研究者総覧

杉本 大志 (スギモト マサシ)

  • 大学院理工学研究科 電子情報工学専攻 助教
メールアドレス: sugimoto.masashi.duehime-u.ac.jp
Last Updated :2021/03/05

研究者情報

通称等の別名

    まさまさ

学位

  • 博士 (工学)(2016年03月 室蘭工業大学)
  • 修士 (工学)(2013年03月 室蘭工業大学)

論文上での記載著者名

  • M. Sugimoto
  • Masashi SUGIMOTO
  • M. SUGIMOTO

ホームページURL

科研費研究者番号

  • 40780424

ORCID ID

J-Global ID

プロフィール

  • 当初はコンピュータ、ソフトウェア(小学生のときに初めて遊んだフライトシミュレータのバイナリファイルの中身)に興味があったものの、紆余曲折を経て、高専在学時はロボティクスと組込みシステム開発に関連する研究(Model-Based Design, Model-Based Development)に従事し、大学院時代では、そのロボット繋がりから、機械学習と予測をロボット制御に用いた研究にシフトする事になりました。


    縁があり、住み慣れた北海道を離れ四国で情報処理、制御理論、無線、いろいろしています。


    現在のところ、精密工学会および日本ロボット学会、日本工学教育協会、電気学会、電子情報通信学会、SDIWC、そしてIEEEのお世話になっております。

研究キーワード

  • 環境情報処理   状態行動対予測   DQN   センサネットワーク   モノのインターネット   LoRa   予測制御   モデルベース開発   自動コード生成   スマート農業   スマート見守り   情報システム   ソーシャルロボティクス   ソーシャルラーニング   ソフトコンピューティング   組み込みシステム   ロボティクス   機械学習   

研究分野

  • ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学) / 制御、システム工学 / IoT, スマートものづくり
  • 情報通信 / 計算機システム / 組込みシステム
  • 情報通信 / 知能ロボティクス / ロボティクス
  • 情報通信 / ソフトコンピューティング / 機械学習
  • 情報通信 / 情報ネットワーク

経歴

  • 2019年12月 - 現在  愛媛大学工学部附属社会基盤iセンシングセンターセンシング部門 兼任教員 (IoT班長)
  • 2019年04月 - 現在  愛媛大学大学院理工学研究科電子情報工学専攻電気電子工学講座助教
  • 2016年04月 - 2019年03月  香川高等専門学校電子システム工学科助教
  • 2013年04月 - 2015年09月  室蘭工業大学研究補助員
  • 2011年10月 - 2013年02月  室蘭工業大学情報電子工学系学科(昼間コース/夜間主コース)ティーチングアシスタント
  • 2010年04月 - 2011年03月  苫小牧工業高等専門学校情報工学科ティーチングアシスタント

学歴

  • 2013年04月 - 2016年03月   室蘭工業大学   工学研究科博士後期課程   生産情報システム工学専攻
  • 2011年04月 - 2013年03月   室蘭工業大学   工学研究科博士前期課程   情報電子工学系専攻
  • 2009年04月 - 2011年03月   苫小牧工業高等専門学校   専攻科   電子・生産システム工学専攻
  • 2004年04月 - 2009年03月   苫小牧工業高等専門学校   情報工学科

