Shin’ichi Arakawa 研究室
主宰者：Shin’ichi Arakawa
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、つながる自動運転車や5G・6G通信システムにおける知覚・通信・制御の課題を解決する研究を行っています。
自動運転を実現するため、複数の車両が環境情報を相互に共有して物体追跡の精度を向上させるシステムの開発に取り組んでいます。単一の車両では見落とされる物体や一時的に追跡を失った物体に対して、他の車両から得られる補足的な情報を活用し、データの対応付けを工夫することで追跡性能を改善しています。
次世代通信では、低遅延・高信頼性が求められる極限的な通信環境に対応するための資源配分方式を研究しています。また車載光通信ネットワークの実現に向けた設計と信頼性分析も進めており、シリコンフォトニクス技術と機械学習を組み合わせた光デバイスの最適化も行っています。さらに、ネットワークサービスを効率的に提供するため、生物システムの柔軟な情報処理構造を参考にしたサービス設計手法や、動的に変化するネットワーク需要に対応する動的スライス選択技術の開発を推進しています。
※ 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)
- 計算機科学Hiroshi Saruwatari 研究室東京大学論文 189 件·共通: 通信, 電気・電子, 学習, 環境保全 +13
- 工学Tomoyuki Yokota 研究室東京大学論文 177 件·共通: 通信, 電気・電子, 機械, 学習 +10
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研究成果（19 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3577676
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55156.2024.10588576
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipc57732.2023.10360715
- DOI: https://doi.org/10.23919/ursigass57860.2023.10265501
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00607-023-01204-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-38695-5
- [2023] A zone-based optical intra-vehicle backbone network architecture with dynamic slot schedulingDOI: https://doi.org/10.1016/j.osn.2023.100753
- [2023] 3D Multi-Object Tracking based on Two-Stage Data Association for Collaborative Perception ScenariosDOI: https://doi.org/10.1109/iv55152.2023.10186777
- DOI: https://doi.org/10.46620/ursigass.2023.1396.zvrw6944
- [2022] A probabilistic Grant Free scheduling model to allocate resources for eXtreme URLLC applicationsDOI: https://doi.org/10.1109/latincom56090.2022.10000540
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- [2022] Bayesian Estimation for 3D-point Object Identification Based on Probabilistic Field RepresentationDOI: https://doi.org/10.1109/wf-iot54382.2022.10152157
- DOI: https://doi.org/10.23919/oecc/psc53152.2022.9849883
- DOI: https://doi.org/10.5753/jisa.2022.2371
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700556
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom46510.2021.9685972
- DOI: https://doi.org/10.1109/hpsr52026.2021.9481803
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500653
- [2021] Flexible Updating of Attractors in Virtual Network Topology Control with Bayesian Attractor ModelDOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500282
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