価値を創造する「場」を大切にしたい

独特の場の雰囲気がある．

独自の基盤技術を生みだし、それを磨く力、そこから新しい応用展開を生み出す力、それらをさまざまに融合させ、さらなる高みに立つ力、これらの力が生み出す創造の場、そこに吹く心地よい風を感じていたい．

SAILING: Smart Architecture and Integration Lead Intelligence to the Next Generation

To work a field of inquiry requires instinctive sense
for the valuable and important areas.
Such competitive fields have a specific atmosphere.
Those working within these fields must drive basic technology
and by iterative refinement glimpse new applications and possibilities.
Being the driving force behind such advancements allows a particular perspective,
one only available to those on the cusp of tremendous things.
The direct experience of the forces involved in creative production is exhilarating
and we feel a motive in both the eddies and currents of the creative flow.

目次 Index

目次 Index
1.

研究コンセプト / Concept ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 1

2.

センサフュージョン / Sensor Fusion

2.1

動的補償ロボットによる高精度ピックアンドプレース・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・Accurate pick-and-place under uncertainties by a dynamic compensation robot

4

2.2

アクティブアシスタントロボット - 新しい高速ビジョンに基づく人間協調 ・ ・ ・
Active Assistant Robot - human robot cooperation based on a new high-speed vision
新しいビジョンチップを利用した動的補償ロボットシステム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・Dynamic Compensation Robot with a Newly Developed High-speed Vision Chip

4

産業用ロボットを変革する Dynamic Compensation( 動的補償 ) ・ ・ ・ ・ ・ ・5

ACHIRES: 高速ビジュアルフィードバックによる , より安定な前傾走行 ・ ・ ・ ・6

2.6

高速ビジュアルフィードバックを用いた高速二足走行 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・High Speed Bipedal Robot Running Using High Speed Visual Feedback72.7

滑り摩擦非対称性を利用した動的 2 脚移動 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・Dynamic Horizontal Movement of a Bipedal Robot Using Frictional Asymmetry7

勝率 100％のじゃんけんロボット（人間機械協調システムの実現）
・ ・ ・ ・・・

8

指上での転がりを利用した高速ハンドアームによる投球方向制御 ・ ・ ・ ・ ・ ・

9

2.3
2.4
2.5

2.8
2.9
2.10
2.11
2.12
2.13

Dynamic Compensation - Toward the Next-Generation Industrial Robot
ACHIRES: Improved Running Taking Dynamically Unstable
Forward-Bent Posture Achieved with High-Speed Vision

Janken (rock-paper-scissors) robot with 100% winning rate
(human-machine cooperation system)

Robotic Pitching by Rolling Ball on Fingers for a Randomly Located Target

5

野球ロボット：投げる、見る、打つ、走る、捕る ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 10
Baseball Robots: Throwing, Tracking, Batting, Running, Catching
高速ビジュアルフィードバックを用いた軽量ボールキャッチング ・ ・ ・ ・ ・ ・ 11

Light-weight Ball Catching with High-speed Visual Feedback

ロボットハンドアームを用いた変化球のための回転操り動作分析 ・ ・ ・ ・ ・ ・ 11
Analysis of Rolling Manipulation for Breaking Ball Throwing with Robot Hand-Arm
微細部品の組み立て実現を目指した高速高精度ロボットハンドの開発 ・ ・ ・ ・ ・ 12

High-speed and High-precision Robotic Hand for Micromanipulation

2.14

軽量高速多指ハンドシステム・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 12
Lightweight High-Speed Multifingered Hand System

2.15

高速多指ハンドと高速ビジョンを用いたルービックキューブの操作・ ・ ・ ・ ・ ・ 13
Rubik's Cube handling using a high-speed multi-fingerd hand and a high-speed vision system

2.16
2.17
2.18
2.19

高速ビジュアルフィードバックを用いた高速ロボットハンドによるねじ回し操作・ 13

Screwing nut with high-speed robot hand using high-speed visual feedback

ロボットハンドを用いた糸・ロータ系の回転操作 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 14

Manipulation of Thread-Rotor Object by a Robotic hand

高速多指ハンドを用いたケーブル・コネクタの配線操作・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 14

Manipulation of cable connector with a High-speed Robot Arm

高速ビジュアルフィードバックを用いたキャスティングマニピュレーション ・ ・ 15

Winding Manipulator Based on High-speed Visual Feedback Control

2.20

高速ビジョンを用いた形状取得によるフレキシブルアーム操作 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 15
Manipulation of Flexible Arm using Shape Information with High-speed Vision

2.21

ロボットアームによるムチの音速マニピュレーション・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 16
Sonic-speed Manipulation of a Bull Whip with a High-speed Robot Arm

2.22

多関節マニピュレータの弾塑性変形制御 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 16
Elasto-plastic Deformation Control of a Multijoint Manipulator

2.23

塑性変形モデルを用いたロボットアームのインピーダンス制御設計・ ・ ・ ・ ・ ・ 17

Plastic Behavior Generation of a Manipulator by Impedance Controli目次 Index
2.24
2.25
2.26
2.27
2.28
2.29
2.30

Maxwell モデルに基づく反発防止特性を備えたビジュアルショックアブソーバ ・ 17
Visual Shock Absorber with Anti-rebound Property Based on Maxwell Model
ダイナミック人間ロボット協調システム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 18
Dynamic Human-Robot Interactive System
高速ロボットハンドを用いた人間との多自由度協調作業 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 18
Human Cooperative Task with Multiple Degree of Freedom Using a High-speed Hand System

人間の手先位置の高速高精度制御に向けた動作支援システム・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 19
Assistive System for High-speed and High-accuracy Position Control ofa Human Hand Using High-speed Vision and Actuator
人間のマイクロ操作のためのロボットシステム・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 19
Human-Robot Cooperation for Micrometer-Order Manipulation Using High-Speed Vision
高速ビジョンとロボットハンドを用いた人間協調システム・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 20
Human-Robot Cooperative System using a High-speed Vision System and a Robot Hand

高速ビジョンと高速多指ロボットハンドを用いた
テレマニピュレーションシステム・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 20
Telemanipulation System Using High-Speed Vision and High-Speed Multifingered Robot Hand

2.31

高速視覚・近接覚を用いたマシュマロキャッチ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 21

2.32

高速・高精度近接覚センサを用いた紙風船キャッチ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 21

2.33
2.34

High-Speed Non-deformation Catching of a Marshmallow
with High-speed Vision and Proximity Sensor

High-Speed Catching of a Paper Balloon using High-Performance Proximity Sensor
移動ロボットのための高速障害物トラッキング・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 22
High-speed Obstacle Tracking for Mobile Robots
下向き高速ビジョンによる自車両位置推定 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 23
Visual Odometry via Downward High-speed Vision

2.35

高速ビジョンを用いた信号機検出 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 23

2.36

高速視触覚センサネットワークシステムの開発・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 24

2.37

その他の研究成果 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 24

3.

Traffic Light Detection Using High-speed Vision

High-speed Visual and Tactile Sensors Network System
Other research topics

ダイナミックビジョンシステム / Dynamic Vision System

3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6

高速・高解像力の液体可変焦点レンズ －ダイナモルフレンズ－

・ ・ ・ ・ ・ ・ 28
Dynamorph Lens (DML): A High-Speed Liquid Lens with High Resolution
高速フォーカスビジョン ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 29
High-Speed Focusing Vision
高フレームレート全焦点画像合成のための高速可変焦点光学系 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 30
High-Speed Variable-Focus Optical System for Extended Depth of Field

大口径可変焦点レンズ

・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 31
Variable focus lens with a large optical aperture
大口径可変焦点レンズによる屈折力調節可能な老眼鏡 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 32
A pair of diopter-adjustable eyeglasses for presbyopia correction
可変焦点レンズによる色消しアダプティブダブレット ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 33
An adaptive achromatic doublet design by double variable focus lenses

3.7

誘電エラストマーを用いた光線位置制御手法 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 34

3.8

誘電エラストマーを用いたマイクロレンズアレイ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 35

3.9

ローコスト高解像度三次元マイクロスコープ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 36

Dielectric Elastomer Based Laser Beam Pointing Method

Variable Focus Microlens Array Based On Dielectric Elastomer Actuator

3.10

Readily Available 3D Microscopy Imaging System with Variable Focus Spinner
3D 拡張現実ヘッドアップディスプレイ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 37
3D Augmented Reality Head-Up-Display

3.11

サッカードミラー（駆動鏡面を用いた高速視線制御デバイス） ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 39

3.12

Saccade Mirror: High-speed Gaze Control Device Using Rotational Mirrors
高速飛翔体の映像計測・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 40
Stationary Observation System for High-speed Flying Objects

3.13

1ms オートパン・チルト ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 40

3.14

動く手のひらや物体に映像と触覚刺激を提示できるシステム：高速で無拘束な未来型情報環境の実現 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 41

1ms Auto Pan-Tilt

Visual and Tactile Cues for High-Speed Interaction

3.15

るみぺん（動的対象へのプロジェクションマッピング）・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 42

3.16

るみぺん２（ダイナミックプロジェクションマッピングに向けた
ロバストトラッキング） ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 43

Lumipen: Projection Mapping on a Moving Object

Lumipen 2: Robust Tracking for Dynamic Projection Mapping

3.17

VarioLight（広域運動・回転変形に対応したプロジェクションマッピング）・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 44
VarioLight: Dynamic Projection Mapping
for a Wide Range and Rotative/Deformative Performanceii

目次 Index
3.18

追従的投影モザイキング・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 45

3.19

追跡的光線投影による残像を用いた動体軌跡上情報投影 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 46

3.20

VibroTracker: 振動触覚共有システム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 47

3.21

トラッキング BOS: 高速飛翔体の衝撃波画像計測 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 47

3.22

1ms 対象輪郭トラッキング ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 49

3.23

高速画像系列における動的背景差分に向けた標的モデリング・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 50

3.24

ライトフィールドの投影による高速距離画像計測・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 51

3.25

FTIR を利用した空中超音波触覚ディスプレイ・カメラ系の校正 ・ ・ ・ ・ ・ ・ 52

3.26

サッカードミラーの校正手法 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 53

3.27

フラクタルを利用したカメラ校正パターン ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 54

3.28

その他の研究成果 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 55

4.

