平成222010)年度 一般研究2実施報告書

 

課題番号

22−共研−2021

分野分類

統計数理研究所内分野分類

b

主要研究分野分類

5

研究課題名

パーティクルフィルタによる先進的な工学センシング

フリガナ

代表者氏名

イコマ ノリカズ

生駒 哲一

ローマ字

IKOMA, Norikazu

所属機関

九州工業大学

所属部局

大学院工学研究院 電気電子工学研究系 システムエレクトロニクス部門

職  名

准教授

配分経費

研究費

0千円

旅 費

0千円

研究参加者数

14 人

 

 

研究目的と成果(経過)の概要

動的状況のセンシングに対し有望な方法であるパーティクルフィルタを,各種の工学センシングに効果的に用いることを主眼として,工学分野における各種の応用課題の研究を進めた.応用課題の分野としては,特に,動画像のオンライン処理,自律移動ロボットの外界知覚,センサ融合による高次情報の把握,自動車運転環境における状況把握と安全運転支援など,多様な課題を設定し,研究を進めた.また,パーティクルフィルタの高速リアルタイム計算に必要なアルゴリズムの実装も行った.
(1) 動画像のオンライン処理
 ビジュアルトラッキングや,医療における動画像の高速処理など,パーティクルフィルタの持つロバスト性やリアルタイム性を活かした課題を扱い,応用課題の解決や方法論の提案などを行った.
(2) 自律移動ロボットの外界知覚
 ロボットに搭載した各種センサから外界の状況を知覚する方法論の構築を,エミュレーション環境および実機環境を併用して進めた.
(3) センサ融合による高次情報の把握
 マルチモーダルな複数センサの信号を融合してより高次の情報をセンサ信号から得る方法を,パーティクルフィルタの枠組みにおいて構築する研究の一環として,レーザ距離計と全方位カメラを融合した広視野センサにおける歩行者の追跡課題を取り上げ,リアルタイム追跡方法の提案と,実機におけるデモンストレーションの実装を行った.
(4) 自動車運転環境における状況把握と安全運転支援
 自動車外部状況やキャビン内のドライバ挙動などを,車載の各種センサ信号からパーティクルフィルタの枠組みで推定する方法を構築する.
(5) アルゴリズムと計算マシンの開発
 Cell/B.E.などのマルチコアプロセッサ,GPGPU,およびFPGAにおいて,パーティクルフィルタを高速計算する方法の開発を進めた.
(6)その他
上記の項目以外にも,Max-Plus代数を活用する方法論の構築,音声信号処理の方法論,パーティクルフィルタ推定結果からの特徴量の効果的な抽出方法などについて,研究を進めた.

 

当該研究に関する情報源(論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等)