所属学協会

  • IASED   電子情報通信学会   電気学会   SDIWC   日本工学教育協会   IEEE   日本ロボット学会   精密工学会   

研究活動情報

論文

  • Masashi SUGIMOTO, Ryunosuke UCHIDA, Shinji TSUZUKI, Hitoshi SORI, Hiroyuki INOUE, Kentarou KURASHIGE, Shiro URUSHIHARA
    ACM International Conference Proceedings Series, 2021 International Symposium on Electrical, Electronics and Information Engineering (ISEEIE 2021) IASED 2021年04月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌)
  • An Experimental Study for Tracking Ability of Deep Q-Network
    Masashi SUGIMOTO, Ryunosuke UCHIDA, Kentarou KURASHIGE, Shinji TSUZUKI
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 10 3 32 - 38 The Society of Digital Information and Wireless Communications (SDIWC) 2021年01月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌) 
    Reinforcement Learning (RL) had been attracting attention for a long time that because it can be easily applied to real robots. On the other hand, in Q-Learning, since the Q-table is updated, a large amount of Q-tables are required to express continuous“ states,” such as smooth movements of the robot arm. There was a disadvantage that calculation could not be performed real-time. Deep Q-Network (DQN), on the other hand, uses convolutional neural network to estimate the Q-value itself, so that it can obtain an approximate function of the Q-value. From this characteristics of calculation, this method has been attracting attention, in recent. On the other hand, it seems to the following of multitasking and moving goal point that Q-Learning was not good at has been inherited by DQN. In this paper, to confirm the weak points of DQN by changing the exploration ratio as known as epsilon dynamically, has been tried
  • Kotetsu KAWAKAMI, Jumpei MATSUE, Ryota ISOZAKI, Shunsuke INADA, Masashi SUGIMOTO, Shinji TSUZUKI, Kazuhiko NAGAO
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 10 1 1 - 9 2020年05月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌)
  • A Study on Model-Based Development of Embedded System using Open Source Computational Environment
    Kengo MASUMI, Shinji TSUZUKI, Masashi SUGIMOTO, Hitoshi YOSHIMURA
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 9 3 77 - 82 2020年04月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌)
  • Jumpei MATSUE, Kotetsu KAWAKAMI, Ryota ISOZAKI, Shunsuke INADA, Masashi SUGIMOTO, Shinji TSUZUKI, Kazuhiko NAGAO
    International Journal of Digital Information and Wireless Communications (IJDIWC) 9 4 203 - 207 2020年03月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌)
  • 長尾 和彦, 瀬尾 敦生, 杉本 大志, 都築 伸二
    日本航海学会講演予稿集 8 1 72 - 75 2020年03月 [査読有り]
     研究論文(研究会,シンポジウム資料等)
  • Kaisei OKINISHI, Shinji TSUZUKI, Masatsugu HIRANO, Masashi SUGIMOTO
    International Journal of Digital Information and Wireless Communications (IJDIWC) 9 4 193 - 202 2020年03月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌)
  • A Study for Improvement for Reinforcement Learning based on Knowledge Sharing Method -Adaptability to a situation of intermingled of complete and incomplete perception under an maze-
    Masashi SUGIMOTO, Hiroya YASHIRO, Kazuma NISHIMURA, Shinji TSUZUKI, Kentarou KURASHIGE
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 9 2 60 - 67 2020年01月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌) 
    This study aims to improve maze-solving technique, efficiency by which to the reinforcement learning agent under the situation of using incomplete sensors. In Reinforcement Learning, this method will be supposed that agent is able to observe the environment, completely. However, there is a limit on the information of the sensors. Moreover, it is hard to learn the Reinforcement learning agent in the actual environment cause of some noise of actual environment or source device. In this study, the proposed method has been using two types agent that included complete perception and incomplete perception and exchange of information on the location to settle this problem. This study aims to improve maze-solving technique, efficiency by which to the reinforcement learning agent under the situation of using incomplete sensors. As a result, the proposed method has been confirmed that is provided suitable solution for an approach to the goal for incomplete agents.
  • An Experimental Study for Exploration-oriented Behavior in Maze-solving using Reinforcement Learning based on Communication Protocol
    Masashi SUGIMOTO, Shunsuke INADA, Haruka MATSUFUJI, Shiro URUSHIHARA, Kazunori HOSOTANI, Manabu KATO, Hitoshi SORI, Shinji TSUZUKI, Hiroyuki INOUE
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 9 2 31 - 37 2019年11月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌) 
    In this study, the reinforcement learning agent under the situation of communicable as multi-agent system will be improved efficiency. In reinforcement learning, this method will be supposed that agent is able to observe the environment, completely. However, there is a limit on the information of the sensors. Moreover, it is hard to learn the reinforcement learning agent in the actual environment cause of some noise of actual environment or source device. In addition, a time per a episode will enlarge because an agent will be explored in a given area.
    In this study, the proposed method has been using two type agents that communicate as information exchange on the location to settle this problem, moreover, the noise will be mixed with knowledge space in the situation of the knowledge sharing. In addition, sometimes the any information won’t be transmitted in the situation of knowledge sharing. Thus, the self-decision mechanism will be installed. From this viewpoint, in this study aims to improve maze-solving technique, efficiency by which to the multi-agent reinforcement learning’s agents under the situation. As a result, the proposed method has been confirmed that is provided suitable solution for an approach to the goal for the agents.
  • Masashi SUGIMOTO, Yasuhiro INOKI, Tomoki SHIRAKAWA, Kanta TAKEUCHI, Daiki YOSHIOKA, Haruki FUKITA, Toshiyuki YAMAJI, Mio ENDO, Patchara NAMEEYA, Hiroyuki INOUE, Manabu KATO, Shiro URUSHIHARA, Kazunori HOSOTANI, Hitoshi SORI
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 8 4 186 - 197 2019年02月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌) 
    In the agricultural field of Japan, there is two is-sues are facing; population aging and labor short-age are progressing, rapidly. In order to solve these problems, it is indispensable to create a method that improves productivity and labor-saving technology in agricultural works. A weeding robot is one of an approach for achievement of these problems, it can be considered that labors will be re-leased from tough or dangerous works. In this study, autonomously controlling the weeding robot will be focused on. To achieve this, an algorithm will be proposed that autonomously constructs a state-action space based on various sensor information and can apply it to actually work. The main contribution of this paper is in the development of vision-based navigation and integrated control system for straight-running or turning behavior to guarantee performance during of the working. The presented system benefits from a magnetic compass, a fixed camera, and a P-control module. An estimation method of boundary of the workspace distance obtains view of in-front-of the robot using a monocular camera to enable detect edges of the workspace. Moreover, an obstacle detection method obtains in-front-of view of the robot using the camera. In this method is ap-plied a deep-learning module to detect and cognition an obstacle. A rotation controller is developed to counter-rotation turn the robot such that at the target boundary point, to avoid the robot reach out of the workspace, or avoid an obstacle. In addition, the P-control module provides that command for straight-run to prevent the robot get stuck or undesirable change a course in the mud of paddy-field. In verification experiment, a state-action space, including the position of the obstacle was constructed and can avoid an obstacle, in each work. Further, we have been confirmed that the robot can counter rotation turn 90 degrees (spin-turn) at the boundary point of workspace
  • Masashi Sugimoto
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 8 2 53 - 60 2018年06月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌) 
    Until now, in reinforcement learning, a ratio of a random action as known as exploration often has not been adjusted dynamically. However, this ratio will be an index of performance in the reinforcement learning. In this study, agents learn using information from the evaluation of achievement for task of another agent, will be suggested. From this proposed method, the exploration ratio will be adjusted from other agents' behavior, dynamically. In Human Life, an "atmosphere" will be existed as a communication method. For example, empirically, people will be influenced by "serious atmosphere," such as in the situation of working, or take an examination. In this study, this atmosphere as motivation for task achievement of agent will be defined. Moreover, in this study, agent's action decision when another agent will be solved the task, will be focused on. In other words, an agent will be trying to find an optimal solution if other agents have been found an optimal solution. In this paper, we propose the action decision based on other agent's behavior. Moreover, in this study, we discuss effectiveness using the maze problem as an example. In particular, "number of task achievement" and "influence for task achievement," and how to achieve the task quantitative will be focused. As a result, we confirmed that the proposed method is well influenced from other agent's behavior.
  • A study of dynamically adjustment for exploitation action using evaluation of achievement
    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    2017 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science CD-ROM 352 - 356 IEEE 2017年12月 [査読有り]
  • Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige
    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 137 12 1617 - 1624 2017年12月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌) 
    In order to work effectively, a robot must be able to adapt to different environments by deciding the correct course of action in a given situation, using determinants other than pre-registered commands. That said, when considering an action decision based on a future prediction, it is necessary to determine the properties of a disturbance signal from the outside environment. Furthermore, determining the properties of a disturbance signal is dependent on the specifications of the target processor, in particular, its sensor resolution or processing ability. As humans, we often make a guess that face up to situations. In this case, we will explore rough adaptation to given situations. To apply this method to a robot, the ability to predict the future state of the robot is necessary. In this paper, we focus on control of a robot in an attempt to produce rough adaptation similar to that observed in humans. In particular, we consider the situation where a periodic disturbance signal occurs.
  • Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Hiroyuki Inoue, Manabu Kato, Hitoshi Sori, Shiro Urushihara, Kazunori Hosotani, Hitoshi Yoshimura, Kentarou Kurashige
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 7 1 18 - 28 2017年11月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌) 
    This study investigates the effectiveness of reduction of training sets and kernel space for action decision using future prediction. For future prediction in a real environment, it is necessary to know the properties of the state and disturbance resulting from the outside environment, such as a ground surface or water surface. However, obtaining the properties of the disturbance depends on the specifications of the target processor,especially its sensor resolution or processing ability. Therefore, sampling-rate settings are limited by hardware specifications. In contrast, in the case of future prediction using machine learning, prediction is based on the tendency obtained from past training or learning. In such a situation, the learning time is proportional to training data. At worst, the prediction algorithm will be difficult to implement in real time because of time complexity. Here, we consider the possibility of carefully analyzing the algorithm and applying dimensionality reduction technique st accelerate the algorithm. In particular, to reduce the training sets and kernel space based on the recent tendency of disturbance or state, we focus on the use of the fast Fourier transform (FFT) and pattern matching. From this standpoint, we propose a method for dynamically reducing the dimensionality based on the tendency of disturbance. As a future application, an algorithm for operating unmanned agricultural support machines will be planned to implement the proposed method in a real environment.
  • A Study for effectiveness of Dimensionality Reduction for State-action Pair Prediction -Training set reduction using Tendency-
    Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige
    Proceedings of the Third International Conference on Electronics and Software Science (ICESS2017) 19 - 28 2017年08月 [査読有り]
  • Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige
    International Journal of Artificial Life Research (IJALR) 7 1 52 - 66 2017年05月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌) 
    When considering an action decision based on a future prediction, it is necessary to know the property of a disturbance signal from the outside environment. On the other hand, the properties of disturbance signals cannot describe simply, such as non-periodic function, nonlinear time‐varying function or almost-periodic function. In this case, future prediction using machine learning is based on the tendency obtained through past training or learning. In this type of situation, the learning time increases in proportional to the amount of training data, either, the tendency may not find using prediction, in worst case. In this paper, we focus on prediction for almost-periodic function. In particular, we consider the situation where an almost-periodic disturbance signal occurs. From this perspective, we propose a method that idents the frequency of an almostperiodic function based on the frequency of the disturbance using Fourier transform, nearest-neighbor one-step-ahead forecasts and Nyquist-Shannon sampling theorem.
  • Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications 6 4 122 - 131 2016年12月 [査読有り]
  • Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 6 4 122 - 131 2016年12月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌)
  • Kento Fujita, Katsuya Nakano, Shinya Misaki, Kazuhiro Yokoi, Naoya Iwamoto, Masashi Sugimoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki
    SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRONICS AND SOFTWARE SCIENCE (ICESS2016) 7 - 12 2016年11月 [査読有り]
     研究論文(国際会議プロシーディングス) 
    A very sensitive respiration sensor is developed using a simple poly-vinylidene difluoride (PVDF) piezoelectric film for monitoring the respiration activity of people who have sleep disorders such as sleep apnea syndrome (SAS). The respiration sensor is meant for at-home care use and is designed to be attached to a bed underneath a subject so that the respiration activity can be monitored without direct physical contact. A charge amplifier and a band elimination filter which were required for accurate respiration monitoring were also developed in this study. The output signals of the respiration sensor were measured while a subject repeated breathing and cessation every 30 s. In order to investigate the measured signal in detail, the measured signal was analyzed by using a fast Fourier transform algorithm. This confirmed that the measured signal contains not only the respiration signals but also the heartbeat signals of the subject. By using digital filters with appropriate cutoff frequencies, the respiration and the heartbeat signals were successfully separated.
  • Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige
    SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRONICS AND SOFTWARE SCIENCE (ICESS2016) 79 - 87 2016年11月 [査読有り]
     研究論文(国際会議プロシーディングス) 
    When considering an action decision based on a future prediction, it is necessary to know the property of a disturbance signal from the outside environment. On the other hand, the acquisition of the property of the disturbance signal depends on the specifications of the target processor, in particular, its sensor resolution or processing ability. Therefore, sampling rate settings are limited by hardware specifications. In contrast, future prediction using machine learning is based on the tendency obtained through past training or learning. In this type of situation, the learning time increases in proportional to the amount of training data. In this paper, we focus on reducing the amount of training data. In particular, we consider the situation where a periodic disturbance signal occurs. From this perspective, we propose a method that adjusts the sampling rate dynamically based on the frequency of the disturbance. The results of verification experiments confirm that the proposed method can adjust the sampling rate according to the frequency property of the disturbance signal. Moreover, it is confirmed that each control response corresponds better to the disturbance than in the case where a fixed sampling rate is applied.
  • Masashi SUGIMOTO, Kentarou KURASHIGE
    Intelligent Robotics and Applications, Proceedings, Part II 383 - 394 Springer International Publishing 2016年08月 [査読有り]
  • Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    INTELLIGENT ROBOTICS AND APPLICATIONS, ICIRA 2016, PT II 9835 383 - 394 2016年08月 [査読有り]
     研究論文(国際会議プロシーディングス) 
    In case of operating the robot in a real environment, its behavior will be probabilistic due to the slight transition of the robot's state or the error of the action that is taken at each time. We have previously reported that prediction of the state-action pair, is the prediction method to link the state and action of the robot for future the state and the action. From this standpoint, we have proposed the method that decides the action that tends to take in the future. In this paper, we will try to introduce the statistical approach to the prediction of the state-action pair. From this standpoint, we propose the method that decides the action that tends to take in the future, for the current action. In the proposed method, we will calculate the existence probability of the state and the action in the future, according to the normal distribution.
  • ロボットにおける状態行動対予測に関する研究
    杉本 大志
    博士(工学) , 課程博士 , 甲第381号 , 生産情報システム工学専攻 , 2016-03-23 2016年03月 [査読有り]
     学位論文(博士)
  • Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA) 5 2 79 - 93 2015年10月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌)
  • Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    Journal of Robotics and Mechatronics 27 5 469 - 479 2015年10月 [査読有り]
     研究論文(学術雑誌)
  • The Proposal for Compensation to the Action of Motion Control based on the Prediction of State-action Pair
    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    Proceedings of the International Conference on Electronics and SoftwareScience 35 - 84 CD-ROM 2015年07月 [査読有り]
  • Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    2015 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC) 544 - 551 2015年05月 [査読有り]
     研究論文(国際会議プロシーディングス) 
    For a robot that works in a dynamic environment, the ability to autonomously cope with the changes in the environment, is important. In this paper, we propose an approach to predict the changes of the state and action of the robot. Further, to extend this approach, we will attempt to apply the action to be taken in the future, to the current action. This method predicts the robot state and action for the distant future using the state that the robot adopts repeatedly. By using this method, we can predict the actions that the robot will take in the future. In addition, we consider that the state and the action of the robot will change continuously and mutually. In this paper, we propose a method that predicts the state and the action each time the robot decides to perform an action. In particular, in this paper, we will focus on how to define the weight coefficients, using the characteristics of the future prediction results. By using this method, we will obtain the compensatory current action. This paper presents the results of our study and discusses methods that allow the robot to decide its desirable behavior quickly, using state prediction and optimal control methods.
  • Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    2014 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON MICRO-NANOMECHATRONICS AND HUMAN SCIENCE (MHS) 2014年11月 [査読有り]
     研究論文(国際会議プロシーディングス) 
    We previously reported that an approach to predict the changes of the state and action of the robot. In this paper, to extend this approach, we will attempt to apply the action to be taken in the future to current action. For the achievement of this point, firstly, we will attempt to apply the action to be taken in the future, to the current action, by extending the former approach. We will apply the prediction of the State-Action Pair that has former proposed method. This method predicts the robot state and action for the distant future, using the state that the robot adopt repeatedly. Accordingly, we will obtain the actions that the robot to be taken in the future. In addition, we consider the point that the state and the action of the robot will be changed continuously. In this paper, we propose the method that predicts the state and the action every time when the robot decide an action. By using this method, we will obtain the compensate current action. This paper presents the results of these studies and discusses methods that allow the robot decides its desirable behavior quickly, using the state predicted combined with optimal control method.
  • Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    2013 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON MICRO-NANOMECHATRONICS AND HUMAN SCIENCE (MHS) 221 - 226 2013年11月 [査読有り]
     研究論文(国際会議プロシーディングス) 
    For a robot working in a complicated environment, it is virtually impossible to predict all possible situations and to pre-program the robot with all suitable reaction patterns for each of the possible situations. Because robots are required to act differently in different situations. Furthermore, robots should be able to adapt to different environments by deciding upon the course of action to take depending on the situation, in addition to pre-registered commands, in a manner similar to humans. However, hardware and the limited computational resources pose a physical limitation, so the robot needs some time to decide its course of action. In this context, if robots will be able to select the most appropriate action quickly and can cancel the time delay caused by the limitations mentioned above. Moreover, if depending on the action a robot takes, the future internal state space will vary infinitely. If we take this point into consideration, we need to simultaneously predict the internal state and the action that the robot adopt. The purpose of this research is to compensate the current action as the appropriate action using next time and future actions that robots will take. For achievement of this, first, we state advance prediction using Online SVR as a learner. This Online SVR predicts the future internal robot state - i.e., the robot's next internal state to be taken. Furthermore, this predictor will be useful for predicting the distant future internal robot state, using the internal state that the robot adopt repeatedly. Second, we determine the future action from Optimal Feedback Controller using predicted future internal state - i.e., the robot's next action to be taken. In this paper, we designed a controller using LQR (Linear Quadratic Regulator) and use as determine an action. This paper presents the results of these studies and discusses methods that allow the robot to decide its desirable behavior quickly, using the state predicted. As an application example, we used two-wheeled inverted pendulum, and compared the results of the proposed method with the actual response of the inverted postural control task.
  • 内部状態と行動をベースとした ロボットの内部状態予測手法の提案
    杉本 大志
    2013年02月 [査読有り]
     学位論文(修士)
  • Scilab/Scicosによる組込みシステムのモデルベース開発に関する研究
    杉本 大志
    2011年02月 [査読有り]
     学位論文(その他)
  • 二輪型倒立振子ロボットのモデルベース開発に関する研究
    杉本 大志
    2009年02月 [査読有り]
     学位論文(その他)