Tracking Projection Mosaicing

Information Display with an Afterimage by Laser Projection Moving Object
VibroTracker

Tracking BOS: shock-wave image measurement of high-speed flying objects
Target Tracking

Targeted modeling for dynamic background subtraction in high-speed sequences
High-Speed Real-time Range Finding by Projecting Structured Light Field

FTIR based calibration of Airborne Ultrasound Tactile Display and camera system
Saccade Mirror calibration

Fractal-based camera calibration pattern
Other research topics

システムビジョンデザイン / System Vision Design4.1

空中像形成技術を用いた遮蔽に頑健な３次元計測 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 58

4.2

3 視点拘束に基づくセグメントパターン投影型高速 3 次元計測 ・ ・ ・ ・ ・ ・ 59

4.3

多重化レーザーによる任意物体の 3 次元運動センシング ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 60

4.4

DynaFlash: 1,000fps・3ms 遅延で 8bit 階調の映像を投影する高速プロジェクタ ・ ・ ・ 60

4.5

BFS-Auto: 高速・高精細書籍電子化システム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 62

4.6

リアルタイムページ 3 次元トラッキングとその状態評価 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 63

4.7

高速書籍電子化のための高速書籍自動めくり機 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 63

4.8

高速 3 次元センシングによる適応的撮像を行う高精細書籍電子化システム ・ ・ 64

4.9

複数視点画像を用いる統合型書籍画像生成とその高品質化 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 65

4.10

複数視点による高速撮像を行う書籍電子化システム・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 65

4.11

BFS-Solo: 単眼動画像を用いた高速書籍電子化システム・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 66

4.12

単眼動画像からの可展面形状とその展開テクスチャの復元 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 66

4.13

複雑変形紙面の高精度展開補正手法 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 67

4.14

3 次元形状の事前知識を用いた書籍画像展開補正 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 68

4.15

高速ロールカメラ：像回転を高速制御するカメラシステム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 68

4.16

高速プロジェクタを用いた変形する非剛体曲面へのダイナミックプロジェクションマッピング ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 69

4.17

3 次元運動計測を用いた動的物体の形状と色の高解像度統合 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 70

4.18

代数的アルゴリズムと適応的照明を用いた高速 SVBRDF 計測・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 71

4.19

高速動画像を用いた時系列伝搬による運動物体の逐次的形状復元・ ・ ・ ・ ・ ・ 72

4.20

Deformable Dot Cluster Marker: 高速非剛体変形トラッキングのためのマーカ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 72

Occlusion-Robust 3D Sensing Using Aerial Imaging

High-speed 3D Sensing with Three-view Geometry Using a Segmented Pattern
3D Motion Sensing of any Object by Using Multiplexed Lasers

DynaFlash: High-speed 8-bit image projector at 1,000fps with 3ms delay
BFS-Auto: High Speed & High Definition Book Scanner

Real-time 3D Page Tracking and Book Status Recognition

Automatic page turner machine for Book Flipping Scanning

High-speed and High-definition Document Digitalization System
based on Adaptive Scanning using Real-time 3D Sensing

Document Digitization and its Quality Improvement using a Multi-camera Array
Digitization of Deformed Documents using a High-speed Multi-camera Array
BFS-Solo: High Speed Book Digitization using Monocular Video

Reconstruction of 3D Surface and Restoration of Flat document Image
from Monocular Image Sequence
High-accuracy rectification technique of deformed document image
using Tiled Rectangle Fragments (TRFs)

Document Image Rectification using Advance Knowledge of 3D Deformation
High-speed Roll Camera: High-speed Optical Image Rotator

Dynamic projection mapping onto deforming non-rigid surface using a high-speed projector
High-resolution Shape and Color Integration of Dynamic Rigid Body
Using 3D Motion Sensing System

Rapid SVBRDF Measurement by Algebraic Solution Based on Adaptive Illumination
Sequential 3D reconstruction for a moving object based on time-series propagation
using high-speed cameras
Deformable Dot Cluster Marker: Marker for high-speed non-rigid surface trackingiii

目次 Index
4.21

ZoeMatrope: マテリアルデザインのための実体ディスプレイ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

73

4.22

Phyxel: 実物体の周期運動と高速時分割構造化光を用いた形状と質感を再現するリアリスティックディスプレイ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

74

4.23

Phyxel: Realistic Display using Physical Objects with High-speed Spatially Pixelated Lighting
ソニーと東京大学石川渡辺研究室が共同で開発したビジョンチップ ・ ・ ・ ・ ・ 75
Vision Chip developed by Sony and Ishikawa Watanabe Laboratory of the University of Tokyo

4.24

曲率フローに基づく閉曲線ブレンディング ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

77

4.25

TransMaterial: 高速ビジョン・プロジェクタに基づいた動的質感再現・ ・ ・ ・

78

4.26

モデルパラメータ間の分散を用いた適応的な BRDF 計測・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

79

4.27

ダイナミックプロジェクションマッピングのための複数台カメラを用いた高速非剛体３次元トラッキング・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・79

ZoeMatrope: A System for Physical Material Design

Rapid blending of closed curves based on curvature flow

TransMaterial: Computational display of material appearance
based on dynamic projection mapping

Adaptive BRDF Measurement Method Using the Between-Model-Parameter Variance

High-Speed Three-Dimensional Tracking of Non-Rigid Surface
for Dynamic Projection Mapping Using Multiple Cameras

4.28

DynaFlash v2 とポストリアリティ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

80

4.29

多視点レーザー計測による任意物体の 6 自由度運動センシング ・ ・ ・ ・ ・ ・

81

4.30

ポータブルるみぺん：小型ダイナミックプロジェクションマッピングシステム・

82

4.31

MIDAS projection: マーカーレス・モデルレスの動的プロジェクションマッピングによる質感表現 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・83

その他の研究成果 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・85

DynaFlash v2 and Post Reality

Robust 6-DOF Motion Sensing for an Arbitrary Rigid Body
by Multi-view Laser Doppler Measurements

Portable Lumipen: mobile dynamic projection mapping system

MIDAS Projection: Markerless and Modelless Dynamic Projection Mappingfor Material Representation

4.32

5.

Other research topics

アクティブパーセプション / Active Perception

5.1

変形するディスプレイ（Deformable Workspace）: 3 次元の仮想物体を扱うための新しい枠組み ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

88

5.2

クロノスプロジェクタ：時空間を操るディスプレイ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

88

5.3

Light Arrays: 光を用いた身体拡張・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

89

5.4

スコアライト：レーザーを用いた人工的共感覚生成楽器 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

90

5.5

スマートレーザスキャナ：カメラレス 3 次元インターフェイス ・ ・ ・ ・ ・ ・

92

5.6

The Laser Aura: 感情表現を人工補完するシステム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

92

5.7

記憶の箱 / 知識の立体素 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

93

5.8

身体表面の入力・出力デバイス化の提案・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

94

5.9

AIRR Tablet: 空中映像を手で操作できるシステム～ 自由空間をインタラクティブなディスプレイに ～ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・94

SENSECASE: スマートフォンを拡張する
デフォーマブルユーザインタフェース・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

96

5.11

鮮明な３次元立体映像を素手で高速に操作できるシステム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

97

5.12

高速ジェスチャー UI: 低レイテンシーと自己受容性 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・98

The Deformable Workspace: a Membrane between Real and Virtual Space
The Khronos Projector
Light Arrays

scoreLight: laser-based artificial synesthesia instrument
Gesture tracking with the Smart Laser Scanner

The Laser Aura: a prosthesis for emotional expression
Memory Blocks & Knowledge Voxels
Skin Games

AIRR Tablet: Floating Display with High-Speed Gesture UI- Interactive Display in 3D Free Space -5.10

SENSECASE: Crafting Deformable Interfaces to Physically Augment Smartphones

5.13
5.14

High Speed Gesture UI for Three Dimensional Display zSpaceHigh Speed Gesture UI: Ultra Low latency with Proprioception
画素単位ブラー除去イメージング ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・
Pixel-wise Deblurring Imaging (PDI)
高速道路における点検の高度化に関する研究 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・Research on Advanced Inspection on Highways

99
100

5.15

電気刺激を用いた運動スキル習得支援システム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

101

5.16

モノクロの高速投影映像をカラーに知覚させるシステム ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

102

5.17

Learning Supportive System to Electrical Stimulation

Coloring Method of Black-and-White High-Speed Projection Images
その他の研究成果 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・Other research topics

iv

103

目次 Index
6.

基本概念・用語 / Basic Concept and Technical Terms

センサフュージョン / Sensor Fusion・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・
ダイナミックビジョンシステム / Dynamic Vision System ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・システムビジョンデザイン / System Vision Design ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・アクティブパーセプション / Active Perception・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

7.

論文 / Papers

センサフュージョン / Sensor Fusion ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・
ダイナミックビジョンシステム / Dynamic Vision System ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・システムビジョンデザイン / System Vision Design ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・アクティブパーセプション / Active Perception・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・
光コンピューティング / Optics in Computing ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・その他 / Others ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・

8.

106
115
119
128

134
154
161
176
181
187

動画 / Movies

YouTube ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 190
研究用標準高速動画 /Services for High-speed Image Processing - Videos ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 194

9.

10.

