2024/12/19 更新

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ナカムラ　タカユキ
中村　恭之
所属
システム工学部 知能情報学メジャー
職名
教授
兼務
システム工学部（学部長）、情報学領域（教授）
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学歴

  • -
    1996年

    大阪大学   大学院工学研究科   電子制御機械工学専攻（博士後期課程 修了）  

  • -
    1993年

    大阪大学   大学院工学研究科   電子制御機械工学専攻（博士前期課程 修了）  

  • -
    1991年

    大阪大学   工学部   機械工学科 卒業  

学位

  • 博士（工学）

経歴

  • 2013年04月
    -
    継続中

    和歌山大学システム工学部   教授

  • 2007年08月
    -
    2008年03月

    米国カーネギーメロン大学ロボット研究所   客員研究員

  • 2006年04月
    -
    2013年03月

    和歌山大学 システム工学部   Faculty of Systems Engineering   准教授

  • 2002年04月
    -
    2006年03月

    和歌山大学システム工学部 助教授

  • 1999年
    -
    2001年

    科学技術振興事業団 北野共生システムプロジェクト研究推進委員

  • 1997年04月
    -
    2002年03月

    奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助手

  • 1996年
    -
    1997年

    米国ブラウン大学計算機科学科客員研究員

  • 1996年
    -
    1997年

    日本学術振興会 特別研究員(PD数物系2342)

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所属学協会

  • 日本機械学会

  • 日本ロボット学会

  • 計測自動制御学会

研究分野

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / ロボティクス、知能機械システム

  • 情報通信 / 知覚情報処理

  • 情報通信 / 知能ロボティクス

  • 情報通信 / 機械力学、メカトロニクス

【学部】授業等（実験、演習、卒業論文指導、卒業研究、課題研究を含む）

  • 2023年度   ロボット学   教養教育科目

  • 2023年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2023年度   知能情報学演習   専門教育科目

  • 2023年度   卒業研究（II)   専門教育科目

  • 2023年度   知能ロボット概論   専門教育科目

  • 2023年度   論理回路   専門教育科目

  • 2022年度   知能ロボット概論   専門教育科目

  • 2022年度   知能情報学演習   専門教育科目

  • 2022年度   論理回路   専門教育科目

  • 2022年度   ロボット学   教養教育科目

  • 2022年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2021年度   論理回路   専門教育科目

  • 2021年度   知能情報学演習   専門教育科目

  • 2021年度   知能ロボット概論   専門教育科目

  • 2021年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2021年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2021年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2021年度   ロボット学   教養教育科目

  • 2020年度   ロボット学   教養教育科目

  • 2020年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2020年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   知能情報学演習   専門教育科目

  • 2020年度   知能ロボット概論   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー体験演習Ｅ   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー体験演習Ｄ   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー体験演習Ｃ   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー体験演習Ｂ   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー体験演習Ａ   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー紹介講義２   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー紹介講義２   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー紹介講義１   専門教育科目

  • 2020年度   メジャー紹介講義１   専門教育科目

  • 2020年度   論理回路   専門教育科目

  • 2019年度   知能情報学演習   専門教育科目

  • 2019年度   知能ロボット概論   専門教育科目

  • 2019年度   メジャー体験演習Ｃ   専門教育科目

  • 2019年度   メジャー体験演習Ｂ   専門教育科目

  • 2019年度   メジャー体験演習Ａ   専門教育科目

  • 2019年度   メジャー紹介講義２   専門教育科目

  • 2019年度   メジャー紹介講義２   専門教育科目

  • 2019年度   メジャー紹介講義１   専門教育科目

  • 2019年度   メジャー紹介講義１   専門教育科目

  • 2019年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2019年度   論理回路   専門教育科目

  • 2018年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2018年度   知能情報学演習   専門教育科目

  • 2018年度   知能ロボット概論   専門教育科目

  • 2018年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2018年度   論理回路   専門教育科目

  • 2017年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2017年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2017年度   知能ロボット概論   専門教育科目

  • 2017年度   論理回路   専門教育科目

  • 2016年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2016年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2016年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2016年度   論理回路   専門教育科目

  • 2015年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2015年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2015年度   システム工学自主演習Ⅴ   専門教育科目

  • 2015年度   論理回路   専門教育科目

  • 2015年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2015年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2014年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2014年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2014年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2014年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2014年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2014年度   論理回路   専門教育科目

  • 2014年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2014年度   情報科学入門   教養教育科目

  • 2014年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2014年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2014年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2014年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2013年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2013年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2013年度   システム工学自主演習Ⅰ   専門教育科目

  • 2013年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2013年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2013年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2013年度   論理回路   専門教育科目

  • 2013年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2013年度   情報科学入門   教養教育科目

  • 2013年度   基礎教養セミナー   教養教育科目

  • 2012年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2012年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2012年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2012年度   論理回路   専門教育科目

  • 2012年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2012年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2012年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2012年度   情報科学入門   教養教育科目

  • 2011年度   基礎教養セミナー   教養教育科目

  • 2011年度   情報通信システムの仕組み   教養教育科目

  • 2011年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2011年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2011年度   論理回路   専門教育科目

  • 2011年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2011年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2011年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2011年度   システム工学自主演習Ⅴ   専門教育科目

  • 2011年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2011年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2011年度   基礎教養セミナー   教養教育科目

  • 2011年度   現代のIT－情報科学入門－   専門教育科目

  • 2011年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2011年度   論理回路   専門教育科目

  • 2011年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2011年度   情報科学入門   教養教育科目

  • 2010年度   論理回路   専門教育科目

  • 2010年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2010年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2010年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2010年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2010年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2010年度   情報通信システムの仕組み   専門教育科目

  • 2009年度   情報科学入門   教養教育科目

  • 2009年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2009年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2009年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2009年度   論理回路   専門教育科目

  • 2009年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2009年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2008年度   情報通信システム応用実験   専門教育科目

  • 2008年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2008年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2008年度   論理回路   専門教育科目

  • 2008年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2008年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2008年度   基礎教養セミナー   専門教育科目

  • 2008年度   現代のIT   教養教育科目

  • 2007年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2007年度   基礎ロボット工学   専門教育科目

  • 2007年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2007年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2007年度   現代のIT   教養教育科目

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【学部】自主演習

  • 2014年度   Raspberry Piを用いた遠隔水やり器の開発

  • 2013年度   マイコン(mbed)とWiiヌンチャクを用いたロボット操作インターフェースの製作I（前期）

  • 2013年度   マイコン(mbed)とWiiヌンチャクを用いたロボット操作インターフェースの製作II（後期）

  • 2012年度   電動車椅子のコンピュータ制御に関する研究

  • 2011年度   電動車椅子制御用RTCコンポーネントの作成

  • 2010年度   LCMを用いたカメラヘッドシステムの作成

  • 2009年度   Linuxを用いたラジコンサーボモーターの制御

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【大学院】授業等

  • 2023年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2023年度   システム工学講究ⅠＡ(先進）   博士前期

  • 2023年度   システム工学講究ⅠＢ（先進）   博士前期

  • 2023年度   システム工学講究ⅡＡ（先進）   博士前期

  • 2023年度   システム工学講究ⅡＢ（先進）   博士前期

  • 2023年度   システム工学研究ⅠＡ（先進）   博士前期

  • 2023年度   システム工学研究ⅠＢ（先進）   博士前期

  • 2023年度   システム工学研究ⅡＡ（先進）   博士前期

  • 2023年度   システム工学研究ⅡＢ（先進）   博士前期

  • 2023年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2023年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2023年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2023年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2023年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2022年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2022年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2022年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2022年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2022年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2022年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2022年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2022年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2022年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2022年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2022年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2022年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2022年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2022年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2021年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2021年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2021年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2021年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2021年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2021年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2021年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2021年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2021年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2021年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2021年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2021年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2021年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2021年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2020年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2020年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2020年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2020年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2020年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2020年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2020年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2020年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2020年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2020年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2020年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2020年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2020年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2020年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2019年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2019年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2019年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2019年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2019年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2019年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2019年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2019年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2019年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2019年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2019年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2019年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2019年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2018年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2018年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2018年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2018年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2018年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2018年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2018年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2018年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2018年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2018年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2018年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2018年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2018年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2017年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2017年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2017年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2017年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2017年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2017年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2017年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2017年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2017年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2017年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2017年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2017年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2017年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2017年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2017年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2017年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2016年度   社会と情報通信システム   修士

  • 2016年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2016年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2016年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2016年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2016年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2016年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2016年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2016年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2016年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2016年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2016年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2016年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2016年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2016年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2016年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2015年度   知的ロボティクス   その他

  • 2015年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2015年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2015年度   システム工学特別研究   その他

  • 2015年度   システム工学講究ⅡＡ   その他

  • 2015年度   システム工学講究ⅠＡ   その他

  • 2015年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2015年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2015年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   その他

  • 2015年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2015年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2015年度   システム工学特別研究   その他

  • 2015年度   システム工学講究ⅡＢ   その他

  • 2015年度   システム工学講究ⅠＢ   その他

  • 2015年度   システム工学研究ⅡＢ   その他

  • 2015年度   システム工学研究ⅠＢ   その他

  • 2015年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   その他

  • 2014年度   システム工学特別研究   その他

  • 2014年度   システム工学特別研究   その他

  • 2014年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2014年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2014年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2014年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅡＢ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅠＢ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅡＢ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅡＡ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅠＢ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅠＡ   その他

  • 2014年度   知的ロボティクス   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅡＡ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅠＡ   その他

  • 2014年度   知的ロボティクス   その他

  • 2013年度   システム工学特別研究   その他

  • 2013年度   システム工学特別研究   その他

  • 2013年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2013年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2013年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2013年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2013年度   システム工学研究ⅡＢ   その他

  • 2013年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2013年度   システム工学研究ⅠＢ   その他

  • 2013年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2013年度   システム工学講究ⅡＢ   その他

  • 2013年度   システム工学講究ⅡＡ   その他

  • 2013年度   システム工学講究ⅠＢ   その他

  • 2013年度   システム工学講究ⅠＡ   その他

  • 2013年度   知的ロボティクス   その他

  • 2012年度   知的ロボティクス   その他

  • 2012年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2012年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2012年度   システム工学特別研究   その他

  • 2012年度   システム工学講究ⅡＡ   その他

  • 2012年度   システム工学講究ⅠＡ   その他

  • 2012年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2012年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2012年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2012年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2012年度   システム工学特別研究   その他

  • 2012年度   システム工学講究ⅡＢ   その他

  • 2012年度   システム工学講究ⅠＢ   その他

  • 2012年度   システム工学研究ⅡＢ   その他

  • 2012年度   システム工学研究ⅠＢ   その他

  • 2011年度   システム工学研究ⅡＢ   その他

  • 2011年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2011年度   システム工学研究ⅠＢ   その他

  • 2011年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2011年度   システム工学特別研究   その他

  • 2011年度   システム工学特別研究   その他

  • 2011年度   システム工学講究（ⅠＢ・ⅡＢ）   その他

  • 2011年度   システム工学講究（ⅠＡ・ⅡＡ）   その他

  • 2011年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2011年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2011年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2011年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2011年度   知的ロボティクス   その他

  • 2011年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2011年度   システム工学研究IIA・IIB   博士前期

  • 2011年度   システム工学研究IA・IB   博士前期

  • 2011年度   システム工学講究IIA・IIB   博士前期

  • 2011年度   システム工学講究IA・IB   博士前期

  • 2010年度   システム工学講究IA・IB   博士前期

  • 2010年度   システム工学講究IIA・IIB   博士前期

  • 2010年度   システム工学研究IA・IB   博士前期

  • 2010年度   システム工学研究IIA・IIB   博士前期

  • 2010年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2009年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2009年度   システム工学研究IIA・IIB   博士前期

  • 2009年度   システム工学研究IA・IB   博士前期

  • 2009年度   システム工学講究IIA・IIB   博士前期

  • 2009年度   システム工学講究IA・IB   博士前期

  • 2008年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2008年度   システム工学研究IIA・IIB   博士前期

  • 2008年度   システム工学研究IA・IB   博士前期

  • 2008年度   システム工学講究IIA・IIB   博士前期

  • 2008年度   システム工学講究IA・IB   博士前期

  • 2007年度   知的ロボティクス   博士前期

  • 2007年度   システム工学研究II   博士前期

  • 2007年度   システム工学研究I   博士前期

  • 2007年度   システム工学講究II   博士前期

  • 2007年度   システム工学講究I   博士前期

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【大学院】サテライト科目

  • 2016年度   社会と情報通信システム   その他

研究キーワード

  • 自動運転技能の学習

  • Lidarデータの補完

  • 非線形回帰木

  • 非接触インターフェース

  • 知能ロボット

  • オンライン学習機能

  • 視覚情報処理システム

  • 多次元情報圧縮

  • PaLM-Tree

  • 全方位ビジョン

  • 視線認識

  • ロボット学習

  • ロボット学習法

  • ビジョン学習

  • 線形回帰木

  • 適応型視覚処理システム

  • データマイニング

  • 主成分木

  • 視覚移動ロボット

  • 2DLidarデータによる自己位置推定

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論文

  • ヴァイオリン演奏動画と楽譜を用いた演奏記号自動記入システムの開発

    谷田実桜, 中村恭之 (担当区分： 責任著者 )

    計測自動制御学会論文集   60 ( 5 )   2024年05月  [査読有り]

  • U型Transformer構造の生成器を持つGANによる夜間雨滴画像からの雨滴除去手法と学習用夜間雨滴画像の生成法の提案

    田中良弥, 中村恭之 (担当区分： 最終著者 )

    自動車技術会論文集   55 ( 1 ) 172 - 179   2024年01月  [査読有り]

  • 周辺環境の 3 次元点群データ補間のための U-Net 型生成器をもつ 敵対的生成ネットワークと補間結果評価のための指標の提案

    和 田 拓 真, 中 村 恭 之 (担当区分： 最終著者 )

    計測自動制御学会論文集   59 ( 12 ) 496 - 504   2023年12月  [査読有り]

  • LaserVAE による特徴量生成とその特徴量に基づいた大域自己位置推定

    脇田翔平,中村恭之,八谷大岳

    計測自動制御学会論文集 ( 公益社団法人 計測自動制御学会 )  Vol. 55,No. 7 ( 7 ) pp.476-483 - 483   2019年07月  [査読有り]

    　概要を見る

    For accurate global self-localization, researches for the feature description of the laser-scan data have been actively conducted. Main approaches to the feature description are to design feature descriptor based on human knowledge regarding the specific environment, e.g., office and hallway. However, in real robot navigation tasks such as a security patrol robot, the robot would be applied to a variety of environments and it is expensive if the users need to tune the design at every environment. To alleviate such problem, we propose to extend the state-of-the-art variational auto-encoder (VAE) by introducing the step-edge detector, which detects non-continuous transition emerged frequently at the laser scan data due to the limitation of distance measurement. With our proposed method, called “LaserVAE”, the feature descriptor of the laser scan is automatically tuned given unknown environments. Through experiments with a real self-localization with a 2D laser scanner, we demonstrate the effectiveness of the proposed method.

    DOI

  • 選択的統合処理に基づくCIFベース大域的自己位置推定

    脇田翔平,中村恭之

    日本ロボット学会誌 ( 一般社団法人 日本ロボット学会 )  Vol. 36,No. 6 ( 6 ) pp.41-50 - 428   2018年07月  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper proposes a selective merging method of 2D range scans for enhancing our CIF-based scan matching algorithm which is a global scan matching algorithm using the CIF descriptors and a geometric constraint between keypoints. The selective merging method can generate a local map based on “terrain complexity” without fixing the number of scans to use. Our enhanced version of the CIF-based scan matching algorithm can perform global scan matching more robustly in a large cluttered environments without using an initial alignment. Through experiment in real environment, we confirm the validity of our method.

