2024年9月の第42回日本ロボット学会学術講演会において、データ工学ロボティクス研究専門委員会と人工知能学会を母体とする確率ロボティクスの関係者の共催でOSを開催いたしました。合計で3セッションを開催し、120名を超える多くの聴講者に参加していただきました。この場をお借りして御礼申し上げます。
第42回日本ロボット学会学術講演会プログラム詳細
https://ac.rsj-web.org/2024/material/RSJ2024_program_detail_0901.pdf
日程：3/29 14:00-16:15
オンサイト：２０名程度
場所：東北大学青葉山キャンパス レアメタル棟 ２階会議室
下記URLのJ02の建物
https://www.eng.tohoku.ac.jp/map/?menu=campus&area=j&build=02
オンライン：下記のURLからWebinarの参加登録をお願いします。
https://us06web.zoom.us/webinar/register/WN_r1apQc2wQ4-V4r1q9rkvxg
参加費：無料
14:00-15:00
講演者：
櫻田健 産業技術総合研究所 主任研究員
https://kensakurada.github.io/index_ja.html
講演タイトル：
Spatial AI実現のための画像を用いた空間認識
講演概要：
自動運転やドローン、サービスロボット、スマートフォンなど、カメラを搭載した移動体の発展と普及により３次元マップの重要性が以前よりも大幅に増している。同時に、広域のデータを比較的容易に収集できるようになり、単に３次元マップを構築するに留まらず、実世界でどのような変化等の事象が起きているか解析する研究も盛んに行われている。さらに、画像を解析するにあたりシーンプライバシーの問題にも注目が集まっている。本講演では、Visual SLAM、変化検出、シーンプライバシー保護を中心に、空間モデリング技術の最新動向について解説する。
15:15-16:15
講演者：
栗田修平 理研AIP 特別研究員
https://shuheikurita.github.io
講演タイトル：
実世界を認識して動作するための言語理解技術
講演概要：
言語指示に従って動作するロボットなどを実現するには、実世界の情報に沿った形で言語を理解する技術が必要となる。本講演では、テキストの内容を実世界の対象と対応付けるグラウンディング技術について、その花形である参照表現理解(referring expression comprehension) などを中心にまず解説し、講演者の最近の研究内容である動画データセット上で言語指示された物体を追跡する研究などを紹介する。また、言語指示に従って写実的な三次元環境でナビゲーションを行う研究や、ロボットを言語指示に従って動作させる最新の研究動向についても紹介する。
講師：Thomas Westfechtel（東京大学）
HP：https://scholar.google.com/citations?user=YCZiKc8AAAAJ&hl=en
タイトル：
Generating high-level knowledge enriched maps through observing the environment and its usage over time.
概要：
One of the bottlenecks for autonomous robots is the overly complex structure of human-made environments. The robot has to perceive and understand its environment to a high degree. In order for the robot to react to and interact with the environment, high-level knowledge of the environment is required. To alleviate this problem semantically enhanced maps are often employed (i.e. for self-driving vehicles these maps include driving lanes, traffic signs, and lights, …). While such kind of high-level knowledge-enriched maps proves to be very effective, the generation of these maps is tedious. In the lecture, we exploit that the environments are in active use. By observing their usage over time we extract high-level knowledge and enrich environmental maps with it in order to generate a better understanding of the environment for the robot.
