ロボットセンサフュージョンの基礎と分析手法～センサ情報の高効率な統合処理～(設計技術シリーズ) [単行本]

ロボットセンサフュージョンの基礎と分析手法～センサ情報の高効率な統合処理～(設計技術シリーズ) の 商品概要

• 目次

  第1章 センサフュージョンの基盤
  1-1 センサ研究開発の状況
  1-2 センサフュージョンの位置付け
  1-3 センサフュージョンの分類
  1-4 センサフュージョンの分類に基づく具体例
  1-5 ヒトの感覚情報統合メカニズム
  
  第2章 基礎的なセンサの種類と原理
  2-1 光センサ,イメージセンサ,赤外線・紫外線センサ
  2-3 圧力・歪・振動センサ
  2-4 温度・湿度センサ
  2-5 イオンセンサ・バイオセンサ
  2-6 ガスセンサ(Gas Sensor)
  2-7 磁気センサ(Magnetic Sensor)
  2-8 位置・速度・加速度センサ
  
  第3章 知能化システムに利用されるセンサ
  3-1 知能ロボットのセンサ
  3-2 マルチコプターのセンサ
  3-3 クルマのセンサ
  
  第4章 センサフュージョンにおける情報処理手法
  4-1 前処理
  4-2 センサデータ相互の関係解析
  4-3 統計的推論
  4-4 時系列信号のフィルタリング
  4-5 幾何学的データ統合
  4-6 不確実な情報の統合
  4-7 機械学習
  
  第5章 ロボットの機能とセンサフュージョン
  5-1 ロボットの歴史
  5-2 自律作業ロボットの機能とセンサフュージョン
  5-3 自律移動ロボットの機能とセンサフュージョン
  5-5 研究事例
  
  第6章 ロボットセンサフュージョンの今後と夢
  6-1 センサの高度化による五感ロボットの研究開発
  6-2 ノンバーバル情報の統合解析による高度コミュニケーションロボットの研究開発
  6-3 深層学習によるアテンション機能を有するロボットの研究開発
  6-4 連合型の異種センサフュージョンシステムによる人工意識を有するロボットの研究開発

• 出版社からのコメント

  「アンドロイドに人間の五感を持たせる」ことを目指す技術書です。センサフュージョンの基礎から実例まで幅広く解説されています。

• 内容紹介

  知能ロボットの発展は目覚ましく、従来の産業用ロボットの適用領域であった生産・組立・塗装などの工場現場のみならず、交通、輸送・配達、医療・福祉・介護,環境保全、セキュリティ、サービス・娯楽,掃除などの家事にまで広がってきている。特に、カメラ画像処理によりヒトを認識し、音声によって話しかけるコミュニケーションロボットは、ヒューマノイド型、動物型など様々なタイプが発売され、普及しつつある。2016 年度の世界ロボット市場は約2.6 兆円であり、このうち知能ロボットが占める市場は約4,250 億円、全体に占める割合は16% である。2035 年度には、世界ロボット市場が約28.4 兆円、知能ロボットが占める市場は約14.5 兆円となり、知能ロボットの割合が51% まで増加すると予想されている。この発展の基盤になっているのが、マイクロプロセッサ の性能向上、及び、カメラ、マイクなどのセンサ機能の向上とセンサ情報を複合・統合・融合するセンサフュージョン技術の発展による安定性の確保、信頼性の向上、認識性能の拡充である。
  本書は、ロボットのセンサフュージョンに関する、センサ、情報処理手法、知能ロボットにおける適用状況と研究事例、将来予測について詳 細に述べたものである。最近、自動運転などクルマに関するトピックの中で「センサフュージョン」の言葉を聞くことが多いが、センサフュージョンは本来、様々なセンサの知能化の流れの中で生じた概念であり、 クルマの自動運転における認識技術は、知能移動ロボットにおける研究が基盤になっている。 「センサフュージョン」は「センサ」と「フュージョン」を合わせた言葉であり、まず様々なセンサの原理と用途について把握しておく必要がある。本書では、基礎的なセンサと、クルマ・ロボットなど知能化システムに利用される新しいセンサの両方について章を分けて説明している。
  またヒトの五感に相当するセンサに関しては、ヒトの感覚機構についても説明を行った。単なる紹介に留まらず、発見・発明者の経歴、基礎となる物理法則など、できるだけその起源から説き起こして記載している。更に調べやすいように、用語や人名に関しては日・英併記するよ うにした。読者に馴染みが無いと思われる生理学の単語などにはフリガナを付している。特に画像センサに関しては、筆者の研究テーマであるコンピュータビジョン・パターン認識・ロボットビジョンに深く関わっているため、詳細に記載している。この分野は創成期から日本の研究者・技術者が主導しており、我が国が誇る技術分野の一つとなっている。 「フュージョン」に関する情報処理手法に関しては、信号処理から認識手法まで、できるだけ網羅的に記載することとした。

• 著者について

  渡邊　睦 (ワタナベ　ムツミ)
  昭和31年東京生まれ。昭和54 年3 月東京大学工学部計数工学科卒。昭和56 年3 月東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修士課程了。同年4 月(株)東芝総合研究所情報システム研究所入所。平成3 年10 月、同社関西研究所勤務。平成12 年2 月鹿児島大学工学部情報工学科助教授。令和2 年現在、鹿児島大学大学院理工学研究科教授、鹿児島大学副学長。 大阪大学工学博士。画像認識、パターン認識、知能ロボット等の研究に従事。平成11 年第一回自動認識システム大賞特別賞、平成21 年電子情報通信学会査読功労賞、平成24、28年特別研究員書面審査会専門員表彰など受賞。日本ロボット学会、電子情報通信学会、情報処理学会、映像情報メディア学会、システム制御情報学会 会員。

ロボットセンサフュージョンの基礎と分析手法～センサ情報の高効率な統合処理～(設計技術シリーズ) の商品スペック