研究内容 / Research:

　中央大学理工学術院　先進理工学部 電気電子情報通信工学科　空間知能化研究室(橋本秀紀研究室)にて, 安心/安全なロボットを実現する制約条件を考慮した制御系設計および空間知能化（センシング＆コントロール）を中心に研究しています.

　I am conducting research on robust and intelligent constrained control systems to achieve safe and reliable flexible human-assist robotics and the development of intelligent spaces (Sensing and Control).

現在取り組んでいる研究テーマ / Research theme:

モデルベースト制御手法では，モデル化誤差やパラメータ誤差による制御性能の劣化が一般的な問題として挙げられます．この問題に対し，これらの誤差要因を外乱として扱い，その影響を推定・補償・除去することで，ロバスト性を向上させる研究を行っています． 特に，外乱オブザーバ（Disturbance Observer: DOB）およびモデル予測制御（Model Predictive Control: MPC）の2つの手法に焦点を当て，モデルベース制御の効率的かつ統合的なロバスト設計手法の開発を進めています．加えて，ロバストなモデルベースト制御を用いることで，ロボットの動作に制約条件を課し，動作やロボットの力を制限することで安心安全なロボット実現する制御手法についても研究を行っています．

Model-based control methods commonly suffer from degraded control performance due to modeling errors and parameter uncertainties. To overcome this challenge, my research treats these sources of error as disturbances and seeks to enhance robustness by estimating, compensating for, and mitigating their effects. In particular, I focus on two key control techniques: Disturbance Observers (DOBs) and Model Predictive Control (MPC). The goal of this research is to establish an efficient and unified robust design framework for model-based control that guarantees both stability and performance.

[ref] Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Disturbance Compensation for Nonlinear Model Predictive Control Using Adaptive EKF With Disturbance Estimation ", Proceedings of 34th IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE 2025) , June 2025.

[ref] Takashi Ohhira, Keinosuke Yokota, Shuichi Tatsumi, Toshiyuki Murakami, "A Robust Hybrid Position/Force Control Considering Motor Torque Saturation," IEEE Access, Vol. 9, pp. 34515-34528, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3059889, 2021.

[ref] Takashi Ohhira, Akira Shimada, "Movement Control Based on Model Predictive Control with Disturbance Suppression using Kalman Filter including Disturbance Estimation," IEEJ Journal of Industry Applications, Vol.7, No.5, pp.387-395, 2018. 

[grant] 人と機械における安心・安全な協調動作制御システムの開発，公益財団法人 立石科学技術振興財団: 2026年度研究助成(A) ，3000000円：2026年4月 - 2027年3月 大平 峻 (代表)

書道動作を対象として，熟練者が持つ「感覚的で説明しにくい技術」を，AIとロボットを使って学習・再現することを目指しています．書道では，筆の動き，速さ，筆圧，力の入れ方などが重要です．そこで，遠隔制御ロボットを用いて，熟練者の動作や力の情報を記録し，データベース化します．そのデータをAIに学習させることで，熟練者の技能をロボットが再現し，初心者に伝えるシステムを構築します．この研究により，これまで人から人へ感覚的に伝えられてきた技能を，科学的に理解し，将来へ継承することが期待されます．さらに，遠隔制御技術の高精度化や，リハビリテーションロボットへの応用，産業分野への応用も目指しています．

This research aims to develop an AI robot system that can learn and reproduce expert calligraphy skills. Calligraphy requires not only brush movement but also proper speed, brush pressure, and force control. These skills are often difficult to explain in words because they depend on the experience and intuition of skilled calligraphers. To solve this problem, we use a teleoperated robot to record expert movements and force information. The collected data are stored in a database and used to train an AI model. The final goal is to create a system that can reproduce expert calligraphy movements and help beginners learn them. This research is expected to contribute to the scientific understanding and preservation of expert skills. It may also be applied to more accurate teleoperation systems and rehabilitation robots.

