船井情報科学振興財団

第六回留学報告書

Funai Overseas Scholarship 2020 年度奨学生
小平2023 年暁雄
1月2020 年 8 月より UC Berkeley, Mechanical Engineering の Ph.D. Program に在籍している小平暁雄と申します。秋セメスターも終わりいよいよ Ph.D.生活も半分が終わりました。今回の報告書では 2022 Fall semester の授業や研究、そして日常生活等について報告いたします。

１． Fall Semester の授業
Fall semester では私は以下の授業を履修しました。
・ELENG 227BT : Convex Optimization
この授業は最適化、とくに凸最適化に関する理論やアルゴリズムを扱った授業でした。凸最適化は様々な分野で広く利用される必須の手法であり、自分が研究している自己位置推定はセンサーキャリブレーションなどでも利用されうる手法であるので、授業を通して一度体系的に学ぶことはとても重要でした。授業では基本的な LP(Linear Programming)から SOCP(Second Order Cone Programming)や SDP(Semidefinite Programming)といった凸最適化の分類、そして一般的な最適化問題の条件を緩和して凸最適化問題に落とし込む
Relaxation など最適化アルゴリズムを組むうえで必要な知識を理論的に学びました。また、例のごとく授業の最後には Final Project があり授業で学んだ理論を実践に落とし込むプロセスも体感しました。我々のチームでは Adaptive Cruise Control に代表される前方車両との車間自動維持アルゴリズムに今回の授業で学んだ凸最適化手法を組みこみ、より安全の担保されたアルゴリズムを実装して発表を行いました。

・ME 292B (SDSE) : Statistics and Data Science for Engineers
ME292B は Advanced Special Topics in Controls という名の授業で、我々制御の分野に関する特別な題材をセメスターごとにトピックを変えながら行うという授業です。今回のトピックである SDSE は確率・統計の知識および Machine Learning の基本的な知識といった CS の Department でよく扱われるデータサイエンス分野の知識を MechanicalEngineering の学生向けに再編した感じのレクチャーでした。もうすぐ Qual があるため、機械学習周辺の知識を復習する意味も込めて履修してみたのですが、思ったよりも内容が以前履修していた CS289A Introduction to Machine Learning と被っており、具体的なControl に関する応用例の紹介もあまりなく少し物足りなさを感じました。ただ、レクチ
ャーの他に毎週 Lab という実技の時間もあり、ここでは各レクチャーで教わったアルゴリズムを python で実装することができ、実装面の理解度がステップアップ出来たのは大きな収穫だと思いました。
・ME 375 : Teaching of Mechanical Engineering at the University Level
ME375 は少し特殊な授業で、要は GSI(TA)をする上での心得や注意点、そしてレクチャーの用意の仕方などを学ぶコースです。実際に GSI をするかどうかに関わらず卒業するまでに履修しなくてはいけない必修の授業で、今回偶然多くの同期が履修するタイミングだったということで自分も一緒に履修しました。授業では過去にあった生徒同士や生徒とGSI 間のトラブルなどの事例を取り扱い、もし自分が同じ立場だったなら GSI としてどういった対応を行うのが適切だったかなどについてディスカッションしました。MechanicalEngineering 全体から履修生が集まるので、それぞれの分野独自の授業の進め方や、分野を跨いでの共通認識などについても他の学生から意見を聞くことができ GSI としての知見を広げることが出来たと思います。授業の後半ではどのようにしてレクチャーを行うのか、どのようにすれば未知の知識を分かりやすく他者に伝えられるのかについて学びました。今回の授業では２回の発表課題があり、まず授業の前半で行ったような過去のトラブルの事例を自分達で一から作りだし、他の学生と適切な対応策について議論するケーススタディの発表、そして分かりやすいレクチャーの心得を元に自分達で簡単なテーマについて実際に講義を行う模擬授業型式の発表がありました。準備段階では想定していなかった質問を多々受けるなど、模擬授業という形式を通して他の Berkeley の学生と関われたのはとてもいい機会だったと思います。GSI としての肌感覚など学べ、自信を付けるにはとても良い講義でした。

２． 研究
昨年行っていた研究の発展として動的な環境下でもオンラインセンサーキャリブレーシ
ョンが可能な Optical flow ベースのキャリブレーション手法の研究を引き続き行っています。Optical flow での各ピクセルの移動予想の結果が不安定なことや、視野内での情報とノイズの比などの問題によって最初はなかなか成果が出ない期間が続いていましたが、研究室の同期のアドバイスによって最近は解決の糸口が見つかり、良い結果が出そうで一安心しています。今回の秋セメスターでは普段よりも多く授業を取っていたり、学会発表の準備があったりなどで研究に割ける時間が少なくなり、また研究内容でも先述した問題点などによって思うように研究が進まなかったので少しフラストレーションが溜まるセメスターとなりました。ただ、研究室の先輩や同期も相談にのってくれ、なんとか乗り越えることが出来そうです。また、個人的には過去の船井の先輩方の同時期の報告書にもいくらか助けられました。個人差はやはりあるのですが、Qual や学会発表などのイベントが立て込んでいるこの時期特有の大変さはやはりある程度共通なようで、どのような心構えや準備をしてこの時期を過ごしたのかなど、参考にしたり共感したりしていました。春学期も３月にある IROS の投稿締め切り、そして Qual に向かって引き続き頑張りたいと思います。

３． 生活状況
Fall Semester の思い出の定番といえばやはり Thanksgiving と Christmas ですね。今年も家族が集まり楽しい Thanksgiving, Christmas,そして年末を過ごすことが出来ました。
ただ、今年は家族だけでなく夏に集まったメンバーの中の Berkeley 組と Stanford 組でまた集まる機会が何度かありました。Thanksgiving の直前には Berkeley から花田さん、伊藤さん、伊藤くん、薮内くん、Stanford からは西尾くん、藤田くんそして笠松さん、と船井の枠組みを超えてそれぞれの大学で仲良くなった方々を招待して僕の家でたこ焼き・バーベキュー・カラオケパーティを行いました。先述した通り、研究で行き詰っており少しストレスフルな時期だったのでこういったパーティで気分をリフレッシュ出来たのもとても助かりました。パーティ自体もとても好評だったので、またタイミングを見てちょくちょく開催していくつもりです。

クリスマスツリーとプレゼントとツリーの前でご飯を食べるキャラメロ

(左) Berkeley と Stanford のみんなで集まってたこ焼きパーティ(右)バーベキューパーティーで完璧な肉を焼いてくれたグリルマスターの藤田くん

さいごに皆様のご支援、そして培っていただいたこのコミュニティーのおかげで金銭的にも精神的にも多大な支えになっていることを改めて実感する日々です。このような機会を与えてくださった船井情報科学振興財団の皆様に心よりお礼申し上げます。今後ともどうぞよろしくお願いいたします。