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ホーム宇宙機の地上試験用重力補償ロボットシステムの開発
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
工学部電気電子システム工学科

宇宙機の地上試験用重力補償ロボットシステムの開発

工学部

電気電子システム工学科

システムダイナミクス研究室

辻田勝吉 教授

共同研究者

辻田勝吉
岸本直子
地上試験ロボットシステム宇宙用展開構造物

宇宙機用の展開構造物は、地上施設にて展開挙動の性能評価が義務づけられている。近年の宇宙機は大型化、多様化が進む一方、我が国の地上試験施設は過密スケジュールに加えて、試験に要する人件費の増加が宇宙計画の一つのボトルネックになっている。本研究では、下方支持型群ロボットシステムを用いて宇宙機の展開構造物の挙動試験時の重力補償、および挙動の精密計測を実現することを目標とする。これにより、多様化する宇宙機の試験には群ロボットシステムの規模変更のみで対応でき、コスト削減と高い汎用性が期待される。

論文

「A study of a gravity compensation system for the spacecraft prototype test by using multi robots」(2020)NakayamaAyana『Artificial Life and Robotics』25p.81-88.

研究者INFO: 工学部 電気電子システム工学科 システムダイナミクス研究室 辻田勝吉 教授

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林田 大作

「小さなまち」の維持・管理・運営と地域住文化の継承

 本研究では、従来の建築計画・建築設計・環境デザインでは見過ごされがちであった地方の「小さなまち」の維持・管理・運営のモデルを構築し、空き家対策としてのリノベーション提案を行い、「まちの居場所」を創出する。また、「小さなまち」の地域固有性を発掘・発信するとともに、地域住文化を継承するためのビジョンを提案する。さらに、本研究で得られた成果は「小さなまち」のまちづくりに還元し、コミュニティデザインの場を創出する。

馬場 望

地震複合火災を受けた鉄筋コンクリート部材の残存構造性能の評価

 地震に対する防災計画は,主として本震による被害軽減を対象としているが,近年の比較的大きな地震では,本震に迫る大きな余震や二次災害による被害の拡大が懸念されており,これら地震複合災害を防災計画に盛り込むことが急務となっている。本研究は,地震複合火災に着目し,既存の建物構造物に多く存在する普通強度コンクリートを用いた鉄筋コンクリート部材を対象として,加熱を受けたコンクリートの圧縮強度残存比,拘束効果を考慮した構成則及び鉄筋コンクリート部材の残存構造性能の評価法を確立することを目的とする。

見市 知昭

コロナ放電を用いた新規な活性酸素種供給法

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井上 明

ICTを活用した教育手法の提案・教材開発の実践

次世代アクティブ・ラーニング手法「ReBaLe(レバレ)®」の提案・実践,「ティンカリング」(身の回りにあるものを自由に組み合わせること)の概念を取り入れたプログラミング学習ツール"YubiTus"、IoTを活用したデジタル学習デバイス"EduDesk"などの研究を進めています。 *ReBaleは富士通株式会社の登録商標です

脇田 由実

人同士のコミュニケーションを支援する

会話時の声の音響的特徴(ピッチ、パワー、周波数特性など)及びしぐさの動的特徴の時間変化度合いを観察することで、会話が楽しく進行しているかそれともギクシャクしているかなどの会話の雰囲気を推定できることがわかってきました。この技術を用いた会話支援システムを構築中ですが、他にも、高齢者の理解度衰え推定、場の雰囲気盛り上げシステム、学習支援システムなど、幅広いアプリケーション展開を図っています。

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木造密集市街地における防災シミュレーション

わが国には歴史的な都市や、戦後の大都市への人口集中で形成された地区など、木造密集市街地が数多く存在し、そのような市街地は災害に対して脆弱です。ここでは、京都市の歴史地区を対象として、火災を想定した防災シミュレーションを行っています。そのシミュレーションは、火災時の延焼性状を防火対策別に示すもの、CFD(Computational Fluid Dynamics)を用いて火災時の煙流動を解析したもの、マルチエージェント(Multi-Agent)を用いて避難行動を予測したものです。

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都市のオープンスペースにおける樹木配置の最適化

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高レーザー損傷耐性で均質な光学材料の供給が産業用レーザーシステム、半導体露光装置等の性能、信頼性の向上に緊急で不可欠な課題となっている。本技術は、これまで開発してきた基本評価技術にさらに評価用レーザー光源の安定化を図ることで2光子吸収からレーザー損傷耐性を非破壊で高精度計測することを可能にしている。これにより各種光学材料のレーザー損傷耐性を非破壊で3次元イメージング可能な品質評価技術として確立している。

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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。

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オンライン授業への知見の集積

COVID-19の影響により、多くの大学が前期授業開始時期の延期や、日程は予定通りだがオンライン授業形態への移行など、従来とはまったく異なった学習形態への移行に迫られた。 大阪工業大学も例外ではなく、前期授業開始を1ヶ月延期し、結果として前期期間中はほぼオンライン授業で実施された。 今回は、オンライン授業を実施することになった経緯から、オンライン授業の種類や実施方法と実践例、学生の反応について報告する。

小林 弘一

レーダ画像からレーダ断面積とアンテナパターンが評価できる?!

電気長の非常に大きな物体のレーダ断面積、アンテナパターンの計測は困難を極めます。このため、物体近傍の散乱電磁界を計測し、逆合成開口による画像処理後、遠方電磁界を数学的に評価する方法を確立、提案しています。

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生体の筋機能の改善に向けたアクアポリン4による水分代謝の制御法の開発

骨格筋は水分含有量が約8割であり、水分を豊富に含んだ組織です。骨格筋を構成する筋線維(筋細胞)でのスムーズな水分代謝により筋の恒常性が保たれることから、骨格筋における水分代謝を制御する水分子輸送機構は、健康的で活動的な日常生活を維持するうえでも非常に重要となります。 現在、本研究室では、骨格筋における筋機能の維持・改善やサルコペニア予防など目的に応じた水分代謝の制御を実現するために、水分子輸送機構の主要タンパク質の1つであるアクアポリン4 (AQP4)の生理学的特性の利用法の開発を目指しています。

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.

林 茂樹

知的財産学部シーズ一覧

知的財産学部所属教員の研究シーズ一覧です.

平郡 諭

エネルギー物質科学

新エネルギー・省エネルギーを物質科学の観点から創造します。

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.

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。

舩本 誠一

医療素材を作製するために必要な色々な技術開発

医療用素材の中で特に移植や生体と接触する生体材料において、動物の組織を利用するための加工技術として脱細胞化技術が近年注目されています。脱細胞化された生体組織は様々な場所で用いられています。加えて、組織の保存法やこの組織を異所性に用いることで得られる有効性などを引き出すための組織の加工技術など周辺技術の開発もまた盛んにおこなわれております。

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。

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