[ref] 伊藤 良太，大平 峻，橋本 秀紀，”書字動作における静止区間を用いた模倣学習の時間構造評価”，第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026），（発表予定）

[ref] 杉本 関斗，大平 峻，橋本 秀紀，”深層学習を用いた動作生成に基づく書道マニピュレータ”，第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026），（発表予定）

[grant] 自動調整機能を有する高速高精度な状態と外乱の同時推定法の構築，日本学術振興会: 科学研究費助成事業 若手研究，4810000円（期間総額）：2024年4月1日 - 2027年3月31日 大平 峻 (代表)

近年，在宅や日常生活の中での日常的に健康状態を把握するための非侵襲・非接触型の生体信号計測が注目されています．本研究では，Wi-Fi通信信号やカメラ映像を活用し，心拍数・脈波・血圧などの生体信号を推定することで，人が日常的に健康状態をモニタリングできるシステムの構築を目指しています．特に，Wi-Fi電波のチャネル状態情報（CSI）を用いた心拍変動や呼吸数の抽出，およびカメラ映像（RGB・近赤外）によるイメージフォトプレチスモグラフィ（iPPG）信号解析を行い，非接触かつ高精度な生体センシングの実現を追求しています．

また，人の顔表面の筋電位や，加速度・角速度を用いることで無声発話を実現する手法の開発も行っています．

In recent years, non-invasive and contactless measurement of biological signals in home and daily-life settings has attracted increasing attention. In this research, we aim to develop a system that enables people to monitor their health conditions in daily life by estimating biological signals such as heart rate, pulse waves, and blood pressure using Wi-Fi communication signals and camera images. In particular, we focus on extracting heart rate variability and body motion from Wi-Fi Channel State Information (CSI), as well as analyzing imaging photoplethysmography (iPPG) signals from RGB and near-infrared camera images. Our goal is to achieve highly accurate and contactless biological sensing for practical health monitoring applications.

[ref] 渡辺 舜，大平 峻，橋本 秀紀，"Wi-Fiチャネル状態情報(CSI)とウェーブレット変換を用いた人の転倒検知"，日本ロボット学会誌（レター），Vol.**，No.**，p. **-**， 2026 (Accepted for publication).

[ref] 岩谷 遼太郎，大平 峻，橋本 秀紀，"Wi-Fi CSIの位相差情報を用いた人の動作・姿勢分類"，日本ロボット学会誌（レター），Vol.**，No.**，p. **-**， 2026 (Accepted for publication).

[ref] 小越 皆理，大平 峻，橋本 秀紀，"IMUを用いた無声発話認識における日本語の清音分類"，日本ロボット学会誌（レター），Vol.**，No.**，p. **-**， 2026 (Accepted for publication).

[ref] Ryoto Fujita, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Stable Electrocardiogram Measurement Using Capacitive-Coupled Electrodes," IEEE ICM2023, March 2023.

[ref] Kazuya Tsubota, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Heart Rate Variability and Body-Movement Extractions Using Wi-Fi Channel State Information," Proceedings of 2023 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2023), ThP1M1.4, Janu. 2023.

[ref] Keisuke Terai, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Near-Infrared iPPG Body Motion Compensation Using Head Euler Angles During Sleep," Proceedings of 2023 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2023), WeP2M2.4, Janu. 2023.

磁気式エンコーダは，光学式エンコーダに比べて角度検出精度の面で劣る一方，高い耐環境性・小型化・低コスト化を実現できるという利点があります．この精度面での課題を克服するための角度算出アルゴリズムの高精度化に取り組んでいます．特に，磁力信号に特徴付けを行った磁気式アブソリュートエンコーダを対象として，磁石の偏心誤差や組立誤差，回転によって生じる磁力の歪みによる角度推定誤差を信号処理およびオンラインでのモデル化により除去する高精度角度推定アルゴリズムの開発を行っています．これにより，磁気式エンコーダの高精度化と実用性の実現を目指しています．