講演・口頭発表等

  • 小型ビーチクリーンロボットの試作  [通常講演]
    金田 龍希, 井上 浩行, 曽利 仁, 杉本 大志
    日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2021 in Osaka 2021年06月 ポスター発表
  • 船舶相互検知システム用LoRa-TDM無線回線の設計に関する基礎検討  [通常講演]
    都築 伸二, 磯崎 稜太, 杉本 大志, 李 還幇, 長尾 和彦
    電子情報通信学会 高信頼制御通信研究会(RCC) 2021年05月
  • 岡野 宏佑, 杉本 大志, 松藤 はるか, 川田 悠貴, 都築 伸二, 曽利 仁, 井上 浩行
    第20回 複雑系マイクロシンポジウム (CSMS2021) 2021年03月 口頭発表(一般) オンライン開催 北海道複雑系工学研究会
     
    本論文は, 自律式農作業用ロボットに搭載されているカメラモジュールによって画像認識を行い, 水田内における稲(本 研究ではダミーの草に着目する)を回避するアルゴリズムの開発と検討を目的としている. 稲を回避するには, 稲列の中央をクローラが走行すればよいと考えられる. したがって, 本研究では, 2つの稲間の中心点を求めるアルゴリズムを,2つのアプローチより構築した.検証実験では, 構築したアルゴリズムの1つであるOpenCVの特徴抽出を用いたものを採用し, 稲列走行の際に2つの稲間の中心点検出について,検出精度の確認を行い, 構築したアルゴリズムの有用性についての検証を行った. その結果, 理想条件下では, 検出率80%以上と高い精度が得られた. 今後は, 異なる条件下でも同等な精度が得られるよう改良が必要である.
  • 沖西 海青, 平野 雅嗣, 都築 伸二, 杉本 大志, 吉岡 崇, 吉村 斎
    第20回複雑系マイクロシンポジウム (CSMS2021) 2021年03月 口頭発表(一般) オンライン開催 北海道複雑系工学研究会
  • 杉本 大志, 内田 龍之介, 渡邊 善仁, 沖西 海青, 都築 伸二, 出口 幹雄
    第20回 複雑系マイクロシンポジウム (CSMS2021) 2021年03月 口頭発表(一般) オンライン開催 北海道複雑系工学研究会
     
    Over the years, many studies have been conducted with the objective of facilitating the working of robots in dynamic environments. Various robots have been developed to assist humans in workspaces, such as a house or factory. In general, robots are required to work effectively and safely in a dynamic environment to achieve their tasks. In addition, the robots should recognize state as similar as Human. However, it is not easy to make a robot behave like a human in dynamic environments. In this study, the person watching robot system will be developed. In detail, in this paper, the flexible-analyze system of the robot will be focused on. In this study, it is used that Deep Q-Network (DQN) of convolutional neural network to estimate the Q-value itself, so that it can obtain an approximate function of the Q-values. However, it seems to the following of multitasking and moving goal point tracking that Q-Learning was not good at has been inherited by DQN. In this paper, to upcome the weak points of DQN by changing the exploration ratio dynamically, has been tried. In addition, the authors had been tuned the network layers of DQN for generalize to the given environment. In the proposed algorithm, a resident-tracking task and an energy-saving task are holding. The whole tasks are working based on DQN. Thus, the behavior algorithm of the person watching robot system will be developed. From the verification experiment, the simulation results showed the proposed method has been acquired actions to switch the desired task.
  • エッジAIデバイスと計測システムを組合わせた人を補助するロボットの構築  [通常講演]
    杉本大志
    愛媛大学工学部附属社会基盤iセンシングセンター第9回仕繰セミナー 2021年01月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 見守り介護システムにおける現場意見に基づく音声と画像の認識役割の検討  [通常講演]
    野中 摂護, 中山 雅晴, 平野 雅嗣, 吉岡 崇, 杉本 大志
    第21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 (SICE SI2020) 2020年12月 口頭発表(一般) 計測自動制御学会
  • Masashi SUGIMOTO, Ryunosuke UCHIDA, Haruka MATSUFUJI, Shinji TSUZUKI, Hitoshi YOSHIMURA, Kentarou KURASHIGE, Mikio DEGUCHI
    The Sixth International Conference on Electronics and Software Science (ICESS2020) 2020年12月 口頭発表(一般) The Society of Digital Information and Wireless Communications (SDIWC)
  • LiDARで作成した屋内地図に深層強化学習を適用する方法  [通常講演]
    内田 龍之介, 杉本 大志, 都築 伸二, 倉重 健太郎, 吉村 斎, 野中 摂護
    第38回 日本ロボット学会学術講演会2020(RSJ2020) 2020年10月 口頭発表(一般) 日本ロボット学会
     
    本論文では、探索率を動的に変化させることで、DQNの多目的実行を改善することを試みた。検証実験として、実環境において、NVIDIA Jetson NXと改良DQN及び2D LiDARを搭載したモバイルクローラーを適用し、移動するターゲットの物体追跡能力を検証した。
  • 松藤 はるか, 井上 浩行, 曽利 仁, 杉本 大志, 都築 伸二, 吉村 斎
    第38回 ロボット学会学術講演会 2020年10月 口頭発表(一般) オンライン開催 日本ロボット学会
     
    同一マップ内にいる二台のロボットがお互いの位置情報を共有し,境界線を徐々に決定していくシステムを提案した.提案したシステムにおけるシミュレーションを行うことで,協調動作における効率性の検討を行った.
  • 杉本 大志, 内田 龍之介, 都築 伸二, 曽利 仁, 井上 浩行, 倉重 健太郎, 吉村 斎, 漆原 史朗
    第38回 日本ロボット学会学術講演会2020(RSJ2020) 2020年10月 口頭発表(一般) 日本ロボット学会
     
