技術研修・RA受け入れ

小出健司@AIST
概要

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．

目標

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．
研究テーマは相談の上，学生が興味のある内容を基本として決めます．持ち込みテーマも可です．

待遇

実習時間 : 9:00 - 17:45
滞在費　 : 要相談 (基本的には交通費・宿泊費支給，食費のみ自己負担)
給与　　 : 条件を満たせば産総研RAとしての雇用が可能

応募条件 (技術研修生)

応募に特に制限などはありませんが，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が，リモートでの受け入れも相談可です．
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．
学部生でも大学院生でも可です．

応募条件 (リサーチアシスタント)

下記条件を満たした上で簡単な面談をします．
RAの場合は手続きに時間がかかるため，開始希望の2ヶ月前には連絡をお願いします．
・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

参考資料


過去の学生プロジェクト (修士・博士学生)

ニューラル車輪運動モデルのオンライン学習による頑強な三次元LiDAR SLAM

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．

実施学生

東北大 D3 大河原拓

関連論文

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

分枝限定法による大域点群自己位置推定

三次元地図上でのスキャン点群の大域姿勢推定を行う．効率的かつ大域解保証のある姿勢解探索のため，階層的地図表現と分枝限定法を組み合わせた分枝限定法をを用いる．回転成分分枝やGPU並列化を導入することで高速かつ高精度な大域姿勢推定を実現した．

実施学生

名城大学 M2 青木洸樹

関連論文

3D-BBS: Global Localization for 3D Point Cloud Scan Matching Using Branch-And-Bound Algorithm, ICRA2024

グラフ理論に基づくセマンティクス対応付による大域姿勢推定

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．

実施学生

豊橋技科大 D2 松崎成道

関連論文

Matsuzaki et al., Single-Shot Global Localization via Graph-Theoretic Correspondence Matching, Advanced Robotics, 2023

ニューラルネットワークによる特徴量抽出と古典的最適化の統合

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．

実施学生

名古屋大 D1 本田康平

関連論文

Honda et al., Generalized LOAM: LiDAR Odometry Estimation with Trainable Local Geometric Features, IEEE RA-L, 2022

人混在環境でのLiDAR人物検出

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．

実施学生

東大 M2 清水崇博

関連論文

Shimizu et al., Sensor-independent Pedestrian Detection for Personal Mobility Vehicles in Walking Space Using Dataset Generated by Simulation, ICPR2021

受賞等

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)



過去の学生プロジェクト (学部生)

四脚ロボットによる人インタラクションと経路計画・制御

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．

実施学生

豊橋技科大 B4 島田豊蔵・西澤英志 (2024年2月)

視線特徴を用いた一人称行動予測

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．

実施学生

豊橋技科大 B4 松原優太 (2023年2月)

Football SLAM

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．

実施学生

豊橋技科大 B4 天野健太 (2023年2月)

四脚ロボットによる人物追従

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．

実施学生

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！！

連絡先

小出健司@AIST (k.koide [at] aist.go.jp)