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学位論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• 中心窩視覚に基づくアクティブステレオビジョンに関する研究

  2000年03月 

論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• GAで学習するニューロ制御器によるAUVの適応制御シミュレーション

  金城 寛, 中園 邦彦, 上里 英輔, 大城 尚紀

  電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） ( 一般社団法人 電気学会 )  144 ( 3 ) 169 - 178   2024年03月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <p>In this research, we propose a method to adaptively generate AUV trajectories using a neural controller that learns by applying a genetic algorithm. The method uses two neuro-controllers. One is learned in advance as a controller. The other is learning at the same time as redesigning a new trajectory when the AUV deviates from the planned trajectory during navigation. The two neural controllers are evolutionarily learned using genetic algorithms. In the navigation simulation, the multi-point search problem of AUV under the tidal current environment was taken up. Numerical experiments have shown the effectiveness of the proposed method.</p>

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    CiNii Research

• 拡張カルマンフィルタを伴うファジィ制御によるAUVの追従制御

  山田 桃也, 金城 寛, 中園 邦彦, 上里 英輔, 大城 尚紀

  計測自動制御学会論文集 ( 公益社団法人 計測自動制御学会 )  60 ( 6 ) 407 - 415   2024年

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <p>In this paper, we verify whether a fuzzy control system designed for a small autonomous under water vehicle (AUV) robot can be controlled by inputting state estimates obtained by using an Extended Kalman filter. The fuzzy controller determines a set of rules similar to those used by humans to steer the robot, and quantifies them in the form of a membership function to obtain a control value. The state estimator uses an EKF to reduce noise from noisy velocity measurements. The current position, which cannot be measured, is estimated and input to the controller for control simulation. As a result, the AUV succeeded in tracking the target value moving in three dimensions in time.</p>

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    CiNii Research

• Performance evaluation of schedule plan for cuckoo search applied to the neural network controller of a rotary crane

  Rui Kinjo, Kunihiko Nakazono, Naoki Oshiro, Hiroshi Kinjo

  Artifcial Life and Robotics ( Springer Nature )  29 ( 1 ) 129 - 135   2023年11月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  Here, an optimized neural network controller (NC) was developed with the cuckoo search (CS) method. This was inspired by the mending behavior of the cuckoo bird, which lays eggs similar to those of their putative parents in their nests and allows the putative parents to raise them. CS is an evolutionary computation algorithm that mimics the ecological behavior of organisms to optimize a controller. Previous studies have demonstrated good evolutionary processes for NCs when the value of the scaling index varies in steps during a scheduled period. Therefore, the proposed CS scheduling plan adjusts the scaling index as a linear function, nonlinear function, or stairs. Computer simulations demonstrated that an NC optimized with the scheduled CS method had superior control performance compared to the original CS method. The best results were obtained when the schedule plan was set to a linear or nonlinear function rather than a stair plan.

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• Fuzzy controller for AUV robots based on machine learning and genetic algorithm

  Yamada, T; Kinjo, H; Nakazono, K; Oshiro, N; Uezato, E

  ARTIFICIAL LIFE AND ROBOTICS ( Artificial Life and Robotics )  28 ( 3 ) 632 - 641   2023年08月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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• Design of Machine Learning Solutions to Post-Harvest Classification of Vegetal Species

  Diop, PM; Oshiro, N; Nakamura, M; Takamoto, J; Nakamura, Y

  AGRIENGINEERING ( AgriEngineering )  5 ( 2 ) 1005 - 1019   2023年06月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <jats:p>This paper presents a machine learning approach to automatically classifying post-harvest vegetal species. Color images of vegetal species were applied to convolutional neural networks (CNNs) and support vector machine (SVM) classifiers. We focused on okra as the target vegetal species and classified it into two quality types. However, our approach could also be applied to other species. The machine learning solution consists of several components, and each design process and its combinations are essential for classification quality. Therefore, we carefully investigated their effects on classification accuracy. Through our experimental evaluation, we confirmed the following: (1) in color space selection, HLG (hue, lightness, and green) and HSL (hue, saturation, and lightness) are essential for vegetal species; (2) suitable preprocessing techniques are required owing to the complexity of the data and noise load; and (3) the diversity extension of learning image data by mixing different datasets obtained under different conditions is quite effective in reducing the overfitting possibility. The results of this study will assist AI practitioners in the design and development of post-harvest classifications based on machine learning.</jats:p>

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MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

• 海底石均し装置のシミュレーション-油圧ブレーカを使った場合の検討-

  金山佳広, 金城寛, 大城尚紀, 平林丈嗣, 吉江宗生, 上山淳

  建設ロボットシンポジウム論文集(CD-ROM)   19th   2019年  [査読有り]

   

  J-GLOBAL

研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

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• 小学校中学年用英語学習アプリ「Mejiro English」の開発

  津田 敦子, 大城 尚紀

  日本教育工学会 2024年秋季全国大会  2024年09月  -  2024年09月   

• ファジィ制御とPID制御を組み合わせた海洋ロボットの制御シミュレーション

  山田桃也, 金城寛, 中園邦彦, 上里英輔, 大城尚紀

  計測自動制御学会九州支部学術講演会予稿集(CD-ROM)  2021年  -  2021年   

• 油圧ブレーカを用いた海底石均し装置の効率

  金山佳広, 金城寛, 大城尚紀, 平林丈嗣, 喜夛司, 上山淳

  計測自動制御学会九州支部学術講演会予稿集(CD-ROM)  2020年  -  2020年   

• Sea Experiment on Tele-operation System of Underwater Excavator

  Tsukasa Kita, Taketsugu Hirabayashi, Atsushi Ueyama, Hiroshi Kinjo, Naoki Oshiro, Nobuyuki Kinjo

  Proceedings of the 37th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, ISARC 2020: From Demonstration to Practical Use - To New Stage of Construction Robot  2020年  -  2020年   

• GAを用いたコンボルーションニューラルネットの学習法

  中川真，金城寛，中園邦彦，大城尚紀

  令和元年度電気学会電子・情報・システム部門大会  2019年09月  -  2019年09月   

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学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• Best Paper Award

  2006年   International Symposium on Artificial Life and Robotics  

  受賞者: その他の受賞者

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  A Self-Organizing Model of Place Cells with Periodically Distributed Receptive Fields

科研費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• アクティブな中心窩視覚システムによる文書情報の獲得

  奨励研究(A)

  課題番号: 11750211

  研究期間: 1999年04月  -  2001年03月 

  代表者: 大城　尚紀 

  直接経費: 1,800,000（円）  間接経費: 540,000（円）  金額合計: 2,340,000（円）

その他研究費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• 中心窩視覚に基づく動画像データを用いたニューラルネットによる自動車の安全運転支援システムの開発

  研究費種類: 財団・社団法人等の民間助成金  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2006年12月  -  2007年11月 

  資金配分機関: -

担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】

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