2　Visual SLAMの構成と処理の流れ
ａ．Tracking，Mapping，Relocalization，Loop Closure
ｂ．ORB-SLAMを例とした処理の流れ
2-3　Visual SLAMの分類と発展
ａ．特徴点ベースとダイレクト法
ｂ．動的環境やディープラーニングへの展開

３．カメラとIMUを用いたVisual-Inertial SLAM
3-1　IMUの基礎
ａ．加速度センサとジャイロセンサ
ｂ．加速度と角速度から得られる情報
3-2　Visual-Inertial SLAMの原理
ａ．画像情報と慣性情報の融合
ｂ．カメラのみを用いるVisual SLAMとの違い
3-3　スマートフォンにおける実用例
ａ．ARCore，ARKitにおけるDevice Tracking

４．IMUを用いたDead ReckoningとPedestrian Dead Reckoning
4-1　Dead Reckoningの基本原理
ａ．移動量の積算と初期位置・初期姿勢
ｂ．推定誤差の累積
4-2　IMUによる移動・姿勢の推定
ａ．加速度を用いた移動量推定
ｂ．角速度を用いた姿勢変化の推定
4-3　Pedestrian Dead Reckoning
ａ．歩行検出と歩数推定
ｂ．歩幅と進行方向の推定

５．無線を用いた屋内測位
5-1　無線測位の基本
ａ．無線基地局と端末の関係
ｂ．受信信号強度を用いた位置推定
5-2　Wi-FiとBLEを用いた測位
ａ．Wi-Fiアクセスポイントの利用
ｂ．BLEビーコンを用いた測位
5-3　UWBを用いた測位
ａ．UWBによる距離計測
ｂ．Wi-Fi，BLEとの違い

６．複数センサを用いたセンサ融合
6-1　センサ融合の考え方
ａ．各センサの長所と短所
ｂ．異なる情報を組み合わせる目的
6-2　カメラ，IMU，無線の融合
ａ．カメラとIMUの相補的な融合
ｂ．Dead Reckoningと無線測位の統合
6-3　マップ情報の活用
ａ．移動可能領域を用いた推定
ｂ．マップマッチングによる軌跡補正

７．歩行者航法の実践と最新動向
7-1　IPINコンペティションの概要
ａ．屋内測位技術を評価するコンペティション
ｂ．歩行者航法における評価方法
7-2　歩行者航法アルゴリズムの変遷
ａ．2019年：IMUとBLE，マップ情報の統合
ｂ．2024年，2025年：IMU，BLE，UWBと機械学習の活用

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2026/12/4（金） 10:30～16:30
【アーカイブ配信】12/7～12/21（何度でも受講可能）

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 55,000円（本体：50,000円）
会員： 49,500円（本体：45,000円）

非会員の方は1名につき55,000円（税込み）です。
会員の方もしくは新規会員登録していただいた方の受講料は以下の通りです。
★1名で申込の場合、49,500円（税込）に割引になります。
★2名以上同時申込の場合、1名につき半額の27,500円（税込）に割引になります。
※参加者全員の会員登録が必要です。登録料や年会費などは一切かかりません。

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