    DOI

  • 3D Faster R-CNNとレーザースキャンとの組み合わせによる特定物体の頑健な距離推定

    八谷大岳,射手矢和真,中村恭之

    計測自動制御学会論文集   Vol. 55,No. 1,   pp.42--50   2018年01月  [査読有り]

  • Distance estimation with 2.5D anchors and its application to robot navigation

    Hirotaka Hachiya, Yuki Saito, Kazuma Iteya, Masaya Nomura and Takayuki Nakamura

    ROBOMECH Journal   Vol. 5,No. 1   pp.1--6   2018年01月  [査読有り]

  • 人の操作を規範としたテザー係留型飛行ロボットの制御方策の獲得

    轟千明,高橋泰岳,中村恭之

    知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）   Vol.27, No.6   pp.864-876   2015年12月  [査読有り]

  • Acquisition of human operation characteristics for kite-based tethered flying robot using human operation data

    Chiaki Todoroki, Yasutake Takahashi, Takayuki Nakamura

    IEEE International Conference on Fuzzy Systems ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. )  2015-   2015年11月  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper shows human skill acquisition systems to control the kite-based tethered flying robot. The kite-based tethered flying robot has been proposed as a flying observation system with long-term activity capability[1]. It is a relatively new system and aimed to complement other information gathering systems using a balloon or an air vehicle. This paper shows some approaches of human operation characteristics acquisition based on fuzzy learning controller, k-nearest neighbor algorithm, and artificial neural network for the kite-based tethered flying robot using human operation data and their validity through computational simulation which we developed[2].

    DOI

  • 合同変換に不変な特徴量(CIF)とキーポイント間の幾何学的拘束に基づいた ロバストなスキャンマッチング法の提案

    中村恭之,脇田翔平

    計測自動制御学会論文集 ( The Society of Instrument and Control Engineers )  Vol. 51 No. 5 ( 5 ) 309 - 318   2015年05月  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper proposes a new global scan matching algorithm using the CIF descriptors and a geometric constraint between keypoints. The CIF descriptor was proposed in our previous work. It is a feature decriptor that is invariant against a congruence transformation. In our previous work, our method was able to perform robust local scan matching using CIF decriptors, but was apt to fail global scan mathching where a large map is used as the reference scan. In this paper, in order to resolve this problem, we propose to use a geometric constraint between keypoints in addtion to the CIF decriptors for the global scan mathching task. Our method can perform global scan matching in a cluttered environment without using an initial alignment. Through experiment in real environment, we confirm the validity of our method by comparing the performance of our method and that of our previous method.

    DOI

  • 新しい院内転倒転落防止システムの開発

    小杉 真一, 池田 篤俊, 小笠原 司, 音田 恭宏, 上田 悦子, 中村 恭之

    奈良県西和医療センター医学雑誌 ( (地独)奈良県立病院機構奈良県西和医療センター )  4 ( 1 ) 33 - 35   2015年03月  [査読有り]

    　概要を見る

    近年、超高齢者社会の到来とともに、入院患者の高齢化が進んでおり、院内での転倒・転落による、骨折、脳神経損傷をともなう有害事例が発生し、医療安全管理上、重要な課題の一つとなっている。当院でも、院内の医療安全委員会の指導の下、転倒転落リスクの高い患者に対して、種々の防止ツールを使用している。しかし、脱落や誤作動などの問題も多く、必ずしも満足のできる成果は得られていない。そこで我々は、体感ゲーム用に開発され、医療分野にも応用され、実用化が図られている深度センサを用い、患者のベッド上での動作をモニタリングすることにより、より正確な警告を医療者に伝えるシステムを考案したので報告する。(著者抄録)

  • Fuzzy Control for a Kite-Based Tethered Flying Robot

    Yasutake Takahashi, Tohru Ishii, Chiaki Todoroki, Yoichiro Maeda, Takayuki Nakamura

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics   Vol.19, No.3   pp.349-358   2015年03月  [査読有り]

  • パーティクルフィルタによるロバストな自己位置同定のための疑似ユークリッドノルムに基づく尤度計算法

    中村 恭之, 田下 裕一

    日本機械学会論文集   Vol. 80, No. 816   DR0242   2014年08月  [査読有り]

  • 模倣による識別器の高速化

    太田貴大,和田俊和,中村恭之

    電子情報通信学会論文誌D   Vol. J94-D, No.7   pp.1071-1078   2011年07月  [査読有り]

  • Kicking motion imitation of inverted-pendulum mobile robot and development of body mapping from human demonstrator

    Sataya Takahashi, Yasutake Takahashi, Yoichiro Maeda, Takayuki Nakamura

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics ( Fuji Technology Press )  15 ( 8 ) 1030 - 1038   2011年  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper proposes a new method for learning the dynamic motion of an inverted-pendulum mobile robot from the observation of a human player's demonstration. First, an inverted-pendulum mobile robot with upper and lower body links observes the human demonstration with a camera and extracts the human region in images. Second, the robot maps the region to its own two links and estimates link posture trajectories. The robot starts learning kicking based on the trajectory parameters for imitation. Through this process, our robot can learn dynamic kicking shown by a human. The mapping parameter gives an important role for successive imitation. A reasonable and feasible procedure of learning from observation for an inverted-pendulum robot is proposed. Learning performance from observation is investigated, then, the development of body mapping is proposed and investigated.

    DOI

  • 制約条件付き最小2乗法に基づく高速な局所型スキャンマッチング法

    中村恭之

    日本ロボット学会誌 ( The Robotics Society of Japan )  Vol.28,No.5 ( 5 ) pp.648-657 - 657   2010年06月  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper describes a local scan matching method that can estimate displacements of position and orientation between two successive scans fast, accurately and robustly. To estimate displacements of position and orientation, the conventional methods need to utilize nonlinear optimization method such as Levenberg-Marquardt method since there is no closed-form solution available which minimizes an evaluation function. Due to such nonlinear optimization method, the conventional method is so time consuming. In this paper, we formulate estimating displacements of position and orientation as a constrained least square problem and provide a closed-form solution which minimizes the evalution function defined by point-to-plane error metric. In the formulation, we show that a quartic function of Lagrange multiplier can be approximated by a linear function. These formulation enables our local scan matching method to be faster than the conventional method. The experimental results in three kinds of real office environment show the usefulness of our method.

    DOI

  • High Performance Active Camera Head Control Using PaLM-Tree

    T.Nakamura, Y.Sakata, T.Wada and H. Wu

    Journal of Robotics and Mechatoronics   21   pp.720-725   2009年10月  [査読有り]

  • 非線形写像学習のためのPaLM-treeの提案

    中村恭之,加藤丈和,和田俊和

    日本ロボット学会誌     732-742   2005年06月  [査読有り]

  • 視覚を有するエージェントのための身体性に基づく内部表現獲得手法

    寺田和憲,中村恭之,武田英明,小笠原司

    日本ロボット学会誌,Vol.21, No.8     65-73   2003年08月  [査読有り]

  • 全方位ビジョンセンサを搭載した移動ロボットの自己位置同定法

    中村恭之,大原正満,小笠原司,石黒 浩

    日本ロボット学会誌 Vol.21 No.1 ( The Robotics Society of Japan )  21 ( 1 ) 109-117 - 117   2003年01月  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper proposes a method for estimating position and orientation of multiple robots from a set of azimuth angles of with respect to landmarks and another robots which are observed by multiple omnidirectional vision sensors. Our method simultaneously perform self-localzation by each robot and reconstruction of relative configuration between robots. Under the situation where it is impossible to identify each index for the observed azimuth angles with that for the robots, our method reconstruct not only relative configuration between robots using"triangle and enumeration constraints"but also absolute one using the knowledge of landmarks in the environment. In order to show the validity of our method, this method is applied to multiple mobile robots each of which has an omnidirectional vision sensor in the real environment. The experimental results show that the result of our method is more precise than that of self-localization by each robot.

    DOI

  • Fast self-localization method for mobile robots using multiple omnidirectional vision sensors

    T. Nakamura, M. Oohara, T. Ogasawara and H. Ishiguro, (担当区分： 筆頭著者 )

    Machine Vision and Applications   Vol.14 ( No.2 ) 129 - 138   2003年  [査読有り]

  • Self-Partitioning State Space for Behavior Acquisition of Vision-Based Mobile Robots

    Takayuki Nakamura and Tsukasa Ogasawara

    Journal of Robotics and Mechatoronics, Vol.13, No.6     625-636   2001年06月  [査読有り]

  • Embodiment based object recognition for vision-based mobile agents

    Kazunori Terada, Takayuki Nakamura, Hideaki Takeda, and Tsukasa Ogasawara

    Journal of Robotics and Mechatoronics, Vol.13, No.1     88-95   2001年01月  [査読有り]

  • Real-time estimating spatial configuration between multiple robots by triangle and enumeration constraints

    T. Nakamura, M. Oohara, A. Ebina, M. Imai, T. Ogasawara, H. Ishiguro

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   2019   219 - 228   2001年

    　概要を見る

    In the multi-agent environment, it is important to identify position and orientation of multiple robots for accomplishing a given task in cooperative manner. This paper proposes a method for estimating position and orientation of multiple robots using multiple omnidirectional images based on geometrical constraints. Our method reconstruct not only relative configuration between robots but also absolute one using the knowledge of landmarks in the environment. Even if there are some obstacles in the environment, our method can estimate absolute configuration between robots based on the results of self-localization of each robot. © 2001 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

  • A cognitive robot architecture based on tactile and visual information

    K.Terada, T.Nakamura, H. Takeda and T. Nishida

    Advanced Robotics, 13(8)   13 ( 8 ) 767-777 - 777   2000年08月  [査読有り]

  • オンライン学習機能を持つ視覚追跡システムの提案

    中村恭之,小笠原司

    日本ロボット学会誌,Vol.18 No.7     1047-1054   2000年07月  [査読有り]

  • The RoboCup-NAIST

    T Nakamura, K Terada, H Takeda, A Ebina, H Fujiwara

    ROBOCUP-99: ROBOT SOCCER WORLD CUP III ( SPRINGER-VERLAG BERLIN )  1856   727 - 730   2000年  [査読有り]

  • A method for localization by integration of imprecise vision and a field model

    K Terada, K Mochizuki, A Ueno, Takeda, I, T Nishida, T Nakamura, A Ebina, H Fujiwara

    ROBOCUP-99: ROBOT SOCCER WORLD CUP III ( SPRINGER-VERLAG BERLIN )  1856   509 - 518   2000年  [査読有り]

    　概要を見る

    In recent years, many researchers in Al and Robotics pay attention to RoboCup, because robotic soccer games needs various techniques in AI and Robotics, such as navigation, behavior generation, localization and environment recognition. Localization is one of the important issues for RoboCup. In this paper, we propose a method of robot's localization by integrating vision and modeling of the environment. The environment model that realizes the robotic soccer filed in the computer can produce in image of robot's view at any location. In the environnient model, the system can search and appropriate location of which view image is similar to the view image by the real robot. Our robot can estimate location from goal's height and aspect ratio on the camera image. We search the most suitable position with hill-climbing algorithm from the estimated location. We programmed. this method, and tested validity. The error range is reduced from 1m similar to 50cm by robot's estimation from 40cm similar to 20cm by this method. This method is superior to the other methods using dead reckoning or range sensor with map because it does not depend on the field size on precision, and does not need walls as landmark.

  • The RoboCup-NAIST: A cheap multisensor-based mobile robot with visual learning capability

    T Nakamura, K Terada, A Shibata, H Takeda

    ROBOCUP-98: ROBOT SOCCER WORLD CUP II ( SPRINGER-VERLAG BERLIN )  1604   326 - 337   1999年  [査読有り]

    　概要を見る

    Our contribution is composed of two parts: one is development of a cheap multisensor-based mobile robot, the other is development of robust visual tracking system with visual learning capability. To promote robotic soccer research, we need a low cost and portable robot with some sensors and a communication device. This paper describes how to construct a robot system which includes a lightweight and low cost mobile robot with visual, tactile sensors, TCP/IP communication device, and portable PC where Linux is running. In real world, robust color segmentation is a tough problem because color signals are very sensitive to the slight changes of lighting conditions. In order to keep visual tracking systems with color segmentation technique running in real environment, a learning method for acquiring models for image segmentation should be developed. In this paper, we also describe a visual learning method for color image segmentation and object tracking in dynamic environment. An example of the developed soccer robot system and preliminary experimental results are also shown.

  • Behavior-based map representation for a sonar-based mobile robot by statistical methods

    S Takamura, T Nakamura, M Asada

    ADVANCED ROBOTICS ( VSP BV )  11 ( 5 ) 445 - 462   1997年

    　概要を見る

    Many conventional methods for map generation by mobile robots have tried to reconstruct a 3D geometric representation of the environment, which is time-consuming, error-prone and necessary to transform the map into the information available for the given task. This paper proposes a method to acquire a statistical map representation robust to sensor noise and directly usable for a navigation task. The robot is equipped with a ring of ultrasonic ranging sensors and a collision avoidance behavior is embedded in it. First, the mobile robot explores the environment in order to store a set of sequences of sonar data and principle component analysis is applied to reduce the dimensionality of the sonar data. As a result, each sequence of sonar data can be described as a score pattern of principal components. Next, these patterns are classified into typical local structures of the environment in order for the robot to discriminate them. Finally, a graph representation of the environment is constructed in which the nodes and arcs correspond to these local structures and the transition probabilities between them, respectively. The validity of the method is shown by computer simulations and real robot experiments.

  • ステレオスケッチ：ステレオ視覚を持つ移動ロボットの行動獲得

    中村 恭之, 浅田 稔

    日本ロボット学会誌 ( The Robotics Society of Japan )  15(4):533-541 ( 4 ) 533 - 541   1997年

    　概要を見る

    We have proposed<I>motion sketch</I> [1] as a method to represent an interaction between a one-eyed learning agent (a mobile robot) and its environment. In this paper, we extend the basic idea in<I>motion sketch</I>, tight coupling of perception and action, to<I>stereo sketch</I>by which a stereo-vision based mobile robot learns various kinds of behaviors such as target reaching and obstacle avoidance. Here, we deal with target reaching behavior with which<I>motion sketch</I>copes by detecting and avoiding occlusions. First, an input scene is segmented into homogeneous regions by the enhanced ISODATA algorithm with MDL principle in terms of image coordinates and disparity information obtained from the fast stereo matcher based on the coarse-to-fine control method. Then, the segmented regions including the target area and their occlusion status identified during the stereo and motion disparity estimation process construct a state space for a reinforcement learning method to obtain a target reaching behavior. As a result of learning, the robot can avoid obstacles without describing them explicitly. We give the computer simulation results and the real robot implementation to show the validity of<I>stereo sketch.</I>

    DOI

  • Behavior-based map representation for a sonar-based mobile robot by statistical methods

    T Nakamura, S Takamura, M Asada

    IROS 96 - PROCEEDINGS OF THE 1996 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS - ROBOTIC INTELLIGENCE INTERACTING WITH DYNAMIC WORLDS, VOLS 1-3 ( I E E E )    276 - 283   1996年  [査読有り]

    　概要を見る

    Many conventional methods for map generation by mobile robots have tried to reconstruct 3-D geometric representation of the environment which are time-consuming, error-prone and necessary to transform the map into the information available for the given task. This paper proposes a method to acquire a statistical map representation, robust to sensor noise and directly usable for navigation task. The robot is equipped with a ring of ultrasonic ranging sensors and a collision, avoidance behavior is embedded in it. First, the mobile robed explores in the environment in order to store a set of sequences of sonar data and the principle component analysis is applied to reduce the dimensionality of the sonar data. As a result, each sequence of sonar data cast be described as a score pattern of principal components. Next, these patterns are classified into typical local structures of the environment in order for the robot to discriminate them. Finally, a graph representation of the environment is constructed in which nodes and arcs correspond to these local structures and the transition probabilities between them, respectively. The validity of the method is shown by computer simulations and real robot experiments.

  • 運動スケッチ：画像運動情報に基づく単眼視移動ロボットの行動獲得

    人工知能学会誌   11(6):905-915   1996年

  • 弱一様乱反射仮定による一般化円筒(SHGC)の形状および姿勢の決定

    中村 恭之, 浅田 稔, 白井 良明

    電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 ( 社団法人電子情報通信学会 )  77 ( 7 ) 1226 - 1235   1994年07月

    　概要を見る

    本論文では,弱一様乱反射仮定に基づく定性的な拘束を用いた,一般化円筒の姿勢と形状の定量的な復元手法について述べる.弱一様乱反射仮定は,厳密な完全乱反射モデルを一般化させたもので,本手法では,光源や表面反射係数に関する知識を必要としない,まずはじめに,一般化円筒の軸の画像上での位置を求める.次に,一般化円筒表面上の掃引関数の極大点に相当する緯線上の明度分布に弱一様乱反射仮定を適用と,一般化円筒の姿勢を復元する.最後に,他の緯線上の明度分布にも,弱一様乱反射仮定を適用することにより,一般化円筒の軸の3次元空間内での位置を求める.本手法の有効性を示すために,合成画像と実画像に対する実験結果を示す.

