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ホームROSを基盤とした研究、開発用の移動ロボット
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクスものづくり・製造技術
学科の分類
ロボティクス&デザイン工学部ロボット工学科

ROSを基盤とした研究、開発用の移動ロボット 台車ハードウェアのミドルウェア共通化のためのPSOC適用

ロボティクス&デザイン工学部

ロボット工学科

コミュニケーションロボット

井上雄紀 教授

オープンハードウェアROSPSOC

移動ロボットの開発では、信頼性確保のために新規モジュールの開発は上位の各種ソフトウェアモジュール、スタック、ツール群を含めると膨大なコストとなる。ROSを活用することで、きちんと動作する、独自ハードウェアロボットの実装が容易となる。なお、移動ロボットの独自のハードウェアとロボットシステムとの間のドライバは、当然開発が必要となる。PSOCによりその部分の抽象化共通化を目指す。

研究者INFO: ロボティクス&デザイン工学部 ロボット工学科 コミュニケーションロボット 井上雄紀 教授

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廣井 富

手すりの上を移動する道案内ロボット

 本コミュニケーションロボットの特徴は、手すりの上を移動することである。ケータイや地図が読めない方でも問題なく、音声とジェスチャで指示してくれる。さらに人はロボットの手を握って誘導される。この時、ロボットの腕が伸び縮み可能なシステムを構築した。これにより、人の歩行速度に応じた無理のない道案内が可能である。本研究室でアルゴリズムを開発した「測域センサを用いた人検出システム」を応用しており、複数人が存在する環境内においても対象者を見失うことがなく、動作可能である。また、ロボットと案内される人の対話が破綻している場合等にオペレータが介入可能である。その介入頻度を簡易に制御可能であり、オペレータの負荷を軽減することが可能である。

神納 貴生

X線画像による非破壊検査に向けた微弱特徴の可視化

社会インフラを支える工業製品など,簡単に停止して点検できないものは多く,それらは非破壊検査によって点検される.非破壊検査の一つとして,X線画像を用いた検査が挙げられる.X線は物体の透過率の違いにより内部構造を写し出せるが,X線が透過し難い金属などで覆われている場合,映し出せる内部構造の像は薄くはっきりとしないものとなる.これまで個別の工業製品に対するX線画像検査は熟練工の目視技術によって成り立っていたが,本技術は熟練工が確認する特徴を可視化して誰もが頑健に検査できるようにする.

中西 真悟

標準正規分布の幾何学的対称性

連続な確率変数の確率密度関数の積分形は、0から1までで評価できる累積分布関数です。では、累積分布関数を積分するとき、積分形の関数の一階の導関数は、累積確率として0から1までの傾きになります。つまり、直角三角形を用いた三平方の定理による評価が可能になります。そこで、標準正規分布の幾何学的対称性を応用しながら三平方の定理を用いてみると、新たな確率評価基準が思考できます。

上辻 靖智

機能材料のマルチスケール最適設計

 材料に優れた特性を発現させる鍵は,微視構造にある.次世代新規デバイス開発の核となるマルチフェロイック材料の電気磁気効果を飛躍的に向上することを目的とし,顕微鏡で観察される微視(ミクロ)スケールと機械構造物を捉えた巨視(マクロ)スケールを連成したマルチスケール構造最適設計を駆使して,数値解析主導の材料設計開発を提供する.

西口 敏司

深層学習を用いた物体領域推定のための学習データの生成支援

深層学習を用いたセグメンテーションのための学習では,物体が写っている画像を物体毎に数百枚から数千枚用意し,画像に写っている物体の輪郭情報を人手でアノテーションする必要があり,労力やコストがかかるという問題がある.一方,RGB-Dカメラは各画素に対応する距離に関する情報も同時に獲得できるカメラである.本研究では,深層学習を用いた物体領域推定(セグメンテーション)のための学習に必要な物体の輪郭情報をRGB-Dカメラを用いて人手によらずに高速に獲得する手法を開発した.

大須賀 美恵子

ICT・ロボティクスのウエルネス分野への応用

心拍や呼吸,目の動きや脳波,筋電などを人に負担をかけずに測る技術と,それらから人の意図や気持ちを推定する手法の研究をしています.これらの人を測る技術とバーチャルリアリティなどの情報通信技術とロボティクスを組合わせて,さまざまな人のwellbeing(幸せ)に役立つシステム・サービスを提供します.

吉田 準史

音を下げる。そして、音を活かす。

我々の周りには声や楽器、飛行機の音など様々な音があります。同じ音でも心地よい音もあれば騒音もあります。製品音は騒音と捉えられやすい音ですが時には、製品の状態を知る有効な手がかりになります。このことを踏まえ我々は製品音に着目し、その音全てを低減対象とせず、必要な成分と下げるべき成分に分別しようとしています。下げる音には、そのメカニズムを的確に把握する技術を構築しています。そして必要な音に対しては、その音を選び出し状態認知を手助けする方法も検討する等、音が持つ可能性を踏まえた技術開発を進めています。

小林 弘一

波動システムの研究開発

波動情報システム研究室では、電磁波の中で応用が比較的容易なマイクロ波ミリ波帯の電波に関する研究を行っています。Maxwellの電磁波の存在予測とHertzによる実験から既に百数十年以上が経ちます。この間、情報通信技術(ICT)が私たちの生活に直接的間接的に大きな影響を与えたことは言うまでもありません。 この中で、レーダ技術関連の開発に対する長い経験と実績を活かし、高周波の理論解析、アンテナを含むマイクロ波計測システムとデバイス等、様々なレーダ分野全般の研究開発を推進しています。