    深層強化学習DQNは,問題を連続表現出来る事から注目を集めている.一方,Q 学習の欠点がDQNに継承されており,改善の余地が残されている.本稿では, 改良手法をクローラに実装し移動目標の追従性を検証した.
  • Masashi SUGIMOTO, Ryunosuke UCHIDA, Shinji TSUZUKI, Hitoshi SORI, Hiroyuki INOUE, Kentarou KURASHIGE, Shiro URUSHIHARA
    2020 International Conference on Big data, IoT, and Cloud Computing 2020年10月 口頭発表(一般) Tokyo Metropolitan University Akihabara Satellite Campus The International Academy of Science and Engineering for Development (IASED)
  • Scilab/Xcosを用いたモデルベースシミュレーション  [通常講演]
    枡見 健吾, 杉本 大志, 都築 伸二, 吉村 斎, 倉重 健太郎
    第38回 日本ロボット学会学術講演会2020(RSJ2020) 2020年10月 口頭発表(一般)
  • An Experimental Study for Algorithm of Finding for Resident-Tracking Robot System  [通常講演]
    Masashi SUGIMOTO, Ryunosuke UCHIDA, Shinji TSUZUKI, Masatsugu HIRANO, Takashi YOSHIOKA, Shogo NONAKA
    International Symposium on Community-centric Systems 2020 (CcS 2020) 2020年06月 口頭発表(一般) Tokyo Metropolitan University
  • 高齢者見守りロボットにおける居住者追跡アルゴリズムの検討‬ -高齢者追跡機能の効率化-  [通常講演]
    杉本 大志, 都築 伸二, 平野 雅嗣, 吉岡 崇, 野中 摂護
    日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2020 in Kanazawa 2020年05月 ポスター発表 石川県金沢市 日本機械学会
     
    本発表では,一人暮らしをするお年寄りを対象とした見守りロボットにおける,行動生成手法について述べる. 特に,ロボット本体のエネルギ補充タスクと高齢者追跡タスクが並列する場合に着目し,素早く追跡すべき高齢者を発見する手法を検討する.
  • 長尾 和彦, 瀬尾 敦生, 杉本 大志, 都築 伸二
    日本航海学会 2020年度第142回春季講演会 2020年03月 口頭発表(一般)
  • 川上 虎徹, 松江 純平, 杉本 大志, 都築 伸二
    第19回複雑系マイクロシンポジウム (CSMS2020) 2020年03月 口頭発表(一般) ジョブキタビル (北海道札幌市中央区) 北海道複雑系工学研究会
  • 杉本 大志, 松藤 はるか, 中東 祐太, 都築 伸二, 曽利 仁, 井上 浩行, 漆原 史朗
    第19回複雑系マイクロシンポジウム (CSMS2020) 2020年03月 口頭発表(一般) ジョブキタビル (北海道札幌市中央区) 北海道複雑系工学研究会
  • 杉本 大志, 内田 龍之介, 大森 薫, 都築 伸二, 平野 雅嗣, 野中 摂護, 吉岡 崇
    第19回複雑系マイクロシンポジウム (CSMS2020) 2020年03月 口頭発表(一般) ジョブキタビル (北海道札幌市中央区) 北海道複雑系工学研究会
  • 沖西 海青, 都築 伸二, 平野 雅嗣, 杉本 大志
    第4ブロック研究推進ボード 非侵襲生体モニタリング技術ネットワーク・スマート介護システム開発グループ 進捗報告会 2020年02月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等 栄宏会小野病院
  • 杉本 大志, 大森薫, 都築伸二, 平野雅嗣, 野中摂護, 吉岡崇
    第4ブロック研究推進ボード 非侵襲生体モニタリング技術ネットワーク・スマート介護システム開発グループ 進捗報告会 2020年02月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等 栄宏会小野病院
  • 高齢者見守りロボットにおける居住者追跡アルゴリズムの検討  [通常講演]
    杉本 大志, 都築 伸二, 野中 摂護, 吉岡 崇, 平野 雅嗣
    2019年度 精密工学会中国四国支部・九州支部「佐世保地方講演会」 2019年12月 口頭発表(一般) 佐世保工業高等専門学校
  • 水田用雑草除去ロボットの走行アルゴリズム開発  [通常講演]
    中東 祐太, 井上 浩行, 曽利 仁, 都築 伸二, 杉本 大志
    2019年度 精密工学会中国四国支部・九州支部「佐世保地方講演会」 2019年12月 口頭発表(一般) 佐世保工業高等専門学校
  • 双方向LoRa通信によるロボット間位置情報共有システムに関する一検討  [通常講演]
    松藤 はるか, 井上 浩行, 曽利 仁, 都築 伸二, 杉本 大志
    2019年度 精密工学会中国四国支部・九州支部「佐世保地方講演会」 2019年12月 口頭発表(一般) 佐世保工業高等専門学校
  • 杉本 大志, 吉岡 崇, 石井 耕平, 野中 摂護, 出口 幹雄, 都築 伸二, 平野 雅嗣
    IEEE 2019国際シンポジウムマイクロナノメカトロニクスとヒューマンサイエンス MHS2019 2019年12月 口頭発表(一般) 名古屋大学 マイクロナノメカトロニクスとヒューマンサイエンス実行委員会
     
    Among the advanced countries, especially in Japan, we are facing on the decreasing birthrate and aging population ahead of the world. In recent, population of single-living aging person, and elderly people have been taking care by same-aged person, have been accelerating. Unfortunately, the population of caregivers is decreasing year by year. In this situation, the Elderly Person Watching System has been focused on. Especially, Robotics, Internet of Things, and Artificial Intelligence technology have been having high affinity with this system. In this study, firstly, the person watching robot system will be developed. In this robot, a flexible behavior algorithm will be possessed. Moreover, a visual-analyze system using Raspberry Pi camera module and an audio-notification system, will be mounted. Actually, in this paper, the flexible-analyze system will be focused on. In the algorithm, a resident-tracking task and an energy-saving task are holding.
  • LoRaを⽤いた複数ロボット間位置情報共有システムの試作  [通常講演]
    松藤 はるか, 稲田 隼輔, 都築 伸二, 曽根 仁, 井上 浩行, 杉本 大志
    The 21th IEEE Hiroshima Section Student Symposium 2019年11月 ポスター発表
  • クレーン用ワイヤーロープ電力伝送システムの伝送効率改善方法  [通常講演]
    立山 純平, 杉本 大志, 都築 伸二
    The 21th IEEE Hiroshima Section Student Symposium 2019年11月 ポスター発表
  • LoRaマルチホップネットワークとそのパケットロス特性の考察  [通常講演]
    稲田 隼輔, 杉本 大志, 都築 伸二, 藤森 祥文, 森脇 亮
    The 21th IEEE Hiroshima Section Student Symposium 2019年11月 ポスター発表
  • オブジェクト検出機能付きラジコンクローラーの製作実習  [通常講演]
    柿本 侑亮, 枡見 健吾, 磯崎 稜太, 都築 伸二, 杉本 大志
    The 21th IEEE Hiroshima Section Student Symposium 2019年11月 ポスター発表
  • 移動ロボットへの機械学習の導入  [招待講演]
    杉本 大志
    平成31年度 事業化可能性調査 「ICTを活用した水田用除草ロボットの自動旋回技術の開発」 第1回ワークショップ 2019年11月 口頭発表(招待・特別) 津山工業高等専門学校
  • LoRa 無線モジュールの送受信遅延時間とそのゆらぎの測定  [通常講演]
    磯崎 稜太, 杉本 大志, 都築 伸二
    2019 電気関係学会四国支部連合大会 2019年09月 口頭発表(一般)
  • Elastic Stackを用いたデータ収集システムの構築  [通常講演]
    内田 龍之介, 岡田 茉奈実, 杉本 大志, 都築 伸二
    2019 電気関係学会四国支部連合大会 2019年09月 口頭発表(一般)
  • クレーン用ワイヤーロープによる電力・情報同時伝送システムの電力伝送効率  [通常講演]
    都築 伸二, 立山 純平, 杉本 大志
    2019 電気関係学会四国支部連合大会 2019年09月 口頭発表(一般)
  • LoRaWAN電波の海上長距離通信特性の測定結果報告  [通常講演]
    稲田 隼輔, 中村友弥, 杉本 大志, 都築 伸二
    映像情報メディア学会研究会 2019年09月 口頭発表(一般)
  • Masashi SUGIMOTO, Shinji TSUZUKI, Shiro URUSHIHARA, Kazunori HOSOTANI, Manabu KATO, Hitoshi SORI, Hiroyuki INOUE
    The Fifth International Conference on Electronics and Software Science (ICESS2019) 2019年08月 口頭発表(一般) 香川県高松市 The Society of Digital Information and Wireless Communications (SDIWC)
     
    In this study, the reinforcement learning agent under the situation of communicable as multi-agent system will be improved efficiency. In reinforcement learning, this method will be supposed that agent is able to observe the environment, completely. However, there is a limit on the information of the sensors. Moreover, it is hard to learn the reinforcement learning agent in the actual environment cause of some noise of actual environment or source device. In addition, a time per a episode will enlarge because an agent will be explored in a given area. In this study, the proposed method has been using two type agents that communicate as information exchange on the location to settle this problem, moreover, the noise will be mixed with knowledge space in the situation of the knowledge sharing. In addition, sometimes the any information won’t be transmitted in the situation of knowledge sharing. From this viewpoint, in this study aims to improve maze-solving technique, efficiency by which to the multi-agent reinforcement learning’s agents under the situation. As a result, the proposed method has been confirmed that is provided suitable solution for an approach to the goal for the agents.
  • Shinji TSUZUKI, Toru FUTAGAMI, Tsuneyo KAN, Akira DEMIZU, Masayasu WATANABE, Yoshio YAMADA, Yukio ABE, Masashi SUGIMOTO, Kenichiro MORIMOTO
    The Fifth International Conference on Electronics and Software Science (ICESS2019) 2019年08月 口頭発表(一般) 香川県高松市 The Society of Digital Information and Wireless Communications (SDIWC)
     
