Ren Komatsu 研究室
主宰者:Ren Komatsu
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、人間が直接アクセスできない危険な環境での自動化・遠隔操作技術の開発に取り組んでいます。特に福島第一原子力発電所の廃炉作業を想定し、高放射線環境での燃料デブリ回収やロボット操作を実現するための基盤技術を研究しています。観測カメラの自動配置、つかみ機構の設計、自動運行アルゴリズムなど、様々な視点からロボット技術の実用化を進めています。
環境認識と自律制御が重要な研究テーマです。走行ロボットが傾斜地や固定されていない障害物を乗り越える動作の生成、複数の異なる建設機械の協調運用、LIDAR とカメラを組み合わせた位置認識システムの構築など、未知の環境下でロボットが適応的に動作するための手法を開発しています。機械学習や強化学習を活用し、シミュレーションで生成したデータを現実のタスクに応用する工夫も行っています。
さらに、放射線検出や視覚情報処理といった計測・認識技術にも注力しています。移動ロボット上の検出器から放射線源の分布を推定する手法、単一画像からの立体形状復元、建設機械の動作認識システムなど、画像解析や統計的推定を組み合わせた技術を開発しています。これらの研究を通じて、極限環境での人間の負担を軽減し、より安全で効率的な作業実現を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(25 件)
- DOI: https://doi.org/10.20965/ijat.2025.p0554
- DOI: https://doi.org/10.1109/ssrr62954.2024.10770049
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2024.2376029
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2024.3421792
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417590
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417582
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmefdr.2024.0_1011
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmefdr.2024.0_1065
- [2023] Applying Albedo Estimation and Implicit Neural Representations to Well-Posed Shape From ShadingDOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3269286
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii55687.2023.10039098
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- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1p1-b01
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii55687.2023.10039168
- [2023] Viewpoint Selection for the Efficient Teleoperation of a Robot Arm Using Reinforcement LearningDOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3327826
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1p1-a23
- DOI: https://doi.org/10.1109/iciprob54042.2022.9798718
- DOI: https://doi.org/10.2493/jjspe.88.162
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii52469.2022.9708809
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii52469.2022.9708811
- [2022] Radiation distribution estimation with a non-directional detector using a plane source model*DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.2016482
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.91
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.1p1-b09
- DOI: https://doi.org/10.3390/app11177796
- DOI: https://doi.org/10.3390/app11104707
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2020.1869586
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf49454.2021.9382733
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