Shun Sato 研究室

主宰者：Shun Sato
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Shun Sato研究室は、超音波センサーと機械学習を組み合わせて、人間の位置・姿勢・生体信号を非接触で推定・検出するシステムの開発に取り組んでいます。特に浴室での転倒・溺水といった事故検出に焦点を当て、カメラやレーダーの課題（プライバシー懸念、計算負荷、環境依存性）を回避するために、空気中の超音波反射波を利用した安全監視手法を確立しています。マイクロフォンアレイで捉えた音波の時間差や相関値をニューラルネットワークやVariational Autoencoderといった深層学習モデルに入力し、複数の姿勢や位置をセンチメートル単位の精度で推定することに成功しています。 さらに研究室では、シミュレーション技術とデータ拡張の手法も開発しています。デジタルツインを用いた超音波信号のレイトレーシング計算により、実測データ不足の問題を補い、機械学習モデルの精度向上を実現しています。加えて、非接触での呼吸計測や高精度屋内測位など、超音波センサーの応用範囲を広げる研究も進めており、組み込みマイコンでの実装を念頭に、実用的で低コストなシステム構築を目指しています。これらの成果は、高齢者の見守りや医療現場での生体モニタリング、スマートホーム技術への展開が期待されています。

※ 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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