Shreya Santra 研究室
主宰者:Shreya Santra
東北大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、月面での自動建設・資源利用を実現するための宇宙ロボット技術に取り組んでいます。具体的には、モジュール化された機械要素(車輪、アーム、採掘装置など)を組み合わせて多様なタスクに対応できるロボットシステムの開発を進めています。月面での採掘、太陽電池パネルの組立、移動などの実作業を想定し、限られた搭載重量と電力の制約下で高い機能性を実現することが目標です。
これを実現するため、複数のアプローチを組み合わせています。ハードウェアレベルでは、統一された駆動機構を用いたモジュール化の設計と、複数のアームを同期制御する手法を開発しています。ソフトウェアレベルでは、機械学習(深層強化学習)を用いて各モジュールが独立して最適な動作を学習できる仕組みを構築しており、これにより異なる組合せへの適応が可能になります。また、視覚認識や自動経路計画、通信を意識した多機体協調制御なども並行して研究しています。
さらに、月面環境をシミュレーションするソフトウェアツールの開発や、地上での実験検証(砂地での車輪トラクション試験、JAXA施設での環境シミュレーション)も積極的に進めており、理論と実装の両面から月面ロボット技術の確立を目指しています。
※ 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(29 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/isparo66239.2025.11437320
- DOI: https://doi.org/10.1109/isparo66239.2025.11437309
- DOI: https://doi.org/10.1109/isparo66239.2025.11436148
- DOI: https://doi.org/10.1109/isparo66239.2025.11436187
- DOI: https://doi.org/10.1109/isparo66239.2025.11437339
- [2025] Transferable Deep Reinforcement Learning for Cross-Domain Navigation: from Farmland to the MoonDOI: https://doi.org/10.1109/isparo66239.2025.11436152
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros60139.2025.11246735
- [2025] Enhancing Autonomous Manipulator Control with Human-in-loop for Uncertain Assembly EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.1109/case58245.2025.11163924
- DOI: https://doi.org/10.1109/icm62621.2025.10934866
- [2025] Discrete Fourier Transform-Based Point Cloud Compression for Efficient SLAM in Featureless TerrainDOI: https://doi.org/10.1109/icara64554.2025.10977686
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10870982
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jterra.2025.101084
- DOI: https://doi.org/10.3390/aerospace12010071
- DOI: https://doi.org/10.1109/tfr.2025.3624346
- DOI: https://doi.org/10.52202/080565-0008
- DOI: https://doi.org/10.52202/083076-0098
- DOI: https://doi.org/10.1109/case59546.2024.10711719
- DOI: https://doi.org/10.1109/case59546.2024.10711624
- DOI: https://doi.org/10.1109/isparo60631.2024.10687663
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra57147.2024.10610026
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417086
- DOI: https://doi.org/10.56884/fryx2uhe
- DOI: https://doi.org/10.56884/94wt27wy
- DOI: https://doi.org/10.52202/078372-0095
- DOI: https://doi.org/10.21956/openreseurope.18831.r43375
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2023.3335769
- DOI: https://doi.org/10.1109/codit58514.2023.10284509
- DOI: https://doi.org/10.1109/case49439.2021.9551653
- DOI: https://doi.org/10.1109/case49439.2021.9551434
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