Tomofumi Fujiwara 研究室

主宰者：Tomofumi Fujiwara
岡山大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、産業用ロボットの効率的な運用を実現するための運動計画と最適化に関する研究を行っています。主な研究課題は、ロボットアームが限られた作業空間で目標物を把握・配置する際に、動作時間の短縮、エネルギー消費の削減、レイアウト設計の最適化を同時に達成することです。単一のロボットだけでなく、複数のロボットが共存する環境での衝突回避も重要な検討対象としています。 研究手法としては、経路計画アルゴリズム（A*やRRT系アルゴリズム）、機械学習（強化学習やディープニューラルネットワーク）、進化計算（遺伝的アルゴリズムなど）を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しています。また、プロセスマイニングやペトリネットといった離散事象システムの手法で、熟練作業者の教示データから運動パターンを自動抽出し、これを最適化の基礎とする方法も開発しています。さらに、大規模言語モデルを用いて自然言語の作業指示をロボットの実行命令に変換する技術にも取り組んでいます。 これらの研究を通じて、スーパーバイザーモデルやデータ駆動型の最適化により、計算負荷を軽減しながら高精度な予測や計画を実現し、産業現場での自動化をより実用的にする基盤を構築しています。

※ 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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