スケジュール：8/5（金）16 :00-17:00 公開講演
オンライン会議形式：Webinarを予定
参加人数：100名程度（先着順）
申込み〆切：8/4（木）正午
参加登録URL：受付を終了いたしました。
備考：参加登録後、8/5の午前を目処にオンライン会議のURLを送付いたします。
講師：赤井直紀（名古屋大学）
HP：https://sites.google.com/view/naokiakaigoo/home
タイトル：
信頼可能な自己位置推定実現のための確率的アプローチ
概要：
自己位置推定は自動走行の根幹技術となっており，信頼可能な位置推定の実現は，信頼可能な自動走行実現に繋がる．信頼可能な位置推定実現のためには，（１）環境変化に頑健な推定が行えること，（２）推定失敗を即座に検知できること，（３）推定失敗から即座に復帰できることの実現が不可欠である．本講演では，これらの機能を同時に実現する確率的アプローチを述べる．この確率モデルは，（１）既知・未知障害物の同時推定，（２）自己位置推定結果の信頼度推定，（３）位置追跡と大域的自己位置推定のシームレスな融合を達成し，これらにより上記の機能を達成する．本講演では，自己位置推定モデルの基礎から，提案モデルの概要までを述べる．
スケジュール：8/4（木）16 :00-17:00 公開講演
オンライン会議形式：Webinarを予定
参加人数：100名程度（先着順）
申込み〆切：8/3（水）正午
参加登録URL：終了いたしました。
備考：参加登録後、8/4の午前を目処にオンライン会議のURLを送付いたします。
第40回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2022)において、オーガナイズドセッション（OS)を開催いたします。
第40回日本ロボット学会学術講演会
https://ac.rsj-web.org/2022/
OS：確率ロボティクスとデータ工学ロボティクス～認識・行動学習・記号創発～
オーガナイザー
- 赤井 直紀(名古屋大学)
- 岡田 佳都(東北大学)
- 谷口 彰(立命館大学)
- 村田 真悟(慶應義塾大学)
講演の申込み〆切が2022 6/15正午に迫っております。
関係する講演の参加登録と、対面での議論ができればと思います
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第12回 未来科学オープンセミナー
日時：2022年 3月23日(水) 15:30-17:00
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講演者：大野和則 東北大学NICHe・教授
講演タイトル：
進化するロボット・AI技術が切り拓く未来社会とは
-災害対応ロボット、自動運転、サイバー救助犬、ロボット知能の行方-
講演の内容
持続可能な産業や社会基盤の構築に、ロボット・AI技術は欠くことのできない存在になり、労働人口の減少や高齢化が進む日本国内においては、その有用性・将来性への期待が一層高まっております。本講演では、進化するロボット・AI技術を利用した、災害対応ロボット、インフラ構築現場の自動運転、サイバー救助犬について紹介します。また、それらの自動化に欠かせない基本的な要素技術の紹介と、それらロボット・AI技術を応用した事例を紹介します。さらに、自動化とともにロボットが集めるセンサ情報が、人やロボットの意思決定に利用出来る重要な新たなロボットの知識の創成に 繋がることを紹介します。
参加費：無料
参加登録： 参加登録を終了いたしました。
主催・協賛：
東北大学 未来科学技術共同研究センター(NICHe)
日本工学アカデミー東北支部・北海道支部
日本ロボット学会データ工学ロボティクス研究専門委員会
NEDO講座:中小建設業ROS活用人材育成講座
プログラム：
15:15 webサイトオープン
15:30 配信開始、イベント趣旨、注意事項説明
15:35 講演 教授 大野 和則(講演の合間と終了後に質疑応答)
17:00 終了
本件に関する問い合わせ先
東北大学未来科学技術共同研究センター
未来科学オープンセミナー 事務局 宛
mirai@niche.tohoku.ac.jp
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日本ロボット学会 データ工学ロボティクス研究専門委員会主催
11/25（木） 公開講演会の案内
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講師：橋本敦史（オムロンサイニックエックス）
HP：https://atsushihashimoto.github.io/cv/
タイトル：
自然言語に応じて多様な作業を行うロボット実現に向けたクロスモーダル機械学習の取り組み
概要：
専門知識のない人でも臨機応変に作業を依頼できるロボットの実現は近未来の労働生産性を大きく向上させる可能性を秘めている．このための方策の一つとして人間同士で作業を依頼するときと同じ自然言語によってロボットを制御することが考えられる．しかし，現在の自然言語によるロボット制御の演算モデルは特定の作業に特化しており，多様な動作を組合せて実現される複雑な課題はモデル化できていない．これに対して，ヒューマンインターフェース分野でよく知られている行為の７段階モデルは人間がどのように課題を解決しているのかをよく説明できる．本講演では，近年深層学習によって急速に発展するクロスモーダル処理技術と行為の7段階モデルの組合せに基づいた自然言語起点のロボット動作生成演算モデルの構想と，これまでの取り組みにより実現した視覚言語統合による作業指示理解技術について紹介する．
スケジュール：11/25（木） 16:00-17:00 公開講演
オンライン会議形式：Webinarを予定
参加人数：100名程度（先着順）
