学部・修士・博士学生の受け入れを積極的に行っています．
過去実績としては東大・名古屋大・豊橋技科大・東北大・名城大・立命館大の B4 ~ D3 まで受け入れています．
下部に過去の受け入れ学生の成果の一部を記載します．
学部生はSNS上などでの成果動画発表，修士・博士学生は国際会議などへの論文投稿を目標としています．
テーマは相談の上，学生が興味のある内容を基本として決めます．
大学の指導教員のご許可・ご理解が得られるのが最低条件になります．
基本的にはつくば中央に滞在できるのが望ましいです．
開始1ヶ月前には手続きが必要になりますので連絡は早めでお願いします．
産総研公式案内ページを参照してください．
下記条件を満たした上で産総研公式案内ページを参照してください．
不明点や問い合わせなどがあれば気軽に小出（k.koide@aist.go.jp）までご連絡ください．
RA採用手続きは2ヶ月程度かかります．
・修士 or 博士学生であること
・大学の指導教員の理解・許可が得られること
・一定期間以上つくば勤務できること (3~6ヶ月以上を目安に)
・期間内の国際会議・論文誌への投稿を目標とすること
静的・動的な物体を含んだ環境での頑健なRGB-D SLAMを提案した．画像から検出された物体のバウンディングボックスをもとに，物体の位置・姿勢・サイズを表すQual-Quadric表現を用いて物体状態を推定し，これをSLAMの状態空間に組み込むことで，動的物体の追跡と自己位置推定を同時に行う手法を提案した．
豊橋技科大 M2 島田豊藏
Tightly-Coupled Dynamic Object Tracking and RGB-D Inertial Odometry Estimation with Dual Quadrics, ICRA2026
極度の曖昧性によって状態分布が多峰性を示すような状況 (e.g., 誘拐状態や不明瞭なループクローズ) に頑健に対処するため， 変分推論から着想を得た勾配誘導パーティクル更新則とGPU並列処理を組み合わせたRBPF-SLAMを提案した． これにより，従来対処が困難であった森林環境でのループクローズや，エレベータ移動による誘拐状態に対処可能であることを示した．
筑波大 M2 中尾拓道
Range-based 6-DoF Monte Carlo SLAM with Gradient-guided Particle Filter on GPU, ICRA2025
LiDAR情報のみでは対処が困難な重度の点群の縮退・断絶に対処するため，車輪運動モデルを用いたSLAM手法を提案した． ファクタグラフ上でセンサ姿勢変数に加えて車輪運動モデルを表すニューラルネットワークを同時最適化することで， 環境や車体の変化に応じて適応的に対応可能な推定手法を実現した．
東北大 D3 大河原拓
Tightly-Coupled LiDAR-IMU-Leg Odometry with Online Learned Leg Kinematics Incorporating Foot Tactile Information, IEEE Robotics and Automation Letters, 2025 (in press)
Tightly-Coupled LiDAR-IMU-Wheel Odometry with an Online Neural Kinematic Model Learning via Factor Graph
Optimization, Robotics and Autonomous Systems, 2025
Tightly-Coupled LiDAR-IMU-Wheel Odometry with Online Calibration of a Kinematic Model for Skid-Steering
Robots, IEEE Access, 2024
点群地図に対して，画像をクエリとした大域姿勢推定を行う． 異なるモダリティに対処するため点群・画像それぞれで抽出されたセマンティクス (物体配置) 情報を基に，グラフ理論ベースアルゴリズムによって地図・クエリ間の対応付を行う．
豊橋技科大 D2 松崎成道
Matsuzaki et al., Single-Shot Global Localization via Graph-Theoretic Correspondence Matching, Advanced
Robotics, 2023
幾何特徴の弱い環境における点群オドメトリ性能を向上させるため，RandLA-Netによって抽出された各点特徴量をもとに Generalized ICP の共分散推定と対応付けを改善した手法を提案した．
名古屋大 D1 本田康平
Honda et al., Generalized LOAM: LiDAR Odometry Estimation with Trainable Local Geometric Features, IEEE
RA-L, 2022
人混在環境で行動するモビリティのためのセンサ依存性の低いLiDAR人物検出手法を提案した． 明示的に各点の局所幾何形状を推定しつつ，シミュレーションで生成した点群データを学習することで近距離における検出精度を向上させた．
東大 M2 清水崇博
Shimizu et al., Sensor-independent Pedestrian Detection for Personal Mobility Vehicles in Walking Space
Using
Dataset Generated by
Simulation, ICPR2021
第31回ロボティクスシンポジア学生奨励賞 (2026年3月)
GPUを利用したReservoir Stein Particle Filterによる点群6自由度モンテカルロSLAM
中尾巧道 (筑波大M2)
第31回ロボティクスシンポジア学生奨励賞 (2026年3月)
Dual Quadric表現を用いた動的物体追跡とRGB-D・IMU制約の密結合によるオドメトリ推定
島田豊藏 (豊橋技科大M2)
IEEE RAS Japan Joint Chapter Young Award @ ICRA2025 (2025年5月)
Range-based 6-DoF Monte Carlo SLAM with Gradient-guided Particle Filter on GPU
中尾巧道 (筑波大M2)
第30回ロボティクスシンポジア学生奨励賞 (2025年3月)
オンライン学習されたニューラル運動モデルとLiDAR・IMU制約の密結合によるオドメトリ推定
大河原拓 (東北大D3)
第29回ロボティクスシンポジア学生奨励賞 (2024年3月)
分枝限定法を利用したスキャンマッチングによる三次元大域自己位置推定
青木洸樹 (名城大M2)
第26回ロボティクスシンポジア学生奨励賞 (2021年3月)
パーソナルモビリティのためのLIDARの反射強度特性に依存しない歩行者認識手法の提案
清水崇博 (東大M2)
SI2020 優秀講演賞 (2020年12月)
周辺歩行者への影響を抑制した自律移動体の経路計画手法の提案
清水崇博 (東大M2)
LiDAR自己位置推定をベースに，実空間で見ることができないがLiDARデータにのみ映るゴーストを探索するARゲームを開発した．
豊橋技科大 B4 田端玲穏 (2025年2月)
四脚ロボットに搭載したカメラ・LiDARを用いて人のジェスチャ認識を行い，指示された場所に移動する経路計画・制御(MPC)を行った．
豊橋技科大 B4 島田豊藏・西澤英志 (2024年2月)
メガネ型視線計測デバイスから得られる注視点および一人称画像をもとに，デバイス装着者のその後の行動の予測を CNN を用いて行った．
豊橋技科大 B4 松原優太 (2023年2月)
LiDAR-IMU SLAM の性能デモンストレーションのため，ボール状筐体に LiDAR・バッテリ・コンピュータを搭載し，蹴飛ばしながら地図生成を行うシステムを試作した．
豊橋技科大 B4 天野健太 (2023年2月)
四脚ロボットでの人物追従のため，全周カメラを使った人物検出・追跡，および転ばず歩行するための速度制限などに取り組んだ．
豊橋技科大 B4 岩澤笙・高澤楽 (2022年2月)
その他，複数プロジェクト進行中！！
小出健司@AIST (k.koide [at] aist.go.jp)