受章・受賞 / Awards

・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 195

メンバー及び所在地 / 連絡先
Members/Affiliation and Location

メンバー / Members ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 206
所在地／連絡先 / Affiliation and Location ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 207
アクセス / Access ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 208v

1. 研究コンセプト

Concept

研究コンセプト
センサやロボットはもちろんのこと , 社会現象や心理現象等も含めて , 現実の物理世界＝リアルワールドは , 原則
的に並列かつリアルタイムの演算構造を有している . その構造と同等の構造を工学的に実現することは , 現実世界の理解を促すばかりでなく , 応用上の様々な利点をもたらし , 従来のシステムをはるかに凌駕する性能を生み出すことができ , 結果として , まったく新しい情報システムを構築することが可能となる . 本研究室では , 特にセンサ情報処理における並列処理と高速･リアルタイム性を高度に示現する研究として , 以下を行っている . また , 新規産業分野開拓にも力を注ぎ , 研究成果の技術移転 , 共同研究 , 事業化等を様々な形で積極的に推進している .
Ⅰ. 五感の工学的再構成を目指した センサ フュージョン の理論並びにシステムアーキテクチャの構築とその高速知能ロボットへの応用に関する研究 , 特に , 視覚センサと触覚センサによるセンサフィードバックに基づく高速知能ロボットの開発並びにその応用としての新規タスクの実現 ,Ⅱ. 高速画像処理及び動的光学系に基づき運動対象の情報を適応的に取得する基礎技術を開発及び応用システムを創出する ダイナミック ビジョン システムの研究 , 特に , 高速光軸制御や可変形状光学系の技術開発並びに動的環
境の画像計測・情報提示に関する応用システムの実現 ,Ⅲ. 並列処理に基づく高速画像処理技術 ( 理論・アルゴリズム、デバイス ) 並びにその応用システムの実現を目指す
システム ビジョン デザイン の研究 , 特に , 高速画像処理システムの開発並びに人間の眼を遥かに凌ぐ高速性を利用した新しい価値を創造する応用システムの実現 ,Ⅳ. 実世界における新たな知覚補助技術並びにそれに基づく新しい対話の形を創り出す アクティブ パーセプション
技術の構築とその応用に関する研究 , 特に人間にとって有意義なモダリティの創出並びに各種高速化技術に基づ
く革新的情報環境・ヒューマンインタフェイスの実現 .

Concept
The real physical world essentially has parallel and real-time computingarchitectures, including sensors and robots, aswell as social and psychological phenomena.Realizing an equivalent architecture based on engineering technology will
help us to understand the realworld, bring various advantages to applications, allow us to achieve performance levels far
exceedingconventional systems, and eventually make it possible to build genuinely new information systems.Our laboratory, in particular, conducts research on exploring parallel, high-speed, and real-timeoperations for sensory information
processing, some of which are listed below. Also, we are focusingon finding new industrial markets and strongly promoting technology transfer of our research outcomesin diverse ways, including collaborative research and commercialization.
ⅰ. Research on Sensor Fusion theory, construction of system architectures, and applications to high-speed intelligent
robots aimedat the engineered re-formation of the five senses. In particular, applications include the developmentof
high-speed intelligent robots based on sensor feedback using visual sensorsand tactile sensors andthe development of
new tasks.
ⅱ. Research on DynamicVision System for development of fundamentaltechnology and creation of application system byadaptively acquiringinformation of moving objects based on high-speed image processing anddynamic optics. In particular, technology development of high-speedoptical axis control and variable optical systems, and implementation ofapplication system on image measurement/information presentation indynamic environment.
ⅲ. Research on System VisionDesign for designing high-speed image processing technology (theory, algorithms,and
devices) and the realization of application systems. In particular, the development ofapplication-oriented high-speed
image processing systems and innovative applications creatingnew value by driving at speeds that far exceed the capabilities of the human eye.
ⅳ. Research on ActivePerception for creating a new style of interaction by using sensation-enhancingtechnology and its
applications, in particular, the construction of a modality that is meaningfulfor humans and the realization of futuristic
information environments and human interfacesbased on various high-speed technologies.

2. センサフュージョン

Sensor Fusion

人間の脳は , 従来から開発されてきたコンピュータとは異なり高い順応性を持つ . これは , 脳が神経系からなる閉じた系ではなく , 非常に多くの感覚器で外界からの情報を得て ,多数の運動制御機能を用いて外界に働きかけるという開放系であり , 外界との情報のやりとりを通じて適応能力や学習能力を高めていくことができるためである . このような感覚からの情報の流れは一つではなく , 層状構造をもつ多数の神経細胞により相互に情報をやりとりしながら並列に処理される . 結果として , 調和のとれた柔軟性・信頼性の高い認識・行動機能を実現することができる .
本研究では , 脳がもつこのような感覚と運動の統合機能に注目して , 実環境に対する柔軟な認識・行動の実現が可能な
工学的な脳型処理システムを構築する . 特に , 人間の運動機
能の中でも重要な役割を果たす「手」に注目して , 人間や従来ロボットの性能をはるかに超える超高速・高機能ロボッ
トハンドシステムを構築する . 最終的に , ロボットの物理的な動作限界を極める超高速マニピュレーションを実現することを目標とする .

A human being recognizes external environmentby using many kinds of sensory information. By
integrating these information and making up lack of
information for each other, a more reliable and multilateral recognition can be achieved. The purposeof Sensor Fusion Project is to realize new sensing
architecture by integrating multi-sensor informationand to develop hierarchical and decentralizedarchitecture for recognizing human beings further.
As a result, more reliable and multilateral information can be extracted, which can realize high level
recognition mechanism.

2.1

動的補償ロボットによる高精度ピックアンドプレース
Accurate pick-and-place under uncertainties
by a dynamic compensation robot

直径１~2mmの小さなベアリングボールを高精度的にピックアンドプレースすることは容易ではないと考えられる．特に，外乱や工具の微細変動など外部からの不確定要素および産業用ロボットの位置決め誤差に起因する不確定要素がある状況下で高精度なピックアンドプレースを実現するのは極めて困難である．本研究では，動的補償ロボットを用いて不確定要素がある状況での高精度ピックアンドプレースを実現している．動的補償ロボットは汎用の産業用ロボットと二自由度補償アクチュエータを備えたアド
オンモジュールで構成されている．前者は，粗い教示・
再生手法または画像処理による運動計画手法で制御され，高速かつ粗いグローバルモーションを実現す

る．それと同時に，後者を前者の産業用ロボットに搭載され，ローカルな高速ビジュアルフィードバック（1000fps）により，タスク実現に伴う不確定要素に対する補償を行う．
実験では，ランダムな外乱が作業対象を乗せた台に加えられ，粗いグローバルモーションを実行すると伴に，搭載された補償用ロボットモジュールが細かい誤差に対する補償を行い，高速かつ高精度のピックアン
ドプレースを実現した．この技術を実現することにより，標準化したロボットモジュールを任意のロボットに搭載することで，既存のロボットを活用しつつ，高精度な組み立て作業を始め，さまざまな産業に応用されていくものと期待される．

It is challenging to realize accurate pick-and-place oftiny bearing balls under uncertainties. The uncertainties
may be attributed to environmental disturbances as wellas to positioning errors of a typical industrial robot. We
propose to realize the task by a dynamic compensation
robot. It consists of a commercial industrial robot and an
add-on module with 2DOF compensation actuators.
The former is for fast and coarse global motion realized
either by coarse teaching-playback programming or bymotion planning with the use of computer vision. The

latter is to conduct real-time compensation in a local
manner under high-speed visual feedback. In thedemonstrations, random disturbances are exerted on
the working stage. Along with the main robot conductingcoarse global motion, fine positioning is realized by thecompensation module under 1000 fps visual feedback.
This technology is useful for robotic assembly applications where high accuracy is difficult to achieve under
uncertain working environment.

2.2

アクティブアシスタントロボット- 新しい高速ビジョンに基づく人間協調

Active Assistant Robot - human robot cooperation
based on a new high-speed vision
本研究では，従来人間にとっては非常に困難であった高精度作業を実現するためのアクティブアシスタ
ントロボットを提案している．任意な平面軌道をト
レーシングする例をとして，操作者がアシスタントロ
ボット（2自由度）を動かして，目標軌道をロボットの操作範囲内に維持しながら粗い精度でグローバル
モーションを実現する．それと同時に，1,000Hzの高速ビジュアルフィードバックに基づいたアシスタン
トロボットは能動的にローカル誤差を利用して目標
軌道が常に画像中心となるように高精度で補償し，人間の作業精度と性能を上げることを実現する．
We propose an active assistant robot to realize
high-performance manipulation that is traditionallydifficult for human. In this line-following demonstration,
human operator moves the assistant robot (2-DOFs) torealize coarse global-motion while keeping the target
within the limited work range of the assistant robot. A
projected square area is used as visual indication forhuman operation. With the active assistance of therobot based on 1,000Hz visual feedback in local
manner, tracking error (between image center and line

動 的 補 償(Dynamic Compensation) に 基 づ い て開発したアクティブアシスタントロボットはソニー
セミコンダクタソリューションズ株式会社と東京大学石川渡辺研究室が共同で開発した 高速ビジョン
チップを採用している．この新しい高速ビジョンでは，画像処理をチップ上で実現できるため，従来の画像処理装置は不要となり，かつ高速ビジュアルフィー
ドバック（1,000Hz）が可能である．
提案したアクティブアシスタントロボットは人間の柔軟性とロボットの高精度を両立しているため，色々な応用現場に活用できると考えられる．
center) is reduced dramatically compared to that ofhuman control motion. The robot is developed based on
the dynamic compensation approach with a new
high-speed vision system. 1,000 fps imaging andprocessing are implemented within a single Vision Chip
simultaneously. This technology can be used in a broad
range of application scenarios where required accuracy
is beyond traditional human capability, such as laser
cutting, welding, sealing as well as assembly.

4

2.3

新しいビジョンチップを利用した動的補償ロボットシステム
Dynamic Compensation Robot with a Newly Developed
High-speed Vision Chip

本研究では，二軸補償機構とソニーと東京大学石川渡辺研究室が共同で開発した 高速ビジョンチップにより，産業用ロボットに対して簡単な教示で，任意の二次元軌道に対する軌道トラッキングを高速高精度で行う．本手法は，coarse-to-fine戦略とした動的補償(Dynamic Compensation)に 基 づ き，産 業 用 ロ
ボットの高速動作時におけるダイナミクスの不確定性および工具の微細変動など外部からの不確定要素
に対するロバスト性を向上させることができる．提案する戦略の方針として，高速高精度軌道トラッキング
タスクを以下二つのサブタスクに分け，並列で実行させる．
1) 一台の汎用の産業用ロボットが広範囲で大まかな位置決めを行う．具体的には，補償機構により目標軌道をカバーできる程度のキーポイントをラフに教示し，産業用ロボットの軌道生成を行う．
2) 高速ビジョンチップから得られる画像特徴量に基づくローカルな高速ビジュアルフィードバックにより，目標軌道が常に画像中心となるように産業用ロボットに搭載した二軸補償機構を制御する．すなわ
ち，産業用ロボット自身の不確定性および外部環境から生じる外乱の不確定要素に対して補償を行う．
ソニーと東京大学石川渡辺研究室が共同で開発した 高速ビジョンチップでは，画像処理をチップ上で実現できるため，従来の画像処理装置は不要となり，かつ高速ビジュアルフィードバック（1,000Hz）が可能である．

We demonstrate contour following task under dynamic compensation scheme with a newly developed
high-speed Vision Chip developed by Sony and Ishikawa Watanabe Laboratory of the University of Tokyo.
Given an arbitrary contour pattern, the industrial robot's
trajectory is firstly programmed with sparse teaching
points chosen roughly. The compensation module(2-DOFs) under 1,000 Hz visual feedback by the new
Vision Chip will then realize real-time motion to keep thetarget contour always in the center of the image, evenunder systematic uncertainties such as backlash of themain robot, or external disturbances of the workpiece.
By realizing image processing on the new Vision Chip,
there is no need to provide a device for image processing.

