Tomoaki Ohtsuki 研究室
主宰者：Tomoaki Ohtsuki
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、センサネットワーク、無線通信、機械学習を融合させた様々な実世界応用に取り組んでいます。主な研究領域は、(1) レーダやWiFiなどの非接触センシングを用いた人間活動認識、(2) 自動運転ロボットのための動的環境下での位置推定・環境地図化、(3) 次世代無線通信システムの最適化、の三つです。
第一の領域では、ミリ波レーダやWiFiの信号特性を活用して、カメラなしに人間の動きや生体情報（心拍など）を検出する手法を開発しています。複数のセンサからの情報を効果的に統合し、軽量なニューラルネットワークを組み合わせることで、エッジデバイスで動作する実用的なシステムを実現しています。第二の領域では、動いている物体が存在する環境でも、ロボットが自身の位置を正確に認識し環境地図を構築できるSLAM技術を改善しています。深層学習を用いて移動物体を識別し、それを除外することで、安定した位置推定を実現しています。第三の領域では、5G/6G通信ネットワークにおいて、UAVやIoTデバイスの効率的な動作を実現するための通信資源配分や信号送受信の最適化問題に取り組んでいます。
全体として、様々なセンシング技術と機械学習の最新手法を組み合わせ、実装可能性と性能のバランスを取りながら、スマートシティやロボティクスなどの実世界課題の解決を目指した研究を展開しています。
※ 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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研究成果（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3685301
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11463069
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11464952
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v40i33.39997
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3668767
- DOI: https://doi.org/10.1109/icnc68183.2026.11416933
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3660320
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- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2026.3654959
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2026.3663663
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc58623.2025.11252926
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3605381
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- DOI: https://doi.org/10.1109/embc58623.2025.11252750
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- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi60581.2025.10980957
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3612393
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3645785
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- [2025] A Plug-and-Play Module for Enhancing Fault-Tolerant Distributed Inference Based on Gaussian DropoutDOI: https://doi.org/10.1109/icc52391.2025.11161290
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3570163
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- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom52923.2024.10901265
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ricai64321.2024.10911433
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- DOI: https://doi.org/10.1109/healthcom60970.2024.10880825
- DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering11111124
- DOI: https://doi.org/10.1109/aivrv63595.2024.10860094
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2024.110872
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757722
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24216809
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24206604
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgcn.2024.3478736
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10758033
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