所属
工学院 教授
職名
教授
外部リンク
タナカ マサユキ
田中 正行
TANAKA MASAYUKI
News & Topics
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A skillful rescue robot with remote-control function
2016/12/26
掲載言語： 英語
A group of Japanese researchers developed a prototype construction robot for disaster relief situations. This prototype has drastically improved operability and mobility compared to conventional construction machines.
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遠隔操作性と繊細な作業性を備えた建設ロボットを開発―ImPACTタフ・ロボティクス・チャレンジによる新しい災害対応重作業ロボットの開発―
2016/11/16
掲載言語： 日本語
研究成果のポイント 自在な遠隔操作性と器用で繊細な作業性を備えた災害対応重作業ロボットを開発。遠隔でロボットを操縦するオペレータが、まるで対象物を触っているかのような反力と触覚を感じながら、精密で確実な作業ができる。ロボットの外にカメラを置かずとも、対象物や地形を、視点を変えながら、また、霧がかかっていても見ることができるため、精密な作業や複雑な地形での移動が容易になる。
研究キーワード
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Image Processing
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Computational Photography
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画像処理
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Computational Photography
研究分野
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ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 計測工学
学歴
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東京工業大学
- 2003年
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東京工業大学 大学院理工学研究科 機械制御システム専攻
- 2003年
国名： 日本国
経歴
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東京工業大学 大学院理工学研究科 機械制御システム専攻
2008年
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東京工業大学 大学院理工学研究科 機械制御システム専攻 研究員
2004年 - 2008年
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アジレント・テクノロジー株式会社 ソフトウェア開発
2003年 - 2004年
所属学協会
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Information Processing Society of Japan
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IEEE
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情報処理学会
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電子情報通信学会
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IEEE
受賞
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優秀論文賞
2010年
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画像センシングシンポジウム優秀学術賞
2009年
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オーディエンス賞
2009年
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東工大工系若手奨励賞
2009年
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手島記念研究賞（発明賞）
2009年
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船井情報科学奨励賞
2009年
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オーディエンス賞
2008年
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ベストオーサー
2008年
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若手論文賞
2007年
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優秀論文賞
2007年
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MIRU長尾賞（最優秀論文賞）
2005年
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国際優秀学生賞
2000年
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学術奨励賞研究奨励賞
1999年
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畠山賞
1998年
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畠山賞
1995年
共同研究・競争的資金等の研究課題
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人の主体感覚を損ねない人間中心の人間-AI-機械三者関係の計測と実装
研究課題/領域番号：25H00578 2025年4月 - 2030年3月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(A)
葭田 貴子, 中村 太郎, 田中 正行, 辻 俊明
配分額：46020000円 （ 直接経費：35400000円 、 間接経費：10620000円 ）
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深層学習における敵対的損失関数に基づく新しい摂動学習の確立とその応用
研究課題/領域番号：24K02957 2024年4月 - 2028年3月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B)
田中 正行, 紋野 雄介
配分額：18460000円 （ 直接経費：14200000円 、 間接経費：4260000円 ）
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超広視野・超高精度オーロラ3次元ステレオ計測
研究課題/領域番号：25540114 2013年4月 - 2015年3月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 挑戦的萌芽研究
山下 淳, 田中 正行, 片岡 龍峰, 三好 由純, 奥富 正敏, 淺間 一
配分額：3770000円 （ 直接経費：2900000円 、 間接経費：870000円 ）
本研究では，複数地点に設置した広視野な魚眼カメラを用いて，オーロラの全天3次元形状・位置を高精度に計測する手法を構築した．具体的には，極寒地であるアラスカでオーロラ映像の自動連続撮影が可能な高信頼全天撮影装置の開発した．また，視野が広い半面で歪みが大きい魚眼カメラの内部パラメータ（レンズの歪み特性や焦点距離など）および外部パラメータ（カメラの設置位置と設置姿勢）の高精度同定手法を構築した．更に，3次元立体視可能なオーロラのステレオ映像の自動生成手法を構築した．以上により，超広視野・超高精度の3次元オーロラステレオ計測を実現した．
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適応的事前確率分布モデルを応用した高性能画像復元
研究課題/領域番号：23700194 2011年4月 - 2015年3月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究(B)
田中 正行
配分額：4290000円 （ 直接経費：3300000円 、 間接経費：990000円 ）
画像をパッチと呼ばれる小領域に分割し，パッチ毎に適応的にモデル化する手法を提案した．従来の手法では，そのようなモデル化は，一般に予め用意された学習データに基づきモデル化されており，学習データと対象画像の統計的性質が異なる場合，期待される成果が得られないという問題があった．そこで，本研究では，入力画像に基づき適応的にモデル化を行う手法を提案した．モデル化には事前確率のモデル化およびスパースコーディングの辞書を学習する方法を，それぞれ提案した．提案手法を画像のノイズ低減および画像超解像処理に適用し，従来手法よりも高性にノイズ低減および画像の高解像度化が行われることを確認した．