  • 弱一様乱反射仮定による筒状物体の形状および姿勢の決定

    中村 恭之, 浅田 稔, 白井 良明

    電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 ( 社団法人電子情報通信学会 )  76 ( 8 ) 1637 - 1646   1993年08月

    　概要を見る

    従来の濃淡画像からの3次元形状復元(shape from shading)では,物体の表面属性が完全一様乱反射面であると仮定しているものが多い.しかしながら,実シーンにおいては,周囲光の影響やカメラ特性などにより,必ずしもこの条件を満たさない.本論文では,これらの影響を受けない弱一様乱反射仮定を導入し,照明条件(光源方向と光源強度)や表面反射係数に関する知識なしに筒状物体の形状および姿勢を復元する手法を提案する.まず実際の光源方向を,正規化光源方向と呼ぶ方向に変換する.次に,弱一様乱反射仮定に基づいて画像上の輪郭線と垂直断面形状との間に存在する変換パラメータに関する拘束式を正規化光源方向を用いて導き,この拘束式を解いて形状を復元する.更に,複数の筒状物体が入力画像中に存在する場合には,実際の光源方向を推定する.この推定された光源方向をもとに,それらの複数物体の相対的配置を推定する.合成画像と実画像を用いて本手法の有効性を示す.

  • 照明条件および反射係数未知の場合の筒状物体の形状復元

    浅田 稔, 中村 恭之

    情報処理学会論文誌 ( 一般社団法人情報処理学会 )  34 ( 5 ) 884 - 891   1993年05月

    　概要を見る

    従来の明度情報からの形状復元手法では,面の反射係数や照明条件を既知としているものが多い.本論文では,明度情報と輪郭線情報から筒状物体の形状を復元する手法の1つとして,面の反射係数や照明条件(方向と照明光の強さ)の知識を必要としない手法を提案し,実験を通してその有効性を示す.一般に明度情報だけでは,面の反射係数ならびに照明条件の知識なしには,筒状物体の形状を唯一に復元できない.これに対し,輪郭線情報は,筒状物体の形状と画面上の断面形状の間の関係に1つの拘束を与える.これら明度情報と輪郭線情報を統合することにより,筒状物体の断面形状を唯一に決定できる.まず最初に,入力画像を,局所的な明度勾配分布により球面,筒面,平面に分類する.次に,筒状面上の濃度勾配から母線の方向を得て,それを基に画面上の基準座標系を設定する.最大明度母線は,明度解析および,明度と輪郭線情報統合の際の拘束式を与え,これから筒状物体の断面形状を唯一に決定できる.ただし,断面の向きと筒状物体の傾きの間に1自由度残る.本手法を合成画像と実画像に適用し,その有効性を示す.

  • 界面あるいは表面不均質変形のフラクタル特性

    渋谷 陽二, 北川 浩, 中村 恭之

    材料 ( 社団法人日本材料学会 )  41 ( 470 ) 1611 - 1615   1992年

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    Fractal concepts have recently been introduced to the field of fractography in order to characterize the fractured surface quantitatively. This paper puts great emphasis on the self-similarity of inhomogeneous deformation which results from the finite geometric changes of microtructure with strain. Fractal dimensions are obtained by using the familiar Richardson&#039;s structured wald method. Correspondence of the fractal property to the formation of crystallographic microstructure is discussed. We also perform fractal analyscs for the pseudo-roughening profiles generated by computer simulations...

    DOI

  • 積層複合材の界面あれ成長メカニズムの検討

    渋谷 陽二, 北川 浩, 中村 恭之

    材料 ( 社団法人日本材料学会 )  41 ( 466 ) 1108 - 1113   1992年

    　概要を見る

    Inhomogeneous deformation occurring at the interface of a laminated thin sheet is considered to be one of the mechanical behaviors causing interface fracture or determining its forming limit. The behavior of deformation such as interfacial roughening may also be related with the interfacial plastic instability. Experimental investigations on such deformation have been performed by using an aluminum foil laminated with a plastic film on each side and subjecting it to biaxial tension. This report puts an emphasis on the growth of interfacial roughening in comparison with the surface roughenin...

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書籍等出版物

  • OpenCVによる画像処理入門 改訂第3版

    小枝, 正直, 上田, 悦子, 中村, 恭之( 担当： 共著,  担当範囲: 第1,3,5,6,9,11章)

    講談社サイエンティフィク  2022年12月  ISBN: 9784065301173

  • これからのロボットプログラミング入門 第2版 Pythonで動かすMINDSTORMS EV3 (KS情報科学専門書)

    上田 悦子, 小枝 正直, 中村 恭之

    講談社  2022年03月  ISBN: 4065278198

  • これからのロボットプログラミング入門 Pythonで動かすMINDSTORMS EV3

    上田 悦子, 小枝 正直, 中村 恭之

    講談社サイエンティフィク  2020年02月 

  • OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門

    中村恭之・小枝正直・上田悦子( 担当： 共著,  担当範囲: 第0,10～20章，その他)

    講談社サイエンティフィク  2017年08月 

  • OpenCVによる画像処理入門 改訂第2版

    上田悦子・小枝正直・中村恭之( 担当： 共著,  担当範囲: 第1,3,5,6,9,11章，その他)

    講談社サイエンティフィク  2017年07月 

  • OpenCVによる画像処理入門

    上田悦子・小枝正直・中村恭之( 担当： 共著,  担当範囲: 第2章,第4章,第9章，その他)

    講談社サイエンティフィク  2014年07月 

  • ロボカップサッカー:中型ロボットの基礎技術 -対戦のための協調行動に向けて-

    中村恭之・高橋泰岳( 担当： 共著,  担当範囲: 第2.2～2.5節,第4章,第5.2節)

    共立出版  2005年12月 

  • 新版ロボット工学ハンドブック

    日本ロボット学会( 担当： 共著,  担当範囲: 5.6節 各種シミュレーションツール 担当)

    コロナ社  2005年05月 

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Misc

  • 領域分割と深度推定の同時学習によるRGB画像のセマンティックセグメンテーションの精度向上

    王 開, 中村 恭之

    第41回 日本ロボット学会学術講演会   3D3-06   2023年09月

  • U-Net型生成器を持つ敵対的生成ネットワークを用いた周辺環境の3次元点群データ補完法

    和田拓真, 中村恭之 (担当区分： 責任著者 )

    第28回ロボティクスシンポジア論文集     1A3   2023年03月  [査読有り]

  • 音響・画像情報を用いたヴァイオリン運弓動作と楽譜の同時認識による演奏記号自動記入システムの構築

    谷田 実桜, 中村 恭之 (担当区分： 責任著者 )

    研究報告音楽情報科学（MUS）   2022-MUS-134 ( 27 ) 1 - 5   2022年06月

  • バイオリン運弓動作と楽譜の同時認識による演奏記号自動記入システムの構築

    谷田実桜, 中村恭之 (担当区分： 責任著者 )

    第22回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会     2F3-05   2021年12月

  • 2D LiDAR データの補完機能付き VAE を用いた移動ロボットの自己位置同定手法

    福田健太郎, 中村恭之 (担当区分： 責任著者 )

    ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2021   1P1-L08   2021年06月

  • Athlete 3D pose estimation from a monocular TV sports video using pre-trained temporal convolutional networks

    Tomoka Murakami, Takayuki Nakamura (担当区分： 責任著者 )

    2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics     2615 - 2620   2020年10月  [査読有り]

  • 学習済み深層ニューラルネットワークを用いたスポーツ映像における単一人物の三次元姿勢推定

    村上朋郁, 中村恭之 (担当区分： 責任著者 )

    第23回 画像の認識・理解シンポジウム   IS1-1-16   2020年08月  [査読有り]

  • Extraction of the graceful feature from classical dance motion focused on dancer's perspective,

    Yuki Inazu, Etsuko Ueda, Kentaro Takemura, Masanao Koeda Takayuki Nakamura, et al.,

    Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety, Ergonomics and Risk Management. Human Body and Motion. HCII 2019, Lecture Notes in Computer Science ( Springer )  Vol. 11581   170 - 181   2019年  [査読有り]

    DOI

  • 古典舞踊動作が作る曲面形状の「複雑さ」が印象評価に及ぼす影響

    畠中亮太,上田悦子,竹村憲太郎,小枝正直,飯田賢一,中村恭之

    第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2018) ( 計測自動制御学会 )  19th   1D2-02   2018年12月

  • オートエンコーダを用いた環境地図の特徴表現と自己位置推定

    脇田翔平,中村恭之,八谷大岳

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2018 ( 日本機械学会 )    1P1-G06   2018年05月

  • 深度センサを用いた転倒転落防止システムの試用調査

    中原 千里, 米崎 麻純, 窪田 大輝, 小杉 真一, 川手 健次, 寺西 朋裕, 武内 亜紀子, 松井 満政, 池田 篤俊, 上田 悦子, 中村 恭之

    奈良県西和医療センター医学雑誌 ( (地独)奈良県立病院機構奈良県西和医療センター )  7 ( 1 ) 43 - 45   2018年03月

    　概要を見る

    人間は、加齢とともに筋力低下や歩行障害、視力の衰えなどの様々な要因が重なりバランス保持能力が低下し、転倒の危険性が高くなる。入院患者の多くは高齢者であり、転倒リスクが高くなっているのが現状である。転倒は寝たきりに繋がる重大な事故であるため、転倒予防に努めることが重要である。その中で当センタースタッフと工学研究者との共同開発により、深度センサを用いた転倒・転落防止システムを考案した。今回、実際に転倒・転落の危険がある患者に対して深度センサを使用した。そして、既存ツールの精度や深度センサの感度について調査した。これらの結果に考察を加えて報告する。(著者抄録)

  • 自由領域制限による経路教示と経路計画のハイブリッド自律走行

    野村雅也,中村恭之,八谷大岳

    第23回ロボティクスシンポジア ( 日本ロボット学会 )    2018年03月  [査読有り]

  • 3Dアンカーによる距離推定とロボットナビゲーションへの応用

    八谷大岳,斎藤侑輝,射手矢和真,野村雅也,中村恭之

    第23回ロボティクスシンポジア ( 日本ロボット学会 )    2018年03月  [査読有り]

  • 2.5D Faster R-CNN for Distance Estimation.

    Hirotaka Hachiya, Yuki Saito, Kazuma Iteya, Masaya Nomura, Takayuki Nakamura

    2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) ( IEEE )    3999 - 4004   2018年  [査読有り]

    DOI

  • Laser Variational Autoencoder for Map Construction and Self-Localization.

    Shohei Wakita, Takayuki Nakamura, Hirotaka Hachiya

    2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) ( IEEE )    3993 - 3998   2018年  [査読有り]

    DOI

  • 透視投影アンカーを用いた特定物体の検出および距離推定

    八谷大岳,斎藤侑輝,射手矢和真,中村恭之

    第18回システムインテグレーション部門講演集（SI2017） ( 計測自動制御学会 )    pp.1952--1954   2017年12月

  • 古典舞踊動作の腕軌道が作る曲面形状に着目した優美さ特徴抽出

    畠中亮太,上田悦子,飯田賢一,竹村憲太郎,小枝正直,中村恭之

    第18回システムインテグレーション部門講演集 ( 計測自動制御学会 )  18th   2B3-05   2017年12月

  • ディープラーニングによる特定人物検出と距離推定

    八谷大岳、野村雅也、脇田翔平、射手矢和真、中村恭之

    つくばチャレンジ2017参加レポート集 ( つくばチャレンジ2017 )    p.156   2017年11月

  • 経路教示と経路計画のハイブリッド自律走行

    八谷大岳、野村雅也、脇田翔平、射手矢和真、中村恭之

    つくばチャレンジ2017参加レポート集 ( つくばチャレンジ2017 )    p.155   2017年11月

  • 優美さ定量化のための古典舞踊動作における腕軌道と手先動作解析

    畠中亮太,上田悦子,飯田賢一,竹村憲太郎,小枝正直,中村恭之

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2017 ( 日本機械学会 )  2017   1P2-L01 - L01   2017年05月

    　概要を見る

    <p>The purpose of this study is to propose the quantification method of grace from the classical dance motion. William Hogarth said that human motion trajectory which includes "the line of beauty" seems graceful. We are trying to establish a new method to extract "the line of beauty" features from the curved surface formed by arm movements and to quantify the grace features. This paper describes a motion feature extraction method using Gauss map from curved surfaces formed by arm movements. We also discuss the influence of the degree of freedom of the wrist on the impression of the audience.</p>

    DOI

  • 頭部生体信号に基づく２つのニューラルネットワークの組合せによる個人適応型表情認識

    平林真和,中村恭之

    第22回ロボティクスシンポジア ( 日本ロボット学会 )    2017年03月  [査読有り]

  • 古典舞踊動作の手先軌道に着目した優美さの定量化

    中村匠,飯田賢一,竹村憲太郎,小枝 正直,中村 恭之,上田 悦子

    第17回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SI2016) ( 計測自動制御学会 )  17th   2N2-2   2016年12月

  • 深度センサを用いた転倒転落防止システムの実態調査

    中原千里,飯田めぐみ,米崎麻純,小杉真一,池田篤俊,上田悦子,中村恭之

    医療の質・安全学会誌, 11 号     232   2016年11月

  • 観客視点を考慮した古典舞踊動作における手先軌道の解析

    中村匠,飯田賢一,竹村憲太郎,小枝正直,中村恭之,上田悦子

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2016 ( 日本機械学会 )  2016 ( 0 ) 2P1-12a4 - 12a4   2016年06月

    　概要を見る

    <p>As robots in the welfare and service industries must come into contact with humans, they are required to make favorable impressions on human sensibilities. Our research focuses on the concept of "graceful motion," as defined by William Hogarth, who was an English painter and an aesthetician. To quantify the gracefulness of human motion, we approximate hand trajectories of five classical dancers by the B-spline curve. Then, we extract the S-shaped curves from these approximated trajectories and analyze its curve shape on the plane considering the audience's viewpoint. Finally, the relationship between the result of analysis and the impression evaluation is discussed.</p>

    DOI

  • Parametric t-SNEを利用した頭部生体信号に基づく個人適応型表情認識法の提案

    平林 真和,中村 恭之

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2016 ( 日本機械学会 )    1A2-11b4   2016年05月

  • EMG信号とロボットハンド操作のダイレクトマッピング

    Schleiss Michael,中村 恭之

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2016 ( 日本機械学会 )    2P1-11b3   2016年05月

  • スキャンデータの順序保存統合と統合処理判断機能を持つ CIFベーススキャンマッチング法

    脇田翔平,中村恭之

    第21回ロボティクスシンポジア ( 日本ロボット学会 )  21st   2016年03月  [査読有り]

  • Identification of gracefulness feature parameters for hand-over motion

    Etsuko Ueda, Kenichi Iida, Kentaro Takemura, Takayuki Nakamura, Masanao Koeda

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) ( Springer Verlag )  9732   115 - 124   2016年  [査読有り]

    　概要を見る

    As robots in the welfare and service industries must come into contact with humans, they are required to make favorable impressions on human sensibilities. Our research focuses on the concept of “graceful motion,” as defined by Hogarth. In order to implement graceful motion in robots, we analyze the hand trajectories which highly skilled servers generate in the task of passing a wine glass to extract graceful and ungraceful curve features. We propose to model the hand trajectory by a polynomial of the fourth degree and to adjust the S-shaped curvature of the hand trajectory. An impression evaluation is then conducted, which indicates that a 20% − 60% S-shaped curvature correspond to gracefulness in a hand-over motion
    this parameter corresponds to Hogarth’s definition.

