ニュース
私たちの研究室のニュースページへようこそ。
このページでは、研究活動に関する最新情報をお届けしています。主な内容は以下のとおりです：
- 学会発表や招待講演
- 受賞歴・表彰
- 共同研究やアウトリーチ活動
2024年2月3日に4回生10人が卒論発表会で発表し，2024年2月6日に修士2回生3人が修論公聴会で発表しました．情報理工学部がOICに移転して初めての発表でした．修論公聴会の後には慰労会も実施し，互いの努力を称え合いました．皆さんの今後の発展に期待です！お疲れさまでした．
2024年12月18日～12月20日に開催されたSI2024(第25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)にて，李研究室から8件の講演をしました．本研究室の講演にたくさんお集まりいただきありがとうございました．
2024年12月5日(木)にDennis Hong先生(UCLA)が本研究室に訪問され，特別講演をしていただきました．講演では，Hong先生がこれまで研究・開発されてきたロボットの紹介を中心に，ロットに対する前衛的な考え方や研究に対する熱意をお伝えていただきました．また，講演後には本研究室のデモンストレーションをご覧いただき，さまざまなアドバイスをいただいたり，意見交換をしたりしました．お忙しい中，米国より遥々お越しいただきありがとうございました．
2024年12月14日(土)に毎年恒例年末の李研究室忘年会に合わせて，20周年を記念した李先生と研究室卒業生による特別講演を開催しました．今年度で李研究室が発足して20年となります．李先生からはこれまでの20年間を振り返り，李研究室の歴史やOBや学生へのメッセージについてお話していただきました．また，李研究室卒の5人の先輩から貴重なお話をしていただきました．講演後には，学生，OB，教員をを含め50人を越える大勢で忘年会を実施しました．あらためて，参加してくださった先輩方ありがとうございました．来年もみなさんにお会いできること楽しみにしております！
2024年10月14日～10月18日に開催された，The 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024) に参加し，本研究室から2件の研究について発表しました．最新のロボット界隈の研究動向の調査，アブダビ（UAE）での旅を通して有意義な時間を過ごしました！！本研究室の発表にお集まりいただきまして，ありがとうございました！！
2024年9月3日～9月6日に開催された，第42回日本ロボット学会学術講演会（@大阪工業大学梅田キャンパス）にて本研究室から10件の研究について発表しました．本研究室の発表にたくさんお集まりいただきありがとうございました！
2024年度後期から本研究室に迎え入れる新3回生11名の歓迎会を実施しました．当日は9名の新3回生とおよそ30名の現メンバー＋教員でピザやオードブルを食べたり，ゲームをして遊んだりして，大いに盛り上がりました．3回生の皆さん，これからの研究室生活楽しんでいきましょう！
2024年5月30日～5月30日に開催されたROBOMECH2024(ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2024 in Utsunomiya)にて，李研究室から7件の講演をしました．本研究室の講演にたくさんお集まりいただきありがとうございました．
M2阪上竜雅くん，藤井康之特任助教が第24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にて優秀講演賞を受賞しました．https://sice-si.org/si2023/excellent_speaker.php
2024年2月1日に4回生8人が卒論発表会で発表し，2024年2月3日に修士2回生7人が修論発表会で発表しました．皆さん，これまでの取り組みをまとめて満足のいく発表ができたでしょうか？？皆さんの今後の発展に期待です！お疲れさまでした．
2024年1月8日～11日にHa Long（ベトナム）で開催されたSII2024(The 2024 IEEE/SICE International Symposium on System Integration)で本研究室から4件の研究発表しました．本会議において，博士後期課程2年生のBUI Bach ThuanくんはSIYA-SII2024を受賞しました！研究発表だけでなく，ベトナムでの貴重な体験を楽しみました．
2023年12月14日～12月16日に開催されたSI2023(第24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)にて，李研究室から9件の講演をしました．本研究室の講演にたくさんお集まりいただきありがとうございました．
博士後期課程学生の藤井康之くんが第39回日本ロボット学会学術講演会での講演内容が評価され「若手講演賞」を受賞しました。おめでとうございます！授賞式での藤井さん
李先生がCDO（Chief Data Officer）Magazineが選定した世界のLeading Academic Data Leadersに選ばれました。詳細な内容は以下のリンクからご覧ください。Leading Academic Data Leaders
Thuan Bui Bachさんの論文がISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensingに掲載されました。ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote SensingはImpact Factor 8.979（2022年現在）と、とても影響力のあるトップジャーナルです。論文は、2Dカメラデータを用いた室内用3次元自己位置推定に関する内容で、提案手法が既存の手法より高い精度と性能であることを比較実験で証明しています。ソースコードも公開されているのでご興味のある方は下記の情報もご覧ください。