2.4

産業用ロボットを変革する Dynamic Compensation( 動的補償 )Dynamic Compensation - Toward the Next-Generation Industrial Robot

従来の教示・再生による制御手法は，あらかじめ産
業用ロボットに目標軌道をティーチングすることで，実現しやすいものの，教示誤差や工具の微細変動など
外部からの不確定要素に対するロバスト性に欠けているようである，特に，複雑形状の対象軌道に対する教示作業は極めて困難である．一方，力センサや視覚センサなどを用いたリアルタイムフィードバック制
御による軌道トラッキング手法は外部からの不確定な変動に対応することが出来ている．しかしながら，これらの手法においてロボット自身の不確定性に対するロバスト性は考慮されていない．また，ロボットの高速動作時でのダイナミクスによる不確定性が存在するため，高精度を実現するために，低い作業速度という制約があり，現実的な手法とは言い難いようである，そのため，高速度と高精度を両立でき，かつロ
ボット自身の不確定性を補償する方法が必要である．
そこで本研究では，高速度と高精度の両立を実現するために，動的補償(Dynamic Compensation) コン
セプトに基づいて，coarse-to-fine とした戦略を提案する.提案する戦略の方針として，以下二つのサブタ
スクに分け，並列で実行させる．
1) 一台の汎用の産業用ロボットが大範囲で大まかな位置決めを行う．
2) 高 速 高 精 度 の ロ ボ ッ ト モ ジ ュ ー ル（高 速 ア ク
チュエータおよび高速ビジョン）を産業用ロボットに搭 載 す る こ と に よ り，ロ ー カ ル な 高 速 ビ ジ ュ ア ル
フィードバックにより，上述べした不確定性に対する補償を行う．
本手法は，産業用ロボットに対する教示・再生を行うものの，対象をカバーできるくらいの粗い教示だけで済むため，複雑形状の対象に対しても教示点数を大幅に減少することが可能であり，教示作業も大幅に軽減できる．さらに，人間による教示の代わりに，ビジュ
アルフィードバックで対象軌道に沿う粗い軌道の自動軌道生成の技術も今後開発する予定であり，従来の汎用産業用ロボットを外部センサでリアルタイム
フィードバック制御するより，本手法の方が実現しや
すく，安定性も高く，より現実的な手法と考えられる．
本研究の応用例として，高速かつ高精度の軌道トレーシング及び高速位置合わせ二つのタスクを実現した。一台のパラレルリンクロボットを用いて，対象軌道に沿う粗い教示によって，高速な位置決めをさせながら，搭載した補償用ロボットモジュールが細かい
誤差に対する補償を行い，高速かつ高精度の軌道トレーシング及び位置合わせを実現した．この技術を実現することにより，標準化したロボットモジュールを
任意のロボットに搭載することで，既存のロボットを活用しつつ，作業速度と精度を大幅に向上させることが期待される．

5

coarse motion is smooth with constant velocity, it isenergy efficient for the industrial robot. The same technology is demonstrated with the task of high-speed
peg-and-hole alignment. Here, we require the main
robot to move at high-speed while the pose of the workpiece is uncertain. The coarse motion is roughly taught
and can be random within a certain range of each hole.
Letting the main robot perform the coarse motion, fast
and accurate alignment is achieved through fine compensation by the high-speed robotic module.
This technology can improve existing industrial
robots’ performance while at the same time reduce theworkload of robot operators. It may find applications inmany industrial tasks, such as in welding, painting aswell as assembly.

Traditionally it is difficult for industrial robots toachieve highs-speed motion with high accuracy due tolarge dynamical uncertainties. We present a solution
using dynamic compensation by adopting high-speed
vision and compensation actuators to compensate forthe uncertainties caused by the system itself as well as
the external environment. In this study, we present two
application tasks: fast and accurate contour-tracking
and high-speed peg-and-hole alignment, with a commercial industrial robot. Traditionally, the playback
method is the most common approach to control anindustrial robot. However, it is time-consuming andexhausting to teach an accurate path point by point. We
propose to perform the 2D contour-tracking task byadding a high-speed robotic module under the dynamic
compensation scheme. Through this method, a coarse
global path can be easily taught with very few roughly
chosen teaching points. The errors between the coarse
path and the target path are then dynamically compensated by the high-speed robotic module under 1,000 fps
visual feedback. As a result, accurate tracking for atarget contour with random pattern is achieved with fast
speed. The proposed method is also capable of compensation of external uncertainties. For example, thesame tracking result can be obtained under unknown
external disturbances. It should be noted that since the

2.5

ACHIRES:
高速ビジュアルフィードバックによる , より安定な前傾走行
ACHIRES: Improved Running Taking Dynamically Unstable
Forward-Bent Posture Achieved with High-Speed Vision

ハードウェアと制御手法の両方を刷新することで，人間を超えた機械システムの限界を追求することを目標に，高速ビジュアルフィードバックを用いた二足走行ロボット シ ス テ ム”ACHIRES”(Actively Coordinated High-speed Image-processing
Running Experiment System) を開発し，その第一ステップとして高速走行を実現しました．
With the goal of pursuing the limit of the machine system beyond the human being by improving both hardwareand control method, we developed an entirely new bipedal running robot system "ACHIRES" (Actively Coordinated High-speed Image-processing Running Experiment System) using the high-speed visual feedback, and wehave realized a high speed running as the first step of this research.
二足走行ロボットシステムACHIRESの走行手法を改良することで, これまでよりさらに安定で信頼性の高い走行が実現されました.
ACHIRESシステムは高出力軽量な二足ロボットと, それを外部から観測する高速ビジョンの組み合わせによって実現されています. これまでの制御手法では高速ビジョンによってリアルタイムに得られるロボットの姿勢の情報は, ロボットの両足が地面から離れている限られた期間にしか利用されていませんでした. 本研究では高速ビジョンの情報を走行のすべての過程に導入することによって, 人間のような前傾姿
勢での走行を, より長い時間安定に継続することができるようになりました.

In this research, the control method for bipedal
running system ACHIRES was improved to accomplish
more reliable running. ACHIRES is a high-speed bipedal running system that consists of high-power bipedal
robot and high-speed vision. In the previous method,
the posture information acquired from the high-speed
vision was used only when both legs were off theground, and the control was feed-forward otherwise.
Adapting the new method with the visual feedback introduced to almost all process of running, now ACHIRES
can run more reliably for a longer time in a more
forward-bent posture like human.

6

2.6

高速ビジュアルフィードバックを用いた高速二足走行

High Speed Bipedal Robot Running Using High Speed Visual Feedback
概要 ／ Summary

高速ロボットハ
ンドの開発および
その応用で培われた技術を基盤として，新 た に 高 速 ビ
ジュアルフィード
バックを用いた二足走行ロボットシ
ステム（ACHIRES）
を開発しました．このシステムは，独自に開発した２つの要素技術を融合したもので，世界トップクラスのスピードで高速走行を実現しました．
要素技術の１つは高速二足走行機構で，当研究室がこれまでに開発してきた高速多指ハンド（じゃんけん
ロボット等）と同じ技術をベースとした小型のメカニ
ズムです．ここで用いられている軽量かつ高出力なモータによって，地面を瞬間的に力強く蹴って加速する動作と空中で着地姿勢へ高速に復帰する動作が可能となっています．
もう一つの要素技術は高速ビジョンで，今回は環境側に設置したカメラの画像に対して，1秒間に600枚の処理を行い，ロボットの状態・姿勢を高速に認識することにより，走行姿勢を安定に保つことを可能にしています．
これらの要素技術を用いて，従来とはまったく違う
方法によって高速走行を実現しています．従来の二足走行システムは，安定性が確保されたZMP規範の制御法を用いて，転倒しない姿勢の範囲で走行を実現していました．ACHIRESは，上述した２つの要素技術によって，不安定な姿勢でも転倒を回避するための瞬間的な反応動作が可能であることから，簡易な制御手法
でより前傾した姿勢を取ることが可能となり，安定な高速走行を実現しています．今回は脚長14cmのロボットで，走行速度4.2km/hを実現しています．加えて，空中転回も実現しています．
ACHIRESは，従来のロボットの動作速度を凌駕す
る運動性能と人間を超える高速の認識機能から実現したものと考えています．今回の成果は，勝率100%のじゃんけんロボットと同じ基盤技術を初めて脚ロボットに応用したもので，当研究室が目指している人
間を超える能力を有するロボットの研究を加速するとともに，今後のロボット技術を飛躍的に拡大する可能性を示唆するものと考えています．

ACHIRES is composed of high-speed vision andhigh-speed actuators to achieve instantaneous recognition and behavior. The similar technologies are used in
our Janken (Rock Paper Scissors) Robot. High-speed
vision detects the state of the biped robot including thetiming of landing at 600 fps. The biped mechanism withthe leg length of 14 cm is set to run in the sagittal plane.
At present, the running velocity reaches 4.2 km/h.
Simple control based on high-speed performance ofsensory-motor system enables the biped robot to stably
run without falling, unlike computationally expensive
ZMP-based control which is commonly used forbalance. The aerial posture is recovered to compensate
for the deviation from the stable trajectory using
high-speed visual feedback.

We also address a task of somersaulting. Whilerunning, the robot takes a big swing with one foot andjumps. After takeoff, both legs are controlled to curl up
for high-speed rotation in the air. ACHIRES is going to
be improved to push the envelope while demonstrating
various biped locomotion tasks.