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  • アジア古典舞踊動作における表現の差異

    上田 悦子,中村 恭之,飯田 賢一,小枝 正直,竹村 憲太郎

    第16回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SI2015) ( 計測自動制御学会 )  16th   1120 - 1121   2015年12月

  • アジア古典舞踊動作における表現の差異

    上田 悦子,中村 恭之,飯田 賢一,小枝 正直,竹村 憲太郎

    第16回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SI2015) ( 計測自動制御学会 )  16th   pp.1120-1121   2015年12月

  • 標本データの増加を抑制する重み付きk近傍法に基づく人の操作を規範としたテザー係留型飛行ロボットの制御

    轟千明,高橋泰岳,中村恭之

    第33回日本ロボット学会学術講演会 ( 日本ロボット学会 )    1B1-03   2015年09月

  • テザー係留型飛行ロボットのための大型地上制御ユニットの開発

    轟千明, 高橋泰岳, 岡本明, 加藤万寿夫, 山崎敏夫, 田中史朗, 濱上雄大, 中村恭之

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2015 ( 日本機械学会 )    2A1-F02   2015年05月

  • スキャンデータの順序保存統合を用いたCIFベーススキャンマッチング法

    脇田翔平,中村恭之

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2015 ( 日本機械学会 )  2015   2A2-M09 - _2A2-M09_3   2015年05月

    　概要を見る

    This paper proposes an order-preserving merging method of 2D range scans for enhancing our CIF-based scan matching algorithm which is a global scan matching algorithm using the CIF descriptors and a geometric constraint between keypoints. Our enhanced version of the CIF-based scan matching algorithm can perform global scan matching more robustly in a large cluttered environments without using an initial alignment. Through experiment in real environment, we confirm the validity of our method.

    DOI

  • 低価格な患者見守りシステムの開発－第3報：距離画像に基づく患者状態識別法－

    音田恭宏, 中村恭之,上田悦子,池田篤俊,小笠原 司

    第20回ロボティクスシンポジア ( 日本ロボット学会 )    pp.235--242   2015年03月  [査読有り]

  • 2A2-U05 低価格な患者見守りシステムの開発 : 第4報:ディープラーニングを用いた距離画像に基づく患者状態識別法

    前川 洋彰, 中村 恭之, 上田 悦子, 池田 篤俊, 小笠原 司

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人 日本機械学会 )  2015 ( 0 ) _2A2 - U05_1-_2A2-U05_3   2015年

    　概要を見る

    Recently, we have proposed a low-cost and highly reliable monitoring device which is called the MIMAMORI device for a monitoring system at a medical institute. The MIMAMORI device can detect dangerous situations, such as when a patient is at risk of rolling out of bed. In this paper, we detail the patient state classification algorithm using a deep neural network of the MIMAMORI device, and verify its practical applicability with a preliminary experiment.

    DOI

  • Acquisition of Human Operation Characteristics for Kite-based Tethered Flying Robot using Human Operation Data

    Chiaki Todoroki, Yasutake Takahashi, Takayuki Nakamura

    2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUZZY SYSTEMS (FUZZ-IEEE 2015) ( IEEE )    15220 - 15526   2015年  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper shows human skill acquisition systems to control the kite-based tethered flying robot. The kite-based tethered flying robot has been proposed as a flying observation system with long-term activity capability[1]. It is a relatively new system and aimed to complement other information gathering systems using a balloon or an air vehicle.
    This paper shows some approaches of human operation characteristics acquisition based on fuzzy learning controller, k-nearest neighbor algorithm, and artificial neural network for the kite-based tethered flying robot using human operation data and their validity through computational simulation which we developed[2].

  • 見守りシステム「MIMAMORI」の臨床応用に向けた検証

    池田篤俊,小杉真一,上田悦子,中村恭之,小笠原司

    第58回自動制御連合講演会(CD-ROM)   2G1‐6   2015年

  • Learning Control based on Intention Recognition by Inverted Two-Wheeled Mobile Robot through Interactive Operation

    Shinnosuke Nomura, Takuya Inoue, Yasutake Takahashi, and Takayuki Nakamura

    Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2014) ( IEEE )  30   pp. 117-122 - 34   2014年12月  [査読有り]

    　概要を見る

    近年，物理的な相互作用を通した人間とロボットの協調動作の研究が多く行われている．その中でも人間の移動や重量物搬送をサポートする倒立二輪型ロボットが提案されており，当研究室でもユーザの意図に応じて制御パラメータを変更するスーツケース型倒立二輪型ロボットの研究を進めてきた．ユーザが物理的にこのロボットを操作することによって，ロボットがユーザの意図を認識し,認識した意図に応じて制御パラメータを変更し、搬送作業をサポートしている．しかし，ロボットの操作方法はユーザによって異なるため，各ユーザの嗜好に合わせ，意図認識パラメータや制御パラメータを学習させる必要がある．本報告では，スーツケース型倒立二輪型ロボットにユーザの意図認識パラメータとそれに対応した制御パラメータを学習させる手法を提案し，実ロボットによる実験を通してその有効性を評価する．

    DOI

  • Low-cost and Highly Reliable MIMAMORI Device for Patient Monitoring

    A. Ikeda, Y. Otoda, E. Ueda, T. Nakamura and T. Ogasawara

    IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics ( IEEE )    1697 - 1702   2014年12月  [査読有り]

  • Learning Fuzzy Control Parameters for Kite-based Tethered Flying Robot using Human Operation Data

    Chiaki Todoroki, Yasutake Takahashi, and Takayuki Nakamura

    Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2014) ( IEEE )    pp.111-116   2014年12月  [査読有り]

  • インタラクティブな操作を行う倒立二輪型ロボットのための意図認識モジュールの漸次的学習

    野村慎之介,井上卓也,高橋泰岳,中村恭之

    日本知能情報ファシィ学会合同シンホシウム 2014 ( 日本知能情報ファシィ学会 )    pp.3-44   2014年11月

  • 人の操作データに基づくテザー係留型飛行ロボットのためのファジィ制御パラメータの学習

    轟千明,高橋泰岳,中村恭之

    第32回日本ロボット学会学術講演会 ( 日本ロボット学会 )    3J2-03   2014年09月

  • インタラクティブな操作を行うユーザの意図認識による倒立二輪型ロボットの学習制御

    野村慎之介,井上卓也,高橋泰岳,中村恭之

    第30回ファジイ・システム・シンポジウム ( 日本知能情報ファジイ学会 )  30   pp.29-34 - 34   2014年09月

    　概要を見る

    近年，物理的な相互作用を通した人間とロボットの協調動作の研究が多く行われている．その中でも人間の移動や重量物搬送をサポートする倒立二輪型ロボットが提案されており，当研究室でもユーザの意図に応じて制御パラメータを変更するスーツケース型倒立二輪型ロボットの研究を進めてきた．ユーザが物理的にこのロボットを操作することによって，ロボットがユーザの意図を認識し,認識した意図に応じて制御パラメータを変更し、搬送作業をサポートしている．しかし，ロボットの操作方法はユーザによって異なるため，各ユーザの嗜好に合わせ，意図認識パラメータや制御パラメータを学習させる必要がある．本報告では，スーツケース型倒立二輪型ロボットにユーザの意図認識パラメータとそれに対応した制御パラメータを学習させる手法を提案し，実ロボットによる実験を通してその有効性を評価する．

    DOI

  • Fuzzy Control for Kite-based Tethered Flying Robot

    Tohru Ishii, Yasutake Takahashi, Yoichiro Maeda and Takayuki Nakamura

    IEEE International Conference on Fuzzy Systems ( IEEE )    746 - 751   2014年07月  [査読有り]

  • Intention Recognition by Inverted Two-Wheeled Mobile Robot through Interactive Operation

    Yasutake Takahashi, Takuya Inoue and Takayuki Nakamura

    IEEE International Conference on Fuzzy Systems ( IEEE )    1291 - 1296   2014年07月  [査読有り]

  • 合同変換に不変な特徴量(CIF)とキーポイント間の幾何学的拘束に基づいたロバストなスキャンマッチング法の提案

    脇田翔平,中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2014 ( 日本機械学会 )  2014   2A2-T05 - _2A2-T05_4   2014年05月

    　概要を見る

    This paper proposes a new global scan matching algorithm using the CIF descriptors and a geometric constraint between keypoints. The CIF descriptor was proposed in our previous work. It is an feature descriptor that is invariant against a congruence transformation. Our method can perform global scan matching in a cluttered environments without using an initial alignment. Through experiment in real environment, we confirm the validity of our method.

    DOI

  • インタラクティブな操作を行う倒立二輪型ロボットによるユーザ意図認識と制御

    井上卓也,高橋泰岳,中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2014 ( 日本機械学会 )    2A1-R01   2014年05月

  • 高品質なみかん栽培のためのセンサシステムの開発

    中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2014 ( 日本機械学会 )    1P2-W04   2014年05月

  • RGB-D カメラを用いた3 次元物体認識のためのHS-SHOT 特徴量の提案

    中村裕介,中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2014 ( 日本機械学会 )    3P1-X05   2014年05月

  • テザー係留型飛行ロボットの開発と自律飛行制御

    石井徹,轟千明,高橋泰岳,前田陽一郎,中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2014 ( 日本機械学会 )    2A1-A04   2014年05月

  • 2Dスキャンデータの合同変換に不変な特徴量(CIF)を用いたスキャンマッチング

    中村恭之,脇田翔平

    第19回ロボティクスシンポジア ( 日本ロボット学会 )  19th   6C3, pp.592--598   2014年03月  [査読有り]

  • 力学的操作による意図認識に基づく倒立二輪型ロボットの制御

    井上卓也,高橋泰岳,中村恭之

    第2回人間共生システムデザインコンテスト(HSS-DC) & 第16回HSS研究会 ( 日本知能情報ファシィ学会 )    G1-2   2014年03月

  • Robust global scan matching method using congruence transformation invariant feature descriptors and a geometric constraint between keypoints

    Takayuki Nakamura, Shohei Wakita

    Conference Proceedings - IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. )  2014- ( January ) 3103 - 3108   2014年  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper proposes a new global scan matching algorithm using the CIF descriptors and a geometric constraint between keypoints. The CIF descriptor was proposed in our previous work. It is a feature decriptor that is invariant against a congruence transformation. In our previous work, our method was able to perform robust local scan matching using CIF decriptors, but was apt to fail global scan mathching where a large map is used as the reference scan. In this paper, in order to resolve this problem, we propose to use a geometric constraint between keypoints in addtion to the CIF decriptors for the global scan mathching task. Our method can perform global scan matching in a cluttered environment without using an initial alignment. Through experiment in real environment, we confirm the validity of our method by comparing the performance of our method and that of our previous method.

    DOI

  • テザー係留型飛行ロボットのシミュレータ開発

    轟千明,高橋泰岳,中村恭之

    日本知能情報ファジィ学会第22回北信越支部シンポジウム ( 日本知能情報ファジイ学会 )    2013年11月

  • Tethered Flying Robot for Information Gathering System

    Tohru Ishii, Yasutake Takahashi, Yoichiro Maeda and Takayuki Nakamura

    IROS'13 Workshop on Robots and Sensors integration in future rescue INformation system (ROSIN'13) ( IEEE )    2013年11月  [査読有り]

  • インタラクティブな操作を行う倒立二輪型ロボットによる意図認識

    井上卓也,高橋泰岳,中村恭之

    日本知能情報ファジィ学会第22回北信越支部シンポジウム ( 日本知能情報ファジイ学会 )    2013年11月

  • 自立支援用ロボットアームのための簡便な操作インターフェースの開発

    中村恭之

    日本ロボット学会学術講演会2013併設シンポジウム「介護・リハビリ・自立のための実用的なロボット技術の創出」講演集 ( 日本ロボット学会 )    pp.56-57   2013年09月

  • 車輪型移動ロボットのための直感的操作を可能とする遠隔操縦インターフェースの開発

    赤阪拓也,中村恭之

    情報処理学会関西支部支部大会2013 ( 情報処理学会 )    G101   2013年09月

  • 2Dスキャンデータの合同変換に不変な特徴量(CIF)を用いたロバストなスキャンマッチング

    中村恭之,脇田翔平

    第31回日本ロボット学会学術講演会 ( 日本ロボット学会 )    3J1-02   2013年09月

  • KinectとARtoolkitを用いた簡便な福祉用ロボットアーム制御システムの開発

    小川洋平,中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2013 ( 日本機械学会 )    1P1-Q01   2013年05月

  • ロバストなスキャンマッチングのための合同変換に不変な特徴量(CIF)の提案

    田下裕一,中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2013 ( 日本機械学会 )    1A2-H10   2013年05月

  • 脳信号収集ワイヤレスヘッドセットを用いた電動車椅子ロボットの制御

    茨木仁希,中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2013 ( 日本機械学会 )    2A1-C06   2013年05月

  • 多次元データの高速・頑健なクラスタリングためのHetero-BOOLアルゴリズムの提案

    安達郁視,中村恭之

    第18回ロボティクスシンポジア ( 日本ロボット学会 )    2D4, pp.251-256   2013年03月  [査読有り]

  • 教師なしクラスタリング手法による距離画像上等高線の高速生成

    安達郁視,中村恭之

    動的画像処理実利用ワークショップ ( 精密工学会 )    O3-2, pp.53-54   2013年03月  [査読有り]

  • Modeling of graceful motions: Determining characteristics of graceful motions from handover motion

    T. Tanaka, T. Tsuduki, E. Ueda, K. Takemura, T. Nakamura

    WIT Transactions on Modelling and Simulation ( WITPress )  55   453 - 463   2013年  [査読有り]

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    Since robots in the welfare and service industries make contact with humans, they have to produce favorable impressions in the human mind. This study proposes graceful motions of humans and aims to quantify it to make robot motions more favorable. We have focused on the handover motion of a glass and selected waiters as subjects. Their motions were recorded as trajectories by motion capture system and evaluated by observers. The result revealed that the motions of them produce favorable and graceful impressions. The trajectory was projected on a two-dimensional plane surface that was obtained by conducting principal component analysis. The projected trajectory was calculated by fitting 2 spline curves. As a result, the common characteristics of graceful motions were extracted as parameters of spline curves and graceful motions are characterized by S-shaped trajectories. After that, 4 motions were created using 3DCG by changing extracted parameters step by step to verify which parameters provide graceful impressions through simulations. Finally, the parameters that produce graceful and favorable impressions were determined. © 2013 WIT Press.

    DOI

  • Real-Time 3-D Path Generation Method for a Robot Arm by a 2-D Dipole Field

    Takayuki Nakamura

    2013 IEEE/ASME INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED INTELLIGENT MECHATRONICS (AIM): MECHATRONICS FOR HUMAN WELLBEING ( IEEE )    745 - 749   2013年  [査読有り]

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    This paper proposes a simple algorithm for generating a 3-D path of an end effector of a robot arm in real-time. We assume that the global position and orientation of the robot's end effector, a waypoint and a destination are known. Our algorithm computes a 2-D dipole field on the local plane through the end effector, the waypoint and the destination. The robot's end effector moves along the 2-D dipole field. Through experiments in computer simulation and real environment, we confirm the validity of our method.

  • Congruence Transformation Invariant Feature Descriptor for Robust 2D Scan Matching

    Takayuki Nakamura, Yuuichi Tashita

    2013 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC 2013) ( IEEE )    1648 - 1653   2013年  [査読有り]

    　概要を見る

    The ability of computing similarities between two data sets is a key for many applications such as video tracking, object recognition, image stitching, 3D modeling and so on. Recently, Lowe has discovered a promissing approach for matching 2D images based on the local invariant feature descriptor called SIFT [1]. We are really inspired by Lowe's method. In this paper, we propose a new local invariant feature descriptor for matching 2D scan data. The proposed feature descriptor is called "CIF", that is a feature which remains unchanged when a congruence transformation is applied. We can perform global scan matching in cluttered environments by matching an input scan with a reference scan based on CIF without any initial alignments. the validity of our method is confirmed by experiments in real environment.