Although magnetic encoders are generally inferior to optical encoders in terms of angle detection accuracy, they offer several advantages, including high environmental robustness, compact size, and low cost. To address this accuracy limitation, this research focuses on improving angle calculation algorithms for magnetic encoders. Specifically, we investigate magnetic absolute encoders based on characterized magnetic field signals, and model angle estimation errors arising from magnet eccentricity and assembly errors. Using numerical optimization methods, such as the Levenberg–Marquardt algorithm, we aim to develop a high-precision angle estimation algorithm that improves the accuracy of magnetic encoders while maintaining their practical advantages. 

[ref]  Yuto Watanabe, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Embedded Magnetic Absolute Encoder in SPMSM with Permanent Magnets of Different Magnetic Flux Densities,"  The 50th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON2024), P344, Nov. 2024.

[ref] Kohei Takashima, Tomoka Yamashita, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Improving the Accuracy of Eccentric Magnetic Absolute Encoders Using Radial Basis Function Neural Network and Third-Order PLL", Proceedings of The 2025 IEEE International Conference on Mechatronics (ICM’25), March 2025

[ref] Takashi Ohhira, Yuto Watanabe, Hideki Hashimoto, "Improved Angle Calculation Method of Magnetic Absolute Encoder with Different Magnetic Flux Densities," IEEJ Journal of Industry Applications, Vol.13, No.6, pp.625-632, 2024. 

[ref] Akishi Takeyama, Shota Komatsuzaki, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Levenberg-Marquardt method based Precise Angle Estimation for Eccentric Magnetic Absolute Encoders," IEEE International Conference on Mechatronics 2023, March 2023.

[grant] 過酷環境下で動作可能な高精度磁気式アブソリュートエンコーダの開発，公益財団法人精密測定技術振興財団: 2025 年度(令和 7 年度)研究助成 ，　5000000円：2026年1月 - 2027年3月 大平 峻 (代表)

モータは，電流を適切に制御することで定格トルクを超える出力を瞬時的に発生させることが可能です．しかし，過大な電流によってコイル温度の上昇による熱損傷（モータの故障）が発生するため，高トルク動作を安全に維持するにはモータの熱を考慮した制御設計が必要です．本研究では，設計する熱モデルに基づくモータ温度推定と熱制御を組み合わせることで，熱損傷を回避しながら瞬時的な高トルク化を実現する制御手法の開発を行っています．

加えて，モータを小型化するための角度センサを利用せずモータを制御するセンサレス制御技術の高精度化についても，ニューラルネットワークを用いた手法の開発を行っています．

Motors can instantaneously generate torque beyond their rated value through appropriate current control. However, excessive current can lead to an increase in coil temperature and potential thermal damage. Therefore, control design that takes thermal characteristics into account is essential for safely sustaining high-torque operation. In this research, we develop a control method that integrates motor temperature estimation based on a designed thermal model with thermal control, aiming to achieve instantaneous high-torque operation while preventing thermal damage.

[ref] Yuki Inada, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Improving the Accuracy of Sensorless Control by Harmonics Suppression ", Proceedings of the 12th IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization (SAMCON2026), March 2026.

[ref] Tomoka Yamashita, Kohei Takashima, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "Improved Accuracy of Rotor Position Estimation in PMSM Deadbeat Predictive Control Using ADALINE Network-based Filter", Proceedings of The 2025 IEEE International Conference on Mechatronics (ICM’25), March 2025.

[ref] Momodayu Hattori, Subaru Murakami, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "A Coil Temperature Estimation for Disk Rotor Type Brushless DC Motors," IEEE ICM2023, March 2023.

[ref] Subaru Murakami, Momodayu Hattori, Takashi Ohhira, Hideki Hashimoto, "High-Torque Electric Motors with Coil Cooling Via Thermal Model and Peltier Element," Proceedings of 2023 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2023), WeP2M1.6, Janu. 2023.