著者

岸波 華彦 糸山 克寿 西田 健次 中臺 一博

出版者

一般社団法人 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.39, no.3, pp.271-274, 2021 (Released:2021-04-28)

参考文献数

11

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In recent years, many kinds of sensors have been studied to recognize the environment, and they are used for AR and VR applications and for SLAM. Although ultrasonic signals with high directivity and high resolution are often used, there are problems such as ultrasonic exposure and grating noise at the rising edge. In this paper, we propose a new active sensing method based on audible sounds that is robust to environmental noise by combining weighting likelihood functions and standing waves. Compared to ultrasonic signals, audible sound tends to spread out, which leads to misalignment of distance estimates and loss of map consistency over time. Therefore, we derive the effective azimuth angle based on the directional characteristics of the speaker and calculate the likelihood of the presence or absence of obstacles using the observation model. In addition, we introduce occupancy grid mapping to produce a map that best explains the estimated distances. We performed real-world two-dimensional environment recognition experiments using the proposed method to detect and map surrounding obstacles, and showed the effectiveness of the method.

著者

西田 健次 田中 敏雄 新田 徹

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告計算機アーキテクチャ(ARC) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.1997, no.76, pp.161-166, 1997-08-20

参考文献数

4

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人間の記憶は、次々と新しい事例を記憶し、それを失うことなく類似の事例をまとめて概念化していくことができる。そして、頻繁に利用される記憶は想起しやすくなるなどの優れた機能を持っている。また、人間の記憶には、嬉しかった事悲しかった事など、何らかの感情を伴った事例は記憶されやすいという特徴がある。本稿では、感情の記憶における働きに着目し、感情を記憶に対する制御信号と捉えた感情記憶システムを提案する。感情記憶システムでは、感情の活性化により記憶事例の獲得や記憶の概念化が実現でき、学習により頻繁にアクセスされる記憶は想起しやすくなるなど、人間の記憶機能をうまく再現できる。In this paper we propose a memory system which employs emotion as a control signal for memory. This Emotional Memory system can learn concepts without losing memory instances, and frequently accessed memories become easily associated.

著者

岸波 華彦 糸山 克寿 西田 健次 中臺 一博

出版者

一般社団法人 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.40, no.4, pp.351-354, 2022 (Released:2022-05-20)

参考文献数

12

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This paper addresses reconstruction of visual scenes based on echolocation, aiming to develop auditory scene understanding for robots and systems. Although scene understanding technology with a camera and a LIDAR has been studied well, it is prone to changes in lighting conditions and has difficulty in detecting invisible materials. Ultrasonic sensors are widely used, but their use is limited to distance estimation. There is an unavoidable risk of ultrasonic exposure since most ultrasonic power exists in inaudible frequency ranges. To solve these problems, we propose a framework for echolocation-based scene reconstruction (ELSR). ELSR can reconstruct a visual scene using the transmitted/received audible sound, and it exploits a Generative Adversarial Network (GAN) to learn translation from input sound to a visual scene. As GAN is originally designed for image input, we carefully considered the difference between image and sound input and propose introducing cross-correlation and trigonometric function-based features to input audio features. The proposed framework is implemented based on pix2pix, a kind of conditional GAN, and a dataset for ELSR consisting of 10,800 pairs of input sound and depth images recorded at 28 indoor locations was newly created. Experimental results using the dataset showed the effectiveness of the proposed framework ELSR and audio features.

著者

山田 泰基 Daniel Gabriel 糸山 克寿 西田 健次 中臺 一博

雑誌

第81回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, no.1, pp.115-116, 2019-02-28

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本研究では, 複数の移動機体に搭載された複数マイクロホンアレイによる移動音源の 3 次元軌跡推定手法について検討する. 単独のマイクロホンアレイでは音源方向のみ推定可能で,音源位置の推定は困難である.複数マイクロホンアレイを用いることで三角測量に基づく音源位置の推定が可能になり,さらに複数の移動機体を用いることでロバストな移動音源軌跡が可能になると期待される.各マイクロホンアレイから得られた音源方向より音源位置の候補点を算出し,各候補点に重みをつけながらUnscented Kalman Filterを適用することで移動音源軌跡を推定する.数値シミュレーションによる検証では,提案手法の推定誤差は0.1[m]以下であることが確認された.

著者

西田 健次 栗田 多喜夫

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.38, pp.333-342, 2005-05-13

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カーネル学習法は、非線形識別関数を効率よく構成する手法であり、カーネルトリックとも呼ばれている。サポートベクターマシンは、現在知られている多くのパターン認識手法の中でも認識性能の優れた手法であると考えられているが、カーネルトリックによって非線形識別関数を構成できるようになったことが、その性能向上に大きく貢献している。カーネル学習法とサポートベクターマシンに代表される線形識別手法を組み合わせることにより高性能な識別器を構成する事が可能になったが、未学習データに対する認識性能(汎化性能)を更に向上するためには変数選択などの手法が重要な役割を果たす。本稿では、サポートベクターマシンを中心にカーネル学習法について概説し、汎化性能向上のための変数選択手法などを紹介する。さらに、画像認識への応用例も紹介する。Kernel method, which is also called Kernel Trick, is known to be one of the best scheme to extend linear classfier systems to nonlinear classifier systems. Support vector machine (SVM) is recognized as one of the best models for two class classification among the many methods, since its performace is drastically improved by kernel trick. Although we can build a high performance classifier system with combination of kernel method and linear classification method such as SVM, feature selection is still important to obtain high performance for unlearned data. This paper reviews kernel methods centering on the SVM and introduces some feature selection methods. Some examples of applications for image understanding are also introduced.

著者

戸田 賢二 西田 健次 高橋 栄一 Nick Michell 山口 喜教

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.36, no.7, pp.1619-1629, 1995-07-15

被引用文献数

13

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実時間並列計算機用相互結合網の構成要素として用いるルータチップの設計およびその性能について報告する。本ルータはパケット交換型で4入力4出力であり、多段網における優先度逆転現象の発生を抑える方式として我々の提案した「優先度先送り方式」を採用している。優先度は32ビット、入力ポートごとに8パケットの優先度キューを持ち、データ転送レートはポート当たり190メガバイト/秒、パイプラインは25ナノ秒ピッチの2段構成である。この性能は優先度制御を行わない通常の方式のルータと比較し遜色のないものである。