FeatLoc: Absolute pose regressor for indoor 2D sparse features with simplistic view synthesizingThuan Bui Bach, Tuan Tran Dinh, Joo-Ho LeeISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 189, 2022, Pages 50-62, ISSN 0924-2716,https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.04.021.Abstract: Precise localization using visual sensors is a fundamental requirement in many applications, including robotics, augmented reality, and autonomous systems. Traditionally, the localization problem has been tackled by leveraging 3D-geometry registering approaches. Recently, end-to-end regressor strategies using deep convolutional neural networks have achieved impressive performance, but they do not achieve the same performance as 3D structure-based methods. To some extent, this problem has been tackled by leveraging the beneficial properties of sequential images or geometric constraints. However, these approaches can only achieve a slight improvement. In this work, we address this problem for indoor scenarios, and we argue that regressing the camera pose using sparse feature descriptors could significantly improve the pose regressor performance compared with deep single-feature-vector representation. We propose a novel approach that can directly consume sparse feature descriptors to regress the camera pose effectively. More importantly, we propose a simplistic data augmentation procedure to exploit the sparse descriptors of unseen poses, leading to a remarkable enhancement in the generalization performance. Lastly, we present an extensive evaluation of our method on publicly available indoor datasets. Our FeatLoc achieves 22% and 40% improvements in translation errors on 7-Scenes and 12-Scenes relatively, compared with recent state-of-the-art absolute pose regression-based approaches. Our codes are released at https://github.com/ais-lab/FeatLoc.Keywords: Visual localization; Sparse features; Absolute pose regression
AIS Lab.出身のMiran Leeさんが日本機械学会の女性未来賞を受賞しました。Leeさんは2021年9月に博士号を取得しており、今回の受賞はAIS Lab.での研究活動が評価された結果です。詳細は下記のリンクからご覧ください。2021年度日本機械学会賞ほか受賞者が決定しました！
院生の久郷君と高橋君がSI2021(https://www.sice-si.org/conf/si2021/) で発表した論文で優秀講演賞を受賞しました。
松下由女さんのサーベイ論文がOxford Academy社のJournal of Computational Design and Engineeringに掲載されました。34ページにわたる大作で、近年の機械学習を用いた医療目的の歩行研究を全部網羅しています。医療系の方と機械学習の研究者が歩行というキーワードで歩み寄れる論文です。ご興味のある方はぜひお読みください。Open Accessなので誰もが読めます。Recent use of deep learning techniques in clinical applications based on gait: a survey
2021年10月2日にMiran LEEさんが博士号を取得しました。AIS研究室の第4号博士です。おめでとうございます！
院生の今中君がSI2020(https://www.sice-si.org/conf/si2020/) で発表した論文で優秀講演賞を受賞しました。
国立研究開発法人科学技術振興機構(JST)と文部科学省の共催でイノベーション・ジャパン大学見本市を開催しています。イノベーション・ジャパン大学見本市とは、全国の大学等の技術シーズを一堂に集め企業へ紹介し、産学連携の推進、技術移転のきっかけとなる場を提供することにより、産業活動の活性化を目指す産学連携マッチングイベントです。大学等における研究シーズと産業界のニーズをマッチングさせるイベントとしては国内最大規模になります。本イベントに立命館大学を代表してAISLABの研究テーマの一つであるMobile Moduleで参加しています。詳細は以下のリンクをご覧ください。https://ij2020online.jst.go.jp/exhibitor/un20200422.html
2020/5/28,29の2日間に渡って開催されたROBOMECH2020のオンラインポスターセッションにM1の学生6名が参加しました！今年は新型コロナウイルスの影響でオンラインでの開催となり学会デビューがオンラインとなってしまいましたが、Facebookを通じて他の参加者の皆様の研究をじっくりみることができました！
AIS Lab. M2のRENTERIA ROCHIN Francisco君が学部のページに紹介されました。