Kenichi Murakami 研究室
主宰者:Kenichi Murakami
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
村上研究室は、ロボットの知能化と高精度化を目指して、視覚センシング技術と動的補正システムの開発に取り組んでいます。高速カメラ(毎秒1000フレーム以上)を用いた3次元画像認識と、それに基づく リアルタイム追従制御を実現することで、動いている対象物の把持や組立といった複雑な作業をロボットに可能にしています。これらの技術は、卓球ロボットや柔軟物の操作、微細な部品の位置合わせなど、多様な応用タスクに活かされています。
同時に、機械学習とロボット制御戦略の最適化にも注力しており、強化学習を用いた政策学習の効率化や、人間の動作パターンに基づく直感的な人ロボット協働の実現を進めています。粗から細への階層的な制御戦略により、大規模な作業空間で高い精度を維持しながら、実装の簡潔性と実用性を両立させることを重視しています。
さらに村上研究室は、金属材料の加工プロセスにおける結晶構造変化の解明にも関わっており、冷間圧延や再結晶化など、材料科学の基礎研究も並行して展開しています。視覚技術と制御工学を軸にしながら、ロボット工学、機械工学、材料工学など複数分野に跨る広範な研究を行う研究室です。
※ 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)
- 工学Takuya Ishimoto 研究室大阪大学論文 103 件·共通: 金属材料, プロセス・反応, 化学工学, プロセス +8
- 工学Seiichiro Izawa 研究室大阪大学論文 100 件·共通: プロセス・反応, 化学工学, プロセス, エネルギー +8
- 工学Atsushi Wakamiya 研究室Kyoto University Institute for Chemical Research論文 100 件·共通: プロセス・反応, 化学工学, プロセス, エネルギー +8
- 工学Kensuke Harada 研究室大阪大学論文 104 件·共通: ロボティクス, ロボット, 機械, 学習 +8
- 工学Atsushi Yamashita 研究室東京大学論文 185 件·共通: ロボティクス, ロボット, 機械, 材料工学 +6
- 工学Hidemi Kato 研究室東北大学論文 100 件·共通: プロセス・反応, 化学工学, プロセス, 機械 +6
- 材料科学Ryo Ishikawa 研究室東京大学論文 125 件·共通: エネルギー, 機械, 材料工学, 材料 +9
- 医学Kazunori Koga 研究室九州大学論文 102 件·共通: プロセス・反応, 化学工学, プロセス, 材料工学 +7
研究成果(29 件)
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2026.p0753
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2026.3677709
- DOI: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2025-046
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra55743.2025.11128201
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2025.105053
- DOI: https://doi.org/10.3390/robotics14050065
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2025.p0424
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2025.p0399
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2024-170
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- DOI: https://doi.org/10.1589/rika.40.225
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.joscr.2024.01.006
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2024-043
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-024-13312-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3475731
- DOI: https://doi.org/10.9746/sicetr.60.638
- DOI: https://doi.org/10.1589/jpts.35.461
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc53992.2023.10394275
- DOI: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2023-037
- DOI: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2023-031
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tcr.2023.100827
- DOI: https://doi.org/10.1299/transjsme.23-00191
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2021-316
- [2022] Fully Automated Bead Art Assembly for Smart Manufacturing Using Dynamic Compensation ApproachDOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2022.p0936
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2022.p0946
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2022-275
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12868-022-00719-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii52469.2022.9708895
- DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899x/1121/1/012008
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