| 研究課題/領域番号 |
23K16974
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
中嶋 一斗 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (20908420)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 深層生成モデル / LiDAR / Sim2Real |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自律移動ロボットの正確な環境認識を実現するために，3D LiDAR センサから得られる点群データに基づく機械学習モデルが注目されているが，モデル学習に必要な大規模点群データのアノテーションコストは非常に高い．解決策の一つとして，シミュレータから自動的に合成したラベル付き点群を活用するアプローチがあるが，計測特性の再現度が低く，実環境への汎化性能が低下する問題がある．本研究では，3D LiDAR センサの計測特性を自動的にプロファイリングする深層生成モデルを開発し，合成データの写実性向上に応用する．
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