    DOI

  • 人間動作の経由点表現を用いた倒立二輪型移動ロボットによる摸倣学習

    木村竜也, 高橋泰岳, 前田陽一郎, 中村恭之

    第28回ファジイ・システム・シンポジウム ( 日本知能情報ファジイ学会 )    pp.458-463   2012年09月

  • 擬似ユークリッドノルムに基づくパーティクルフィルタによる移動ロボットの自己位置同定

    田下裕一,中村恭之

    日本ロボット学会学術講演会2012 ( 日本ロボット学会 )    4J1-8   2012年09月

  • テザー係留型飛行ロボットの自律飛行制御

    石井徹(福井大学大学院),高橋泰岳(福井大学大学院),前田陽一郎(福井大学大学院),中村恭之

    日本ロボット学会学術講演会2012 ( 日本ロボット学会 )    4F3-3   2012年09月

  • PSDセンサを用いた車輪倒立振子型ロボットの制御

    木村竜也(福井大学),高橋泰岳(福井大学),前田陽一郎(福井大学),中村恭之

    日本ロボット学会学術講演会2012 ( 日本ロボット学会 )    2G1-5   2012年09月

  • KinectのRGB-Dカメラのための自動キャリブレーション法

    中村裕介,中村恭之

    画像の認識・理解シンポジウム2012 ( 電子情報通信学会 )    IS3-22   2012年08月  [査読有り]

  • Kinect センサーのためのRGB-D カメラ自動キャリブレーション

    中村恭之,中村裕介

    ロボティクスメカトロニクス講演会2012 ( 日本機械学会 )    1A2-A06   2012年05月

  • ダイポール場を利用したロボットアームの実時間軌道生成法

    中村恭之,中原由希子

    ロボティクスメカトロニクス講演会2012 ( 日本機械学会 )    2A1-A01   2012年05月

  • Body mapping from human demonstrator to inverted-pendulum mobile robot for learning from observation

    Yasutake Takahashi, Tatsuya Kimura, Yoichiro Maeda, Takayuki Nakamura

    IEEE International Conference on Fuzzy Systems ( IEEE )    1 - 6   2012年  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper proposes a method for learning the kicking motion of an inverted-pendulum mobile robot from the observation of a human player's demonstration. An inverted-pendulum mobile robot with upper and lower body links observes the human demonstration with a motion capture system and estimates the posture of each human links. The robot maps the links to its own two links and estimates link posture trajectories during the kicking motion. The robot starts learning kicking based on the trajectory parameters for imitation. Through this process, our robot can learn dynamic kicking shown by a human. The mapping gives an important role for successive imitation. A reasonable and feasible procedure of learning from observation for an inverted-pendulum robot is proposed. Learning performance from observation is investigated with a preliminary experiment. © 2012 IEEE.

    DOI

  • テザー係留型飛行ロボット

    十河,石井,高橋,前田,永田,中村

    第27回ファジイ・システム・シンポジウム ( 日本知能情報ファジイ学会 )    2011年09月

  • 倒立二輪型移動ロボットによる人間の動的動作模倣のための身体部位マッピング

    高橋,木村,野々下,高橋,前田,中村

    第27回ファジイ・システム・シンポジウム ( 日本知能情報ファジイ学会 )    2011年09月

  • 指示を求めるオフィスロボットの開発

    田下 裕一,中村 恭之

    平成23年度情報処理学会関西支部大会 ( 情報処理学会 )    D-102   2011年09月

  • 倒立二輪型移動ロボットによる人間の動的動作模倣のための身体部位マッピング

    高橋佐多弥,高橋泰岳,前田陽一郎,中村恭之

    第25回人工知能学会全国大会 ( 人工知能学会 )    2011年05月

  • 3次元距離情報と色情報の統合に基づく3次元物体追跡

    中村恭之

    ロボティクスメカトロニクス講演会2011 ( 日本機械学会 )    2A1-L07   2011年05月

  • 能動カメラを用いた人物の追従システム

    李 鵬, 戚 意強, 呉 海元, 中村 恭之, 三浦 浩一, 瀧 寛和

    電気学会研究会資料. IIS, 次世代産業システム研究会 = The papers of Technical Meeting on Innovative Industrial System, IEEE Japan   2011 ( 21 ) 23 - 26   2011年03月

  • 形状モデルを用いない3次元視覚によるロボットハンドのための把持点検出に関する研究

    平田 雅也, 三浦 浩一, 中村 恭之, 呉 海元, 富田 文明, 西 卓郎, 松田 憲幸, 瀧 寛和

    電気学会研究会資料. IIS, 次世代産業システム研究会 = The papers of Technical Meeting on Innovative Industrial System, IEEE Japan   2011 ( 21 ) 15 - 18   2011年03月

  • Classifier acceleration by imitation

    Takahiro Ota, Toshikazu Wada, Takayuki Nakamura

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   6495 ( 4 ) 653 - 664   2011年  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper presents a framework named "Classifier Molding" that imitates arbitrary classifiers by linear regression trees so as to accelerate classification speed. This framework requires an accurate (but slow) classifier and large amount of training data. As an example of accurate classifier, we used the Compound Similarity Method (CSM) for Industrial Ink Jet Printer (IIJP) character recognition problem. The input-output relationship of trained CSM is imitated by a linear regression tree by providing a large amount of training data. For generating the training data, we developed a character pattern fluctuation method simulating the IIJP printing process. The learnt linear regression tree can be used as an accelerated classifier. Based on this classifier, we also developed Classification based Character Segmentation (CCS) method, which extracts character patterns from an image so as to maximize the total classification scores. Through extensive experiments, we confirmed that imitated classifiers are 1500 times faster than the original classifier without dropping the recognition rate and CCS method greatly corrects the segmentation errors of bottom-up segmentation method. © 2011 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

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  • Development of body mapping from human demonstrator to inverted-pendulum mobile robot for imitation

    Sataya Takahashi, Yasutake Takahashi, Yoichiro Maeda, Takayuki Nakamura

    IEEE International Conference on Fuzzy Systems ( IEEE )    1344 - 1349   2011年  [査読有り]

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    This paper addresses development of body mapping from a human demonstrator to an inverted-pendulum mobile robot for imitation. An inverted-pendulum mobile robot with torso and body links learns a dynamic kicking motion shown by a human. The robot observes the human demonstration with a camera, extracts the human region in each of images, maps the region to its own two links, estimates the link posture trajectories, and starts kicking motion learning based on the trajectory parameters for imitation. The mapping parameter gives an important role for successive imitation. A reasonable and feasible procedure of learning from observation for an inverted-pendulum robot and development of the body mapping is proposed and investigated in this paper. © 2011 IEEE.

    DOI

  • Real-time 3-D object tracking using Kinect sensor

    Takayuki Nakamura (担当区分： 筆頭著者 )

    2011 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, ROBIO 2011 ( IEEE )    784 - 788   2011年  [査読有り]

    　概要を見る

    In this paper, we propose a novel method for real-time three-dimensional (3-D) object tracking based on integration of 3-D range and color information. To get 3D range and color information simultaneously, our method utilizes the Microsoft Kinect sensor which is composed of depth and color cameras. 3-D range and color information are integrated using the estimated depth and color cameras intrinsic parameters and relative transformation between the cameras. The target region can be tracked by processing depth pixels with color information. Through experiment in real environment, we confirm the validity of our method. © 2011 IEEE.

    DOI

  • Inverted-Pendulum Mobile Robot Motion Learning from Human Player Observation

    Sataya Takahashi, Hiroaki Nonoshita, Yasutake Takahashi, Y.Maeda, Takayuki Nakamura

    Proceedings of Joint 5th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th International Symposium on Advanced Intelligent Systems ( Japan Society for Fuzzy Theory and intelligent informatics (SOFT) )    pp.211-216   2010年12月  [査読有り]

  • 方策勾配法を用いた倒立振子型移動ロボットの蹴球動作学習

    野々下博昭,高橋泰岳,中村恭之,前田陽一郎

    第28回日本ロボット学会学術講演会 ( 日本ロボット学会 )    2010年09月

  • Behavioral Development of Ball Kicking Motion of a Two-wheeled Inverted Pendulum Mobile Robot

    Yasutake Takahashi, Hiroaki Nonoshita, Takayuki Nakamura, Yoichiro Maeda

    2010 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUZZY SYSTEMS (FUZZ-IEEE 2010) ( IEEE )    pp.830-835   2010年  [査読有り]

    　概要を見る

    In this paper, we introduce a method for generating a dynamic motion such that a two-wheeled inverted pendulum robot kicks a ball far away utilizing its own body dynamics while it keeps standing. Such a dynamic motion can be acquired through trial and error based on a reinforcement learning scheme. We utilize a simple policy gradient method to acquire a kicking motion which is designed by defining the desired parameters such as body angle, wheel angular velocity and so on. To show the validity of our approach, we perform computer simulation experiments of behavior acquisition for the two-wheeled inverted pendulum robot. Based our approach, we succeeded in acquiring the kicking motion of the two-wheeled inverted pendulum robot. A very interesting finding is: each of the acquired motions deviates from the desired trajectory, which is given by the human designer while keeping evaluation value of the acquired motion high.

  • 2P1-F06 倒立振子型移動マニピュレータによる床からの拾い上げ動作の実現

    中村 恭之

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2009   "2P1 - F06(1)"-"2P1-F06(3)"   2009年05月

    　概要を見る

    In this paper, we propose a new nonlinear programming based motion generator for a wheeled inverted pendulum manipulator. Our method utilizes L-BFGS-B method which can handle inequality constraints intrinsically and whose computational cost is low. Our method can generate various motions of the robot only by setting up an objective function for a given task. Through computer simulation, we confirm the validity of our method.

  • 2A2-D18 倒立二輪型移動ロボットの全身ダイナミクスを生かした投球動作の学習

    西川 剛広, 高橋 泰岳, 中村 恭之, 浅田 稔, 石黒 浩

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2009   "2A2 - D18(1)"-"2A2-D18(4)"   2009年05月

    　概要を見る

    We apply reinforcement learning to a wheeled inverted pendulum robot that acquires dynamic throwing motion utilizing whole body dynamics. Large number of parameters are needed to be calibrated so that the robot becomes able to throw a ball far away utilizing its own body dynamics while it keeps standing. We investigated the learning process of the throwing motion by application of a policy gradient method with a dynamics simulater.

  • 2P2-C12 高速なスキャンマッチングのための粗密戦略法の提案(移動ロボットの自己位置推定と地図構築)

    中村 恭之, 前田 幸宏

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2008   "2P2 - C12(1)"-"2P2-C12(4)"   2008年06月

    　概要を見る

    In this paper, we propose a fast and reliable scan matching method so that it can be used in the cluttered environment. To speed up the processing time, our method utilize coarse-to-fine strategy. First, our method employs histgram matching approach to estimate displacements of position and orientation roughly. Second, to estimate them accurately, our method employ constrained least square method based on the formulation using poin-to-line metric. Such metric is also effective to the cluttered environment. The experimental results show the usefulness of our method.

  • 2P2-H02 非線形計画法に基づく多関節移動ロボットの動作生成(進化・学習とロボティクス)

    中村 恭之

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2008   "2P2 - H02(1)"-"2P2-H02(4)"   2008年06月

    　概要を見る

    In this paper, we propose a new nonlinear programming based inverse kinematics solver for generating various motions of a multiple articulated robot. Our method utilizes L-BFGS-B method which can handle inequality constraints intrinsically and whose computational cost is low. Our method can generate various motions of a multiple articulated robot only by setting up objective functions. In this paper, we provide several objective functions one of which can generate the motion of a floating-base robot and which can generate self-motion of the redundant robot without calculating the pseudoinve...

  • Generating Various Motions of Multiple Articulated Mobile Robot with Nonlinear Programming

    The 10th International Conference on the SIMULATION OF ADAPTIVE BEHAVIOR (SAB'08)   P28   2008年  [査読有り]

  • 測域センサデータの直線追跡に基づくスキャンマッチング法

    武野哲也, 中村恭之, 和田俊和

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2007)     1564 - 1569   2007年07月  [査読有り]

  • 主成分木を用いた写像学習法の提案と性能比較

    荒井英剛,中村恭之,和田俊和

    MIRU2007画像の認識・理解シンポジウム論文集     pp. 516--521   2007年07月

  • 2A2-F07 複数の平行線パターンを用いた視覚移動ロボットの自己位置推定(移動ロボットのための視覚)

    河野 博明, 中村 恭之, 横守 良介, 陳 謙, 和田 俊和

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2007   "2A2 - F07(1)"-"2A2-F07(3)"   2007年05月

    　概要を見る

    We propose a new self-localization method for a mobile robot equipped with a fixed-viewpoint active camera by observing multiple parallel lines patterns with the camera. The method utilizes the technique for estimating location and posture of the camera from one parallel lines pattern which was previously developed by our research group. The method switches from a certain parallel lines pattern used for self-localization to another parallel lines pattern while the robot is moving in the environment. After the new parallel lines pattern is selected, the method keeps estimating location and p...

  • 2P1-G05 測域センサデータの直線追跡に基づく局所環境地図生成法(Localization and Mapping)

    武野 哲也, 中村 恭之, 和田 俊和

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2007   "2P1 - G05(1)"-"2P1-G05(3)"   2007年05月

    　概要を見る

    We propose a new scan matching algorithm that makes use of the simple polygonal structure of environment. Our method extracts line segments from a current scan and matches them with line segments in a previous scan, that is, tracks the line segments in the sequence of scan. Our method simultaneously computes the pose shift (Δx ,Δy,Δθ) based on the correspondence between line segments in the two successive scans and the transformation such that the current scan is mapped optimally to the previous scan. By the use of line segments in the scan, it is possible to detect invariants for position ...

  • 分離度フィルタと PaLM-treeを用いた視線方向の推定

    松本拓也, 呉海元, 和田俊和, 中村恭之

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2006)     1042 - 1047   2006年07月  [査読有り]

  • 機械学習法のロボット知能化システムへの応用(2)

    中村 恭之, 和田 俊和

    機械の研究 ( 養賢堂 )  58 ( 2 ) 263 - 267   2006年02月

  • 機械学習法のロボット知能化システムへの応用(1)

    中村 恭之, 和田 俊和

    機械の研究 ( 養賢堂 )  58 ( 1 ) 7 - 16   2006年01月

  • 2A1-E08 モデル学習とプランニングの密な結合による実ロボット行動学習法の提案

    川原 輝美, 中村 恭之, 和田 俊和

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2006   "2A1 - E08(1)"-"2A1-E08(4)"   2006年

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    This paper presents a new framework for learning dynamic robot behavior such that a wheeled mobile robot moves to the destination with wheel slippage. First, our method learns the body dynamics from a large number of sensory-motor instances using PaLM-tree algorithm, which approximates nonlinear mapping in arbitrary preciseness. The mapping specifies a transition model from state-action pair to next state. An optimal action sequence generating the transition from initial to goal states is obtained by the branch-and-bound algorithm using the estimated transition model. Then, new sensory-moto...

  • 事例を用いた弁別性マップの構築とその応用 : 弁別性マップを用いたステレオトラッキング(一般セッション1)

    飯塚 健男, 和田 俊和, 華 春生, 中村 恭之

    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] ( 一般社団法人情報処理学会 )  2005 ( 112 ) 9 - 16   2005年11月

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    本研究では画素の色に基づく対象検出と追跡に共通に用いることができる尺度を提案する.この尺度「弁別度」を用いることによって, 我々が以前に提案した最近傍識別による対象検出を対象追跡に拡張することができる.最近傍識別による対象検出は単に各画素を2値的に識別するだけであるため, 対象の検出に失敗すると追跡に失敗する.これに対して, 対象である度合いを表す弁別度を全画像に適用して得られる「弁別性マップ」を用いれば, 色に基づく対象検出が行えるだけでなく, 検出ができない場合でも弁別度の高い部分を見つけることによって追跡を継続することができるという利点がある.このため, 照明の変動などによる色の変化に対して頑健性の高い対象追跡が行える.本研究では, 対象と非対象画素の色を事例として与え, それらを用いて対象である度合いを表す「弁別性マップ」を求める方法と, それを用いた単眼カメラおよびステレオカメラを用いた対象追跡法を提案し, 実験によりその有効性を示す.