2.7

滑り摩擦非対称性を利用した動的 2 脚移動
Dynamic Horizontal Movementof a Bipedal Robot Using Frictional Asymmetry

脚移動の推進力として, 並進滑りを用いた移動手法を提案した. この手法は, 滑り動作と跳躍動作の高速な切り替えによって, ダイナミックな2脚移動が可能である. 足裏には, 滑り摩擦係数の異なる2種類の材料を取り付けることで, 連続的な前進運動を実現している. 数値シミュレーションをおこない, 跳躍高さや移動周期は摩擦特性にほとんど影響されないのに対して, 水平速度は摩擦特性に大きく依存することを導出した. 高速ビジョンを着地判定に用いた移動実験をおこない, 提案手法の有効性を実証した.

In this research, dynamic horizontal movement is
considered with the goal of achieving high-speed
dynamic leg motion. We propose a new movement principle using frictional asymmetry for legged robots. This
motion strategy consists of sliding motion based on the
kinematic constraint and jumping motion which makes

use of lightweight high torque motors. In addition,
motion characteristics based on the dynamics are analyzed. Experimental results are also shown in which a
2-DOF bipedal robot takes fast short steps repetitively
with compensation of landing time by high-speed visualfeedback control.

7

2.8

勝率 100％のじゃんけんロボット（人間機械協調システムの実現）
Janken (rock-paper-scissors) robot with 100% winning rate
(human-machine cooperation system)

本研究では，人間機械協調システムの一例として勝率100％のじゃんけんロボットを開発している．人間は，じゃん・けん・ポンのタイミングでグー，
チョキ，
パーのいずれかを出すものとし，そのタイミングに合わせて，ロボットハンドは人間に勝つ「手」を出す．
人間の手の認識は高速ビジョンを用いて1ミリ秒ごとに行っており，具体的には人間の手の位置と形状を認識している．人間の手の位置に応じて，ロボットハ
ンドも上下運動をするように手首関節を制御すると同時に，ポンのタイミングで人間の出した手の形状を基に，グー・チョキ・パーを認識し，1ミリ秒後に人間に勝つ「手」をロボットハンドが出す，1ミリ秒の後出しじゃんけんを実現している．人間の目は30fps程度であるため，今回のシステムでは後出しされている感覚はほとんどない．

本技術は，人間の動作に合わせたロボットハンドのミリ秒オーダでの協調制御の可能性を示した一例であり，遅延なしの人間の動作支援や人間との協調作業などに応用展開されると期待できる．
また，別の視点では，人間の眼や手を必要としていた労働集約型の工程は，自動化が困難あるいはコストが見合わないため，海外の工場立地が有利であったが，その工程を人間より高速に実現することにより，コスト面も含めて生産性を上げることが可能となる．
ロボットのコストダウンが難しくなっている現在，視覚機能も含めたロボットの高速化により，工場の立地
条件を根底から変え，日本の生産現場の空洞化に歯止めをかけることにより，日本に工場を戻すことを目標にしている．

In this research we develop a janken (rock-paper-scissors) robot with 100% winning rate as one
example of human-machine cooperation systems.
Human being plays one of rock, paper and scissors at
the timing of one, two, three. According to the timing,
the robot hand plays one of three kinds so as to beat
the human being.
Recognition of human hand can be performed at 1ms
with a high-speed vision, and the position and the shapeof the human hand are recognized. The wrist joint angleof the robot hand is controlled based on the position of
the human hand. The vision recognizes one of rock,
paper and scissors based on the shape of the humanhand. After that, the robot hand plays one of rock, paperand scissors so as to beat the human being in 1ms.
This technology is one example that show a possibility of cooperation control within a few miliseconds. And
this technology can be applied to motion support ofhuman beings and cooperation work between humanbeings and robots etc. without time delay.
Considering from another point of view, locating factories oversea has been advantageous in labor-intensive
process that requires human's eyes and hands because
it is difficult to make the process automatic or it is not
worth the cost. However, by realizing faster process
than human's working speed, the productivity can be
improved in regards to cost. Currently although thecost-cutting of the robot is difficult, it is possible tochange the location condition of the factory fundamentally by increasing the speed of the robot including
visual function.

バージョン2

Version 2

勝率100％じゃんけんロボット バージョン2を開発しました．バージョン1では，人間の「手」が完成してから，ロボットが動作し，人間の目が認識できる時
間よりも早くロボットの「手」を出す，後出しじゃんけ

んを実現しました．バージョン2では，人間の「手」が完成する前に認識するとともに，ロボットの「手」が出るように改良し，先出しもしくは同時に「手」が出る
じゃんけんを実現しました．

The second version of the janken (rock-paper-scissors) robot system with 100% winning rate has beendeveloped. The robot realizes 100% winning rate byhigh speed recognition of high speed vision and highspeed acuation of a robot hand. In the first version, afinal shape of the robot hand is delayed about 20ms
after the finished shape of a human hand. In the second
version, a final shape of the robot hand is completed
almost the same time of the finished shape of a human
hand.

8

バージョン3

Version 3

勝率100％じゃんけんロボット バージョン3を開発しました．バージョン3では，従来のじゃんけんロ
ボットに高速トラッキング技術 (1msオートパン・チ
ルト，るみぺん2) を導入しました．これにより，人間の手のトラッキングを可能にし，常に「手」の認識が出来るようになりました．さらに，トラッキング情報から人間の動作を認識し，その運動に合わせてロボット
ハンドを制御することができ，人間の動作とロボットの動作の同期性が向上しました．加えて，視野が拡大されたことにより，トラッキングが可能な範囲内であれば，人間はどこにでも手が出せるようになり，可動範囲を拡張しました．

The third version of the Janken (rock-paper-scissors)robot with 100% winning rate has been developed. In
this version, we incorporated the high-speed tracking
technologies "1ms Auto Pan-Tilt" and "Lumipen 2" inorder to extend a field of view of the high speed visionsystem. The inclusion of these technologies additionallyenables the system to dynamically track the human
hand and recognize its shape in high speed, regardlessof where it moves, as well as improves the synchronization between the motion of the robot hand and that of
the human hand. Using high-speed vision together withthe high-speed actuation of the robot hand enables therobot to achieve a 100 % winning rate.

ロボットの名称について

Name of robot

このロボットの日本語の名称は,「じゃんけんロボット」です．
「じゃんけん」はひらがなで,「ロボット」はカタカ
ナです．また, 英語の名称は,「Janken (rock-paper-scissors) robot」で, 省略形は,「Janken robot」
です．
The name of this robot is "Janken (rock-paper-scissors) robot", and the abbreviated form is "Janken robot".

2.9 指上での転がりを利用した高速ハンドアームによる投球方向制御
Robotic Pitching by Rolling Ball on Fingers
for a Randomly Located Target

本研究では，人の投球を参考に指の動作を用いることで，ロボットハンドアームによる投球方向の制御をを行う．
投球動作の，ボールを押さえている指を離すタイミ
ングと指上でのボールの転がりに着目してモデル化を行い，シミュレーションにより指を離すタイミング

による投球方向への影響を調べた．そして，任意に配置した対象に対し，高速ビジョンで対象の位置を認識し，その位置から求めた適切なタイミングで指を離す
ことで，高速ハンドアームで対象に向かって投球を行った．

In this study, a robotic pitching task is considered withthe goal of achieving dynamic manipulation. To control
the pitching direction of the ball, the strategy using therolling of the ball on fingers is derived with reference tohuman pitching. The effect of shift in the release timingon the pitching direction is analyzed based on the ball
dynamics. Experimental results are shown in which ahigh-speed manipulator composed of a 4 DOFs robot
arm with a 10 DOFs robot hand throws a ball towards a
randomly-located target recognized with high-speed
vision. As for robotic high-speed pitching based on the``kinetic chain'' which is observed in human throwing,
you can also see here.

92.10 野球ロボット：投げる、見る、打つ、走る、捕る

Baseball Robots: Throwing, Tracking, Batting, Running, Catching

野球の基本要素である,「投げる」,「見る」,「打つ」,「走る」,「捕る」動作に対して, 高速ビジョンと高速アクチュエータを組み合わせることにより, 要素毎にロボットで実現しました. 一体化した動作は, まだ実現しておりませんが, 技術要素として一つのまとまりがついたと思いますので, 整理致しました.
投げる： 高速ロボットハンドと高速アームを用いて正確な投球動作を実現しました. 人の投球動作「キネティックチェーン」を参考にした波動の位相伝播に基づく運動の高速化により, 高速な投球動作を実現しています. 90%の確率でストライクゾーンに投げ入れることが可能です.
見 る： AVS（アクティブビジョンシステム）では,
高速カメラを高出力なパン・チルト雲台に搭載し, ビ
ジュアルフィードバック制御を行うことにより, 広い
範囲を高速にトラッキングすることが可能となります. また, 1ms Auto Pan/Tilt技術はカメラ自体ではなく, 2枚のミラーで視線を制御することでより高速な対象物のトラッキングが実現されています.
打 つ： 高速ビジョンにより計測された1msごとのボールの動きに合わせてアームを制御することで,定義したストライクゾーンに来たボールを100%打We have been developing robotic systems that
individually achieve fundamental actions of baseball,such as throwing, tracking of the ball, batting, running,and catching. We achieved these tasks by controllinghigh-speed robots based on real-time visual feedback
from high-speed cameras. Before integrating these abilities into one robot, we here summarize the technicalelements of each task.
Throwing: This robot can throw a ball with high precision using its fingers, similarly to human throwing. To
throw a high-speed ball, we proposed a strategy
focused on the superposition of wave patterns based on
the kinetic chain. This robot can throw the ball into thestrike zone with a success rate of 90%.
Tracking: The AVS, Active Vision System, canachieve a wide field of view by rotating a camera around
its pan and tilt axes. Thanks to high-speed actuatorsand high-speed visual feedback, this system can track atarget moving at a high velocity. 1ms Auto Pan/Tilt can
track even faster objects by moving two mirrors rather
than a camera itself in order to control the gaze direction.
Batting: The batting robot can hit a ball anywhere in
the strike zone by controlling the arm in response to the

