Harutoshi Ogai 研究室

主宰者Harutoshi Ogai
早稲田大学

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

当研究室は、深層学習と転移学習の手法を用いて、実世界の複雑な環題に対応できる知能システムの開発に取り組んでいます。特に、橋梁などの構造物の損傷診断において、異なる環境や橋から得られたデータ間の分布のずれに対応する転移学習の方法論を研究しています。さらに、従来の学習済みモデルでは想定されていない新種の損傷が現れる開集合の問題にも対応する手法を提案しており、これらは実際の インフラ監視システムの信頼性向上に貢献します。 同時に、自動運転技術における認識と意思決定の問題にも注力しています。LiDARセンサからの3次元点群処理、車線検出、物体認識など複数の知覚タスクに深層ニューラルネットワークを適用するほか、深層強化学習を用いて周辺車両の配置密度を考慮した運転判断を実現する研究を進めています。加えて、通信システムにおけるジャミング認識、高齢者の在宅安全監視システムなど、センサデータの処理と異常検知を含む応用研究も展開しており、機械学習技術を様々な実社会課題へ適用することを目指しています。 さらに研究室では、段差登坂ロボットの機構設計と制御も手がけており、形状記憶合金を用いた滑り防止機構や慣性センサを活用した姿勢制御など、ハードウェアとソフトウェアの両面から自律移動システムの実現に取り組んでいます。

※ 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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