Yoshiki Ninomiya 研究室

主宰者：Yoshiki Ninomiya
名古屋大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Yoshiki Ninomiya研究室は、自動運転車の安全で信頼性の高い動作を実現するための複数の課題に取り組んでいます。研究の大きな柱の一つは、自動運転車が周囲の状況を正確に把握するための位置推定技術です。LiDAR（光レーダー）と三次元点群地図を用いたスキャンマッチング手法を中心に、環境の特徴が少ない場所や悪天候などの実環境での位置推定精度が低下する問題を解決する研究を進めています。具体的には、位置推定誤差が大きくなる可能性がある場所を事前に検出し、推定精度や信頼性を向上させる手法を提案しています。 もう一つの主要な研究テーマは、周囲に障害物がある複雑な状況下での自動運転車の運動計画です。信号がない交差点や見通しの悪い場所で、隠れている他の車両の動きを予測し、安全に動作するための経路計画手法を開発しています。さらに、複数の自動運転車を少数の監視者で遠隔管理・操作するシステムの構築にも取り組んでおり、シミュレーションと実データを組み合わせた検証を行っています。 加えて、研究室では実験動物のストレス軽減を目的とした非接触型バイタルサイン測定技術の開発も進めています。マイクロ波レーダーを用いて、麻酔下のラットの呼吸数と心拍数を高精度で測定する手法を実装し、データセット構築を行うなど、異なる領域への技術応用も展開しています。

※ 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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