    There are concerns about a large-scale earthquake caused by the Nankai Trough, which is a submarine trough located in the southwest region of Japan. The purpose of this study is to reduce damage due to the earthquake fires by self-help and mutual assistance. A cloud system has been developed in this paper to support the planning of the disaster management plan by residents and to share the plan among them. The feature of this system is that it can add geospatial information brought by the residents to open data provided by governments. As a result, it will be a community-based planning support system that makes it possible to set evacuation routes more intuitively, for example. In addition, a function to simulate the fire resistance performance by greening was implemented to be utilized by the community also in peacetime.
  • 携帯端末を活用した水田用除草ロボットの試作  [通常講演]
    井上 浩行, 内田 拓志, 曽利 仁, 細谷 和範, 加藤 学, 漆原 史朗, 杉本 大志
    ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2019 in Hiroshima 2019年06月 ポスター発表
  • 水田除草ロボットにおける旋回制御法の開発  [通常講演]
    曽利 仁, 井上 浩行, 細谷 和範, 加藤 学, 漆原 史朗, 杉本 大志, 八田 浩之, 安藤 泰宏
    ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2019 in Hiroshima 2019年06月 ポスター発表
  • ハードウェア実装を標榜した AI / Deep Learning導入チュートリアル  [招待講演]
    山本 椋太, 杉本 大志
    2019年04月 その他
  • 自律移動型見守りロボットの開発とその実証  [通常講演]
    杉本 大志
    第4ブロック高専教員間マッチングイベントグ ループ旅費於ける実証実験 2019年03月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等 栄宏会小野病院
  • 杉本 大志, 白川 智輝, 吉村 斎
    IES2018 2018年12月 口頭発表(一般) 北海道大学学生会館 
    In recently, the technique of the model-based development has come to be used more widely on the site of the embedded system development. In the present study, we propose the technique for model-based development of the embedded system using Scilab/Scicos. As an instance of applying we tried the stabilizing control of the two-wheeled inverted pendulum, using LEGO Mindstorms NXT. The control program was generated from the designed feedback control system automatically as C program and applied as TOPPERS/JSP, and also LEGO Mindstorms NXT has been uploaded. As a result of the experiment, we obtained stable execution results. Therefore, the utility of the proposed technique was confirmed.
  • Masashi SUGIMOTO, Yasuhiro INOKI, Tomoki SHIRAKAWA, Kanta TAKEUCHI, Toshiyuki YAMAJI, Mio ENDO, Hiroyuki INOUE, Manabu KATO, Shiro URUSHIHARA, Kazunori HOSOTANI, Hitoshi SORI
    The Fourth International Conference on Electronics and Software Science (ICESS2018) 2018年11月 口頭発表(一般) 香川県高松市 SDIWC
     
    In the agricultural field of Japan, there is two issues are facing; population aging and labor shortage are progressing, rapidly. In order to solve these problems, it is indispensable to create a method that improves productivity and labor-saving technology in agricultural works. A weeding robot is one of an approach for achievement of these problems, it can be considered that labors will be released from tough or dangerous works. In this study, autonomously controlling the weeding robot will be focused on. To achieve this, an algorithm will be proposed that autonomously constructs a state-action space based on various sensor information and can apply it to actually work. The main contribution of this paper is in the development of vision-based navigation and integrated control system for straight-running or turning behavior to guarantee performance during of the working. The presented system benefits from a magnetic compass and a fixed camera. An estimation method of boundary of the workspace distance obtains view of in-front-of the robot using a monocular camera to enable detect edges of the workspace. Moreover, an obstacle detection method obtains in-front-of view of the robot using the camera. In this method is applied a deep-learning module to detect and cognition an obstacle. A rotation controller is developed to counter-rotation turn the robot such that at the target boundary point, to avoid the robot reach out of the workspace, or avoid an obstacle. In verification experiment, a state-action space, including the position of the obstacle was constructed and can avoid an obstacle, in each work. Further, we have been confirmed that the robot can counterrotation turn 90 degrees (spin-turn) at the boundary point of workspace.
  • 画像認識を用いた 農作業ロボットにおける旋回動作についての実験的研究  [通常講演]
    杉本 大志, 猪木 康弘, 竹内 貫太, 山地 駿徹, 加藤 学, 井上 浩行, 漆原 史朗, 細谷 和範, 曽利 仁
    2018年度精密工学会中国四国支部 - 香川地方学術講演会 - 2018年10月 口頭発表(一般) 香川県高松市 
    高齢化と人手不足が進む中で, 農作業の省力化と生産性の向上に関する技術が求められている. この回答の一つとして除草ロボットが提案されている. 本講演では, 作業区域の境界を画像認識技術を用い判定, 更に旋回し作業区域内で柔軟に作業を継続する制御手法について報告する.(pp.19-20)
  • 球型水田用抑草ロボットの試作  [通常講演]
    内田 拓志, 有井 崚, 細谷 和範, 曽利 仁, 漆原 史朗, 杉本 大志, 加藤 学, 井上 浩行
    産業応用工学会全国大会2018 2018年09月 口頭発表(一般) 島根県松江市 
    本研究では, 除草法としてアイガモの代用となる, 防水対策が容易で単純な構造の球型抑草ロボットを提案するとともに, プロトタイプとなるロボットを試作し, 攪拌実験および走行実験を行うことで抑草ロボットの有用性を検証した. 試作した抑草ロボットの有用性を検証するために攪拌実験および走行実験を行った. その結果, 圃場の攪拌効果と走行性から, 提案した抑草ロボットが有用であることを確認した.
  • 農作業用除草マシンのための自律的行動策定についての検討 -9軸センサモジュールを用いた超信地旋回-  [通常講演]
    杉本 大志, 猪木 康弘, 井上 浩行, 加藤 学, 曽利 仁, 漆原 史朗, 細谷 和範
    第36回日本ロボット学会学術講演会 2018年09月 ポスター発表 愛知県春日井市 
    本研究では, 非整備環境下で動作するロボット自身が行動しながら自身で活動範囲のマップを生成し, これにより行動戦略を自律的に生成する方法について検討した. その前段階として, GPSモジュール, 9軸センサモジュールMPU-9250を搭載した移動ロボットを自律走行させ, MPU-9250の地磁気センサを基本とした旋回アルゴリズムの実装・検討を行った. 評価実験では, 一定時間直進した後, 3時方向へ超信地旋回し, その後再度直進する旋回アルゴリズムを実装し, この有効性を確認した.
  • 水田内の移動や畦畔の登坂を可能にする柔突起クローラーの登坂性能に関する実験的研究  [通常講演]
    細谷 和範, 高山 由暉, 加藤 学, 井上 浩行, 曽利 仁, 漆原 史朗, 杉本 大志
    ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018 in Kitakyushu 2018年06月 ポスター発表 
    本研究では, 農業用ロボットと水田除草ロボットに用いる走行機構を試作開発した. クローラ部分の履帯に柔突起スパイクを無数に構成する事で, 草地に於いては雑草で覆われた急斜面に柔らかいスパイクのような櫛を挿入することによって十分なせん断力を提供するで駆動力が効果的に伝達できることを確認した. さらに, この柔突起スパイクによって, 凹凸のある地面や泥地, 平地, 斜面での走行も通常のクローラ同様に走行できることを確認した.
  • 猪木 康弘, 杉本 大志, 井上 浩行, 加藤 学, 曽利 仁, 漆原 史朗, 細谷 和範
    2018年度精密工学会春季大会学術講演会 2018年03月 口頭発表(一般) 中央大学 後楽園キャンパス 公益社団法人 精密工学会
     
    農業分野においては, 高齢化と人手不足が急激に進んでおり, 農作業の省力化と生産性の向上に関する技術が必要不可欠である. この対応策として, きつい作業, 危険な作業からの解放として, 除草ロボットが挙げられる. 本講演では, 畦畔や法面の除草に従事するロボットを対象とし, 各種センサ情報から作業空間を自律的に構成し, 実作業に反映できるアルゴリズムを提案する. 検証実験では, 障害物の位置を含めた作業空間が構成された.
  • Masashi Sugimoto
    1st ICDP 2018年03月 口頭発表(一般) 北海道江別市 北海道情報大学
     
    This study investigates the effectiveness of reduction of training sets and kernel space for action decision using future prediction. For future prediction in a real environment, it is necessary to know the properties of the state and disturbance resulting from the outside environment, such as a ground surface or water surface. However, obtaining the properties of the disturbance depends on the specifications of the target processor, especially its sensor resolution or processing ability. Therefore, sampling-rate settings are limited by hardware specifications. In contrast, in the case of future prediction using machine learning, prediction is based on the tendency obtained from past training or learning. In such a situation, the learning time is proportional to training data. At worst, the prediction algorithm will be difficult to implement in real time because of time complexity. Here, we consider the possibility of carefully analyzing the algorithm and applying dimensionality reduction techniques to accelerate the algorithm.
  • 平 和真, シーウェンビン, 加藤 学, 曽利 仁, 細谷 和範, 井上 浩行, 漆原 史朗, 杉本 大志
    計測自動制御学会中国支部津山地区計測制御研究会 平成29年度学術講演会 2018年01月 口頭発表(一般) 津山圏域雇用労働センター 大ホール,第2会議室 (社)計測自動制御学会中国支部 津山地区計測制御研究会
     