  • 事例を用いた顕著性マップの構築とその応用

    飯塚,和田,華,中村

    情報処理学会研究報告2005-CVIM-151     65-70   2005年11月

  • 空間分割を用いた識別と非線形写像の学習 : (2)データ空間の再帰的分割に基づく非線形写像学習 : 回帰木の今昔

    中村 恭之, 和田 俊和

    情報処理 ( 一般社団法人情報処理学会 )  46 ( 9 ) 1030 - 1038   2005年09月

  • LF-006 床圧力センサを用いた人物位置追跡のための追跡対象数推定(F分野:人工知能・ゲーム)

    佐藤 哲, 和田 俊和, 中村 恭之

    情報科学技術レターズ ( FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会 )  4 ( 4 ) 103 - 104   2005年08月

  • High Performance Control of Active Camera Head Using PaLM-Tree

    T.Nakamura, Y.Sakata, T.Wada and H. Wu

    IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics 2005     963-968   2005年08月  [査読有り]

    　概要を見る

    基本アルゴリズムの考案,実験, 検証

  • MDL基準に基づく区分的関数あてはめによる写像学習

    上江洲吉美, 中村恭之, 和田俊和

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005)     144 - 150   2005年07月  [査読有り]

  • 視点固定型パン・チルトステレオカメラによるリアルタイム3次元位置計測システム

    飯塚健男, 和田俊和, 中村恭之, 加藤丈和, 吉岡悠一

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005) デモセッション     1620 - 1621   2005年07月  [査読有り]

  • 識別器選択のための入力空間分割法に関する検討

    林拓, 中村恭之, 和田俊和

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005)     859 - 866   2005年07月  [査読有り]

  • 計画と実行の反復による車輪型移動ロボットの滑り運動学習

    川原輝美, 中村恭之, 和田俊和

    第10回ロボティクスシンポジア予稿集     405 - 409   2005年03月  [査読有り]

  • 情報量基準に基づく区分的関数あてはめによる写像学習(学習理論とパターン認識メディア理解, 学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)

    上江洲 吉美, 中村 恭之, 和田 俊和

    電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション ( 社団法人電子情報通信学会 )  104 ( 667 ) 13 - 18   2005年02月

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    入出力間の写像を求める方法は, ロボットの制御やパターン認識, カメラのキャリブレーションなど様々な場面で必要となる根本的技術である.そこで我々は非線形写像を学習するアルゴリズムPaLM-treeを提案した.この手法は, 入力空間を複数の領域に分割し, 領域毎に線形な写像を求める線形回帰木の持ついくつかの問題点を解決した手法である.しかしこのアプローチでは, 複雑な写像を学習する場合に分割が細かくなりすぎ, 汎化性能が劣るという問題点があった.そこで本稿では, 汎化性能が高くなるようにPaLM-Treeを改良した手法について報告する.この手法では, 領域毎に異なる次数をもつ多変数多項式を当てはめる, 非線形回帰木を作成する.このとき, 回帰木のノードで情報量基準を計算することにより, 空間の分割位置と当てはめる関数の次数を決定する.人工データ・実データを用いた実験を通して, 提案手法の有効性について検討した結果についても報告する.

  • 識別器選択のための入力空間分割法に関する検討(学習理論とパターン認識メディア理解, 学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)

    林 柘, 中村 恭之, 和田 俊和

    電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション ( 社団法人電子情報通信学会 )  104 ( 667 ) 7 - 12   2005年02月

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    アンサンブル学習は, トレーニングした複数の識別器の出力を統合し, 個々の識別器よりも正確な出力を得るというものである.このアプローチでは, 確かに識別性能の向上は期待できるが, 一つの入力に対して多数の識別器を動かさなければならないため, 速度の低下や消費メモリの増加が起きる.本報告では, 1)入力空間を箱状に分割し, 2)分割された個々の箱において最も性能の高い識別器を選択する, というアプローチで全体としての識別率の向上と, 識別速度の向上を図る方法について述べる.この方法は, 一つの入力に対して一つの識別器しか動かないため, 一台の識別器を用いているのとほぼ同等の速度で動作する.また, 入力空間中の各場所で最も良く機能する識別器を選択しているため, 明らかに元の識別器よりも良い性能が得られる.空間分割と識別器選択の複数の方法を提案し実験によりそれらを検証する.

  • 1P2-S-067 PaLM-treeによる能動カメラ制御の高性能化(進化・学習とロボティクス3,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション)

    坂田 好生, 中村 恭之, 呉 海元, 和田 俊和

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人 日本機械学会 )  2005 ( 0 ) 133 - 133   2005年

    DOI

  • 回帰木を用いた非線形写像の学習と識別問題への応用(テーマ関連/オーガナイズドセッション(2))

    和田 俊和, 中村 恭之

    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] ( 一般社団法人情報処理学会 )  2004 ( 91 ) 203 - 210   2004年09月

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    本報告では,機械学習およびデータマインニングの分野で主にスカラ関数の近似に用いられてきた回帰木(Regression Tree),およびそれを線形回帰に拡張した線形回帰木(Linear Regression Tree)の研究を概観し,筆者らが新たに開発した区分的線形写像木PaLM-treeについて述べる.PaLM-treeは,線形回帰木の出力次元を多次元に拡張したものであり,木の構築時にSplit-and-Merge戦略を採用することにより,学習時間の短縮と写像の高精度化を同時に達成している.また,写像計算は二分探索と線形変換だけであるので,極めて高速である.PaLM-treeの用途は非常に多岐に渡るが,本報告では画像の領域分割,カメラキャリブレーション,そして任意の識別器の機能を模倣する問題への応用例について述べる.

  • 回帰木を用いた非線形写像の学習と識別問題への応用(オーガナイズドセッション(2))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)

    和田 俊和, 中村 恭之

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 ( 社団法人電子情報通信学会 )  104 ( 291 ) 33 - 40   2004年09月

    　概要を見る

    本報告では,機械学習およびデータマインニングの分野で主にスカラ関数の近似に用いられてきた回帰木(Regression Tree),およびそれを線形回帰に拡張した線形回帰木(Linear Regression Tree)の研究を概観し,筆者らが新たに開発した区分的線形写像木PaLM-treeについて述べる.PaLM-treeは,線形回帰木の出力次元を多次元に拡張したものであり,木の構築時にSplit-and-Merge戦略を採用することにより,学習時間の短縮と写像の高精度化を同時に達成している.また,写像計算は二分探索と線形変換だけであるので,極めて高速である.PaLM-treeの用途は非常に多岐に渡るが,本報告では画像の領域分割,カメラキャリブレーション,そして任意の識別器の機能を模倣する問題への応用例について述べる。

  • 回帰木を用いた非線形写像の学習と識別問題への応用

    和田,中村

    電子情報通信学会PRMU研究会資料 ( 一般社団法人情報処理学会 )  2004 ( 91 ) 203 - 210   2004年09月  [査読有り]

    　概要を見る

    本報告では，機械学習およびデータマインニングの分野で主にスカラ関数の近似に用いられてきた回帰木（Regression Tree），およびそれを線形回帰に拡張した線形回帰木（Linear Regression Tree）の研究を概観し，筆者らが新たに開発した区分的線形写像木PaLM-treeについて述べる.PaLM-treeは，線形回帰木の出力次元を多次元に拡張したものであり，木の構築時にSplit-and-Merge戦略を採用することにより，学習時間の短縮と写像の高精度化を同時に達成している．また，写像計算は二分探索と線形変換だけであるので，極めて高速である.PaLM-treeの用途は非常に多岐に渡るが，本報告では画像の領域分割，カメラキャリブレーション，そして任意の識別器の機能を模倣する問題への応用例について述べる.This paper presents evolutional history of regression trees, a novel regression tree called PaLM-tree, and its application to Computer Vision and Pattern Recognition problems. Regression tree is a tree representation of nonlinear function, which is mainly investigated in the fields of Machine Learning and Data Mining. The original regression tree is a simple tree representation holding function values at leaves (terminated nodes). Linear regression tree extends the function values to linear regression coefficients. Since these regression trees are designed for rule-extraction, most of them are single valued for representing nonlinear scalar functions. PaLM-tree is a multi-valued extension of the linear regression tree with Split-and-Merge tree construction. PaLM-tree can be applied to varieties of nonlinear mapping learning problems. This paper also presents applications of PaLM-tree involving image segmentation, camera calibration and imitating classifiers.

  • I-067 非線形写像学習アルゴリズムPaLM-treeを用いた顔方向推定(I.画像認識・メディア理解)

    佐藤 哲, 和田 俊和, 中村 恭之

    情報科学技術フォーラム一般講演論文集 ( FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会 )  3 ( 3 ) 157 - 158   2004年08月

  • カメラ同期・対応点の必要のない複数ステレオカメラのキャリブレーション法

    飯塚 健男, 中村 恭之, 和田 俊和

    知能メカトロニクスワークショップ講演論文集 ( 〔精密工学会〕 )  9   157 - 162   2004年08月

  • ステレオカメラによるリアルタイム3次元位置計測システム

    飯塚健男, 中村恭之, 和田俊和

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2004) デモセッション     312   2004年07月  [査読有り]

  • PaLM-treeによる車輪型移動ロボットの行動計画(進化・学習とロボティクス2)

    川原 輝美, 中村 恭之, 和田 俊和

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2004   142 - 142   2004年06月

  • ステレオカメラによる色ターゲットの3次元位置計測(卒論セッション)

    飯塚 健男, 中村 恭之, 和田 俊和

    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] ( 一般社団法人情報処理学会 )  2004 ( 40 ) 65 - 70   2004年05月

    　概要を見る

    ステレオカメラを用いた3次元距離計測の研究では,主に計測対象の3次元表面形状を復元する問題が取り扱われてきた.しかし,剛体や多関節物体の運動や姿勢の解析・制御などを目的とした場合には,対象表面上の数点の3次元位置を計測できれば十分である.本報告では,複数の色ターゲットの3次元位置を実時間で計測できるステレオカメラシステムを提案する.提案したステレオカメラシステムの3次元位置計測性能を評価する実験により,その有効性を確認した.

  • 非線形写像学習のためのPaLM-treeの提案とその応用

    中村恭之, 加藤英介, 和田俊和

    第9回ロボティクスシンポジア予稿集     360 - 366   2004年03月  [査読有り]

  • 画像情報と音情報から構成される状況提示システムに関する研究

    中村恭之,堀内孝啓

    文科省大大特プロジェクト 第2回国際シンポジウム論文集     387-392   2004年01月  [査読有り]

  • 機械学習法のロボットへの応用

    中村恭之

    日本機械学会 03-90講習会教材:知能情報メカトロニクス研究最前線,     33-42   2003年12月

  • ロボカップ中型機リーグ : 2050年に向けてのロードマップ

    高橋 泰岳, 松元 明弘, 中村 恭之

    第4回 (社) 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会概要集     3D5-3   2003年12月

  • 分散移動全方位視覚を用いた環境地図生成システムの開発(第1報)

    中村恭之,堀内孝啓

    第20回日本ロボット学会学術講演会資料集     3J14   2003年10月

  • ロボットの身体と環境との相互作用に基づく地図作成法(卒論セッション)

    上江洲 吉美, 中村 恭之, 和田 俊和

    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] ( 一般社団法人情報処理学会 )  2003 ( 41 ) 145 - 152   2003年05月

    　概要を見る

    これまで,ある環境における移動ロボットの誘導や行動生成のためには,環境地図が有用であると考えられ,様々な手法が提案されてきた.それらの研究の多くは,センサ情報から環境構造を抽出することに専念してきた.ロボットと周囲環境との相互作用の結果発現されるロボットの多様な行動を生成するためには,環境構造に加えて,環境に内在する情報(環境の持つ力学的な特性など)も獲得することが必要不可欠である.そこで,本稿では,ロボットの身体と環境との相互作用に基づく地図生成法を提案し,ロボット本体と外部カメラを用いることにより,環境構造に加えて環境の持つ力学的な特性も同時に獲得すること示す.実ロボットを用いた実験を行い提案した手法の有効性を確認した.

  • 車輪型移動ロボットの身体性に基づく動的行動の獲得

    中村,和田

    第8回ロボティクスシンポジア予稿集     522-526   2003年03月  [査読有り]

  • Toward Knowledge Propagation in an omnidirectional Distributed Vision System

    E.. Menegatti, E. Pagello, T. Minato, T. Nakamura, H. Ishiguro

    1st International Workshop on Advances in Service Robotics (ASER'03)     2003年03月  [査読有り]

  • 視覚はサッカーロボットを強くするのか?

    中村 恭之

    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] ( 一般社団法人情報処理学会 )  2003 ( 2 ) 37 - 42   2003年01月

    　概要を見る

    RoboCupの実機ロボットリーグの中で,1997年に開催された第1回大会から現在まで続けられてきているのが,小型・中型ロボットリーグである.本稿では,小型・中型ロボットリーグをまとめて,実機ロボットリーグとして扱い,実機ロボットリーグで使用されているCV技術の現状を紹介するとともに,今後の課題について述べる。

  • Map generation based on the interaction between robot body and its surrounding environment

    T. Nakamura, Y. Uezu, H. Wu, T. Wada

    IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. )  2003-   70 - 75   2003年  [査読有り]

    　概要を見る

    This paper presents a method for map generation based on the interaction between a robot body and its surrounding environment. While a robot moves in the environment, the robot interacts with its surrounding environment. If the effect of the environment on the robot changes, such interactions also change. By observing the robot's body, our method detects such change of the interaction and generates a description representing the type of change and the location where such change is observed. In the current implementation, we assume that there are two types of the change in the interaction. The real robot experiments are conducted in order to show the validity of our method.

    DOI

  • Automatic 2D Map Construction using a Special Catadioptric Sensor

    T. Nakamura and H. Ishiguro

    Proc. of IROS2002     196 - 201   2002年10月  [査読有り]

  • 身体的アプローチに基づいたマン-マシンコミュニケーション生成には何が必要か?

    寺田,中村,伊藤

    SI2002講演論文集     3A51-04   2002年10月

  • Behavior Acquisition Method based on Embodiment for

    K. Terada, T. Nakamura, H. Takeda

    Proc. of IROS2002     964--969   2002年10月  [査読有り]

  • 実機ロボットリーグの現状と今後の課題

    中村 恭之

    日本ロボット学会誌 ( 社団法人 日本ロボット学会 )  20 ( 1 ) 11 - 14   2002年01月

    DOI

  • 適応型視覚処理システムの提案 : 実時間学習機能を持つ領域分割処理の実装

    中村 恭之, 前田 哲祐, 小笠原 司

    電気学会研究会資料. SC, システム制御研究会   2001 ( 20 ) 31 - 34   2001年10月

  • 全方向移動ロボットの全方位視覚に基づくナビゲーション

    乗松 泰明, 竹村 憲太郎, 中村 恭之, 小笠原 司

    電気学会研究会資料. SC, システム制御研究会   2001 ( 20 ) 25 - 29   2001年10月

  • 状態空間を更新する遺伝的プログラミング法によるサッカーエージェントの協調行動の獲得

    中村恭之,山本哲也,小笠原司

    第19回日本ロボット学会学術講演会予稿集     pp. 89-90   2001年09月

  • 全方位カメラを搭載した複数台の移動ロボットの高速な自己位置同定

    中村 恭之, 大原 正満, 小笠原 司, 石黒 浩

    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] ( 一般社団法人情報処理学会 )  2001 ( 4 ) 133 - 138   2001年01月

    　概要を見る

    In the multi-agent environment, it is important to identify position and orientation of multiple robots for accomplishing a given task in cooperative manner. This paper proposes a method for estimating position and orientation of multiple robots using multiple omnidirectional images based on geometrical constraints. Our method reconstruct not only relative configuration between robots but also absolute one usign the knowledge of landmarks in the environment. Even if there are some obstacles in the environment, our method can estimate relative configuration between robots based on the result...

  • Continuous valued Q-learning method able to incrementally refine state space

    M Takeda, T Nakamura, T Ogasawara

    IROS 2001: PROCEEDINGS OF THE 2001 IEEE/RJS INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS, VOLS 1-4 ( IEEE )    265 - 271   2001年  [査読有り]

    　概要を見る

    The conventional reinforcement learning method has trouble in applying to real robot tasks, because such method must be able to represent the values in terms of infinitely many state and action pairs. In order to represent a action value function continuously, a function approximation method is usually applied. In our previous work [1], we pointed out that this type of learning method potentially has a discontinuity problem of optimal actions given a state.
    In this paper, we propose a method for estimating where discontinuity of optimal action takes place and for refining a state space incrementally. We call this method an continuous valued Q-learning (hereafter, CVQ-learning) method. To show the validity of our method, we apply the method to a simulated robot.

