ロボットの自律移動の研究

1.Droneを自律飛行させる

当社では、「ロボットを自律的に移動させるには？」というテーマで研究を行っています。
移動ロボットにAR.Droneを、環境情報を取得する機器としてRaspberry Piを（Raspberry Piとカメラ、超音波センサ、磁方位を接続しています）、および自律移動プログラムを実行し、ロボットへ指示を出す制御端末を用いて検証を進めています。

2.研究のコンセプト

なお、研究するにあたり、以下のコンセプトを設定しています。

• 現在のオープンソースでロボットを開発する可能性を探る
• 最低限のリソースで素早く開発・検証する

3.チャレンジ

Droneの自律飛行研究における具体的な検証項目は、以下の３つです。

• ロボットの自己位置推定
  　ロボットの自己位置推定は、ロボットの自律制御を行う上で切っても切れない問題です。本研究ではiBeaconの情報を基に自己位置推定を行います。
• 目標物認識と認識した目標物への移動制御
  　スタートからゴールまでの間にいくつか道標となるものを設置し、その目標物に向かって移動させ、ゴールに辿り着けるか検証します。
• 障害物の検知とその回避
  　ロボットと目標物の経路上に障害物を設置し、障害物の検知精度、検知した場合に想定通りに回避し、目標物まで問題なく移動できるか検証します。

顔認証の研究

1.顔認証とは？

人間の体の特徴を利用するバイオメトリクス認証の一種で、顔認識技術を用いて個人を認証するシステムのことをいいます。人の顔は髪型や表情、成長、老化、整形、病気、怪我によって変化するため、これらに影響を受けず認証できなければならないという難しさがあります。

顔認証のステップは大きく以下の３つからなります。

• 顔検知・・・画像から人の顔部分を認識する
• 顔認識・・・与えられた顔モデルの人を推定する
• 顔認証・・・環境変化・なりすましなどに対しても頑強であり、顔認識よりも数段高いレベルの精度で個人を特定する

2.顔認証の精度

顔認証の精度は、上述のとおり顔を検出しその顔が誰であるか特定する処理ですから、基本的に

の2つの精度に大きく影響を受けます。

顔検出率はカメラの設置場所や光源の位置といった実際の使用環境に大きく左右され、検出条件とトレードオフの関係にあります。

また、顔認識率はモデル作成時のデータと認識時のデータの乖離が少ないほど高くなり、一人に対して様々な表情や向きのデータを用いてモデルを作成すると表情や向きの変化に強くなります。これらはこれは他人受入率と本人否定率のトレードオフ・モデルデータの量と処理時間のトレードオフの関係にあります。

3.研究テーマ

顔認証はすでに実用化もされつつある技術ですが、多くのひとを認証するということにおいてはまだまだ難しさがあります。そのため、当社では以下の2点を主に研究しています。

• 照明や表情に対して耐性のある認証技術の開発・検証
• 深度情報（Kinect）を利用することによる認証精度向上の検討

社外活動等

1.加入学会

• 人工知能学会（JSAI）
• 言語処理学会（NLP）
• 経営情報学会（JASMIN）
• 情報処理学会（IPSJ）

2.学会発表

• Title:『IT資産価値評価に対する視点と可能性』
• 経営情報学会2014年度秋季全国研究発表大会（2014年）, 河田哲｜（社外） *向正道、竹政昭利、石井昭紀、加藤敦、松島桂樹
• Title:『IT資産の価値評価に関するフレームワークの構築』
• 経営情報学会2013年度秋季全国研究発表大会（2013年）, 河田哲｜（社外） *向正道、竹政昭利、川崎亮二、横田明紀、松島桂樹
• Title:『IT投資マネジメントの変革』
• 日本情報経営学会 第62回全国大会（2011年）, 河田哲｜（社外） *松島桂樹、栗山敏、土屋哲雄

* first author

3.書籍

• Title:『IT投資マネジメントの変革』
• 白桃書房 （2013年）, 河田哲｜（社外） *松島桂樹(編著)、他