    IKOMAロボテックが開発する除草ロボットは湿田用車輪の回転で推進力を得ると共に, 底泥の攪拌による光合成阻害, 除草効果, 底泥への酸素供給による苗成長の促進, という特徴を有する. このための車輪形状は重要な要素であり, その形状も様々提案されている. 本研究では, 水田除草ロボットのパドル形状を評価する手法を提案し, その特徴の評価を行う.
  • 杉本 大志, 倉重 健太郎
    2017国際シンポジウム マイクロ・ナノメカトロニクスとヒューマンサイエンス(MHS2017) 2017年12月 口頭発表(一般) 名古屋大学 野依記念学術交流館 
    In Human life, an ``atmosphere'' will be existed as a communication method. For example, empirically, people will be influenced by ``serious atmosphere,'' such as in situation of working, or take a examination. In this study, this atmosphere as motivation for task achievement of agent will be defined. Moreover, in this study, agent's action decision when other agent will solved task, will be focused on. In other words, an agent will be try to find an optimal solution if other agents have been found an optimal solution. In this paper, we propose the action decision based on other agent's behavior. Moreover, in this study, we discuss effectiveness using maze problem as an example. In particular, ``number of task achievement'' and ``influence for task achievement,'' and how to achieve the task quantitative will be focused. As a result, we confirmed that the proposed method is well influenced from other agent's behavior.
  • 杉本 大志
    2017年度精密工学会中国四国支部 - 鳥取地方学術講演会 - 2017年11月 口頭発表(一般) 鳥取県米子市 精密工学会中国四国支部
     
    これまで, ロボットが効率的に行動を決められる状態行動対予測を提案してきた.これは, 予測可能な概周期的変化への対応を基本とし, 非周期的変化や突発的変化に対する挙動を考慮していない.本講演では,環境が変化した際の挙動について, 新たに定めた規範により適応出来る事を確認する.
  • 矢代 浩也, 杉本 大志
    日本ロボット学会学術講演会2017(RSJ2017) 2017年09月 口頭発表(一般) 東洋大学 川越キャンパス 日本ロボット学会
     
    人は集団行動をする中でわからないことがあれば,その方法を知っている人に「聞く」や「動きを観察する」という動作を自然に行っている. 本研究では,強化学習の中にわからないことがあれば他の人に聞くという人間的な部分を加えて,不完全知覚のエージェントも完全知覚のエージェントのような振る舞いが可能となることを目的とする.
  • 杉本 大志, 倉重 健太郎
    日本ロボット学会学術講演会2017(RSJ2017) 2017年09月 口頭発表(一般) 東洋大学 川越キャンパス 日本ロボット学会
     
    人間生活では,雰囲気という一種の情報伝達手段が存在しているものと考えられる.この雰囲気は,相互作用や協調手段として使われ周囲へ伝播し,徐々に同じ空間に居る人々が影響を受けるよう作用する.本研究では,タスク達成の回数に注目し,他エージェントの行動結果を規範として行動戦略を動的に変更する仕組みを提案する.検証結果から,提案手法により動作するエージェントは,相手の行動を見る形で自身の探索を調整しつつ効率よくタスク達成する手法を獲得した.
  • Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige
    ICESS2017 2017年07月 口頭発表(一般) マリタイムプラザ高松 The Society of Digital Information and Wireless Communications (SDIWC)
     
    Considering a working in a real environment based on future prediction, it’s necessary to know the property of its state and disturbance that will be given by the outside environment. On the other hand, obtaining the property of the disturbance depends on specification for target processor, especially, sensor resolution or processing ability of the processor. Therefore, sampling rate settings will be limited by hardware specification. In contrast, in case of a future prediction using a machine learning, it predicts that based on the tendency that obtained by past training or learning. In this kind of situation, the learning time will be proportionally larger to training data. At worst, the prediction algorithm will be hard to work in real time due to time-complexity. In the proposed method, the possibility of carefully analyzing the algorithm and applying dimensionality reduction techniques in order to accelerate the algorithm has been considered.
  • 地域の歴史文化に関する学習のための教材アプリケーションの開発  [通常講演]
    西川 喬章, 藤井 宏行, 杉本 大志
    平成29年度中国・四国地区高等専門学校専攻科生 研究交流会 2017年04月 口頭発表(一般)
  • 周期的変化をもつ路面に於ける 状態行動対予測による姿勢安定化についての検討  [通常講演]
    杉本 大志, 倉重 健太郎
    2016年度精密工学会中国四国支部 - 山口地方学術講演会 - 2016年11月 口頭発表(一般)
  • 成績評価システムの試作と効果の考察  [通常講演]
    山下 由理奈, 杉本 大志, 岩本 直也, 三崎 幸典
    2016年度精密工学会中国四国支部 - 山口地方学術講演会 - 2016年11月 口頭発表(一般)
  • A Study of Effectiveness of Dynamically Varying Sampling Rate for State-action Pair Prediction  [通常講演]
    Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige
    The Second International Conference on Electronics and Software Science 2016年11月 口頭発表(一般)
  • Spectrum Analysis of Respiration and Heartbeat Signals Measured by A Non-Contact PVDF Piezoelectric Film Based Sensor  [通常講演]
    Kento Fujita, Katsuya Nakano, Shinya Misaki, Kazuhiro Yokoi, Naoya Iwamoto, Masashi Sugimoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki
    The Second International Conference on Electronics and Software Science 2016年11月 口頭発表(一般)
  • Respiration and Heartbeat Signal Measurement with A Highly Sensitive PVDF Piezoelectric Film Sensor  [通常講演]
    Kazuhiro Yokoi, Katsuya Nakano, Kento Fujita, Shinya Misaki, Naoya Iwamoto, Masashi Sugimoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki
    The Second International Conference on Electronics and Software Science 2016年11月 口頭発表(一般)
  • A Study on the Deciding an Action Based on the Future Probabilistic Distribution  [通常講演]
    Masashi SUGIMOTO, Kentarou KURASHIGE
    ICIRA2016 2016年08月 口頭発表(一般)
  • ロボット制御における状態行動対予測を用いた未来行動決定の検討  [通常講演]
    杉本 大志, 倉重 健太郎
    計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会 2015年11月 ポスター発表
  • 状態行動対予測を用いたロボット制御における最適な未来行動の決定  [通常講演]
    杉本 大志, 倉重 健太郎
    第33回日本ロボット学会学術講演会 2015年09月 口頭発表(一般)
  • The Proposal for Compensation to the Action of Motion Control based on the Prediction of State-action Pair  [通常講演]
    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    the International Conference on Electronics and Software Science 2015年07月 口頭発表(一般)
  • The Proposal for Real-time Sequential-decision for Optimal Action using Flexible-weight Coefficient based on the State-Action Pair  [通常講演]
    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashge
    2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015) 2015年05月 口頭発表(一般)
  • Real-time Sequentially Decision for Optimal Action using Prediction of the State-Action Pair  [通常講演]
    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    2014 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science 2014年11月 口頭発表(一般)
  • The Proposal for Deciding Effective Action using Prediction of Internal Robot State Based on Internal State and Action  [通常講演]
    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    2013 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science 2013年11月 口頭発表(一般)
  • The Proposal for Prediction of Internal Robot State Based on Internal State and Action  [通常講演]
    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige
    IWACIII2013 2013年10月 口頭発表(一般)
  • 内部状態と行動をベースとしたロボットの内部状態予測手法の提案  [通常講演]
    杉本 大志, 倉重 健太郎
    第31回日本ロボット学会学術講演会 2013年09月 口頭発表(一般)
  • オンラインサポートベクトル回帰におけるリアルタイム予測の検討  [通常講演]
    杉本 大志, 倉重 健太郎
    2011年度精密工学会北海道支部学術講演会 2011年09月 口頭発表(一般)
  • Scilab/Scicos による組込みシステムのモデルベース開発に関する研究  [通常講演]
    杉本 大志, 吉村 斎, 阿部 司, 大村 功
    第10回複雑系マイクロシンポジウム 2011年03月 口頭発表(一般)
  • Scilab/Scicosによる組込みシステムのモデルベース開発に関する研究  [通常講演]
    杉本 大志, 吉村 斎, 阿部 司, 大村 功
    2010年度精密工学会北海道支部学術講演会 2010年09月 口頭発表(一般)
  • Scilab/Scicosによる組込みシステムのモデルベース開発に関する研究 -自動コード生成機能の開発-  [通常講演]
    杉本 大志, 吉村 斎, 阿部 司, 大村 功
    日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 ’10 2010年06月 ポスター発表
  • Scilab/Scicosによる組み込みシステムのモデルベース開発に関する研究  [通常講演]
    杉本 大志, 吉村 斎, 阿部 司, 大村 功
    2010年度精密工学会春季大会 2010年03月 口頭発表(一般)
  • Scilab/Scicosによる組込みシステムのモデルベース開発に関する研究  [通常講演]
    杉本 大志, 吉村 斎, 阿部 司, 大村 功
    2009年度精密工学会北海道支部学術講演会 2009年09月 口頭発表(一般)

