Takanori Emaru 研究室
主宰者:Takanori Emaru
北海道大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、ロボットやドローンなどの無人機に搭載したセンサを活用して、環境認識と自動化システムの開発に取り組んでいます。特に、LiDARカメラなど複数のセンサから得られた三次元データを処理し、対象物の形状や種類を正確に識別する技術を研究しています。農業・森林管理・鉄道保守・自動運転など、様々な産業分野での自動化ニーズに応える実用的なシステム構築を目指しています。
農業分野では、ドローンやロボットを用いた作物・雑草の自動判別や除草ロボットの開発に力を入れています。植物の位置関係や列状構造を認識することで、大規模なデータセットに頼らない効率的な検出手法を提案しています。また、森林やリンゴ園などの複雑な環境での三次元地図生成や経時的な監視手法も開発しており、精密農業と森林管理の実現に貢献しています。
さらに、積雪地域での自動運転実現に向けた研究も進めています。カメラやLiDAR、ミリ波レーダなど複数センサからの情報を融合させ、悪天候下での環境認識精度を向上させる手法を開発しています。加えて、鉄道車輪の損傷検査システムなど、センサを組み合わせた非破壊検査技術も展開しており、安全性と効率性が求められる社会インフラの維持管理にも応用しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(31 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10871075
- DOI: https://doi.org/10.1109/icacr62205.2024.11053737
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2024.p1001
- DOI: https://doi.org/10.1145/3702468.3702480
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2024.2314800
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- DOI: https://doi.org/10.1299/mej.23-00352
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417193
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417180
- DOI: https://doi.org/10.1109/icecie58751.2024.10457302
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354134
- [2022] Creation of High-Precision 3D-Maps for forest Management using UAVs and Alignment of GPS informationDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.1a1-l05
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2p2-s11
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice56594.2022.9905812
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.1a1-m01
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.1a1-l07
- [2021] Corrections to “Multi-Modal Sensor Fusion-Based Semantic Segmentation for Snow Driving Scenarios”DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3116408
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf49454.2021.9382618
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf49454.2021.9382760
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf49454.2021.9382659
- DOI: https://doi.org/10.1109/icma52036.2021.9512708
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf49454.2021.9382713
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p2-g13
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p1-l07
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3077029
- DOI: https://doi.org/10.1109/isr50024.2021.9419565
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