Alexander Carballo 研究室
主宰者：Alexander Carballo
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、自動運転車やロボットの知覚・認識システムの安全性と信頼性を向上させることを中心テーマとしています。具体的には、複数のセンサ（カメラ、LiDAR、赤外線カメラなど）から得られた多様な観測データを処理し、交通シーンの理解や物体検出、歩行者の行動予測といった課題に取り組んでいます。深層学習やグラフ構造を用いた手法開発により、異なるセンサ間のキャリブレーション、悪天候下でのデータ処理、大規模データセットからの効率的なシーン検索など、実世界の複雑な問題解決を目指しています。
研究の大きな特徴は、**説明可能性**を重視している点です。黒箱的な予測モデルではなく、その判断根拠を人間が理解できるシステムの開発を目指しており、プロトタイプネットワークやビジョントランスフォーマーなどの技術を活用して、モデルの内部動作の可視化や解釈を実現しています。また、人間とシステムの協働を想定した研究にも力を入れており、オペレータが自動運転システムの認識タスクに効果的に介入できるインターフェース設計にも取り組んでいます。
さらに、データ不足に対する工夫も特徴的です。飲酒運転検出や降雪時のセンサデータなど、実際には危険で取得困難なシナリオについて、教師あり学習に頼らない自己教師あり学習や、シミュレータ環境での学習といったアプローチを採用しています。これらの研究を通じて、より安全で実用的な自動運転システムの実現に貢献することを目指しています。
※ 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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研究成果（45 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3400589
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- DOI: https://doi.org/10.3390/s24227199
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24206742
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc58415.2024.10920263
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24144735
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55156.2024.10588840
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2023.3291924
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23208398
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc57777.2023.10422148
- [2023] Recognition Assistance Interface for Human-Automation Cooperation in Pedestrian Risk PredictionDOI: https://doi.org/10.4271/12-06-03-0023
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55152.2023.10186641
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55152.2023.10186565
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- DOI: https://doi.org/10.1109/most57249.2023.00024
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- [2023] Framework for Generation and Removal of Multiple Types of Adverse Weather from Driving Scene ImagesDOI: https://doi.org/10.3390/s23031548
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ojits.2023.3260624
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p2-f26
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860865
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3163267
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv51971.2022.9827441
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3212152
- DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2207.12321
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv51971.2022.9827358
- DOI: https://doi.org/10.1109/ivworkshops54471.2021.9669209
- DOI: https://doi.org/10.56369/tsaes.3678
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv48863.2021.9575707
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc48978.2021.9564557
- DOI: https://doi.org/10.1109/ivworkshops54471.2021.9669244
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv48863.2021.9575671
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv48863.2021.9575491
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