MATLABおよびSimulinkによる自律移動ロボット開発

概要

MATLABおよびSimulinkは自律移動ロボットの複合的なアルゴリズムを単一環境で開発することが可能です。
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や物体検出を元に最適な経路を探索するSLAMや経路計画、経路追従が不可欠です。

本Webセミナーでは、MATLABおよびSimulinkと関連するToolboxで提供されている認知、判断、行動計画、操舵までの各種機能をご紹介します。また、これらの機能を組み合わせて自律移動ロボットアプリケーションを開発するワークフローについてご紹介いたします。

• Ÿ YOLOv2/SSDなどのディープラーニングによる物体検出アルゴリズム
• Ÿ LiDAR点群処理、スキャンマッチングによる自己位置推定やLidar SLAM / Visual SLAM
• Ÿ センサーフュージョンによる障害物追尾や経路計画などのナビゲーションアルゴリズム
• Ÿ ROS / ROS2 によるGazeboおよび実機連携
• Ÿ NVIDIA JetsonへのCUDAコード生成によるGPU実装

自動搬送車などの自律移動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。

プレゼンテーション 40分と、ライブQ&A 15分で、約55分の内容を予定しております。