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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

ROSPSOCオープンハードウェア

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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棚橋 一郎

金属コロイド粒子の作製と応用

金や銀等の貴金属は、その輝きから人々を魅了し、装飾品や硬貨として用いられてきました。金は、コロイド粒子になると赤紫色に、銀は黄色に発色します。このような金属コロイド粒子は、古くからステンドグラス等に使用されてきた色材以外に、バイオセンサ、3次非線形光学材料あるいは触媒材料としての応用が進められています。ここでは、銀コロイド粒子の作製方法とSERS(表面増強ラマン散乱)センサとしての特性について紹介します。

鎌野 健

有限多重ゼータ値の関係式

画像の無限和で定義される実数値を多重ゼータ値と呼び,多重ゼータ値全体がなす有理数体上ベクトル空間の構造は数学的に興味深い対象として研究されている.本研究では多重ゼータ値の“有限類似”とも言える有限多重ゼータ値について,積分表示を駆使することによりそれらの間の関係式を得た.

皆川 健多郎

ものづくり人材育成のための教材開発とその検証

生産性向上はモノづくり現場のみならず、多くの現場における喫緊の課題となっている。かつてはこれらの課題に取り組む人材育成は、小集団活動やOJTも含め活発におこなわれていたが、長引く景気低迷、生産の海外移転などにより、近年ではその取り組みは必ずしも十分とは言えない。特にモノづくり現場では人口減少に伴う人手不足、またその対応としての外国人労働者の受け入れなど、生産性向上への対応は急務といえる。本研究代表者は、これまで1,000回を超える製造現場訪問を通じて、現場での実態を把握するとともに、問題解決のための教材開発ならびに教材を活用したセミナーの実施を進めてきた。さらにここにIoTも融合し、さまざまな現場にて自律的に生産性向上を実現する取り組みの推進と、経営工学(管理技術)の普及を目的としている。

矢野 満明

溶液塗布熱分解法を用いた酸化物半導体・誘電体薄膜の作製

 次世代電子デバイスに欠かせない酸化物半導体や酸化物誘電体は、スパッタリングなどの物理堆積法や化学気相堆積法を用いて作製されてきました。これらの方法は、成膜プロセスに真空を必要とする所謂「真空プロセス」です。しかし、酸素が不純物とならない材料であることから、装置コストやユーティリティコストが大幅に節約できる「非真空プロセス」でも高品質膜を作製できる可能性があります。当研究室では、代表的な非真空プロセスである「溶液塗布熱分解法」で酸化物半導体薄膜や酸化物誘電体薄膜を作製する方法を研究しています。

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.

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.

福原 和則

快適な場所が散りばめられた会館建築の設計

宗教施設の会館建築において、来館した信者が思い思いの場所で時間を過ごすことができる「居場所」となる建築とすることが求められた。敷地は都心部の狭小なものであったため、諸室を立体的に配置して、天空から差し込む光を中心とした共用空間を構築した。

井垣 宏

リモート環境におけるチーム開発のためのモブプログラミング支援システムの検討

複数人でソフトウェア開発を行う手法の一つとして,モブプログラミングやペアプログラミングといったというものがある.モブプログラミングでは,開発者らは端末を操作するドライバと開発画面を見ながら意見を出してドライバをサポートするナビゲータと呼ばれる役割に分かれ,役割を短時間で交代しながら開発を進めていく. 本研究室では,コロナ禍の現状を受けて,このモブプログラミングをリモート環境で実施している.実際に対面からリモート環境に移行するにあたり,引き継ぎ作業や開発者間のコミュニケーションにおいて課題が有ることがわかった.そこで本研究では,モブプログラミングのそれぞれの役割に特化した支援を目的としたビデオ会議システムの開発を目指していく.

矢野 浩二朗

VR伴大納言絵巻

初等、中等教育の国語科においては、古典作品の歴史や背景を学びながらそれを楽しむ態度を育成することが求められているが、現実には古典に親しみを持つ児童や生徒は多くないのが現状である。そこで本発表では、我々が開発している絵巻物「伴大納言絵巻」の上巻の没入型インタラクティブコンテンツについて紹介する。このコンテンツでは、絵巻中の人物を切りだしてポリゴン化し、仮想空間内の絵巻に配置している。ユーザーはヘッドマウントディスプレイを通して絵巻を鑑賞し、仮想空間内で絵巻にユーザーが近づくと人物がアニメーションし、シナリオに従って発話できるようにすることで各々の人物が絵巻の物語の中で何をしているのかを理解できるようにした。このコンテンツを活用することで、絵巻物の内容理解、および興味関心が向上することが期待される。

宮脇 健三郎

ROS対応オリジナルロボットによるPBL教育

大阪工業大学ではロボカップジャパンオープンにおいて@ホームリーグという競技に2011年から参加し,PBLのテーマとして活用している. PBLにおいては小型の車輪移動ロボットと大型の競技用ロボットを使い分け,効率的に学習を進められるように配慮している。

地嵜 頌子

組合せデザインの深層学習への応用

深層学習においてドロップアウトと呼ばれる手法が用いられている. これは多層型 ニューラルネットワークにおいて, その層ごとに一定の確率でノードを無効にして学習 を行う手法である. 訓練データに過度に適応した学習をしてしまう過学習と呼ばれる 現象に対して有用であるとされ広く使用されている. ドロップアウトを用いたとき, 各 ノードの使用頻度のばらつきは小さくなるが, 層間の辺の使用頻度のばらつきは大きく なる. 本研究では, ドロップアウト法において辺の使用頻度を一定にするような組合せデザイン (dropout design) を定義し, 関連する組合せ構造についてまとめ, その構成法について提案する.

