Hiroaki Takada 研究室

主宰者：Hiroaki Takada
名古屋大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、自動運転車や組み込みシステムなど次世代のモビリティと関連する信頼性・安全性の課題に取り組んでいます。特に、自動運転車の認識・予測機能の向上、車載ネットワークの通信遅延削減、複数のシステムが協調する際の性能最適化などを研究対象としています。自動車内に複数のネットワークが統合される際の効率化、車両の動き予測、駐車スペース検出など、実際の運用場面で生じる具体的な問題に対応する研究も進めています。 手法としては、システム分析と最適化アルゴリズム、機械学習、シミュレーション、実験的な測定評価を組み合わせたアプローチを採用しています。Kalmanフィルタなどの古典的な手法を地理情報と時系列データで拡張したり、強化学習を導入したりと、既存技術を工夫して応用しています。同時に、実装したシステムやプロトタイプを実際に動作させ、性能や課題を検証する実験的検証を重視しています。 これらの研究を通じて、複数の異なるシステムやセンサが関わる場面での予測精度の向上、リアルタイム性と信頼性の両立、スケーラビリティの確保といった共通の知見を得ることを目指しています。組み込み技術とソフトウェア工学の基礎を、実社会の課題解決に活かす研究開発を行っています。

※ 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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