ばら積み物体の位置姿勢推定とは，ばら積みされた物体を汎用ハンドを用いて一つずつピッキングを行うために必要となる技術であり，三次元計測センサから計測されたシーンのデータと推定対象物体の三次元モデルから個々の物体の位置と姿勢を認識することである．本手法ではスパースモデリングを応用し，ばら積み物体のシーン画像は少数の辞書画像で再構成されるという仮定に基づいて，位置姿勢推定手法を行う．手法の利点として，局所特徴量を用いた手法と比較するとチューニングパラメータの数が少なく，深層学習を用いた手法と比較するとネットワークの学習に必要となる膨大な学習データと計算リソースが不要であることが挙げられる．
#画像認識，#数理最適化，#組み合わせ最適化問題，#スパースモデリング，#工場の自動化，#Matlab
受賞
日本機械学会 若手優秀講演フェロー賞，2020年5月 （上位5％）
国内学会（査読付き）
青木吾郎，荒井翔悟，小菅一弘，“スパース性を利用したばら積み物体の三次元位置姿勢推定,” 第25回ロボティクスシンポジア，2C1，北海道，2020
青木吾郎，荒井翔悟，小菅一弘，“スパースモデリングを用いたばら積み物体の三次元位置姿勢推定の多部品への展開,” 第26回ロボティクスシンポジア，3A2，広島，2021
国内学会（査読なし）
青木吾郎，荒井翔悟，小菅一弘，“スパース推定を用いたばら積み物体の位置姿勢推定,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2019，2P2-l04，広島，2019
荒井翔悟，青木吾郎，小菅一弘，“ばら積み物体の位置姿勢推定,” 第20回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会，1C1-15，香川，2019
青木吾郎，荒井翔悟，小菅一弘，“スパース推定を用いたばら積み物体の三次元位置・姿勢推定,” 計測自動制御学会東北支部55周年記念学術講演会，P04，宮城，2019
青木吾郎，吉永尚矢，荒井翔悟，小菅一弘，“ばら積みキッティング作業のためのアクティブビジュアルサーボを用いた物体持ち替え,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2020，2A2-K06，石川，2020
青木吾郎，荒井翔悟，小菅一弘，“スパースモデリングを用いたばら積み物体の位置姿勢推定の高精度化,” 第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会，2B3-08，福岡，2020
移乗介助や歩行介助などでは，被介護者の位置姿勢や障がいの度合いなどの現在状況に対して適切な介護動作を行う必要がある．しかし，介護初心者が現在状況に応じて適切な介護動作を習得するために，熟練介護者の指導の下に長時間の練習を行う必要がある．そこで本研究では，センサにより現在状況を認識し，現在状況に応じて適切な介護動作を複合現実デバイスを装着した介護者に教示することができる，介護教示システムの新たな枠組みを提案する．
#HCI，#運動教示，#福祉工学，#UI/UX，#システム工学，#Unity，#Blender
国際学会（査読付き）
Goro Aoki, Jose Victorio Salazar Luces, Seyed Amir Tafrishi, Ankit A. Ravankar, Yasuhisa Hirata, “Nursing Care Teaching System Based on Mixed Reality for Effective Caregiver-Patient Interaction,” in Proceedings of 2023 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, Atlanta, January 2023
国内学会（査読なし）
青木吾郎，サラザルホセ，ラワンカルアンキット，タフリシセイエドアミル，平田泰久，“複合現実技術を用いた介護動作教示システム,” ロボティクス・メカトロニクス講演 2022，2P2-G07，北海道，2022年6月
特許
青木吾郎, 平田泰久, SALAZAR LUCES JOSE VICTORIO, 「支援システム、支援方法及びプログラム」, 特許第7770728号（出願番号: 2024-571746）, 日本国, 登録日: 2025年11月7日
AR/VR技術を用いた介護教育システムの研究成果を現場で活用可能な形へ発展させることを目的として，大学発ベンチャー型の事業化プロジェクトを立ち上げた．約1.5年間にわたり10人程度のチームのリーダーとして，事業計画の策定，対外調整，開発ディレクションを担い，学際的なメンバーから成るチームを統括した．さらに，介護施設および教育機関へのヒアリングや実証を通じて，非言語的教示の有効性や外国人介護人材教育に対するニーズを検証した．これらの活動を通じて，研究・プロダクト・事業を横断的に結び付ける実践的知見を獲得した．
#社会実装，#産学連携，#事業開発，#ユーザ調査，#大学発ベンチャー
東北大学ビジネスアイデアコンテスト2022 優秀賞， チーム名：Care MR，2022年12月
令和 5 年度東北大学ビジネス･インキュベーション･プログラム（BIP）， チーム名：Care MR，2023年6月
仙台フィンランド健康福祉センター 令和5年度ニーズリサーチ委託事業， チーム名：Care MR，2023年6月
起立支援や移乗介助などの介護動作では，被介護者および介護者の身体特性や姿勢，両者の相対位置関係に応じて安全かつ適切な動作を選択する必要がある．従来の最適化ベース手法では，安全性や力学的制約を満たす動作生成が可能である一方，動作の柔軟性や状況適応性に限界があった．そこで本研究では，強化学習を用いて介護者と被介護者の身体情報に適応した介助動作を生成するとともに，報酬設計，観察設計，および安全制約に制御理論の知見を組み込むことで，力学的妥当性と安全性を担保した介護動作生成の枠組みを提案する．
#深層強化学習，#動作生成，#ロボット動力学，#物理シミュレーション，#Isaac Sim / Isaac Lab，#Python