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は群衆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. 我々はレーザーレンジスキャナ(LiDAR)を用いて歩行者と群衆を同時に追跡する新システムを提案しています. 群衆密度が比較的高くない時には,提案システムは各個人の移動軌跡を正確に捕捉して粒度の高い経路解析を実現し,一方で極端に群集密度が高い時には,領域内の歩行者数を正確に推定するアルゴリズムに自動的に切り替えます.また屋内の人の行動・ソーシャル情報をLiDARや複数のスマートフォンで捉えて共有することで「パーソナル+群衆+ソーシャル」ナビゲーションを実現し、大阪の商業ビル内で実証実験を継続中です。

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

交通監視カメラを用いた市街地の車両モビリティ合成手法
合成モビリティ,OD交通量最適化,交通シミュレーション

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

小型深度センサを用いた三次元点群に基づく人物識別手法
人物識別, 3次元点群, 小型深度センサ(LiDAR)

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

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。