Joo‐Ho Lee 研究室
主宰者：Joo‐Ho Lee
立命館大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Lee研究室では、ロボットが実世界で自律的に行動するために必要な知覚・判断・制御の技術開発に取り組んでいます。移動ロボットが人混みの中を安全に移動したり、自動運転ドローンが都市部で荷物配達を実行したり、雑草除去ロボットが道路端で作業を行うなど、様々な自律移動・作業シナリオを対象としています。これらの課題に対して、深層強化学習やセルラオートマタなどの機械学習手法と従来のロボット制御理論を組み合わせることで、効率性と安全性のバランスを取った解を実現しようとしています。
同時に、人間とロボットが円滑に相互作用するための基礎技術も開発しています。人間の顔の動きや表情をコンピュータが理解・生成する研究では、深層学習を用いて自然な表情をモデル化し、医療教育用ロボットや対話型ロボットへの応用を目指しています。さらに、3次元環境の認識と再構成、画像からのカメラ位置推定、センサデータの効率的な処理など、ロボットが周囲を認識するための多角的な技術開発も進めています。こうした研究を通じて、ロボットが複雑な現実世界で知的に行動するための総合的なシステム構築を目指しています。
※ 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）
- DOI: https://doi.org/10.21447/jusre.2025.16.1.4
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3567621
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2025.02.269
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3574018
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceic64972.2025.10879770
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2025.3628166
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11287264
- DOI: https://doi.org/10.12815/kits.2025.24.5.159
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros60139.2025.11247588
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros60139.2025.11246229
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iros60139.2025.11246375
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3072917
- DOI: https://doi.org/10.5370/kiee.2025.74.9.1476
- DOI: https://doi.org/10.5302/j.icros.2025.25.0097
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jmm.24.4.041403
- DOI: https://doi.org/10.1111/cgf.70262
- DOI: https://doi.org/10.1109/ur65550.2025.11078030
- DOI: https://doi.org/10.1109/ur65550.2025.11078083
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2025.3569889
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra55743.2025.11127802
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3050578
- [2024] Distribution and Characteristics of Residual Stresses in Super Duplex Stainless Steel Pipe WeldDOI: https://doi.org/10.3390/met14020136
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.istruc.2024.107896
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2024.3487503
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros58592.2024.10802402
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417211
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-f07
- DOI: https://doi.org/10.1515/nanoph-2023-0631
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3420452
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3440182
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1a1-k06
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.2p2-r05
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.2p2-i09
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.2a1-f07
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p2-c26
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p1-c27
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p2-c20
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p2-c19
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1a1-h24
- DOI: https://doi.org/10.56030/kuirle.2023.12.47.5
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2023.2292353
- DOI: https://doi.org/10.1061/jsendh.steng-12612
- DOI: https://doi.org/10.2478/jaiscr-2023-0013
- DOI: https://doi.org/10.1145/3588015.3590135
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones7050307
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p2-c27
- DOI: https://doi.org/10.5370/kiee.2023.72.2.228
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.113428
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii55687.2023.10039368
- [2023] Distinct Motion-Preserving Graph Convolutional Network for Two-Person Interaction RecognitionDOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3309420
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3288027
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p2-f28
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1a2-c23
- DOI: https://doi.org/10.1149/ma2022-01311331mtgabs
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13010427
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13010107
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2022.p1441
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11370-022-00447-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros47612.2022.9982124
- DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202270255
- DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202202799
- DOI: https://doi.org/10.1109/ur55393.2022.9826261
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2022.2078670
- DOI: https://doi.org/10.1149/10806.0069ecst
- [2022] FeatLoc: Absolute pose regressor for indoor 2D sparse features with simplistic view synthesizingDOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.04.021
- DOI: https://doi.org/10.3390/robotics11010019
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-021-02888-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3192621
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.1p1-s07
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2p1-p09
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.1p1-s01
- DOI: https://doi.org/10.5573/jsts.2021.21.2.119
- DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2021.632015
- DOI: https://doi.org/10.26866/jees.2021.21.1.71
- [2021] Two-dimensional fluid simulation of pulsed-power inductively coupled Ar/H <sub>2</sub> dischargeDOI: https://doi.org/10.1088/1361-6463/abdbe4
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- DOI: https://doi.org/10.3390/app112412075
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116040
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iros51168.2021.9636671
- DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202102980
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.2a1-l09
- DOI: https://doi.org/10.1093/jcde/qwab054
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p1-b10
- [2021] Most Suitable Approach Method for Interactions in Night Flight of the Projector Mounted DroneDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p2-b10
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.2a1-l08
- DOI: https://doi.org/10.5757/asct.2021.30.3.92
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-021-02368-5
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