中西 知嘉子

エッジAIで高精度画像認識

組み込み市場では,運用コストやセキュリティー,リアルタイム性などの問題から,エッジ(端末側)で単独処理できる「エッジAI」が期待されている.その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら,デバイスが高価格,実装が難しいという問題点があった.そこで,我々は,低価格のデバイスをターゲットにし,推論アルゴリズムを解析することで,効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装,処理を最適化することで,低消費電力で高速な推論処理を実現している.

上田 整

弾性数理解析による材料設計

数理固体力学は材料・機械・建築・土木工学に限らず、広い応用分野の様々な現象に対応しているが、その応用の根幹となるのは「線形弾性力学」である。この弾性力学は応用の目的や現象に合わせて基礎微分方程式を解くことに帰着される。  本研究室では、苛酷な使用条件下にある機械・構造物の材料設計および安全性・信頼性評価を目的として、材料の電気・熱・力学的挙動を解明している。恩師から頂いた言葉「弾性体の平衡の問題においては、非常に一般的な大定理を打ち立てるよりは、種々の特解を求めて集積することで知識はもたらされる」を胸に、以下に示すような破壊力学解析を実施し、弾性数理解析の学問分野の確立を目指している。

小松 信雄

移動体の制御に関する研究

自動車や飛行機などの移動体の制御に関する位置計測システム,誘導制御システムの構築を目指して研究を行っている.位置計測システムについては,加速度計,ジャイロ,画像処理を用いた計測を融合し,移動体の位置を瞬時に計測することを目標にしている.誘導制御については,移動体の3次元的位置姿勢を制御するため,制御システムの動的特性を推定する同定を行ない,安定化制御を実現することを目標にしている.

大島 一能

IoTとAIを活用したネットワークデザイン手法

 情報通信ネットワーク研究室では、IoTネットワーク技術や機械学習、AIを活用したネットワークデザイン手法の研究に取組んでいます。本サイトでは次の各テーマの概要を説明させて頂きます。 (1) 深層学習を活用した屋内位置検出: GPSなどの電波受信が難しい屋内で位置情報を利用するサービスの需要が拡大しています。BLE の電波強度(RSSI)を深層学習により分析して位置検出を行う手法を研究しています。 (2) AIを活用した局地的豪雨予測方式: 降雨観測レーダや雲画像等の気象データを活用した局地的豪雨の予測方式を研究しています。 (3) その他の研究課題: IoT と AI を活用したドローン自律制御方式や可視光LED通信の応用システム等も進めています。

田中 耕司

流域治水の思想を踏まえた新たな河川整備への挑戦

これまでの河川の開発は、治水・利水計画規模に対して必要な施設を建設してきました。しかし近年、これらの計画を超過する洪水・土砂災害が発生し、激甚化しており、現状の整備水準や将来の計画では“まち”を守れないきれない時代に,じわじわと突入しています。 これからの我が国は、洪水・氾濫の発生を許容できる粘り強い“まち”が求められます。本研究では水害特性を過去から読み解き、将来を高精度に予測し、その変化に適応した“まちづくり”を考究し、提案します。

井上 剛

生体電位計測を用いたアプリケーションの創出

ヒトの体からは臓器の活動や筋の収縮に伴い微弱な電気信号(生体電位)が発生しています.医療現場で病気の判断等に用いられていたこれらの電気信号は,近年の計測技術の発展によりより日常での計測が可能になりつつあります.生体電位の計測結果からはユーザの状態,例えばどのくらい心拍が変動しているか?どのくらい筋力が発揮されているか,などが定量化できるため,この定量値を基づいて自然な形でユーザを「推定・理解・予測」する様々なユーザ支援アプリケーションの実現が可能となります.

小林 弘一

レーダ画像から物体の誘電率が分かる?!

地球上の殆どの物体を占める誘電体の誘電率情報はあらゆる分野での基本量です。通常は伝送線路内に小試料を充填し、その前後の変化から誘電率を算出します。問題は木などの空間内に誘電体が分布している場合、どう計測するかです。これに対し、レーダ画像位置の変位と物体の誘電率の関係に着目した新しい計測法を考案しました。壁などの均一に材料が配分されている場合(図2)は材料の誘電率分だけ、空間内に分布している場合(図3)は等価的な誘電率分の位置が変位します。誘電率(水分)と森林バイオマスの相関より、地球規模の環境計測にも応用性があります。

前元 利彦

未来の生活を変える新機能デバイスの開発

今まで半導体として利用されてきたシリコンに比べて異なる性質のもつ半導体や、透明でしなやかな材料を研究することで、新しい機能を持った素子の実現を目指します。たとえば、酸化物半導体に関する研究では透明なディスプレイ・情報端末を実現するための技術や、自在に曲げられるデバイス・センサに関する研究を進めています。これらの技術は未来の生活の利便性を大幅に高めます。

三浦 慎司

デジタルファブリケーション技術のプロダクトデザインへの応用

積層造形(3Dプリンティング)技術により従来では製造困難であったラティス構造を取り入れたデザインが実現でき、高剛性かつ軽量な特性を活かした製品が検討されている。モデルの出力検証と量産性や材料多様化などの積層造形技術の向上に応じたモデリング方法の試行によりラティス構造をプロダクトに取り入れるデザインの諸要件を研究する。

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