ち返すことができる バッティングロボットを実現しました. 高速アクティブビジョンによって必要なボールの位置情報が全て得られるため, 予測や学習を用いることなく, 極めてシンプルな制御方法で実現しています. また, 平らなバットを用いて, 当てるだけでなく,狙った所に打ち返すロボットを実現しています.
走 る： 軽量かつ高速なモータを用いた小型で高速な駆動機構と高速ビジョンを用いたロボットの状
態・姿勢の高速認識により, 前傾姿勢で走行することができる高速走行ロボットを実現しました. 従来は,ZMP規範を用いた制御が主流ですが, このロボットでは, ZMP規範を用いず, 走行姿勢として不安定な領域も使用しております. 脚長14cmで4.2km/hの走行を実現しています.
捕 る： 1秒間に180度の開閉動作が10回可能な
高速なハンドを用いて, ハンドを固定したシステムと,高速なロボットアームに取り付けたシステムを実現しました. 両方とも, 高速ビジョンから得られるボールの動きに合わせて制御することで,（捕球可能な範囲は異なりますが）飛んできたボールの捕球を実現しています.

position of the ball every 1 ms. We adopt a simple control law without prediction or learning, since all required
information is acquired from the high-speed active
vision. In addition, the batting robot can control the strikedirection by using a planar bat (Ball Control in
High-speed Batting Motion).
Running: The high-speed running robot can run witha forward leaning posture thanks to two features: The
first is a small and high-speed motion mechanism withhigh-speed, light-weight actuators, and the second is
high-speed visual feedback that recognizes the stateand posture of the robot and modifies them in real time.
This robot doesn't use ZMP-based control, which iscommonly used for biped robots, and runs with an
unstable posture in ZMP. We achieved running at 4.2
km/h with 14 cm long legs.
Catching: We developed two catching robots: Onewith a fixed hand, and one with a hand connecting withhigh-speed arm. Both use a high-speed hand that can
open and close its fingers 10 times per second. These
robots can catch a flying ball by controlling its manipulators in response to movements of the ball measured
with high-speed vision.

10

2.11 高速ビジュアルフィードバックを用いた軽量ボールキャッチング
Light-weight Ball Catching with High-speed Visual Feedback

高速マニピュレーションは，既存動作の高速化にとどまらず，高速動作特有のダイナミクスを利用することが出来るためロボットの技能向上の可能性を示している．本研究の目的は，高速多指ハンドアームと高速ビジュアルフィードバックを用いた軽量なボールの捕球である．ロボットによる捕球における問題の１
つに捕球の際の衝撃があり，捕球対象がハンドに衝突
し，ハンドにダメージを与えたりボールが弾かれて捕球が失敗することがある．特に，高速な軽量ボールの捕球では，ボールの質量に対して衝撃が大きいため，ボールが弾かれやすい．そこで，本研究では，高速多指ハンドアームと高速ビジュアルフィードバックを捕球に導入し，アームで手先を大まかに対象の動きに合わせ，ハンドを用いてアームと対象の動きの差を補償することで，高速な捕球の実現を目指す．

High-speed manipulation has great potential toproduce new robotic skills utilizing the feature ofhigh-speed motion. The purpose of this study is toachieve catching a light-weight ball with a high-speed
hand-arm system and high-speed visual feedback. Oneof the main problems in catching a high-speed moving

light-weight ball is a ball bouncing off after hitting thehand easily. Therefore in this paper, we propose thecatching strategy that reduces relative velocity between
the hand and a ball. We show experimental results of ahigh-speed manipulator catching a ball.

2.12 ロボットハンドアームを用いた変化球のための回転操り動作分析
Analysis of Rolling Manipulation for Breaking Ball Throwing
with Robot Hand-Arm

本研究では，高速ダイナミックマニピュレーションの実現を目的として，高速多指ハンド・アームを用いた変化球の投球に取り組む．ボールの回転を考慮した
投球動作を扱った先行研究はいくつか行われているが，本研究ではボールの回転数を大きくすることを中心に研究を進める．また，スポーツ科学の分野で変化球の投球法を科学的に解析するために計測や研究が行われているが，どのような体の動きがボールの回転に関係しているのかは明らかにされていない．そこで，本研究では，投球動作を指の上でのボールの回転運動を中心にモデル化し，人の投球との比較やボールの回転に影響を与えている要素の調査を行う．

The purpose of the work is to achieve high-speed
dynamic manipulation. As one example, we deal with abreaking ball throwing. There are some previous
researches about throwing with ball spin, but we will
especially concentrate on making spin rate bigger.
There are also some studies and measurements to ana-lyze pitching technique scientifically, However little is
known about body motions affecting ball spin. In thisresearch, we modelize throwing motion as swing motionof a accelerating 1 DOF link and compare simulation
results with human throwing.

図1. 概要Fig.1 Overview

図2.(a) 投球動作 0[s]Fig.2 (a) Throwing 0[s]11

図2.(b) 投球動作 14[ms]Fig.2 (b) Throwing 14[ms]2.13 微細部品の組み立て実現を目指した高速高精度ロボットハンドの開発
High-speed and High-precision Robotic Hand for Micromanipulation

近年生産の現場においては産業用ロボットの導入によるFAが急速に進んでおり、生産工程の高精度化、高速化が実現されてきました。しかし微細な部品の組
み立ては自動化が困難と言われており、現在でも人手に頼った生産がなされています。例えば腕時計内部の部品の組み立ては現在でも全自動化はなされておらず熟練工による手作業での組み立てが行われています。
石川妹尾研究室ではこうした微細部品の組み立ての全自動化をロボットハンドによって実現しようと考えています。幅広い形状と大きさの対象を扱う必要のある工業的な組み立て動作は、高い操作の柔軟性と高い精度の両方を要求します。この実現には従来の低自由度なマイクロマニピュレーターでは不十分であり、これまでは一般に大きな物体を対象としていた多自由度のロボットハンドの高精度化が解決策になると考えられます。この第一歩として、本研究ではプロトタイプの高速高精度ハンドを開発し、ビジョンシス
テムとの組み合わせによって0.1mmの物体を把持し、移動させ、整列させるタスクを全自動で行うことを直近の目標としています。

In recent years, industrial robots have been widely
introduced to manufacturing process for automating andspeeding up production. However, some tasks are still
difficult for industrial robots to complete and are remaining to be automated. For example, skilled human operators conduct assembly of the watches as yet. In order torealize fast automation of manipulation of micro objects,
we incorporated high precision to existing high-speed
robotic hand, which realized dynamic manipulation of
objects such as dynamic catching and pen spinning.
The high-speed and high-accuracy hand realized highoperation accuracy of several micrometers at finger tip
with the same extent of operating speed as the existinghigh-speed hand.

図 1. ハンド概観
Fig.1 The overview of the hand.

2.14 軽量高速多指ハンドシステム

Lightweight High-Speed Multifingered Hand System

従来より，器用で柔軟な把握機能の実現を目指して，多指ロボットハンドの研究が進められてきたが，
そのほとんどは準静的な手の運動を対象としており，
その動作速度はそれほど速くはなかった．しかし，人間の把握動作では，眼の機能と合わせた高速で動的な操りが大きな役割を果たしている．現状の技術の進展から，工学的ハンドシステムにおいては，原理上，同様の動作を人間よりも速い速度で実現できるはずである．
そこで我々の研究室では，機械システム並びに視覚システムの速度限界を追求し，超高速の領域で，人間と同様な目と手の協調動作を実現した．視覚システム
として，1msで汎用画像処理が実現可能なビジョン
チップシステムを用い，機械システムとしてのロボッ
トハンドには新たに開発した軽量・高トルクモータを用いることにより，機械システム限界に迫る速度(180度開閉を0.1秒で実行可能)を実現することに成功した．
開発したハンドを用いて，様々なタスクが実現されている．
[ Dynamic Regrasping ][ Dynamic Pen Spinning ][ Dynamic Dribbling ][ Dynamic Catching ]落ちてくるボール(約4m/s)を指先でつまむという人間にはできないタスクを実現した．ここで，つかむ瞬間は0.01秒にも満たない超高速動作であり，人間の目に見えない速度でタスクが実現されている．
（本ハンドは，ハーモニック・ドライブ・システムズの協力を得て製作されました）

Dynamic grasping using a newly developed
high-speed hand system and high-speed vision is
proposed. In the high-speed hand system, a newly
designed actuator provides the finger with excellent
features: It is lightweight (about 110g per finger),and it is
moved with speed reaching about 4m/s and 4N power
at a finger tip, and backlash is small enough for

high-gain feedback control. As a result high-speed
motion at 180deg/0.1s is realized. With high-speed
visual feedback at a rate of 1KHz, the hand can grasp
and handle dynamically moving object. Experimental
results are shown in which a falling object is caught by
high-speed hand.

122.15 高速多指ハンドと高速ビジョンを用いたルービックキューブの操作
Rubik's Cube handling using a high-speed multi-fingerd handand a high-speed vision system

本研究ではロボットハンドによる器用かつ高速な物体操作の実現を目指し，具体的なタスクとしてルー
ビックキューブの操作を行った．
高速ビジョンによる高速な重心位置，角度の取得
により，ルービックキューブを完成させるために必要な 2 種類の持ち替え動作と，1 面の回転動作を実現し，この 3 つの連続動作を 1 秒以内で行うことに成功した．
さらに，30 回の連続動作を 10 秒間で行うことに成功した．

In this research, we realized manipulation of Rubik's
cube using a high-speed robot hand with three fingers.
The experimental system consists of a high-speed
vision and a high-speed robot hand, and the high-speed
vision can calculate the center of gravity position andangle of the Rubik's cube at 500 fps. The manipulation

realized in this research is a total of three operations,
two kinds of regrasping and one-face turning of the
Rubik’ s cube. By combining these three operations all
the faces can be turned. In the experiment, these threeoperations were performed in a row in 1 second and we
succeeded in 30 continuous operations in 10 seconds.

持ち替え動作 (1)Regrasping(1)持ち替え動作 (2)Regrasping(2)1 面回転動作
Face turning

2.16 高速ビジュアルフィードバックを用いた
高速ロボットハンドによるねじ回し操作

Screwing nut with high-speed robot hand using
high-speed visual feedback
本研究では汎用ロボットハンドによる工業製品の操作に着目する．具体的なタスクとして，ロボットハンドによるねじの操りを目標とした．操作対象となる
ねじ頭部にマーカーを取り付け，ビジョンでその状態を読み取ることによって，ねじの回転情報を抽出し操作に利用した．ビジョン情報にもとづくねじの位置検出に加え，指先の能動的な探索に基づく補正をすることで，位置ずれへの対応を可能とした．回転数からねじ が 外 れ る 瞬 間 を 検 出 し て，は ず れ た ね じ 頭 部 のキャッチを行った．

This research focuses on the manipulation in assembling of industrial products with general purpose robot
hand, and nut screwing task is chosen as an example ofsuch task. Marker is attached on the head of nut tomanipulate, and vision sensor get the rotation of the nut.

