【オンライン開催】JST戦略的創造研究推進事業② 新技術説明会
【日時】2021年02月05日(金) 10:00～14:25【会場】Zoomビデオウェビナーによるオンライン開催
【参加費】無料（事前申込み制）
【主催】科学技術振興機構
【参加費】無料（事前申込み制）
【主催】科学技術振興機構
JST戦略的創造研究推進事業② 新技術説明会は、オンライン開催（Zoomウェビナーを利用）を実施いたします。聴講をご希望される方は、本枠内下部のリンクよりお申し込みください。
オンライン開催の詳細につきましてはウェビナー参加登録時の「受講環境について」を十分ご確認のうえお申し込みください。Zoomの接続方法のお問い合わせは受付ておりませんので予めご了承ください。
なお、開催当日名刺交換、個別相談の実施はございません。連携についてのお問い合わせにつきましては、Webサイトの「お問い合わせ」に記載の研究機関窓口へ直接お問い合わせいただけますようよろしくお願いいたします。
※お申込みはこちらから→ Zoomビデオウェビナーに参加する
（定員に達した場合は参加申込を終了いたします。あらかじめご了承ください）
発表内容詳細
10:00～10:25
デバイス・装置
1） 自然な光のカラー多重ホログラフィックイメージング法【さきがけ】
情報通信研究機構 電磁波研究所 電磁波応用総合研究室 研究員
田原 樹
【新技術の概要】
自然な光をホログラムとして記録する自然光ディジタルホログラフィ法において、位相変調を介して3次元空間に加え波長等の情報も多重記録する方法を紹介する。提案する信号処理法を計算コヒーレント多重方式に導入することにより、自然な光のカラー多重ホログラフィックイメージング法を高速化または高分解能化できる。
【従来技術・競合技術との比較】
自然な光のカラーホログラフィでは日本国が世界をリードしているが、発表者はその中で1回の露光でカラー多重ホログラムを取得する方法をもって、瞬間カラー多重蛍光ホログラフィック顕微鏡を実現している。本発表では、当該方法、顕微鏡と、高速化または高分解能化する方法を合わせて紹介する。
【新技術の特徴】
・微小な蛍光試料のカラー3次元画像情報を、1回の画像記録で取得
・1台のレンズレスイメージセンサでカラー3次元情報を取得
・自然な光のカラー3次元画像情報を、モノクロセンサでカラーホログラムとして波長フィルタレス記録
・1台のレンズレスイメージセンサでカラー3次元情報を取得
・自然な光のカラー3次元画像情報を、モノクロセンサでカラーホログラムとして波長フィルタレス記録
【想定される用途】
・カラー3次元蛍光顕微鏡
・レンズレスカラー3次元センサ
・弱い光でも撮れる波長フィルタレスなカラー3次元イメージャ
・レンズレスカラー3次元センサ
・弱い光でも撮れる波長フィルタレスなカラー3次元イメージャ
10:30～10:55
計測
2） 植物を対象とした大量の三次元計測を実現する技術【CREST】
かずさDNA研究所 先端研究開発部 植物ゲノム・遺伝学研究室 研究員
七夕 高也
http://www.kazusa.or.jp/laboratories/advanced-department/plant-genome-lab/
http://www.kazusa.or.jp/laboratories/advanced-department/plant-genome-lab/
【新技術の概要】
植物個体の全周囲を画像撮影し、三次元点群データを計測する技術である多視点ステレオ画像測量（複数画像から疎な点群の幾何学的な推定/SfM、SfM点群から高密度点群の生成/MVS）の新手法を開発した。植物研究では数百個規模の多くの計測を、簡単な作業内容で安定して計測できる撮影方法と画像解析法を新たに開発した。
【従来技術・競合技術との比較】
SfM/MVS による三次元点群構築において、植物固有の形態形状（茎など細い、器官の重なり合い等）による ① SfM処理における撮影位置推定、② MVSにおける点群の欠損が課題である。本技術は、SfM処理を安定化するため撮影時に目印の設置、カメラレイアウトの工夫と、SfM/MVS の処理方法を新たに開発し、その課題を克服した。
