Eisuke Kita 研究室
主宰者：Eisuke Kita
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、交通流と自動制御に関する基礎研究を中心に行っています。特に複数の車両が短い間隔で走行する「車両プラトーン」の制御に関心を持ち、渋滞緩和や安全性向上を目的とした速度制御モデルの開発に取り組んでいます。車両の追従挙動を数学的にモデル化し、シミュレーションと実験用ロボットを用いて検証することで、安定した走行制御を実現するための条件を明らかにしています。
同時に、機械学習と最適化アルゴリズムの応用にも注力しています。遺伝的アルゴリズムや文法進化といった進化計算手法を用いて、ロボットの制御プログラムを自動生成したり、機械学習モデルのハイパーパラメータを最適化したりする研究を進めています。これらの手法は、株価予測や農業データの解析にも応用されています。
さらに、スマート農業の文脈で、画像認識と機械学習を組み合わせた応用研究も展開しています。トマト葉の病害判定、イネの品質向上、温室内の環境制御など、農業生産の効率化と高品質化を目指した課題に取り組み、データ不足の問題への対処方法も研究しています。
※ 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（32 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-025-00178-6
- [2024] 名古屋大学高等教育研究センターの25周年を迎えてDOI: https://doi.org/10.18999/njhe.24.3
- DOI: https://doi.org/10.23967/c.wccm.2024.099
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdmw65004.2024.00082
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-78620-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/icrae64368.2024.10851496
- DOI: https://doi.org/10.23967/wccm.2024.099
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-024-00173-3
- DOI: https://doi.org/10.14455/isec.2024.11(1).inf-01
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icrae59816.2023.10458600
- DOI: https://doi.org/10.1145/3637843.3637850
- DOI: https://doi.org/10.25046/aj080601
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-023-00151-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc53992.2023.10393933
- DOI: https://doi.org/10.14455/10.14455/isec.2023.10(1).oth-01
- DOI: https://doi.org/10.14455/isec.2023.10(1).oth-01
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeidecon.2023.0_28
- [2022] Estimation of Material Stocks Based on Building Structure Determination Using Image RecognitionDOI: https://doi.org/10.2208/jscejer.78.6_ii_19
- DOI: https://doi.org/10.1145/3573910.3573921
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdmw58026.2022.00024
- DOI: https://doi.org/10.14455/isec.2022.9(2).oth-01
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-022-00126-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-022-00114-y
- DOI: https://doi.org/10.14455/isec.2022.9(1).aac-06
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-021-00074-9
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-021-00097-2
- [2021] Successive Future Image Generation of a Walking Pedestrian Using Generative Adversarial NetworksDOI: https://doi.org/10.1007/s12626-021-00085-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/csci54926.2021.00106
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