In addition the detection of location of nut, correction by
active search is introduced. From rotation informationfrom vision sensor, robot hand catches the nut immediately after it is off from its base.

13

2.17 ロボットハンドを用いた糸・ロータ系の回転操作
Manipulation of Thread-Rotor Object by a Robotic hand

ボタン・スピナー (ぶんぶん独楽)は、回転子と糸の輪で構成された、ヨーヨーに類似した玩具である。ボタン・スピナーをプレーする時、周期的に振動する指先の動きに応じて、6,000RPMという非常に高速な回転子の回転が生じる。回転力は捻られた糸により、指先から回転子にまで伝達される。柔軟物による動力伝達は、簡単な構造及び柔軟な動作を特徴とし、低速且つ線形的な指先の動きを高速回転運動に換える手法として期待される。この動力伝達を活用するためには、柔軟物による非線形システムの不確定性の下でも安定的に力が制御できる必要がある。高速なセンシン
グ系とマニピュレーターで構成されたロボットシス

テムを導入することで、前述したような非線形系を推定なしでも比較的に簡単に制御することができる。
本研究では、上記の高速ロボットシステムを利用して、ロボットハンドによるボタン・スピナーを成功的に実現した。その際、回転子の回転角度だけではなく糸上における滑りなどを抑制しながら、回転軸方向の位置制御も実現できた。制御誤差としては回転角についてはセンシング分解能以下、回転子の位置について
は５ピクセル(約0.8mm)以下が達成できた。ボタン・スピナーの核となる機構は撹拌器や発電機などの高速回転系のみならず、一般的な工作機械にも応用できると期待できる。

Button spinner, a hand-toy similar to Yo-Yo, consistsof a loop of thread and a button as a rotor. When weplay a button spinner, the rotor spins at very high speed,
up to 6,000 rpm, according to the periodic and oscillating finger motion, by the power transferred through apair of twisted thread. The power transmission via flexible objects, which converts slow and linear motion tohigh-speed rotation is a promising method, because of
the simple mechanism and smooth behavior due to its
flexibility. However, to take advantage of the powertransmission, we need to regulate the power stably,
under the uncertainties of non-linear system which is
caused by its flexible components. By introducing thehigh-speed robotic system in sensing and manipulation,
we can easily control the related systems without any
estimation.
In this research, with the high-speed robotic system,
we successfully conducted the robotic button spinner
and were able to control not only the rotation angle but
also the position of the rotor along the thread. The control error was less than the resolution of measurement inangular position, and less than 5 pixels (about 0.8 mm)
in the position of the rotor along the thread. The core
structure of the button spinner can be applied to not only
high speed rotating systems such as a shaker and agenerator, but also machine control.

2.18 高速多指ハンドを用いたケーブル・コネクタの配線操作
Connecting manipulation of cable andconnector by high-speed multi-fingered hand

現在FA・製造ラインの高速化，高精度化の要求がある．例えば，自動車生産 ラインでケーブル・コネク
タを扱う作業においては自動化がなされておらず，作業者による人手に頼っている．
本研究では、高速カメラで取得したコネクタの位置
情報をもとに多指ロボットハンドを用いて高速なコ

ネクタの把持・挿入動作を実現する．
高速に運搬されるコネクタの位置を高フレーム
レートで取得し，挿入が行われる手前でコネクタに微小な振動を加えることで 挿入時の微小な位置のずれを緩和する．

Higher speed and accuracy are recently required in
manufacturing and FA lines.
In this research,we propose a method of manipulationof connectors and cables , the coordinates of which aredetected by high-speed visual-servo system. The

high-speed robot hand rapidly carries the position of
one connector which is tracked by high-speed camera,
and then solves the tiny position error between connectors by adding connector a slight vibration before beginning insertion to the other connector.

14

2.19 高速ビジュアルフィードバックを用いた
キャスティングマニピュレーション

Winding Manipulator Based on High-speed Visual Feedback Control

物体を器用に扱い，操るマニピュレーションはロボ
ティクスにおいて重要な研究分野の1つである．中でもキャスティングマニピュレーションは，ロボットが手先にエンドエフェクタを装着して投射を行い，遠方物体に対し把持や撃力を付加するマニピュレーショ
ンである．これにより，ロボット本来の動作範囲を超えたマニピュレーションを期待するものである．
従来のキャスティングマニピュレーションに関する研究では，ロボットが操る柔軟物のモデル化，そのパラメータ同定を基にしたフィードフォワード制御が主流である．本研究では，物体へのアプローチを可能にする軌道生成と視覚フィードバックをベースとした，ロバストな巻き付けを可能とするロボットアー
ムによる鞭のキャスティングマニピュレーションを提案する．鞭を器用に操り，その変形を利用し物体に巻きつけることで物体把持の実現を目的とする．鞭の先端速度は極めて速く，これを適切に制御することは困難である．
そこで鞭をマニピュレータとして利用したロボッ
トアームの軌道設計に加え，鞭の対象への巻き付け
モーションを高速ビジョンで撮像し，視覚フィード
バックを利用することで，鞭の対象への巻き付きをロバストにした．実験では，ロボットアームと鞭，高速ビジョンからなる柔軟マニピュレータシステムを構築
し，鞭が物体に巻きつく様子を基にしたビジュアル
フィードバックによりロボットの軌道を生成，制御した．これにより鞭を物体に巻きつけられることを確認した．

Controlling a robot to manipulate objects dexterously
is an important research field in robotics. In particular,
casting manipulation is a manipulation in which an end
effector is attached to a robot, and the robot project it inorder to grasp a distant object. Manipulation beyond theoriginal operating range of the robot is expected. In
research on conventional casting manipulations, modeling of flexible objects manipulated by robots and feedforward control based on parameter identification are
the mainstream approaches.
In this research, we propose casting manipulation
based on high-speed visual feedback control with awhip. We aim to realize object grasping by manipulating

the whip with dexterity by utilizing its deformation. The
tip speed of the whip is very high, and it is difficult toproperly control. Thus, in addition to the trajectory
design of the robot arm using the whip as a manipulator,
we captured the winding motion of the whip around theobject with a high-speed vision system and made use ofvisual feedback to achieve robust winding of the whip .
In the experiment, we constructed a flexible manipulator
system consisting of a robot arm, a whip, and ahigh-speed vision system, and we controlled the trajectory of the robot by visual feedback based on how thewhip winds around an object. We confirmed that thewhip can successfully be wound around the object.

2.20 高速ビジョンを用いた形状取得によるフレキシブルアーム操作
Manipulation of Flexible Arm using Shape Information
with High-speed Vision

本研究では高速ビジョンシステムを利用したフレ
キシブルアームの制御を行う．
低剛性アームのフィードバック制御に用いるセン
サとして，ビジョンセンサが注目されているものの，低い画像処理速度とフレームレートの不足が問題となってきた．
本研究では，高速ビジョンシステムの導入によってこのような問題を軽減させた上で，操作対象となるアームの変形の情報を取得・利用することによるフレキシブルアームのマニピュレーションを目標とした．実験では，ビジョンシステムから得られるアームの形状から振動情報の取得を行い，操作後にアームに生じる振動の抑制が実現できることを確認した．

This research focuses on the high-speed visual feedback control of flexible arm.
Vision sensor is regarded as a promissing device tocontrol flexible manipulators. However, vision sensor
has disadvantages such as long image processing timeand shortage of frame rate.
In this research, these disadvantages are reduced byintroducing high-speed vision systems to the feedback
control system. Moreover, high-speed vision system isused to obtain rich information : the shape of flexible
arm, which is utilized to feedback control.
Through some experiments, vibration information of
the flexible arm is captured from its shape, and it is confirmed that suppression of its oscillation can be donewith proposed system.

15

2.21 ロボットアームによるムチの音速マニピュレーション

Sonic-speed Manipulation of a Bull Whip with a High-speed Robot Arm

本研究では，高速ロボットマニピュレータに取り付けたムチ（柔軟物）を用いて，全く新しい超高速アクチュエーション手法を提案しています．具体的には，ムチの特徴（しなり）を利用することで，ムチの器用な操作を実現し，ムチ先端での音速操作を達成することを目指しています．

本研究では，ロボットアームの軌道計画によって，ムチの音速操作の実現可能性を検証しています．ロボットアームの軌道は，人間によるムチ操作の分析によって得ており，その結果に基づいた軌道を用いて，ムチの音速操作を実験しました．その結果，音速操作が可能であることを実証しました．

In this research, we propose an entirely new ultra
high-speed actuation technique with whip manipulation
by a high-speed robot manipulator. By using the characteristics of the whip, we can realize dexterous manipulation of the whip. In particular, we aim to achieve a sonic-speed manipulation at the free end of the whip.
To achieve this, we explore a feasibility of the sonic-speed manipulation of the whip by a trajectory plan-ning of the robot arm. The trajectory is obtained by ananalysis of whip manipulation by a human subject. Thenwe performed an experiment of the sonic-speed manipulation of the whip using the trajectory. Finally we confirmed that the sonic-speed manipulation can bedemonstrated and there exists a high feasibility of thewhip manipulation with the proposed method.

2.22 多関節マニピュレータの弾塑性変形制御

Elasto-plastic Deformation Control of a Multijoint Manipulator

本研究では，外力に起因する手先の位置姿勢変化を“ロボットの変形”と捉え，多関節マニピュレータの受動的な挙動を生成する変形制御を提案した．変形制御の特徴は，力や位置の目標値を明示的に設定する必要が無く，外力によって塑性的/弾性的な挙動を受動的に生成することが可能な点である．物質の変形や流動に関するレオロジーの分野において用いられる変形モデルを使い，受動的な制御手法でありながらも力/
位置を間接的に調整しながら多様な応答特性を実現した．ロボットアームを用いたシミュレーションによって有効性を実証した．

In this study, a deformation control for generating passive response to an external force is designed andimplemented. This control strategy treats the shift inposition and posture attributable to an external force as
the deformation of the robot. The deformation dynamics
are constructed from the deformation models, which

include plastic and elastic behavior. Next, control methods are proposed to passively achieve deformation
characteristics. Physical simulations with a robotic arm
are executed to validate the proposed control law.
The single part of plastic deformation control basedon the concept can also be seen here.