西應 浩司

人間の視覚行動からみた都市空間の設計基準

建築や都市は生活基盤として、人間に対し大きな心理的影響力を持っています。基本的な人間の移動方法を考えれば、そのデザインは歩行によって我々が得た空間能力に関する研究成果が生かされたものとなるのが理想的だと考えられます。 研究室では、空間能力を司り評価を行う脳機能の左右差や個人差を検討する事から、人間が理解しやすい建築空間、都市空間をつくるための方法を、人間の視覚行動を計測したデータや、脳波計によるデータをもとに探ります。

平井 智康

高分子の精密合成法とその界面構造制御

立体規則性を精密に制御した有機ー無機からなるプラスチック材料を精密重合法に基づき調製した。今回開発した高分子はキラル分子を認識し、螺旋構造を形成することを見出した。また、その螺旋構造はキラル分子を取り除いた後も保持されることも明らかとなり、キラル分離膜を始めとする医療材料への応用展開が期待される。

奥野 弘嗣

照明変化に頑強な小型知能ビジョンシステム

本技術のコアは,視覚神経系が行っている情報処理(視覚信号の対数変換や空間バンドパスフィルタ等)を実装した回路にある.本回路は,視覚神経系を模倣した並列演算を活用して,省電力で,照明強度や照明色の変化にほとんど影響されることなく多数の視覚特徴(色・方位別輪郭等)を検出することが出来る.この回路を実装したFPGAとイメージセンサからなるロボットビジョンシステムは,1辺4cm程度の小さなサイズで,多数の視覚特徴を実時間で出力できる.

福島 拓

話者の意図を適切に伝達可能な多言語間対話支援手法

医療従事者と外国人患者の間の対話支援を目的とした,多言語対話支援手法について述べる.医療現場において母語が異なるために意図の伝達が円滑に行えない問題を解決するために,用例対訳と機械翻訳を併用した多言語間対話支援技術の開発を行っている.本技術では,用例対訳や回答候補などの概念を用いて正確な意図の伝達を支援している.

赤井 愛

視覚障がい者・児のためのデザイン

目が見えない・見えにくい子どもの生活動作(はさみで紙を切る、紐を丸結びするなど)の難易度の調査から、習得支援ツールや、食事や着替えを「自分で」「楽しく」進めていくためのプロダクトなどをデザインしています。また2019年度から、子どもだけでなく、視覚障害を持つ成人のための服薬支援についても研究を進めています。

福原 和則

図面分析による建築設計プロセスの解明

人々の生活や活動の場である建築空間は、個人にとっても社会のとってもたいへん重要な活動の舞台である。優れた建築空間の構築は建築家や設計者の個人の力量によるものが多いが、多くの関係者や施工者との協働も重要なファクターとなっている。また優れた設計には優れたプロセスが存在する。設計プロセスを建築設計図面を手掛かりに解析し、時系列に沿った検討過程を明らかにすることで今後の設計に資する知見を構築する。

村尾 純子

自律的学習者育成のための 英語教材の開発および研究

自律的学習者育成の方策は、学習者の個性や環境などによって異なるため、すべての学習者に適した教材の提供は難しい。読書のような従来の学習方法から、podcastやMOOCsなどのオンライン教材に至るまで多種多様な学習方法があり、個性に合わせた最適な学習法が選択されることが、語学学習を長続きさせる秘訣である。学習者個人の様々なニーズに対応できるe-learning教材や大学の英語授業に使用する教科書など、授業内および授業外での英語学習に効果的な教材の開発を行う。また、言語は意思伝達手段であると同時に、その言語体系を支える文化の集積でもある。異文化理解のため他国の文学の研究も行い、単なる語学習得だけに留まらない教育を目指す。

本田 澄

欠陥データを利用したソフトウェアプロジェクト比較手法に関する研究

本研究では様々なドメインや開発スタイルに属するソフトウェア開発に対して有効なソフトウェア信頼性モデルを構築し活用方法を広く普及することでソフトウェア開発をより効果的で制御可能とすること目的とします。そのためには多くの企業の開発データの収集方法および普及方法としてウェブアプリケーションの開発が必要です。また企業の開発データのみならずオープンソースソフトウェアにおける開発データも対象とします。本研究を行うことで現在困難とされている開発スケジュールの定量的な決定に役立つと考えられます。

吉川 雅博

筋隆起センシングにより操作する対向3指の電動義手

筋隆起センシングにより操作する対向3指の電動義手です.様々な日用品を操作できる対向3指ハンド,容易に着脱可能なサポータソケット,筋隆起センサで検出した筋隆起による操作システムが特長です.ハンド,ソケット,筋隆起センサ,それぞれが要素技術として利用可能です.

酒澤 茂之

学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究

学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。

吉田 福蔵

熱刺激電流からのトラップの分布状態可視化による信号の分離解析

電気・電子デバイス素子の改善・高性能化にあたり, 電気伝導に影響を与える材料内部の欠陥準位や空間電荷そして添加剤等を調べることは重要であり, 従来からの大きな課題である. 熱刺激電流(TSC)はまさに材料内部で電荷が移動する変位を高感度に計測できる.測定後の評価に, 従来の評価法の概念を超えた最新の解析法がある. つまりTSCスペクトルのトラップ状態可視化技術は, 一度の実験で得られたあらゆる形状のTSCスペクトルを, 全体にわたってトラップ状態を可視化することで, 正確な信号の分離から解析までを実現できる.

小谷 直樹

強化学習を用いたロボットの知能化

近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.

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