  • Towards Cognitive Agents: Embodiement based Object Recognition for Vision-Based Mobile Agents

    Kazunori Terada, Takayuki Nakamura, Hideaki Terada, Tsukasa Ogasawara

    Prof. of 2000 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'2000)     2067-2072   2000年11月  [査読有り]

  • 対象認識のための接触に基づく効用関数の生成 (小特集 身体性)

    寺田 和憲, 中村 恭之, 小笠原 司

    人工知能基礎論研究会 ( 人工知能学会 )  42   45 - 50   2000年09月

  • 複数の全方位画像を用いた実時間自己位置同定

    大原 正満、海老名 明弘、中村 恭之、今井 正和、小笠原 司、石黒浩

    第18回ロボット学会学術講演会予稿集     1225 - 1226   2000年09月

  • 身体性に基づく対象認識

    寺田 和憲, 中村 恭之, 武田 英明, 小笠原 司

    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI ( 人工知能学会 )  14   508 - 511   2000年07月

    　概要を見る

    In order to keep visual tracking systems with color segmentation technique running in real environment, it should be developed on-line learning method to update models for adapting them to dynamic changes of surroundings.&lt;BR&gt;To deal with this problem, we propose an on-line visual learning method for color image segmentation and object tracking in dynamic environment. Our method utilizes Fuzzy ART architecture which is a kind of neural network for competitive learning. The mechanism of this neural network is suitable for on-line learning and different from that of backpropagation type neural...

  • 複数の全方位画像を用いた実時間自己位置同定

    海老名 明弘, 中村 恭之, 今井 正和, 小笠原 司

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 ( 一般社団法人日本機械学会 )  2A1-67-090   72 - 72   2000年05月

    　概要を見る

    複数の移動ロボットに搭載した全方位カメラを用いた実時間自己位置同定手法について述べる。各移動ロボットにおいて得られた全方位画像を床面上への画像に変換し, 線分を検出する。検出された線分とゴールの方向や位置情報を用いて定量的な自己位置同定を行う。複数のロボット間でこれらの情報を交換する事で, 各ロボットの自己位置やロボット間の相対的な位置関係を実時間で同定した。サッカーロボットを用いて行った実験結果について述べると共に, 問題点と今後の課題について述べる。

  • 身体性に基づく環境モデリングと行動生成

    寺田和憲,中村恭之,武田英明,小笠原司

    第5回ロボティクスシンポジア予稿集     92 - 97   2000年03月  [査読有り]

  • 最適行動の不連続問題を考慮したContinuous Valued Q-learningの提案

    武田政宣,中村恭之,今井正和,小笠原司,浅田稔

    第5回ロボティクスシンポジア予稿     409 - 414   2000年03月  [査読有り]

  • Toward a Visual Tracking System with On-Line Visual Learning Capability

    NAKAMURA T.

    Journal of Robotics Society of Japan   18 ( 7 ) 1047 - 1054   2000年

  • Enhanced continuous valued Q-learning for real autonomous robots

    M Takeda, T Nakamura, M Imai, T Ogasawara, M Asada

    Proc. of Int. Conf. of The Society for Adaptive Behavior 2000 ( VSP BV )    195 - 202   2000年  [査読有り]

    DOI

  • Real-time estimating spatial configuration between multiple robots by triangle and enumeration constraints

    T. Nakamura, A. Ebina, M. Imai, T. Ogasawara, H. Ishiguro

    IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems   3   2048 - 2054   2000年  [査読有り]

    　概要を見る

    In the multi-agent environment, it is important to identify position and orientation of multiple robots for accomplishing a given task in cooperative manner. This paper proposes a method for estimating position and orientation of multiple robots using multiple omnidirectional images based on geometrical constraints. Our method reconstruct not only relative configuration between robots but also absolute one using the knowledge of landmarks in the environment. Even if there are some obstacles in the environment, our method can estimate absolute configuration between robots based on the results of self-localization of each robot.

    DOI

  • ロボットサッカー研究のためのシミレーター開発

    藤原広光,中村恭之,今井正和,小笠原司

    第17回日本ロボット学会学術講演会予稿集     255 - 256   1999年09月

  • RoboCup '98パリ大会

    中村 恭之

    日本ロボット学会誌 ( The Robotics Society of Japan )  17 ( 5 ) 643 - 644   1999年07月

    DOI

  • 未知環境における非ホロノミック移動ロボットの誘導

    藤井 弘和, 平野 雅敏, 中村 恭之, 松本 吉央, 今井 正和, 小笠原 司

    電気学会研究会資料. SC, システム制御研究会   1999 ( 11 ) 35 - 40   1999年03月

  • 全方位画像のKL展開に基づく動的環境での移動ロボットの誘導

    柴田 篤志, 中村 恭之, 松本 吉央, 今井 正和, 小笠原 司

    電気学会研究会資料. SC, システム制御研究会   1999 ( 11 ) 41 - 46   1999年03月

  • 色情報に基づくラベリング処理LSIの開発とその応用

    秋田純一,渡辺晃,中村恭之,小笠原

    第４回ロボティクスシンポジア予稿集     189 - 194   1999年03月  [査読有り]

  • 実時間競合学習モデルFuzzy ARTを用いたカラー画像の領域分割と追跡

    中村恭之,小笠原司

    第4回ロボティクスシンポジア     183 - 188   1999年03月  [査読有り]

  • なぜ認知ロボティクスは有望なのか?

    中村 恭之, 佐藤 知正, 國吉 康夫, 開 一夫, 柴田 智広, 浅田 稔, マクドーマン カール, 谷 淳

    日本ロボット学会誌 ( 社団法人 日本ロボット学会 )  17 ( 1 ) 38 - 43   1999年01月

    DOI

  • On-Line Visual Learning Method for Color Image Segmentation and Object Tracking

    Takayuki Nakamura and Tsukasa Ogasawara

    Proc. of IROS'99     222 - 228   1999年  [査読有り]

  • システム同定アプローチに基づくロボット学習---移動ロボットの行動獲得問題への応用---

    中村,小笠原,

    第17回ロボット学会学術講演会予稿集     1007 - 1008   1999年

  • システム同定アプローチに基づくロボット学習---視覚情報に基づく地図学習への応用---

    中村,海老名,藤原,小笠原

    ロボティクス・メカトロニクス講演会'99講演論文集   2P1-24-007   1999年

  • 実時間競合学習モデルFuzzy ARTを用いたカラー画像の領域分割と追跡

    中村 恭之

    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI   12   89 - 91   1998年06月

  • ロボットサッカー研究のための安価な視覚移動ロボットの開発

    中村恭之ほか

    第3回JSMEロボメカ・シンポジア     89 - 91   1998年

  • Development of Self-Learning Vision-Based Mobile Robots for Acquiring Soccer Robots Behaviors

    T. Nakamura

    Distributed Autonomous Robotic Systems 3, Springer-Verlag     101 - 110   1998年  [査読有り]

  • Development of A Cheap On-board Vision Mobile Robot for Robotic Soccer Research

    Takayuki Nakamura and et. al

    Proc. of IROS'98     431 - 436   1998年  [査読有り]

  • ロボットサッカー研究のための安価な視覚移動ロボットの開発

    中村恭之ほか

    第3回ロボティクス・シンポジア     31 - 36   1998年  [査読有り]

  • 移動ロボットの誘導のためのステレオ視による環境表現

    福西,中村,今井,小笠原

    第16回日本ロボット学会学術講演会     1515 - 1516   1998年

  • Self-Organizing Internal Representation for Behavior Acquisition of Vision-Based Mobile Robots

    T. Nakamura,

    Proc. of Int. Conf. of The Society for Adaptive Behavior 1998   5   104 - 113   1998年  [査読有り]

  • Development of Self-Learning Vision-Based Mobile Robots for Acquiring Soccer Robots Behaviors

    T. Nakamura

    Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation     2592 - 2598   1998年  [査読有り]

  • 全方位画像情報に基づく非ホロノミック移動ロボットの誘導

    藤井,中村,今井,小笠原

    第16回日本ロボット学会学術講演会     797 - 798   1998年

  • The RoboCup-NAIST: A Cheap Multisensor-Based Mobile Robot with On-Line Visual Learning Capability

    Takayuki Nakamura

    Proc. of RoboCup-98 Workshop     291 - 303   1998年  [査読有り]

  • Development of Self-Learning Vision-Based Mobile Robots for Acquiring Soccer Robots Behaviors

    T. Nakamura

    The First Robot World Cup Soccer Games and Conferences 1997, Springer-Verlag     248 - 268   1997年  [査読有り]

  • 視覚移動ロボットのタスク達成のための状態空間の自律的構成手法

    中村恭之

    第15回ロボット学会学術講演会予稿集     139 - 140   1997年

  • アフィン運動記述を利用した明度相関による視覚追跡

    足立 佳久, 中村 恭之, 浅田 稔

    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] ( 一般社団法人情報処理学会 )  96 ( 47 ) 101 - 106   1996年05月

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    単一のウィンドウに基づいた相関法による視覚追跡アルゴリズムでは, 目標物体の見え方に変化が起きる場合や, オクルージョンの発生によって目標物体の一部分が隠される場合には, 追跡を失敗する可能性が大きくなる. 本論文では, アフィン運動記述を利用した相関法による視覚追跡アルゴリズムを提案する. まず, 複数のウィンドウを用いて1つの目標物体を追跡し, 追跡時に得られる各ウィンドウからの移動ベクトルを用いて目標物体領域の運動を表現する. この運動をアフィン運動モデルにより近似し, アフィン運動パラメータを推定する. この運動パラメータをもとに参照画像を更新することで, 目標物体の見え方の変化に対応した視覚追跡を実現する. また, 目標物体のオクルージョンの検出は, 複数のウィンドウの相関誤差値の分散から求める.

  • Direct coupling of multisensor information and actions for mobile robot behavior acquisition

    T. Nakamura, J. Morimoto, and M. asada.

    Proc. of IEEE/SICE/RSJ International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems     139 - 144   1996年  [査読有り]

  • Correlation-based visual tracking enhanced by affine motion description

    Y. Adachi, M. Asada, and T. Nakamura

    Proc. of IAPR Workshop on Machine Vision Applications '96     75 - 78   1996年  [査読有り]

  • Target Reaching Behavior Learning with Occlusion Detection and Avoidance for A Stereo Vision-Based Mobile Robot

    M. Asada and T. Nakamura

    Proc. of ROBOLEARN96: An International Workshop on Learning for Autonomous Robots     1996年  [査読有り]

  • Behavior Acquisition via Vision-Based Robot Learning

    M. Asada, T. Nakamura and K. Hosoda,

    Robotics Research, The Seventh International Symosium, Springer     279 - 286   1996年  [査読有り]

  • Stereo Sketch: Stereo Vision-Based Target Reaching Behavior Acquisition with Occlusion Detection and Avoidance

    T. Nakamura and M. Asada

    Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation     1314 - 1319   1996年  [査読有り]

  • センサー系と行動系に基づいた移動ロボットの環境構造の獲得

    高村,中村,浅田

    第14回ロボット学会学術講演会予稿集     177 - 178   1996年

  • 画像運動情報に基づく単眼視覚移動ロボットの行動獲得

    中村 恭之, 浅田 稔

    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI   9   561 - 564   1995年07月

  • How To Bring Up A One-Eyed Mobile Robo-Infant

    T. Nakamura and M. Asada,

    Proc. of Int. Workshop on Biologically Inspired Evolutionary Systems     1995年  [査読有り]

  • 画像運動情報に基づく単眼視覚移動ロボットの行動獲得

    中村,浅田

    第5回ロボットシンポジウム予稿集     1995年  [査読有り]

  • Acquisition of Visual Motion Guided Behaviors

    M. Asada and T. Nakamura

    Proc. of Information Integration Workshop     1995年  [査読有り]

  • ステレオ視覚を持つ移動ロボットの目標到達行動におけるオクルージョン回避行動の獲得

    中村,浅田

    第13回ロボット学会学術講演会予稿集     1995年

  • Vision-Based Robot Learning for Behavior Acquisition

    M. Asada, T. Nakamura, and K. Hosoda

    Proc. of IROS95 Workshop on Vision for Robots     1995年  [査読有り]

  • Motion Sketch: Acquisition of Visual Motion Guided Behaviors

    T. Nakamura and M. Asada

    Proc. of Int. Joint Conference on Aritificial Intelligence     1995年  [査読有り]

  • 視覚を持つ移動ロボットの障害物回避行動の獲得

    中村,浅田,細田

    第12回日本ロボット学会学術講演会予稿集     409 - 410   1994年

  • 照明条件および反射係数未知の場合の筒状物体の形状復元

    浅田 稔, 中村 恭之

    情報処理学会論文誌 ( 一般社団法人情報処理学会 )  34 ( 5 ) 884 - 891   1993年05月

    　概要を見る

    従来の明度情報からの形状復元手法では、面の反射係数や照明条件を既知としているものが多い。本論文では，明度情報と輪郭線情報から筒状物体の形状を復元する手法の1つとして、面の反射係数や照明条件（方向と照明光の強さ）の知識を必要としない手法を提案し、実験を通してその有効性を示す。一般に明度情報だけでは、面の反射係数ならびに照明条件の知識なしには、筒状物体の形状を唯一に復元できない。これに対し、輪郭線情報は、筒状物体の形状と画面上の断面形状の間の関係に1つの拘束を与える、これら明度情報と輪郭線情報を統合することにより，筒状物体の断面形状を唯一に決定できる。まず最初に、入力画像を、局所的な明度勾配分布により球面、筒面、平面に分類する、次に、筒状面上の濃度勾配から母線の方向を得て、それを基に画面上の墓準座標系を設定する。最大明度母線は、明度解析および、明度と輪郭線情報統合の際の拘束式を与え、これから筒状物体の断面形状を唯一に決定できる。ただし、断面の向きと筒状物体の傾きの間に1自由度残る。本手法を合成画像と実画像に適用し、その有効性を示す。☆本研究の墓本アルゴリズムは第一著者が、米国メリーランド大学に滞在中に考案したものであり、惰報処理学会コンピュータビジョン研究会に発表済みである。またこの発表に対して平成元年度の研究奨励賞を受賞している。

  • A qualitative approach to quantitative recovery of shgc's shape and pose from shading and contour

    Takayuki Nakamura, Yoshiaki Shirai, and Minoru Asada

    Proceeding of IEEE Computer Society Conference on CVPR     116 - 122   1993年  [査読有り]

  • Weak lambertian assumption for determining cylindrical shape and pose from shading and contour

    Takayuki Nakamura, Yoshiaki Shirai, and Minoru Asada

    roceeding of IEEE Computer Society Conference on CVPR     726 - 729   1992年  [査読有り]

  • A qualitative approach to quantitative recovery of cylindrical shape, pose and illuminant condition from shading and contour.

    Takayuki Nakamura, Yoshiaki Shirai, and Minoru Asada.