作品等

  • LPWA と機械学習を用いた 舶用自動衝突予防支援装置の実証実験
    杉本 大志, 都築 伸二  2020年06月 - 現在
  • 2020年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  竹井 颯吾, 杉本 大志, 都築 伸二  2020年04月 -2021年03月
  • 2020年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  河村 亘, 杉本 大志, 都築 伸二  2020年04月 -2021年03月
  • 2020年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  鬼武 太一, 杉本 大志, 都築 伸二  2020年04月 -2021年03月
  • 2020年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  岡野 宏佑, 杉本 大志, 都築 伸二  2020年04月 -2021年03月
  • 2020年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  渡邊 善仁, 杉本 大志, 都築 伸二  2020年04月 -2021年03月
  • DQNを用いた移動ロボットの動作制御
    2020年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  溝口 浩大, 杉本 大志, 都築 伸二  2020年04月 -2021年03月
  • 2020年度修士論文発表会 愛媛大学大学院 理工学研究科 博士前期課程 電気電子工学専攻 通信システム工学分野  松藤 はるか, 都築 伸二, 杉本 大志  2019年04月 -2021年03月
  • 2020年度修士論文発表会 愛媛大学大学院 理工学研究科 博士前期課程 電気電子工学専攻 通信システム工学分野  内田 龍之介, 都築 伸二, 杉本 大志  2019年04月 -2021年03月
  • 非協調型複数ロボット動作環境におけるRNN型状態行動対予測の提案
    2020年06月
  • 中山間地域を対象としたスマート農業技術を活用したロボット農機システムの開発
    2020年06月
  • こけたことを検知するシステム -こけし-
    矢野洸大, 平野雅嗣, 横山雄哉, 杉本大志, 都築伸二  2019年05月 -2020年05月
  • 2019年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  中東 祐太, 杉本 大志, 都築 伸二  2019年04月 -2020年03月
  • モデルベース開発によるScilab版倒立振子の安定化制御
    2019年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  枡見 健吾, 杉本 大志, 都築 伸二  2019年04月 -2020年03月
  • 2020年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  川上 虎徹, 杉本 大志, 都築 伸二  2019年04月 -2020年03月
  • 2019年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  沖西 海青, 杉本 大志, 都築 伸二  2019年04月 -2020年03月
  • 2019年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  大森 薫, 杉本 大志, 都築 伸二  2019年04月 -2020年03月
  • 2019年度 愛媛大学工学部電気電子工学科卒業論文発表会  松江 純平, 杉本 大志, 都築 伸二  2019年04月 -2020年03月
  • 高齢者向けアシスト・見守りシステムの開発
    スマート介護システム開発グループ  2018年11月 -2020年03月
  • 魚型水中ロボットにおける最適な最新方法の開発と防水性能の向上
    平成30年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  岡崎 眞旺, 杉本 大志  2018年04月 -2019年03月
  • カメレオンコードを用いた災害時支援システムの構築
    平成30年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  竹内 貫太, 杉本 大志  2018年04月 -2019年03月
  • 知覚情報のやり取りによる迷路探索の効率化 -二体の不完全知覚による挙動変化-
    平成30年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  西村 和馬, 杉本 大志  2018年04月 -2019年03月
  • 平成30年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  吉岡 大貴, 杉本 大志  2018年04月 -2019年03月
  • 平成30年度 香川高等専門学校専攻科 電子情報通信工学専攻 特別研究  猪木 康弘, 杉本 大志  2018年01月 -2019年03月
  • ICT技術を利用した除草ロボット運用管理システムの開発
    第4ブロックロボット研究会, 除草ロボット分科会  2017年12月 -2018年05月
  • 知識情報のやりとりによる迷路探索の効率化-不完全なセンサを搭載したモデルの挙動変化-
    平成29年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  矢代 浩也, 杉本 大志  2017年04月 -2018年03月
  • 極限状態下で活動する四足ロボットの開発
    平成29年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  宮﨑 翔, 杉本 大志  2017年04月 -2018年03月
  • 水中ロボットの試作に関する研究
    平成29年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  長岡 弘樹, 杉本 大志  2017年04月 -2018年03月
  • 倒立振子を題材とした制御系のモデルベース開発
    平成29年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  白川 智輝, 杉本 大志  2017年04月 -2018年03月
  • 汎用型障害物回避アルゴリズムの開発と実装
    平成29年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  岡本 昌也, 藤井 宏行, 杉本 大志  2017年04月 -2018年03月
  • 成績評価システムの試作と効果の考察
    平成29年度 香川高等専門学校専攻科 電子情報通信工学専攻 特別研究  山下 由理奈, 杉本 大志  2016年04月 -2018年03月
  • 学習支援システムを搭載した教材アプリケーションの開発
    平成29年度 香川高等専門学校専攻科 電子情報通信工学専攻 特別研究  西川 喬章, 藤井 宏行, 杉本 大志  2016年04月 -2018年03月
  • Arduinoを用いた自動温度測定装置の開発
    平成28年度 香川高等専門学校電子システム工学科 卒業研究  猪木 康弘, 杉本 大志  2016年04月 -2017年03月

MISC

  • ICT技術を活用した除草ロボット用プラットフォームの開発
    井上 浩行, 漆原 史朗, 細谷 和範, 加藤 学, 曽利 仁, 杉本 大志 国立高等専門学校機構 第4ブロック研究推進フォーラム 講演要旨集 (平成30年度 ブロック内研究会研究助成・ブロック内共同研究助成申請) 研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議) 5 -5 2017年12月
  • ICT技術を利用した除草ロボット運用管理システムの開発
    井上 浩行, 漆原 史朗, 細谷 和範, 加藤 学, 曽利 仁, 杉本 大志 国立高等専門学校機構 第4ブロック研究推進フォーラム 講演要旨集 (平成29年度ブロック内研究会研究助成・ブロック内共同研究助成中間発表) 研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議) 3 -4 2017年12月

受賞

  • 2020年10月 2020 International Conference on Big data, IoT, and Cloud Computing (ICBICC 2020) Excellent Oral Presentation Award
     An Experimental Study for Tracking Ability of Deep Q-Network under the Multi-Objective Behaviour using a Mobile Robot with LiDAR international_society 
    受賞者: 杉本 大志;内田 龍之介;都築 伸二;曽利 仁;井上 浩行;倉重 健太郎;漆原 史朗
  • 2019年11月 IEEE広島支部 第21回IEEE広島支部学生シンポジウム HISS優秀研究賞
     LoRaマルチホップネットワークとそのパケットロス特性の考察 
    受賞者: 稲田 隼輔;杉本 大志;都築 伸二;藤森 祥文;森脇 亮
  • 2016年11月 公益社団法人精密工学会中国四国支部 2016年度精密工学会中国四国支部山口地方学術講演会優秀講演賞
     周期的変化をもつ路面に於ける状態行動対予測による姿勢安定化についての検討 japan_society 
    受賞者: 杉本大志;倉重健太郎
  • 2016年10月 アイデア対決・全国高等専門学校ロボットコンテスト2016四国地区大会 技術賞・特別賞(マブチモーター)
     
    受賞者: 香川高専詫間キャンパスBチーム
  • 2009年09月 公益社団法人 精密工学会 北海道支部 JSPE75周年記念行事 2010年春季大会 派遣補助金
     
    受賞者: 杉本 大志

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業 基盤研究(C)
    研究期間 : 2020年04月 -2023年03月 
    代表者 : 曽利 仁, 井上 浩行, 杉本 大志
     
    農業現場からは,AI,ICT,ロボット技術などの発展著しい先端技術と農業技術を融合させたスマート農業の実現が求められている。化学農薬の使用量を低減し,人による手間と労力を必要とせず,経済的負担を軽減する新たな水田除草法である「自律型水田除草ロボット」の実用化に向け,AIにより構築した状況判断機能と走行制御法を搭載した水田除草ロボットの開発を目指す。 これまでに,簡易な操作で自律走行が可能な水田除草ロボットを目標とし車体開発を行ってきた。本研究では,水田除草ロボットが圃場の端まで到達すると折り返して隣接する稲列に進入して走行できる旋回技術をAIで実現し,水田除草ロボットの実用化の見通しを得る。
  • 公益財団法人I-O DATA財団:第4回助成事業
    研究期間 : 2021年04月 -2022年03月 
    代表者 : 杉本 大志, 都築 伸二
     
    日本周辺では,毎年 2,000 隻以上の船舶事故が発生し,うち 7 割以上を占める小型船の安全対策が喫緊の課題となっている.従来操船者は,AIS 又はARPA とレーダを用い他船の認識と操船を行っている.一方 AIS は 500t 以下の船舶に搭載義務は無い上,非搭載船の認識は難しい.ARPA は船の動きに対する追従性と精度が比較的低い.申請者らはこれまで,舶用 LoRa ビーコン並びに VHF アンテナとソフトウェア無線を用いた AIS 受信システムの開発,機械学習による航路予測手法を開発し,その有用性を確認した.本課題では,これらの成果を適用し,LoRa 及びソフトウェア AIS,深層学習を用いたスマート ARPA を実現する.
  • 愛媛大学:令和2年度工学部長(理工学研究科工学系長)裁量経費
    研究期間 : 2020年09月 -2021年02月
  • 愛媛大学:令和元年度愛媛大学研究活性化事業 スタートアップ支援
    研究期間 : 2019年08月 -2020年04月 
    代表者 : 杉本 大志
  • 第4ブロック研究推進ボード:令和元年度第4ブロック研究会旅費助成
    研究期間 : 2020年01月 -2020年03月 
    代表者 : 平野 雅嗣
     
    その後の進捗確認と今後の計画についての打ち合わせのため.また平野が代表を務めていた機構本部,研究ネットワーク形成支援事業「非侵襲生体モニタリング技術ネットワーク」メンバーとの連携模索のため.そして新たに,研究会メンバーが異動した愛媛大学とも連携を図るため。
  • 愛媛大学理工学研究科:令和元年度工学部長(理工学研究科工学系長)裁量経費 新居浜高専との連携研究促進経費
    研究期間 : 2019年07月 -2020年03月 
    代表者 : 杉本 大志
  • 総務省:戦略的情報通信研究開発推進事業(社会展開指向型研究開発)
    研究期間 : 2019年04月 -2020年03月 
    代表者 : 都築 伸二
     
    本研究開発では携帯通信が使えないエリアが点在する瀬戸内海を例にして、シームレスなIoT減災プラットフォームを構築する。小型船舶の衝突事故を防止するために、双方向通信が可能なLoRa private無線を用いることに本研究開発の特徴がある。このLoRa無線機を搭載した船舶局や防災行政無線用支柱局のサービス範囲をサービス毎に適応制御し、防災行政無線、見守り、要救護者探索等のIoTサービスを実装する。
  • 国立研究開発法人 科学技術振興機構:A-STEP機能検証フェーズ
    研究期間 : 2018年09月 -2019年08月 
    代表者 : 曽利 仁
     
