Research

知能工学研究室では、機械や人間の知能や知的活動に関する研究を幅広く行っています。具体的には、飛行ロボット/UAV、知能ロボティクス、パターン認識、機械学習、データマイニング、マルチエージェントシステム、知識表現、ナレッジマネジメントなど、多種多様な研究に取り組んでいます。以下ではそのうちのごく一部を紹介します。

In Artificial Intelligence Laboratory, we study on intellectual activities of humans and machines. Our research interests include unmanned aerial vehicles (UAVs), intelligent robotics, pattern recognition, machine learning, data mining, multi-agent systems, and knowledge representation and management.

過去の卒論・修論題目

修士論文

<2016年度>
  • RGB-Dセンサを用いたReal-time Visual-SLAMの研究
  • 無線アクセスポイントを用いた屋内用UAVの自律移動支援
  • 解の効用に基づくマルチエージェント実時間空間探索

卒業論文

<2017年度>
  • 小惑星の形状および運動推定のための頑強な視覚ランドマーク追跡
  • テザーにセンサを追加することによるテザー付きUAVの制御性能の向上
  • 雑音環境下における半教師あり異音検知システムの研究
  • トレンドと周期的変動に着目した衛星データの解析
  • 変化点検知と次元削減を用いた宇宙機テレメトリデータの可視化方法
  • 次元削減及び潜在状態遷移推定による時系列データ監視
<2016年度>
  • 時間的文脈を用いた宇宙機状態監視のためのデータ正常範囲学習法
  • オンボードマイクロフォンを用いて音を認識し行動を判断する飛行ロボットシステム
  • 目標物探索における確率的な経路生成
  • マルチコプター操縦技術習得のための段階型学習システムの提案
  • 視覚マーカによる自立飛行ロボットの室内ナビゲーション支援

その他の研究テーマ

人工衛星の異常検知

人工衛星などの宇宙機では、安全で効率的な運用のためにその状態を監視することが重要です。宇宙機からは日々大量のテレメトリデータが取得されますが、機械学習やデータマイニングの技術を利用してテレメトリデータから宇宙機の健康診断を行うための手法やフレームワークの研究をしています。特に、テレメトリデータからの故障検知・異常検知や可視化の手法や、実際に得られたテレメトリデータの解析などを行っています。また、人工衛星以外のシステムへの応用にも取り組んでいます。

知的小惑星探査システム

知的小惑星探査システム
小惑星は、理学的な知見の獲得や将来的な資源利用などのために非常に魅力的な探査対象です。小惑星探査では、安全な着陸のために小惑星の形状や自転の状態などを推定する必要があります。また、深宇宙という極限環境での探査を成功させるために、高度に自律的な航法システムを備えることが望ましいと考えられます。我々は、今後さらに活発化するであろう小惑星探査を効率化・高度化すべく、画像からの三次元形状推定手法や位置推定手法の研究を行っています。

ロボット制御

QuadCoptor Image
In addition to program simulation, we also engage in actual implementation with robots in our laboratory. We have AR Drone (aerial robot), Pioneer 3-DX (mobile robot), and Kondo humanoid robot in our laboratory. We have been applying new algorithms to remotely interact with AR Drone. In the past, we have also developed new machine learning algorithms in simultaneous localization and mapping (SLAM) problem for Pioneer 3-DX.

顔・表情認識

Facial expression analysis is one of the important researches in studying human robot interaction. In particular, we use feature-based method to determine human facial expression and make robots and machines understanding human emotions. We believe that with a better understanding of human emotions, robots and machines can have a better interaction with human.

小型飛行ロボット – Phenox

小型飛行ロボットPhenoxは、コントローラや地上機器に一切頼ることなく自律的に飛行します。完全自動飛行をこの小さな機体で実現した世界初のクアドコプター、Phenox.研究室では、ハードウェアレベルからその全ての開発と技術研究を行っています。詳しくはPhenox Labのウェブページを御覧ください。