Satoshi Suzuki 研究室
主宰者：Satoshi Suzuki
千葉大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Satoshi Suzuki研究室の研究内容
本研究室は、機械学習とコンピュータビジョンを中心に、複数の領域で実用的な課題に取り組んでいます。特に無人航空機（ドローン）の自律飛行や着陸、および物体の追跡・検出に関する研究に力を入れており、屋内環境での高精度な位置推定制御、複数カメラを用いた三次元的な物体位置姿勢推定、移動する着陸地点への自動着陸システムなど、実際の応用場面で求められる技術開発を行っています。
さらに、視覚情報と深層強化学習を組み合わせた制御手法の開発も進めており、事前の環境モデルを必要とせずに複雑な環境下でドローンを自動操縦する方法や、ロボットアームが未知の環境で力と動きの両方を制御する技術についても研究しています。これらの研究は、センサ技術や機械学習アルゴリズムの進歩に基づき、ロボット工学の実践的な課題解決に向けられています。
一方、医学分野ではコンピュータビジョン技術を応用し、甲状腺がんの検出や診断支援に関する研究も実施しており、大規模な健康調査データを複数の医療データベースと統合して、より正確な疾病検出を目指しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
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研究成果（96 件）
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v40i11.37886
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249091
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249353
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccv51701.2025.01233
- [2025] Vision/INS/Altimeter-Based Navigation and Control for Autonomous Drones in Indoor EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2025.p0815
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2025.p0796
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2025.p0825
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2025-449
- [2025] Model-Free UAV Navigation in Unknown Complex Environments Using Vision-Based Reinforcement LearningDOI: https://doi.org/10.3390/drones9080566
- DOI: https://doi.org/10.3390/pr13082526
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-14308-1
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones9080554
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones9040261
- DOI: https://doi.org/10.1002/cam4.70610
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.103059
- DOI: https://doi.org/10.70352/scrj.cr.24-0034
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.43.759
- DOI: https://doi.org/10.1364/cleo_fs.2025.ff125_5
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones9010003
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas63016.2024.10773142
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2024.p0999
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip51287.2024.10647358
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2024-1062
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.102722
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.thscie.2024.100016
- DOI: https://doi.org/10.11641/pde.104.1_76
- [2024] UAV trajectory tracking under wind disturbance based on novel antidisturbance sliding mode controlDOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2024.109138
- DOI: https://doi.org/10.1210/clinem/dgae161
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones8030072
- DOI: https://doi.org/10.1186/s41100-024-00521-7
- DOI: https://doi.org/10.1186/s41100-023-00518-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-023-01904-9
- DOI: https://doi.org/10.1507/endocrj.ej23-0609
- DOI: https://doi.org/10.1109/icton62926.2024.10648106
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15194841
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2023.3317076
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2023-1640
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2023-564
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones7080514
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejias.143.557
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15133449
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.036
- DOI: https://doi.org/10.11641/pde.102.1_147
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.wneu.2023.06.084
- [2023] Chattering Reduction of Sliding Mode Control for Quadrotor UAVs Based on Reinforcement LearningDOI: https://doi.org/10.3390/drones7070420
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrad044
- DOI: https://doi.org/10.1002/deo2.246
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10695-023-01192-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.wneu.2023.04.027
- [2023] Design and Implementation of UAV Velocity Controller Based on Reference Model Sliding Mode ControlDOI: https://doi.org/10.3390/drones7020130
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15030865
- DOI: https://doi.org/10.2320/materia.62.131
- DOI: https://doi.org/10.5761/atcs.oa.22-00182
- DOI: https://doi.org/10.1364/cleo_fs.2023.fm4b.3
- DOI: https://doi.org/10.11641/pde.101.1_90
- DOI: https://doi.org/10.21873/anticanres.16108
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747482
- DOI: https://doi.org/10.1186/s10086-022-02071-0
- [2022] Dynamic obstacle avoidance for Multi-rotor UAV using chance-constraints based on obstacle velocityDOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2022.104320
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones6110320
- DOI: https://doi.org/10.1161/circulationaha.121.058869
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.0613-22
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.amsu.2022.104732
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40792-022-01531-5
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-304
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-11357
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones6090251
- DOI: https://doi.org/10.1093/mollus/eyac021
- DOI: https://doi.org/10.15083/0002002926
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2022.104232
- [2022] Application of Low-Altitude UAV Remote Sensing Image Object Detection Based on Improved YOLOv5DOI: https://doi.org/10.3390/app12168314
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2022.06.072
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2022.102675
- DOI: https://doi.org/10.1002/rob.22082
- DOI: https://doi.org/10.1093/ndt/gfac084.008
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cpnec.2022.100117
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22031087
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.62
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.915
- DOI: https://doi.org/10.54941/ahfe1001830
- DOI: https://doi.org/10.2503/hrj.21.165
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.1a1-j09
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p2-b05
- DOI: https://doi.org/10.3151/jact.19.1227
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas52745.2021.9649942
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2021.p0195
- [2021] Safety walk-round education to develop risk prediction skills of novice health professional studentsDOI: https://doi.org/10.29060/taps.2021-6-2/oa2406
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.1899986
- DOI: https://doi.org/10.9746/sicetr.57.110
- DOI: https://doi.org/10.2322/tastj.19.424
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p2-b04
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