    日本では若者が減少し,かつ高齢化により農業従事者が減少している。このため,自律型のロボットの開発が強く望まれている。申請者らはこれまで水田用除草ロボットの研究を行い,稲苗にダメージを与えずに,稲苗列間を除草しながら走行できるロボットを開発した。そして直線走行による除草効果は充分であることを確認した。しかし,稲苗列の終端で旋回して次の稲苗列に自律的に移行する機能は,人間にとっては容易であるが,ロボットには極めて難しく未だに解決されていない。そこで,最近著しい進歩を遂げている深層学習をロボットに適用し,人間と同様に周囲の状況を把握しながら次の目的場所まで移動できる完全に自律型の水田除草ロボットの実用化を目指す。(研究分担者) ・旋回機構の確立 ・カメラを用いた畔認識機構の確立
  • 第4ブロック研究推進ボード:第4ブロック高専教員間マッチングイベントグループ旅費助成
    研究期間 : 2019年01月 -2019年03月 
    代表者 : 平野 雅嗣
  • ICT技術を利用した除草ロボット運用管理システム
    第4ブロック研究推進ボード:第4ブロック研究推進ボード研究助成事業
    研究期間 : 2017年09月 -2018年03月 
    代表者 : 井上 浩行
  • 光学的手法を用いた地域ニーズ解決プロジェクト
    豊橋技術科学大学:平成29年度高専連携教育プロジェクト
    研究期間 : 2017年 -2018年 
    代表者 : 三崎 幸典
  • 研究推進プロジェクト(ステージ1)
    豊橋技術科学大学:平成29年度高専連携教育プロジェクト
    研究期間 : 2017年 -2018年 
    代表者 : 三崎 幸典

委員歴

  • 2021年01月 - 現在   2021 International Workshop on Power, Electrical and Mechanical Engineering (IWPEME2021)   Technical Program Committees
  • 2020年11月 - 現在   2021 International Conference on Big data, IoT, and Cloud Computing (ICBICC 2021)   Technical Committee
  • 2020年08月 - 現在   2020 13th International Conference on Intelligent Robotics and Applications   Reviewer
  • 2020年05月 - 現在   津山高専 農業ロボットコンソーシアム   構成員
  • 2020年05月 - 現在   知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌)   Reviewer
  • 2020年02月 - 現在   Springer Natural Computing   Reviewer
  • 2020年01月 - 現在   IGI Global International Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning (IJAIML)   Ad-hoc Reviewer
  • 2020年01月 - 現在   Science Publishing Group Automation, Control and Intelligent Systems (ACIS)   Reviewer
  • 2019年07月 - 現在   SDIWC   The International Journal of Digital Information and Wireless Communications (IJDIWC), Reviewer Committee
  • 2019年06月 - 現在   国立高専機構第4ブロック研究推進ボード   第4ブロックロボット研究会 スマート介護研究会
  • 2019年06月 - 現在   Science Publishing Group Mathematics and Computer Science   Peer Reviewers
  • 2019年06月 - 現在   国立高専機構第4ブロック研究推進ボード   第4ブロックロボット研究会 除草ロボット分科会
  • 2019年06月 - 現在   愛媛大学   学部共通PBLワーキンググループ
  • 2019年04月 - 現在   IGI Global International Journal of Distributed Artificial Intelligence (IJDAI)   Ad-hoc Reviewer
  • 2018年11月 - 現在   SDIWC   International Journal of New Computer Architectures and their Applications (IJNCAA), Reviewer Committee
  • 2016年11月 - 現在   The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan   Reviewer
  • 2021年03月 - 2021年03月   第20回複雑系マイクロシンポジウム   第3セッション座長
  • 2020年08月 - 2020年12月   SDIWC ICESS2020   Reviewer Committee
  • 2020年01月 - 2020年12月   2020 2nd International Conference on Computer, Communications and Mechatronics Engineering (CCME2020)   International Scientific Committees
  • 2020年10月 - 2020年10月   日本ロボット学会   日本ロボット学会誌 査読者
  • 2020年05月 - 2020年10月   2020 International Conference on Big data, IoT, and Cloud Computing (ICBICC 2020)   Editorial Board Member
  • 2020年05月 - 2020年10月   2020 International Conference on Big data, IoT, and Cloud Computing (ICBICC 2020)   Technical Committee
  • 2020年01月 - 2020年10月   International Conference and Exhibition on Robotics and Artificial Intelligence 2020   Review Committee
  • 2020年08月 - 2020年09月   IEEE SSCI 2020   Reviewer
  • 2018年09月 - 2020年09月   国立高専機構第4ブロック研究推進ボード   第4ブロックロボット研究会 スマート介護研究会
  • 2020年03月 - 2020年06月   2020 International Conference on Mechanics, Civil and Materials Engineering (MCME2020)   International Scientific Committee
  • 2020年05月 - 2020年05月   日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2020 in Kanazawa   ポスターセッション審査員
  • 2020年04月 - 2020年04月   IEEE IROS 2020   Reviewer
  • 2019年11月 - 2020年02月   SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration   Reviewer
  • 2019年10月 - 2019年11月   IEEE ICRA 2020   Reviewer (Tutorial submission)
  • 2019年08月 - 2019年08月   ICESS2019   Session Chair (Machine Learning)
  • 2019年05月 - 2019年07月   SDIWC ICESS2019   Reviewer Committee
  • 2018年04月 - 2019年03月   香川高等専門学校   電子システム工学科3年 正担任
  • 2017年04月 - 2019年03月   香川高等専門学校   学生相談室 相談室員
  • 2017年04月 - 2019年03月   香川高等専門学校   学生相談室委員会 委員
  • 2017年03月 - 2019年03月   香川高等専門学校情報基盤センター   室員 (実習用計算機保守管理, 電子システム工学科専用サーバ保守管理)
  • 2016年12月 - 2019年03月   国立高専機構第4ブロック研究推進ボード   第4ブロックロボット研究会 除草ロボット分科会
  • 2018年03月 - 2018年03月   IEEE IROS2018   Reviewer
  • 2016年11月 - 2016年11月   ICESS2016   Session Chair (Information Systems and Network Security, Medical Engineering / Automobile Engineering)

担当経験のある科目

  • 電気電子工学実験III愛媛大学工学部電気電子工学科
  • 制御工学II愛媛大学工学部電気電子工学科
  • 卒業論文愛媛大学工学部電気電子工学科
  • IoT演習愛媛大学工学部工学科電気電子工学コース
  • シニア・インターンシップ (受け入れ)新居浜工業高等専門学校専攻科電子工学専攻
  • キャリア概論香川高等専門学校電子システム工学科
  • 特別活動香川高等専門学校電子システム工学科
  • ディジタル回路Ⅱ香川高等専門学校電子システム工学科
  • 電子システムセミナー香川高等専門学校電子システム工学科
  • 専門演習香川高等専門学校電子システム工学科
  • 特別実験・演習Ⅱ香川高等専門学校専攻科電子情報通信工学専攻
  • 情報処理Ⅰ香川高等専門学校電子システム工学科
  • 基礎工学実験・実習香川高等専門学校電子システム工学科
  • 工学実験Ⅱ香川高等専門学校電子システム工学科
  • 制御工学Ⅱ香川高等専門学校電子システム工学科
  • システム工学香川高等専門学校情報工学科
  • 特別実験・演習Ⅰ香川高等専門学校専攻科電子情報通信工学専攻
  • 特別研究香川高等専門学校専攻科電子情報通信工学専攻
  • 卒業研究香川高等専門学校電子システム工学科
  • システム工学香川高等専門学校電子システム工学科
  • ディジタル回路Ⅰ香川高等専門学校電子システム工学科
  • 電子システムセミナ-Ⅱ香川高等専門学校電子システム工学科
  • シーケンス制御香川高等専門学校電子システム工学科
  • 電子システムセミナーⅠ香川高等専門学校電子システム工学科
  • 工学実験Ⅰ香川高等専門学校電子システム工学科
  • 創造実験・実習香川高等専門学校電子システム工学科
  • 情報工学演習D (Teaching Assistant)室蘭工業大学
  • コンピュータ知能学演習/情報システム学演習 (Teaching Assistant)室蘭工業大学
  • プログラミング演習 (Teaching Assistant)室蘭工業大学
  • 情報工学実験 (Teaching Assistant)苫小牧工業高等専門学校
  • 工学基礎実験 (Teaching Assistant)苫小牧工業高等専門学校

社会貢献活動

メディア報道

その他

  • 2018年11月 - 2018年11月  DL4US | Deep Learning for All of Us 
    アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラム修了
  • 2016年11月 - 2016年11月  Session chair of ICESS2016 
    Information Systems and Network Security, Medical Engineering / Automobile Engineering
  • 2015年09月 - 2015年09月  ユニバーサルマナー検定3級 
    高齢者や障碍者に対するサポート方法やコミュニケーションについて修得した者を認定する検定資格.
  • 2015年09月 - 2015年09月  赤十字救急法救急員 
    手当の基本, 人工呼吸や心臓マッサージの方法, AED(自動体外式除細動器)を用いた除細動などを習得. また日常生活における事故防止や止血の仕方, 包帯の使い方, 骨折などの場合の固定, 搬送, 災害時の心得などについての知識と技術を習得.
  • 2010年11月 - 2010年11月  経済産業省 情報処理技術者(基本情報技術者) 
    経済産業省 基本情報技術者試験合格

愛媛大学教員活動実績

教育活動(B)

担当授業科目(B01)

  • 2020, 後期, 学部, 制御工学II
  • 2020, 後期, 学部, 電気電子工学実験III
  • 2020, 前期, 学部, IoT演習
  • 2019, 後期, 学部, 制御工学II


Copyright © MEDIA FUSION Co.,Ltd. All rights reserved.