著者
上田 隆一
雑誌
情報処理
巻号頁・発行日
vol.55, no.12, pp.1320-1323, 2014-11-15

本稿では,2014年9月末に見つかったbashの脆弱性(CVE-2014-6271およびその修正の際に見つかったもの)について,脆弱性が起こる仕組み,影響が大きくなった理由,現状と今後の対応について,実際にあった攻撃の例を交えながら説明する.Shellshockと名付けられたこの脆弱性は,ある条件の下でWebサーバを通した攻撃の機会を与えること,実際にそのような攻撃が観測できること,bashがshの代用として用いられているサーバや機器で影響が大きくパッチを当てる以外の対策が困難であることを述べる.
著者
上田 隆一
出版者
千葉工業大学
雑誌
基盤研究(C)
巻号頁・発行日
2017-04-01

本研究はロボットで別々に扱われることが多い空間認識技術と学習技術を「記憶」をキーワードに統合し、新たなアルゴリズムを考案することを目的としている。平成29年度の計画では、ロボットが得たセンサ情報と実際に行った行動を記録した「記憶」に対して、記憶中の各部分と空間中の特徴を対応づける研究を行う予定を立てた。平成29年度、実際に得られた成果は1)「教示のためのエピソード上のパーティクルフィルタ(教示のためのPFoE)」の実装と実験による有効性の確認、2)教示のためのPFoEで使う「記憶」のグループ化(クラスタリング)機能の実装と有効性の確認であった。1)の「教示のためのPFoE」は当初計画になかったものであるが、これによって、ロボットが自身のタスクと空間に対する知識を同時に学習する際の学習効率を大幅に向上させることが可能となった。本手法によって、マイクロマウス型のロボットが、ゲームコントローラで教示されたいくつかの動きを再現することを確認している。2)については、1)で作成した「教示のためのPFoE」に、記憶をクラスタリングするアルゴリズムを追加することで、ロボットがタスク中に、自身がタスクのどの段階にいるのかを認識できるようにした。また、この認識結果を使って、ロボットがタスク中に必要な行動をショートカットする問題を緩和することに成功した。1)の成果を平成29年度9月に行われた日本ロボット学会学術講演会において公表した。また、IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2018)に採択され、平成30年度の5月に公表予定である。2)の成果は、平成30年度の日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会で公表予定である。
著者
上田 隆一 新井 民夫
出版者
日本ロボット学会
雑誌
日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)
巻号頁・発行日
vol.25, no.1, pp.103-112, 2007-01-15 (Released:2010-08-25)
参考文献数
25
被引用文献数
2 1

We propose the real-time Q-MDP value method for decision making of a robot under uncertain state recognition. When the computation result of a control problem is known on the assumption that recognition is certain, the original Q-MDP value method decides an appropriate action based on uncertain recognition. The method is not suitable for real-time decision making due to the complexity of probability calculation. In the real-time Q-MDP value method, a particle filter that is utilized for state estimation is directly used for the probability calculation. The proposed method can make it possible to execute the Q-MDP value method in real-time. The proposed method is applied to total behavior of a goalkeeper for robot soccer competition. Experiments and actual games have suggested that this method can decide actions effectively according as uncertain result of state estimation.
著者
上田 隆一
出版者
東京大学
雑誌
若手研究(B)
巻号頁・発行日
2007

本研究では,複数のカメラ・センサから得られる情報を統合する演算方法の設計と,その演算を実行するソフトウェアの実装を目的とした.存在しているカメラの互いの相対姿勢(6パラメータ×カメラの台数)をパーティクルフィルタで推定するアルゴリズムを実装した.これにより,複数台のカメラが協調して物体位置をロバストに計測することを可能とした.
著者
上田 隆一
出版者
東京大学
雑誌
若手研究(B)
巻号頁・発行日
2005

本研究課題は,最適制御問題を動的計画法で解いた解「状態行動地図」のメモリ容量を不可逆圧縮の代表的な手法であるベクトル量子化で圧縮するというものである.本年度は,申請者らの既発表のアルゴリズムの応用と評価を中心に研究を行い,成果を国内外の学会において発表し,今後雑誌論文として発表できる様々なデータを得た.本年度は,開発したアルゴリズムを大規模な問題へ適用し,評価を行った.その一つとして,ロボットサッカーでのマルチエージェント系となるタスク(パス)に本手法を適用した.状態行動地図の要素数は6億程度となったが,これを3.0GHz CPU,3.0GBのRAMを搭載した計算機で10日間計算することで,パスや互いに衝突を回避するなどの協調行動が見られる状態行動地図を得ることができた.また,この状態行動地図を同計算機で1日で圧縮することに成功し,結果的に実装するロボットのメモリ量(16MB)を下回る,8.2MBのベクトル量子化地図を得ることができた.また,シミュレーションではあるが,圧縮による地図でもロボットが協調して効率よく作業できることを示すことで,提案手法が,複雑なタスク用の地図を破綻させないで小さく圧縮できることを示せた.さらに,非常に非線形な制御問題であるアクロボットの振りあがりタスク,上記のロボットサッカーのタスク,人工知能の標準問題の一つである水たまりタスクにおいて,本手法と競合する手法との比較を行った.評価指標として,圧縮率と圧縮による性能劣化を計測した.結果,本手法で得られるベクトル量子化地図は,タスクの種類にかかわらず,他手法よりも安定して低消費メモリで性能劣化の小さい行動決定手法を記憶できることが示せた。
著者
上田 隆一 新井 民夫 浅沼 和範 梅田 和昇 大隅 久
出版者
The Robotics Society of Japan
雑誌
日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)
巻号頁・発行日
vol.23, no.4, pp.466-473, 2005-05-15 (Released:2010-08-25)
参考文献数
18
被引用文献数
4 5

Though Monte Carlo localization is a popular method for mobile robot localization, it requires a method for recovery of large estimation error in itself. In this paper, a recovery method, which is named an expansion resetting method, is newly proposed. The combination of the expansion resetting method and the sensor resetting method, which is a typical resetting method, is also proposed. We then compared our methods and others in a simulated RoboCup environment. Typical accidents for mobile robots were produced in the simulator during trials. We could verify that the expansion resetting method was effective for recovery from small irregular changes of a robot's pose, and that the combination method could deal with both large and small irregular changes.