    Proceeding of IEEE/RSJ International Workshop on Intelligent Robots and Systems     1223 - 1230   1992年  [査読有り]

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受賞（研究活動に関するもの）

  • 2023年度計測自動制御学会SI部門貢献表彰

    2023年12月   計測自動制御学会SI部門   第28回ロボティクスシンポジアプログラム委員長として貢献  

  • 日本ロボット学会功労賞

    受賞者：  第25回ロボティクスシンポジアでの運営

    2021年09月   日本ロボット学会  

  • 第17回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2016)優秀講演賞

    2016年   計測自動制御学会  

    　概要を見る

    12月，国内受賞，古典舞踊動作の手先軌道に着目した優美さの定量化

  • 第２回HSSデザインコンテスト2014 優秀賞

    2014年   日本知能情報ファジイ学会  

    　概要を見る

    3月8日，国内受賞，力学的操作による意図認識に基づく倒立二輪型ロボットの制御

講演・口頭発表等

  • 機械学習技術のロボットシステムへの応用

    中村恭之  [招待有り]

    The 8th Workshop of Robotics Ongoing Breakthroughs (ROOB2024)  2024年09月07日  

特許

  • カメラキャリブレーション装置及び方法

    特許番号： 3849030

    登録日： 2006年09月08日 

    出願日： 2004年04月23日 （ 特願2004-128502 ）   公開日： 2005年11月04日 （ 特開2005-308641 ）  

    発明者： 中村恭之、和田俊和、飯塚健男  出願人： 国立大学法人和歌山大学

  • 非線形写像学習コンピュータプログラム、および記録媒体

    出願日： 2005年05月31日 （ 特願2005-159328 ）   公開日： 2006年12月14日 （ 特開2006-338123 ）  

    発明者： 中村恭之、和田俊和  出願人： 国立大学法人和歌山大学

科学研究費

  • ニューラル表現陰関数を用いた点群データ補完システムの構築と自己位置推定への応用

    2024年04月
    -
    2027年03月
     

    基盤研究（C）  代表

  • 3D LIDARからの複数物体点群データの自動補間システムの構築とその応用

    2020年04月
    -
    2023年03月
     

    基盤研究（C）  代表

  • 舞踊動作を規範とした「優美さ」特徴のモデル化-動きとフォルムの両側面から迫る-

    2017年04月
    -
    2020年03月
     

    基盤研究（C）  分担

  • 一人乗り電気自動車を対象とした不整地走行戦略の自動学習システムの研究

    2017年04月
    -
    2020年03月
     

    基盤研究（C）  代表

  • 動作における「優美さ」評価方法の確立－「美の線」を基準とした計測・評価－

    2014年04月
    -
    2017年03月
     

    基盤研究（C）  分担

  • 屋外環境下の果樹等を対象とした非定常物体モデリングシステムの研究

    2014年04月
    -
    2017年03月
     

    基盤研究（C）  代表

  • 「優美な」動作のモデル化とロボット「優美」動作生成法の確立

    2011年04月
    -
    2014年03月
     

    基盤研究（C）  分担

  • 三次元視覚システムのためのシームレスな対象モデリングシステムの研究

    2011年04月
    -
    2014年03月
     

    基盤研究（C）  代表

  • 次世代ロボットのためのデータ取得・選択機能を有するデータマイニング

    2008年04月
    -
    2011年03月
     

    基盤研究（C）  代表

  • 非線形システムの事例に基づく逐次学習可能なモデリング手法の構築とその応用

    2004年04月
    -
    2006年03月
     

    若手研究（B）  代表

  • 状況に依存して内部構造を変化する視覚情報処理システムに関する研究

    2000年04月
    -
    2002年03月
     

    奨励研究（A）  代表

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公的資金（他省庁、省庁の外郭団体、地方自治体等）

  • 多様体学習に基づく人間型ロボットの全身運動パターン生成法に関する研究

    2007年04月
    -
    2010年03月
     

    代表

公開講座等の講師、学術雑誌等の査読、メディア出演等

  • 非常勤講師

    2022年04月01日
    -
    2024年03月31日

    学校法人明浄学院　大阪観光大学

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    非常勤講師

    前期：「ICT基礎１（再）／情報処理基礎演習Ａ」
    後期：「ICT基礎２（再）／情報処理基礎演習Ｂ」
    前期：「ICT基礎１（再）／情報処理基礎演習Ａ」
    後期：「ICT基礎２（再）／情報処理基礎演習Ｂ」

    ３限：１３：２０～１４：５０
    ４限：１５：００～１６：３０

  • 非常勤講師

    2022年04月01日
    -
    2024年03月31日

    東京医療保健大学

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    非常勤講師

    本学講義　前期「パーソナル・コンピューター入門」8回
    「情報リテラシー」10回
    後期「情報科学概論」8回

  • 自動溶接技術開発にかかる技術指導・助言

    2021年08月01日
    -
    2021年10月31日

    三菱重工業株式会社原子力セグメント原子力工作部

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    助言・指導

    自動溶接開発業務における
    深層学習および画像取得・処理に関する技術指導・助言業務

  • 非常勤講師

    2021年04月01日
    -
    2022年03月31日

    東京医療保健大学

    　詳細を見る

    非常勤講師

    非常勤講師として以下2科目を担当していただく。
    ・「情報リテラシー」２０２０／５／２２、５／２９、６／５、６／１２、６／１９、６／２６、７／３、７／１０、７／１７、７／３１実施
    ・「情報科学」２０２０／１０／７、１０／１４、１０／２１、１０／２８、１１／４、１１／１１、１１／１８、１１／２５、１２／２、１２／９、１２／１６、１２／２３、２０２１／１／６、１／１３、１／２０実施

  • 非常勤講師

    2021年04月01日
    -
    2022年03月18日

    学校法人　明浄学院　大阪観光大学

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    非常勤講師

    非常勤講師として「情報処理基礎演習A」の講義を前期月曜3、4時限に、「情報処理基礎演習B」を後期月曜3、4限を担当する。

  • 非常勤講師

    2020年10月31日
    -
    2021年01月09日

    大阪電気通信大学

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    非常勤講師

    「コンピュータハードウエア」後期（土曜集中）の講義を行う。
    １０／３１（土）１～４限、１１／２８（土）１～４限、
    １２／１２（土）１～４限、１／９（土）１～３限

  • AI自動溶接技術開発支援コンサル

    2020年05月25日
    -
    2021年02月26日

    三菱重工業株式会社　原子力セグメント原子力工作部

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    助言・指導

    自動溶接技術開発における
    深層学習および画像処理の観点でのコンサル業務

  • 非常勤講師

    2020年04月01日
    -
    2021年03月31日

    東京医療保健大学

    　詳細を見る

    非常勤講師

    非常勤講師として以下2科目を担当していただく。
    ・「情報リテラシー」２０２０／５／２２、５／２９、６／５、６／１２、６／１９、６／２６、７／３、７／１０、７／１７、７／３１実施
    ・「情報科学」２０２０／１０／７、１０／１４、１０／２１、１０／２８、１１／４、１１／１１、１１／１８、１１／２５、１２／２、１２／９、１２／１６、１２／２３、２０２１／１／６、１／１３、１／２０実施

  • 非常勤講師

    2020年04月01日
    -
    2021年03月18日

    学校法人　明浄学院　大阪観光大学

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    非常勤講師

    非常勤講師として「情報処理基礎演習A」の講義を前期月曜3、4時限に、「情報処理基礎演習B」を後期月曜3、4限を担当する。

  • 非常勤講師

    2019年10月
    -
    2020年03月

    東京医療保健大学

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    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2019年10月～2020年3月

  • 非常勤講師

    2019年09月
    -
    2020年03月

    大阪電気通信大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2019年9月～2020年3月

  • 非常勤講師

    2019年04月
    -
    2019年09月

    国立大学法人福井大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2019年4月～2019年9月

  • 非常勤講師

    2019年04月
    -
    2019年09月

    東京医療保健大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2019年4月～2019年9月

  • 非常勤講師

    2018年10月
    -
    2019年03月

    東京医療保健大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2018年10月～2019年3月

  • 非常勤講師

    2018年09月
    -
    2019年03月

    大阪電気通信大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2018年9月～2019年3月

  • 講師

    2018年07月
    -
    継続中

    開智中学校・高等学校進路研究会

    　詳細を見る

    講演講師等

    講師,任期:2018年7月～

  • 非常勤講師

    2018年04月
    -
    2018年09月

    東京医療保健大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2018年4月～2018年9月

  • 開智オープンセミナー

    2018年04月

    開智高校

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    最新の人工知能・ロボット研究の紹介,日付:2018年7月

  • オープンキャンパス

    2018年04月

    和歌山大学

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    研究室の主要研究の紹介,日付:7月

  • 非常勤講師

    2017年09月
    -
    2018年03月

    大阪電気通信大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2017年９月～2018年３月

  • 非常勤講師

    2017年04月
    -
    2018年03月

    独立行政法人国立高等専門学校機構　奈良工業高等専門学校

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2017年４月～2018年３月

  • 高専生向けインターンシップ

    2017年04月

    その他

    　詳細を見る

    小・中・高校生を対象とした学部体験入学・出張講座等

    「ROSを用いたロボットプログラミング」について高専生に解説,日付:8月

  • オープンキャンパス

    2017年04月

    和歌山大学

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    研究室の主要研究の紹介,日付:7月16日

  • 非常勤講師

    2016年09月
    -
    2017年03月

    大阪電気通信大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2016年9月-2017年3月

  • 講師

    2016年07月
    -
    継続中

    進路研究会「開智オープンセミナー」

    　詳細を見る

    講演講師等

    講師

  • 非常勤講師

    2016年04月
    -
    2017年03月

    独立行政法人国立高等専門学校機構　奈良工業高等専門学校

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2016年4月-2017年3月

  • 海南高校SSH課外授業

    2016年04月

    その他

    　詳細を見る

    小・中・高校生を対象とした学部体験入学・出張講座等

    「ロボットの仕組み」について高校生に解説,日付:12月13日

  • 高専生向けインターンシップ

    2016年04月

    その他

    　詳細を見る

    小・中・高校生を対象とした学部体験入学・出張講座等

    「ROSを用いたロボットプログラミング」について高専生に解説,日付:8月

  • 開智オープンセミナー

    2016年04月

    開智高校

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    最新の人工知能・ロボット研究の紹介,日付:2016年7月9日

  • オープンキャンパス

    2016年04月

    和歌山大学

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    研究室の主要研究の紹介,日付:7月17日

  • 非常勤講師

    2015年09月
    -
    2016年03月

    大阪電気通信大学

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2015/09/16～2016/03/15

  • 非常勤講師

    2015年04月
    -
    2016年03月

    奈良工業高等専門学校

    　詳細を見る

    非常勤講師等

    非常勤講師,任期:2015/04/01～2016/03/31

  • オープンキャンパス

    2015年04月

    和歌山大学

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    研究室の主要研究の紹介,日付:7月19日

  • オープンキャンパス

    2014年04月

    和歌山大学

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    研究室の主要研究の紹介,日付:7月20日

  • 高津高校研究室訪問

    2014年04月

    その他

    　詳細を見る

    小・中・高校生を対象とした学部体験入学・出張講座等

    「ロボットの仕組み」について高校生に解説,日付:11月11日

  • 地域創造への連携2015

    2014年04月

    和歌山大学・和歌山大学地域創造支援機構

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    独創的研究プロジェクトの成果発表,日付:2015年2月19日

  • 高津高校研究室訪問

    2013年04月

    その他

    　詳細を見る

    小・中・高校生を対象とした学部体験入学・出張講座等

    「ロボットの仕組み」について高校生に解説,日付:7月16日

  • 地域創造への連携2014

    2013年04月

    和歌山大学・和歌山大学地域創造支援機構

    　詳細を見る

    公開講座・講演会の企画・講師等

    独創的研究プロジェクトの成果発表,日付:2014年2月12日

  • 開智オープンセミナー

    2012年04月

    その他

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    小・中・高校生を対象とした学部体験入学・出張講座等

    「ロボットの仕組み」について高校生に解説,日付:7月14日

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学協会、政府、自治体等の公的委員

  • 第29回ロボティクスシンポジア・プログラム委員

    2023年04月
    -
    2024年03月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第29回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務め，
    表彰委員も同時に担当した．

  • 第28回ロボティクスシンポジア・プログラム委員長

    2022年04月
    -
    2023年03月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第28回ロボティクスシンポジアのプログラム委員長を務め，
    表彰委員も同時に担当した．

  • 第27回ロボティクスシンポジア・プログラム副委員長

    2021年10月
    -
    2022年03月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第27回ロボティクスシンポジアのプログラム副委員長を務め，
    表彰委員も同時に担当した．

  • 日本ロボット学会・代議員

    2021年01月
    -
    継続中
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    代議員

    代議員を務める

  • 第26回ロボティクスシンポジア・プログラム委員

    2020年10月
    -
    2021年03月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第26回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 第25回ロボティクスシンポジアPC委員

    2019年10月
    -
    2020年03月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第25回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 審査員

    2019年07月
    -
    継続中
     

    和歌山県　令和元年度先駆的産業技術研究開発支援事業の事業選定に係る書面審査

    　詳細を見る

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    審査員,任期:2019年7月～

  • 代議員

    2019年04月
    -
    2020年04月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    学協会、政府、自治体等の公的委員

  • 第24回ロボティクスシンポジアPC委員

    2018年10月
    -
    2019年03月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第24回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 審査員

    2018年07月
    -
    継続中
     

    平成30年度先駆的産業技術研究開発支援事業の事業選定に係る書面審査

    　詳細を見る

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    審査員,任期:2018年7月～

  • 委員

    2018年06月
    -
    2019年03月
     

    三菱重工業株式会社パワードメイン原子力事業部技術開発における有識者検討会

    　詳細を見る

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    委員,任期:2018年6月～2019年3月

  • 代議員

    2018年04月
    -
    2019年04月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    学協会、政府、自治体等の公的委員

  • 書面審査

    2017年10月
    -
    継続中
     

    平成29年度先駆的産業技術研究開発支援事業の事業選定に係る書面審査

    　詳細を見る

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    書面審査,任期:2017年１０月～

  • 第23回ロボティクスシンポジアPC委員

    2017年10月
    -
    2018年03月
     

    日本ロボット学会

    　詳細を見る

    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第23回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 有識者委員

    2017年07月
    -
    2018年03月
     

    経済産業省　原子力の安全性向上に資する技術開発費補助金（製造技術の高度化）有識者検討会

    　詳細を見る

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    有識者委員,任期:2017年７月～2018年３月

  • 代議員

    2017年04月
    -
    2018年04月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    学協会、政府、自治体等の公的委員

  • 第22回ロボティクスシンポジアPC委員

    2016年10月
    -
    2017年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第22回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 第21回ロボティクスシンポジアPC委員

    2015年10月
    -
    2016年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第21回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 専門委員

    2014年12月
    -
    2015年11月
     

    科学研究費委員会

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    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    専門委員,任期:2014/12/01～2015/11/30

  • 第20回ロボティクスシンポジアPC委員

    2014年10月
    -
    2015年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第20回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 委員

    2013年12月
    -
    2014年11月
     

    基盤研究等第１段審査委員

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    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員,任期:2013/12/01～2014/11/30

  • 第19回ロボティクスシンポジアPC委員

    2013年10月
    -
    2014年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第19回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 委員

    2013年04月
    -
    2014年03月
     

    公益社団法人商事法務研究会　　適性試験管理委員会適性試験管理委員会委員

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    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員,任期:2013/04/17～2014/03/31

  • 第18回ロボティクスシンポジアPC委員

    2012年10月
    -
    2013年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第18回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 第17回ロボティクスシンポジアPC委員

    2011年10月
    -
    2012年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第17回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 第16回ロボティクスシンポジアPC委員

    2010年10月
    -
    2011年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第16回ロボティクスシンポジアのプログラム委員を務めた

  • 第5地区(関西地区)の地区技術委員会委員長

    2010年04月
    -
    2011年03月
     

    機械学会ロボティクスメカトロニクス部門

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    学協会、政府、自治体等の公的委員,任期:2010.4～2011.3

  • 第25回研究奨励賞選考委員会委員

    2009年12月
    -
    2010年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    学協会、政府、自治体等の公的委員,任期:2009.12～2010.3

  • 評議員

    2009年04月
    -
    2011年04月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    学協会、政府、自治体等の公的委員,任期:2009.4～2011.4

  • 第15回ロボティクスシンポジア実行委員

    2009年04月
    -
    2010年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    第15回ロボティクスシンポジアの実行委員を務め,会議運営に尽力した.,任期:2009.4～2010.3

  • 第5地区(関西地区)の地区技術委員会副委員長

    2009年03月
    -
    2010年03月
     

    機械学会ロボティクスメカトロニクス部門

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    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    第5地区(関西地区)の地区技術委員会副委員長 ,任期:2009.3～2010.3

  • 第24回研究奨励賞選考委員会委員

    2008年12月
    -
    2009年03月
     

    日本ロボット学会

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    学協会、政府、自治体等の公的委員

    学協会、政府、自治体等の公的委員,任期:2008.12～2009.3

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その他の社会活動

  • 後援会システム工学部支部総会

    2023年04月
    -
    2024年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

  • 後援会システム工学部支部総会

    2022年04月
    -
    2023年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

  • 後援会システム工学部支部総会

    2021年04月
    -
    2022年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

  • 後援会システム工学部支部総会

    2020年04月
    -
    2021年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

  • 後援会システム工学部支部総会

    2019年04月
    -
    2020年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

  • 後援会システム工学部支部総会

    2018年04月
    -
    2019年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

  • 後援会システム工学部支部総会

    2017年04月
    -
    2018年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

  • 後援会システム工学部支部総会

    2016年04月
    -
    2017年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

  • 学部創立20周年記念式典・祝賀会

    2015年04月
    -
    2016年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    式典・祝賀会に参加

  • 後援会システム工学部支部総会

    2015年04月
    -
    2016年03月

    その他

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    社会との連携を推進する活動

    総会に参加

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