申込み〆切：11/19（金）
備考：参加登録後、11/22頃を目処にオンライン会議のURLを送付いたします。
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配信元・問い合わせ先
松原崇充 奈良先端科学技術大学院大学
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日本ロボット学会 データ工学ロボティクス研究専門委員会主催
10/15（金） 公開講演会の案内
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講師：赤井直紀（名古屋大学）
HP：https://sites.google.com/view/naokiakaigoo/home
タイトル：
信頼出来る位置推定を目指したモデルと学習の融合および位相的データ解析の応用
概要：
自己位置推定とは，与えれられた地図上で相対位置を求める問題であり，モデルベースの方法で解かれることが 主流であったが，近年の深層学習の発展に伴い，学習ベースの方法で解かれる例も増えている．しかし，モデル ・学習ベースの方法には互いに得手・不得手があり，学習ベースの方法が，モデルベースの方法を性能面で単純 に上回ることはない．本講演では，深層学習を「活用する」という動機の基に，自己位置推定の性能向上を実現するそれぞれの融合法について述べる．また，近年注目されている位相的データ解析の応用についても触れる．
スケジュール：10/15（金） 16:00-17:00 公開講演
オンライン会議形式：Webinarを予定
参加人数：100名程度（先着順）
申込み〆切：10/10（日曜日）
参加登録URL：申込みを終了いたしました。多数の申込みありがとうございます。
備考：参加登録後、10/11頃を目処にオンライン会議のURLを送付いたします。
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第35回日本ロボット学会学術講演会においてオーガナイズドセッションを企画いたします。
セッション名「確率ロボティクスとデータ工学ロボティクス」
セッション概要：
本セッションでは，実世界理解やヒューマンロボットインタラクションにおける，統計的機械学習の基盤技術および実世界データの利活用について議論します．センサデータの収集・管理から，画像・点群・音声処理や運動計画・行動学習などの要素技術，記号創発やデータ工学ロボティクスへの展開にいたるまで幅広い分野の研究発表を募集いたします．
トピック例：確率モデル，マルチモーダル学習，ビッグデータ，Deep Learning，自己位置同定，地図生成，SLAM，強化学習，運動制御，行動学習，動作認識，シンボルグラウンディング，データ圧縮，センサ統合，特徴抽出，モデル化，シーン認識，Structure from Motion, 確率的推論，クラウドロボティクス，サイバーフィジカルシステム，物体認識，記号創発ロボティクス，語意学習，言語獲得，模倣学習，分節化，記号化，ロボット対話，自然言語処理，マルチモーダルインタラクション，サービスロボット，ベンチマークテスト
○日程：
2017年9月11日(月) ～ 14日(木)
○会場：
東洋大学 川越キャンパス（埼玉県川越市）
○キーノート講演
樋口知之先生（統計数理研究所）
「粒子フィルタと深層学習が拓くエミュレーション技術」
山川宏先生（ドワンゴ／全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）
「段階的な知識獲得に向けて：汎用人工知能の本質を考察する」
Raksincharoensak Pongsathorn 先生（東京農工大学）
「自律運転知能～熟練ドライバの行動データから学ぶ自動運転システムの設計～」
第35回日本ロボット学会学術講演会ページ
http://rsj2017.rsj-web.org/
7/7/2017
第34回日本ロボット学会学術講演会においてオーガナイズドセッションを企画いたします。
セッション名「確率ロボティクスとデータ工学ロボティクス」
セッション概要：
本セッションでは，実世界理解やヒューマンロボットインタラクションにおける，統計的機械学習の基盤技術および実世界データの利活用について議論します．センサデータの収集・管理から，画像・点群・音声処理や運動計画・行動学習などの要素技術，記号創発やデータ工学ロボティクスへの展開にいたるまで幅広い分野の研究発表を募集いたします．
トピック例：確率モデル，マルチモーダル学習，ビッグデータ，Deep Learning，自己位置同定，地図生成，SLAM，強化学習，運動制御，行動学習，動作認識，シンボルグラウンディング，データ圧縮，センサ統合，特徴抽出，モデル化，シーン認識，Structure from Motion, 確率的推論，クラウドロボティクス，サイバーフィジカルシステム，物体認識，記号創発ロボティクス，語意学習，言語獲得，模倣学習，分節化，記号化，ロボット対話，自然言語処理，マルチモーダルインタラクション，サービスロボット，ベンチマークテスト
○会場：
山形大学 小白川キャンパス 第Z室（222教室）
http://rsj2016.rsj-web.org/data/RSJ2016_pg_glance_rev1.pdf
○キーノート講演
9月8日 10時〜10時30分
松下康之先生（大阪大学）
「３次元復元とスパース表現」
9月8日 13時〜13時30分
持橋大地先生（統計数理研究所）
「ロボティクスと自然言語における統計的分節化」
9月9日 10時〜10時30分
浅田稔先生（大阪大学）
「構成論的発達科学～神経ダイナミクスから記号創発にむけて～」
第34回日本ロボット学会学術講演会ページ
http://rsj2016.rsj-web.org/m_program.html/
5/9/2016