【新技術の特徴】
・大量の三次元点群を計測するための技術である
・撮影環境を設定した後は、特別なスキルを必要とせず簡易な作業で繰り返し計測ができる
・市販品を活用して実現できる技術である
・撮影環境を設定した後は、特別なスキルを必要とせず簡易な作業で繰り返し計測ができる
・市販品を活用して実現できる技術である
【想定される用途】
・生産現場における農作物の生育状況の把握
・農作物の品種改良、栽培技術、栽培環境の開発など
・生物の三次元モデル計測
・農作物の品種改良、栽培技術、栽培環境の開発など
・生物の三次元モデル計測
【関連情報】
・サンプルあり
11:00～11:25
計測
3） 全電子式光ビーム走査デバイスとライダ【ACCEL】
【新技術の概要】
CMOSプロセスで作製されたこの光デバイスはスローライト技術によりアイセーフ波長の光ビームを掃引する事ができた。ビーム拡がり角0.1度、スイープ範囲40×10度、速度100ｋＨｚの範囲で自由に光の出射方向を制御できる。またFMCW（周波数変調連続波）方式により対象物との距離や速度も検出できる。
【従来技術・競合技術との比較】
従来の光ビーム掃引デバイスには鏡をモータで回転させるなどにより光を掃引しているためサイズが大きく、高価、低速で振動に弱いなどの問題があった。スローライト技術をベースとした本デバイスはこれら問題を解決し更に光フェースドアレー技術、ＭＥＭＳ方式などの非機械式掃引技術に比べ優れた性能を実現できる。
【新技術の特徴】
・高信頼、超小型LiDARへの応用展開
・機械的可動部が不要な電子化による自由自在な光ビームの方向制御
・FMCW方式による移動する対象物の距離計測とともにその速度も検出可能
・機械的可動部が不要な電子化による自由自在な光ビームの方向制御
・FMCW方式による移動する対象物の距離計測とともにその速度も検出可能
【想定される用途】
・自動運転用センサ
・ロボットやドローンのセンサ
・セキュリティや見守り
・ロボットやドローンのセンサ
・セキュリティや見守り
【関連情報】
・デモあり
・展示品あり
・外国出願特許あり
・展示品あり
・外国出願特許あり
11:30～11:55
計測
4） 光時間周波数信号処理による超高速光計測【さきがけ】
【新技術の概要】
超高速光信号を光時間周波数信号処理により取得する光計測技術である。長いタイムフレーム内の光信号を一括して捉え、この中で引き起こされるピコ秒級超高速光現象を逃さずに捉えることが可能になる。
【従来技術・競合技術との比較】
通常の超高速光計測においては、超短パルスレーザの利用が欠かせない。また、実時間、連続計測に適さない。提案技術では、超短パルスレーザや、非線形光学、高精細光フィルタといった複雑かつ高コストな光技術に依存せずに、ピコ秒級光計測を実現する。加えて、実時間、連続計測能力を得る。
【新技術の特徴】
・ピコ秒級光波形計測を可能に
・実時間、連続光計測を可能に
・超短パルスレーザ不要
・実時間、連続光計測を可能に
・超短パルスレーザ不要
【想定される用途】
・光オシロスコープ
・超高速分光
・光通信応用
・超高速分光
・光通信応用
13:00～13:25
情報
5） 深層学習を用いたロボットによる高速汎用物体操作【さきがけ】
【新技術の概要】
バリ取り、組立作業、農作物のピッキングなど、事前に形状や剛性等をモデル化できない未知物体の操作はロボット化が困難だった。そこで、ハプティクス(力触覚)技術と深層学習を用いてロボットに人間の物体操作技能を模倣させる方策を提案する。これにより、力の制御を必要とするタスクを人間並の速度で操作可能となった。
【従来技術・競合技術との比較】
従来の汎用的なタスクをロボットに実現させる手法は、静的な動作に限定されていた。よって、人間並みの速度で動作することや環境の動的な変化に対応することが困難であった。一方、提案手法ではロボットや環境のダイナミクスを人間が体感しそれを補償する技能を教示するため高速かつ動的な動作をロボットが模倣できる。
【新技術の特徴】
