無料体験!MATLAB および Simulink によるAI・自律ロボティクス開発入門

日付 時間
2021年6月5日
9:00 PM EDT

概要

ロボティクスおよび自律システムの研究・開発は加速しており、認知・判断・制御等の複合領域の技術要素が必要とされています。

MATLABおよびSimulink はアルゴリズム開発、データ解析、可視化、数値計算のための統合開発環境です。近年は、AI分野の機械学習やディープラーニングなどの認知アルゴリズムから自律ロボティクス分野の判断・意思決定アルゴリズムまで幅広いソリューションを強化しています。アルゴリズム設計からモデリング、シミュレーション、仮想テスト、自動コード生成、実装までの一連の開発プロセスを単一環境で実現し、開発を加速します。

本チュートリアルでは MATLABおよびSimulink による自律ロボティクス開発に関する認識・ディープラーニング・経路計画・強化学習のワークフローについてご紹介します。

実際に無料評価版や大学のライセンスで操作体験していただくことが可能です。もちろん、聴講だけのご参加も歓迎です。

MATLABおよびSimulink をご存知の方も、そうでない方もぜひご参加ください。

時間 タイトル

10:00-10:05

イントロダクション:MATLABおよびSimulinkを活用したロボティクス開発

MathWorks Japan インダストリーマーケティング部

能戸フレッド

本セッションでは自律ロボティクス開発の概要と体験会の内容を紹介します。

10:05-10:35

【体験アリ・聴講だけも歓迎Deep Learning による物体認識

MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部

木川田 亘

このセッションではディープラーニングによる物体認識を体験いただきます。画像のラベリングからディープニューラルネットワークの設計、学習、予測までのワークフローをご紹介します。また、TensorFlowやPyTorchなどで学習されたモデルの取り込みやGPUコード生成についても解説します。

10:35-11:05

【体験アリ・聴講だけも歓迎】モバイルロボット・マニピュレータのためのモーションプランニング

MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部

草野 駿一

自律ロボティクスシステムを実現するためには、知覚、計画、制御という3つのアルゴリズムが必要となります。このセッションでは計画で使われる一般的なパスプランニングアルゴリズムのうち、RRTを使ったパスプランニングを試していただきます。移動ロボットのナビゲーションやマニピュレータのシミュレーションにおける動作を、実際に動かしながら見ていただきます。

11:05-11:35

【体験アリ・聴講だけも歓迎】ロボットマニピュレータを用いたボールバランシングのための強化学習

MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部

小林 昇洋

強化学習を使用して複雑な制御タスクを解決する例題を体験いただきます。

Reinforcement Learning Toolbox™を使用した、強化学習の一連の流れをぜひ一度、ご体験ください。従来の制御理論ベースの制御でもタスクを実現することは可能ですが、制御対象が複雑など、設計が難しい場合、モデルフリーの強化学習は一つの代替手段となります。本セッションでは、ロボットマニピュレータのエンドエフェクタに取り付けられた平らな面でピンポンボールのバランスをとる制御問題を取り上げます。

11:35-11:50

まとめ / Q&A

自律ロボティクス開発に関するMATLABおよびSimulink活用事例を紹介し、参加者からのご質問に回答します。

ハイライト

  • ROSやROS2の活用事例
  • YOLOv3 などの ディープラーニングによる物体認識
  • A*やRRT*などの経路計画
  • 物理モデリングと強化学習

講演者について

能戸 フレッド(のと ふれっど) MathWorks Japan ロボティクス・自律システムインダストリーマネージャー

2006年から、米国航空防衛会社ノースロップグラマンでモバイルロボティクスや無人航空機などの制御システム研究・開発をGNCエンジニアとして務める。2012年から、MathWorksのアプリケーションエンジニアとしてモデルベース開発の導入を支援。2018年から現職。これまでの経験を生かして多業界の無人・自律システム開発に対するモデルベース開発の推進に尽力している。

 

木川田 亘(きかわだ とおる)MathWorks Japan アプリケーションエンジニア

2008年から電気メーカにて画像処理LSI、画像センサー開発に従事。2014年にMathWorks Japanにアプリケーションエンジニアとして入社し、主に画像処理、信号処理、ディープラーニング、自動運転、自律ロボットに関係する技術領域を担当している。

 

草野 駿一(くさの しゅんいち) MathWorks Japan アプリケーションエンジニア

電波によるリモートセンシング、およびリモートセンシング画像解析を専門に学位取得。2013年から株式会社パスコにて、衛星リモートセンシング画像解析、技術開発に従事。2019年に MathWorks Japan に入社し、アプリケーションエンジニアとして主に画像処理、信号処理、ディープラーニング、レーダ、自律ロボットに関係する技術領域を担当している。

 

小林 昇洋(こばやし のりひろ)MathWorks Japan アプリケーションエンジニア

2009年から、自動車メーカにてモデルベース開発の主にシミュレーション業務に従事。2014年にMathWorks Japanに入社しアプリケーションエンジニアとして様々な業界でのモデルベース開発の適用を支援。2018年より産業用ロボットおよび関連業界でのモデルベース開発の適用に注力し現在に至る。メカ・エレキ・制御など含むマルチドメインシミュレーションの技術領域を担当している。

対象製品

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