スマートシティ基盤技術
人や車両の動きのモデル化や実世界把握の技術などを追求し、これを防災や混雑緩和等に応用することを目指しています。
スマートモビリティ
歩行者のトラッキングや軌跡の解析はナビゲーションや施設設計，避難計画，経路解析といったヒューマンセントリックなアプリケーションを実現する上で近年重要視されてきています． 我々はLiDAR（Light Detection and Ranging）やカメラを用いた実世界の人流・モビリティ把握技術に加えて，部分的に観測されたそれらのデータからシミュレーション上に人流・モビリティを再現する技術の開発に取り組んでいます．
機械学習による道路ネットワークを考慮した低粒度GPS軌跡データの復元手法
GPS復元, 時空間データ, Transformer, グラフニューラルネットワーク, GCN, GNN, マップマッチング
公共空間における訪問者の移動パターンの理解：和歌山城公園の事例研究
訪問者の移動パターン,和歌山城公園,反実仮想分析,アクセシビリティの制約,意思決定プロセス,ナビゲーション,モビリティサービスの設計
決定木代理モデルを用いた自動運転のための解釈可能な環境条件認識
自動運転, 環境条件認識, CNN, 代理モデル, 決定木
電動キックボードの交通安全支援システム
電動スクーター, マイクロモビリティ, 交通安全, エッジコンピューティング, リアルタイム危険予測, ルート推薦, 安全支援システム
マルチモーダル融合とLLM駆動による動的環境適応型自律ロボットナビゲーション
自律走行, マルチモーダル融合, FPGA, LLM（大規模言語モデル）, 社会規範に基づく経路計画, 動的環境適応
介護タクシー配車問題に対する量子近似解法とニューラル融合型の数理最適化アルゴリズムの提案
量子コンピュータ, 組み合わせ最適化, QUBO, QAOA, 複数人時間制約付き巡回セールスマン問題, TW-TSP, 量子近似アルゴリズム, 制約なし二次形式最適化問題, グラフニューラルネットワーク, GCN, 運搬経路問題
高速道路オンランプにおける軽量機械学習モデルによる合流点予測
運転支援システム、マルチ自律走行研究、モデル・技術・シミュレーション、自動運転、運動計画、ナビゲーション, 合流点予測
線形計画ソルバーと機械学習を用いた介護タクシー配車問題の最適化
配送計画問題(Vehicle Routing Problem)，最適化，整数計画問題，機械学習，教師あり学習，スマートシティ
広域ロケーションデータとスポット通行量データの併用によるシミュレーション上への歩行者流再現
GPS，OD推定
走行時動画像を用いた周辺車両モビリティの検出手法
車載カメラ, モビリティデータ, 車両検知, DNN
小型LiDARセンサを用いた3次元点群の軽量なオブジェクト検出
3次元点群、オブジェクト検出、LiDAR、ウェアラブルデバイス
時空補間的アプローチに基づく3次元点群上の人物軌跡構成
3次元点群, 人流解析, LiDAR, 人物再識別
時系列情報を用いた動画像からの多車線検出
車載カメラ, ドライバー支援, 動画像処理
LiDARによる三次元点群を用いた堅牢な歩行者トラッキング
LIDAR, 深度センサ, 歩行者トラッキング, カルマンフィルタ
防災減災・スマートコミュニティ
情報通信・センシング技術を活用した防災・減災技術の研究を行っています。日本では毎年豪雨や台風で洪水が発生し、多くの被害を受けています。被害が発生した際に重要となるのが、いかに早く正しく被害状況を把握するかです。迅速に正確に把握できれば、救助までにかかる時間が減り、人や機材などの限られたリソースを的確に割り当てることができます。しかし現状では、詳しい被害状況の把握には時間がかかっており、人を派遣した場合、二次被害や人的コストもかかってしまいます。これに対して我々はドローンを用いて災害時の状況把握を効率的に行う研究を行っています。
スマートホーム
家庭に様々なセンサを設置し居住者の行動を把握することで，無理なく省エネルギー化や生活の質の改善を実現するための研究を行っています． 人感センサなどの曖昧なセンサデータから行動を把握するための方法や，得られたセンサデータの解析結果に基づき居住者が受け入れられる行動パターンを決定する方法の構築に取り組んでいます．
デジタルツイン
現実世界の人・モノすべてをリアルタイムに仮想空間上に再現し、仮想空間内でのシミュレーション・解析結果を現実へフィールドバックする、いわゆる「デジタルツイン」の研究に取り組んでいます。
