Nobuo Kawaguchi 研究室
主宰者：Nobuo Kawaguchi
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、人間の行動パターンや物の動きを映像やセンサーデータから読み取り、それを活用する研究を進めています。具体的には、スマートフォンの加速度センサーや複数のカメラを用いて、倉庫内の作業者の活動を認識したり、都市部における人々の移動パターンを分析したりしています。これらのデータから個人の生活様式や都市エリアの特性を理解することで、より効率的な物流・交通システムの設計や感染症対策に必要な情報を得ることを目指しています。
特に物流倉庫の最適化に注力しており、大規模なカメラアレイを活用してリアルタイムで作業者と荷物の位置を追跡し、デジタルツインとして仮想環境に再現するアプローチを取っています。同時に、映像やセンサーデータなど膨大な現実世界データをいかに効率的に圧縮・管理するかという課題にも取り組んでいます。さらに、離れた場所にいるユーザー同士が自然な遠隔体験を共有できるようにするため、仮想環実境技術やロボット操作システムの遅延を補う技術開発も行っています。
※ 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（56 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3811037
- DOI: https://doi.org/10.1145/3804448
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.idm.2026.03.006
- DOI: https://doi.org/10.3389/frvir.2026.1791810
- DOI: https://doi.org/10.1145/3728423.3759417
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc58881.2025.11342838
- [2025] CorVS: Person Identification via Video Trajectory–Sensor Correspondence in a Real-World WarehouseDOI: https://doi.org/10.1109/ipin66788.2025.11213222
- DOI: https://doi.org/10.1109/cscn67557.2025.11230704
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3583829
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- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219125
- DOI: https://doi.org/10.1109/metacom65502.2025.00028
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp65954.2025.00035
- DOI: https://doi.org/10.1109/abc64332.2025.11118620
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc54725.2025.10976142
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3591811
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.33.245
- DOI: https://doi.org/10.1145/3714394.3754399
- DOI: https://doi.org/10.1145/3714394.3756198
- DOI: https://doi.org/10.1145/3675094.3678447
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643832.3661423
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643832.3661847
- DOI: https://doi.org/10.1109/tencon61640.2024.10903074
- DOI: https://doi.org/10.1145/3681771.3699909
- DOI: https://doi.org/10.1145/3678717.3691279
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3615894.3628498
- DOI: https://doi.org/10.1145/3627050.3631573
- DOI: https://doi.org/10.1145/3627050.3630730
- DOI: https://doi.org/10.1145/3627050.3630727
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.15
- DOI: https://doi.org/10.1145/3581641.3584048
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150301
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic57133.2023.10067079
- DOI: https://doi.org/10.1109/iotm.001.2100143
- DOI: https://doi.org/10.1145/3567445.3571111
- DOI: https://doi.org/10.3156/jsoft.34.3_568
- DOI: https://doi.org/10.1145/3532719.3543255
- DOI: https://doi.org/10.1109/taffc.2022.3191973
- DOI: https://doi.org/10.1109/lsens.2021.3139624
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu50196.2021.9638789
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu50196.2021.9638853
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3098744
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv48863.2021.9575499
- [2021] How to monitor multiple autonomous vehicles remotely with few observers: An active management methodDOI: https://doi.org/10.1109/iv48863.2021.9575997
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.29.58
- [2021] An Active Management Method for Monitoring Multiple Autonomous Vehicles Remotely with Few ObserversDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.2p1-b10
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