【学術論文】
[1] 川本一彦,“運動パラメータの直接サンプリングによる逐次カメラ運動推定”,電子情報通信学会論文誌D,Vol.J93-D No.8 pp.1461-1469, 2010.
[2] 西田,生駒,黒木,坂本,“パーティクルフィルタと適応ベクトル量子化による事後確率分布からの高次情報の特性値抽出”,電子情報通信学会論文誌,Vol.J94-D, No. 2, pp. 450-459, Feb. 2011,2011.
[3] T. Toyota, and H. Nobuhara, “Analysis and Visualization of Japanese Law Networks based on Granular Computing - Visual Law: Visualization System of Japanese Law -,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 14, No. 2, pp. 150-154 (2010)
[4] K. Sawase, and H. Nobuhara, “Management System for Tagged Image Database using Lattice Structure, ” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 14, No. 2, pp. 150-154 (2010)
[5] T. Tanabata, K. Sawase, H. Nobuhara, and B. Bede, “Interactive Data Mining for Large-Scale Image Databases Based on Formal Concept Analysis, ” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 14, No. 3, pp. 303-308 (2010)
[6] H. Nobuhara, D. B. K. Trieu, T. Maruyama, and B. Bede, “Max-Plus Algebra Based Wavelet Transforms and Their FPGA Implementation for Image Coding, ” Information Sciences, Vol. 180, Issue 17, pp. 3232-3247 (2010)
【国際会議】
[1] K. Kawamoto, “A Particle Filter with Optimal Discrete Density for Hybrid State Estimation”, Proc. 10th International Symposium on Communications and Information Technologies, CD-ROM proceeding, 2010.
[2] K.Kawamoto, “On Particle Filtering for Hybrid State Space Models”, Proc. 5th Int'l Conf. on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th Int'l Sympo. on advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2010), Dec.8-12, Okayama, JAPAN, pp.1553-1556, 2010.
[3] N.Ikoma, “Visual tracking of both hands of car driver by particle filter”, Proc. 5th Int'l Conf. on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th Int'l Sympo. on advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2010), Dec.8-12, Okayama, JAPAN, pp.1547-1552, 2010.
[4] M. Mizumachi,“Statistical confidence measure for direction-of-arrival estimate,” Proc. 18th European Signal Processing Conference (EUSIPCO2010), pp. 666-670, Aug. 2010.
[5] M. Mizumachi,“Speech enhancement based on spatial and acoustical features in non-stationary noisy environments,” Proc. 17th International Congress on Sound and Vibration (ICSV17), CD-ROM (Paper ID: 267), July 2010.
[6] M. Mizumachi,“Self-organized approach to noise reduction based on acoustic
and spatial features,” Proc. INTERNOISE 2010, CD-ROM (Paper ID: 630), June 2010.
[7] M. Mizumachi,“Adaptive source separation based on reliability of spatial feature
using multi-channel acoustic observations,”Proc. AES 128th Convention in London, CD-ROM (Paper ID: 8133), May 2010.
[8] S. Kurogi, T. Nagi, and T. Nishida, "Range Image Registration Using Particle Filter and
Competitive Associative Nets," Proc. of Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP2010),
Part II, LNCS 6444, pp.352-359 (2010.11)
[9] Y. Nakajima, S. Kobashi, et.al, "A priori Knowledge Based Particle Filter for Estimating
3-D Pose position of Implanted Knee," Proc. 7th International Forum on Multimedia and Image Processing
in World Automation Congress(WAC2010), CD-ROM proceeding, 2010.
[10] Y. Nakajima, S. Kobashi, et.al, "Particle Filter Based Knee Kinematics Analysis with
2-D/3-D Image Registration," Proc. 7th International Forum on Multimedia and Image Processing
in World Automation Congress(WAC2010), CD-ROM proceeding, 2010.
[11] K. Kawamoto, A Data Assimilation Method for Estimating the Parameters of a Social Force Model for Pedestrian Motion Analysis, Proc. 7th International Forum on Multimedia and Image Processing
in World Automation Congress(WAC2010), CD-ROM proceeding, 2010.
[12] M. Mizumachi,“Confidence measure based on higher-order statistics for spatial feature in particle filtering,” Proc. 7th International Forum on Multimedia and Image Processin

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

【研究集会の開催】
日時:2月10日(木)13時半〜18時半
場所:統計数理研究所(東京都立川市緑町10−3)
統計数理研究所共同利用研究 一般研究2(22-共研-2021)
「パーティクルフィルタによる先進的な工学センシング」
共催:パーティクルフィルタ研究会
内容:6件の研究発表と総合的なディスカッションを行った.

 

研究参加者一覧

氏名

所属機関

石黒 真木夫

統計数理研究所

折居 英章

九州工業大学

河野 英昭

九州工業大学

川本 一彦

千葉大学

小橋 昌司

兵庫県立大学

高田 健太郎

九州工業大学

田中 祐平

九州工業大学

田村 義保

統計数理研究所

陳 玉鐸

九州工業大学

西田 健

九州工業大学

延原 肇

筑波大学

樋口 知之

統計数理研究所

水町 光徳

九州工業大学