・視認困難な場所やカメラで見えないような微妙な物体形状変動があっても制御可能
・道具を使うことでロボットの位置制御性能の限界を克服
・人間と協調した物体の運搬なども容易
・道具を使うことでロボットの位置制御性能の限界を克服
・人間と協調した物体の運搬なども容易
【想定される用途】
・バリ取り、組立作業、ピッキングなどの工場などの統制された環境で行われる肉体労働の代替
・清掃作業、建設作業、料理等、統制された環境でない対象を扱うロボット
・介護、看護、手術等、人間を対象作業のロボット化
・清掃作業、建設作業、料理等、統制された環境でない対象を扱うロボット
・介護、看護、手術等、人間を対象作業のロボット化
【関連情報】
・デモあり
13:30～13:55
情報
6） 未来都市事業に向けたスマートモニタリングを実現するネットワークAI【さきがけ】
【新技術の概要】
人々の移動は経済活性化の源泉であるため、未来都市事業において、事故や、犯罪、ウィルス感染といったリスクから人々を守るスマートモニタリングが必須である。複数台の3Dイメージセンサ(LIDAR)を連携させることで、死角がなくリアルタイムなリスク予測を可能にするネットワークAI技術を提案する。
【従来技術・競合技術との比較】
スタンドアローンのAIセンサが注目を集めているが、死角による検出精度低下の問題や、予め決められたタスクしか実行できない問題があった。本技術はこれらの問題を解決している。
【新技術の特徴】
・複数台の3Dイメージセンサ (LIDAR) の連携
・移動に伴うリスクのリアルタイム予測
・膨大に発生するデータ量の問題を機械学習による独自の「データの目利き」技術により解決
・移動に伴うリスクのリアルタイム予測
・膨大に発生するデータ量の問題を機械学習による独自の「データの目利き」技術により解決
【想定される用途】
・公共の交差点でのスマートモニタリング
・屋外施設 (大学、病院、テーマパークなど) でのスマートモニタリング
・大型屋内施設 (ショッピングモール、イベント会場など) でのスマートモニタリング
・屋外施設 (大学、病院、テーマパークなど) でのスマートモニタリング
・大型屋内施設 (ショッピングモール、イベント会場など) でのスマートモニタリング
【関連情報】
・デモあり
・展示品あり
・外国出願特許あり
・展示品あり
・外国出願特許あり
14:00～14:25
情報
7） 人との身体的接触を考慮した人共存型モビリティの協調移動技術【さきがけ】
早稲田大学 理工学術院総合研究所 主任研究員
亀﨑 允啓
http://researchers.waseda.jp/profile/ja.8eadae6f9c7d6853a61d631028462b56.html
http://researchers.waseda.jp/profile/ja.8eadae6f9c7d6853a61d631028462b56.html
【新技術の概要】
人共存型モビリティには、人に対する回避行動だけでなく、人への接近・接触という主張的行動原理も併せ持つ必要がある。開発したInteractive Navigation Frameworkは、人の行動予測や進路示唆・声がけ・軽接触による移動誘導などの能動的働きかけを含めた協調移動技術基盤である。
【従来技術・競合技術との比較】
従来型の「停止・回避・迂回」という行動原理のみでは、人混み環境では十分に移動できないばかりか、移動すら成立しない状況が存在する。新技術では、身体的接触を前提とした「譲り合い技術」により相手に能動的に働きかけることで、駅構内や空港等の混雑環境での移動サービスタスクを人・ロボット双方が安全かつ効率的に実現できる。
【新技術の特徴】
・譲り合い技術
・人移動予測
・人込み環境移動
・人移動予測
・人込み環境移動
【想定される用途】
・案内や運搬などの人共存型サービスロボット
・身体的接触を前提とする介護・介助ロボット
・協働型産業用ロボット、警備・災害時誘導、等
・身体的接触を前提とする介護・介助ロボット
・協働型産業用ロボット、警備・災害時誘導、等
jst.go.jp