16

2.23 塑性変形モデルを用いたロボットアームのインピーダンス制御設計
Plastic Behavior Generation of a Manipulator by Impedance Control

通常のインピーダンス制御は，基本的にバネとダンパを並列に接続した Voigt モデルをベースとしている．そのため，外力に応じて移動する手先に対して，変位の元の位置へ戻るような反発力が常に発生している．同時に，位置の目標値を明示的に設定する必要があるため，接触後において滑らかな受動的挙動を生成することには不向きである．よって，飛来するボールを受け止めるキャッチング動作では，フォロー
スルー時に衝突方向とは反対に押し返す運動になる可能性があり，把持状態へ移行する前に対象が手先から離脱してしまう原因となる．
本研究では，インピーダンス制御によって受動的かつ低反発なキャッチング軌道を生成するための手法を提案した．衝撃によるバックドライブモーションをロボットの塑性変形と捉えることで，Maxwell モ
デルに基づく衝撃吸収を実装した．Maxwell モデル
におけるバネとダンパの接続形態に関して，直列表
現と並列表現の等価変換が存在することを示した．並列表現ベースと直列表現ベースの制御則を提案し，多関節アームを用いた物理シミュレーションによって有効性を示した．Maxwell モデルの衝撃吸収への適用は，実機実験によるビジュアルショックアブソー
バによっても有効性を確認している．

Impedance control for smoothly receiving the impactof an incoming object is designed and realized. The
control strategy is based on the idea that the back drive
motion of an end-effector attributable to the collision
impact is regarded as plastic deformation of the robot.
The impedance dynamics is constructed from the Maxwell model, which describes plastic deformation. Next,
two types of control methods are proposed in terms ofthe connection configuration of the spring and thedamper. Physical simulation of catching a rolling object
with a robotic arm is executed to validate and analyze
the proposed methods. Experimetal results based on

the concept can also be seen as the Visual Shock
Absorber.

2.24 Maxwell モデルに基づく反発防止特性を備えたビジュアルショックアブソーバ
Visual Shock Absorber with Anti-rebound Property
Based on Maxwell Model

高速キャッチングの実現を想定し，衝突物体の跳ね返りを抑制したビジュアルショックアブソーバを提案した．反発の抑制をロボットの塑性変形と捉えることで，従来のインピーダンス制御とは異なるMaxwellモ
デルをベースにした衝撃吸収をおこなっている．受動弾性構造とソフトウェアの可変粘性を直列に接続し，高速ビジョンによって変形認識とダンピング制御を実装したビジュアルショックアブソーバを構築した．実験結果として，転がってくる衝突物体を弾くことなく
滑らかに停止することを実現した．

Visual shock absorber is proposed with the goal ofachieving anti-rebound of a collision object for
high-speed catching. Based on the idea that the trajectory of an end-effector which stops a ball without
rebound is regarded as the robot’ s plastic deformation,
impact absorption is performed by adopting the Maxwell
model which represents plastic deformation. We devel-

oped the visual shock absorber which consists of seriesconnection between passive elastic structure and software damper with high-speed vision, whose architecture corresponds to the Maxwell model. Experimental
results are shown in which a 2-DOF manipulator withhigh-speed vision recieves the impact of rolling object
without rebound.

17

2.25 ダイナミック人間ロボット協調システム
Dynamic Human-Robot Interactive System

本研究では，高速ビジョンシステムと高速ロボッ
トハンドから構成される，高速なロボットハンドシ
ステムを用いて，人間の操作に対して高速かつ低遅延で反応可能なダイナミック人間ロボット協調シス
テムを構築した．その上で，人間とロボットとが同一物体（本研究では板状物体）を把持し，人間の操作にしたがって協調動作（図 (a)）を可能にし，さらに協調動作をしたままで，高精度なペグインホールを実現した（図 (b)）．

具体的な方法としては，高速ビジョンシステムによって同一物体上の設置したマーカーをトラッキン
グすることにより，人間が操作する物体の３次元的な位置と姿勢を 1 ミリ秒ごとに認識している．その認識結果に基づいて，人間の意図に沿った協調動作を実現している．ここで，ロボットシステムの高速性を利用することにより，複雑な動力学計算をすることなく，運動学計算のみで実現している点が，本成果の特徴である．

In this research, we developed a dynamic human-robot interactive system which can adapt to a humanoperationat high speed and low delay, using ahigh-speed robot hand system consisting of ahigh-speed vision systemand a high-speed robot hand.
Then, the human operator and the robot hand grasped
the same object, enabledcooperative motion according
to the human operations (Figure (a)), and realized ahighly accurate peg-in-holewhile keeping collaborative
motion (Figure (b)).
As the proposed concrete method, by tracking themarkers attached on the same object by the high-speed
visionsystem, we recognized the three-dimensional
position and orientation of the board to be manipulatedby thehuman operator every 1 millisecond. Based on
the visual recognition result, the cooperative motion
accordingto the human motion was realized. Here, it is afeature of this result that utilizing the high-speedperformance of the robot system realizes it only by kinematics
calculation without performing complexdynamics calculation.

2.26 高速ロボットハンドを用いた人間との多自由度協調作業
Human Cooperative Task with Multiple Degree ofFreedom Using a High-speed Hand System

本研究では，これまでに実現してきた人間とロボッ
トハンドによる協調作業の拡張を目指して，協調自由
度の多自由度化を行った．具体的にはロボットと人間が1つのボードを水平に保ちつつ人間が自由な向きに板を動かしロボットが追従するシステムを構築し，これは人間の動きに対してリアルタイムにロボットが反応することを目的とした．物体の状態（位置と姿勢）を計測する画像処理アルゴリズムを実装し，ロボット
ハンドの逆運動学の制御を提案した．最後に提案された戦略，画像処理，ロボットハンド制御の実験結果を行い，その有効性を確認した．

Recently, robotics research and development havebeen done actively, and some robots are introduced inhuman life environment. This means that cooperation
between human and robot is significantly important. And
it is very interested in human-robot cooperation in that
context.
We demonstrated a human–cooperative task multiple
degree of freedom using high-speed hand andhigh-speed camera. In details we have constructed thesystem in which robots and humans maintain thebalance of a board. We constructed a high-speed
human-robot cooperative system using high-speed

camera and high-speed robot hand. In example task,
we focused on the human-robot cooperative task withmultiple degree of freedom with visual feedback. We
proposed basic strategy of the cooperative task. We
explained image processing algorithm for estimating theobject state (position and three-dimensional angles).
Next, we described inverse kinematics of the robot handand control of the hand. We showed experimental
results of the proposed strategy, image processing, androbot hand control. That task was successful using
proposed method.

18

2.27 人間の手先位置の高速高精度制御に向けた動作支援システム
Assistive System for High-speed and High-accuracy Position Control
of a Human Hand Using High-speed Vision and Actuator

人間の動作は非常に柔軟性は高いが，速度と精度が低い．一方，ロボットの動作は柔軟性は低いが，速度と精度が高い．そこで，粗動作を人間に任せ，微動作をロボットが行うことによる，ロボットを用いた人間の動作支援が望ましいと考えられ，新しい人間
機械協調の形になる．
本研究では，このような機能を実現するために，
人の手の位置を正確に制御するための新しいモジュールを開発し，高速ビジョンシステムによる画像追跡を用いた高速かつ高精度な位置制御システムを構築しました．その性能を評価するために，本システ
ムを用いて円軌道または直線軌道の追従実験を行い，その有効性を確認しました．また，人間だけでは達成できない落下する微小ボールをキャッチするタスクを実現しました．本タスクは人間だけで成功することがほぼ不可能であったが，本システムを用いることにより成功率が大幅に向上しました．

Human motion is very flexible for tasks, while it is low
in speed and precision, therefore support and assistance of human motion by robots are considered to be
desirable.
In this study, in order to achieve such functions, wedeveloped a new portable module for accurately controlling a human hand position and constructed ahigh-speed and high-accuracy positioning control

system using image tracking by a high-speed visionsystem. In order to evaluate its performance, we executed tracing tests of circle or line trajectory with thesystem. Finally, we performed a task of catching afalling small ball, which cannot be achieved by a humansubject only. Although the task was nearly impossible to
make a success of by a human only, the success rate
was dramatically improved with the proposed method.

2.28 人間のマイクロ操作のためのロボットシステム

Human-Robot Cooperation for Micrometer-Order Manipulation
Using High-Speed Vision

微小物体（マイクロメートルオーダ）の操作において，対象が微小であるため人間の目には見えず，カメラを用いて微小部の拡大図を提示することにより，人間が扱える可能性を高くする．しかし，このようなフィードバックが無い場合，精密な操作は極めて困難である．また，拡大図が提示できたとしても，人間の操作精度には限界があるため，要求される精度（例えば，マイクロメートルオーダ）によって，タスク実
現が困難な場合も多く，多大な時間を要する．
そこで本研究では，高速ビジョンと高速アクチュ
エータから構成されるロボットモジュールを用いて，対象の位置誤差を補償する機能を追加することにより，マイクロメートルオーダの微小物体の操作を可能にする．特に，画像内の相対座標系において高速高

精 度 で 位 置 制 御 技 術（Dynamic Compensation）
を導入することにより，人間の粗い動作を補償しながら，マイクロメートルオーダの繊細な作業を実現す
る．
具体的なタスクとしては，70 マイクロメートルの凹部に 50 マイクロメートルの凸部を挿入する超精密操作を実現している．凹部のあるアルミ材は高速アクチュエータに固定し，凸部のあるアルミ材は人間がが把持し，挿入操作を行う．このとき，高速ビジョ
ンでアルミ材を観察することにより凹凸部を検出す
ると同時に，凹凸部の位置誤差を計測し，その誤差が無くなるように高速アクチュエータが凹部の位置を制御する．

Usually, it is easy for humans to perform macro
manipulations with visual feedback. However, due topoor visual acuity, it becomes difficult for humans toaccurately perform micrometer-order manipulation. To
solve this problem, we propose to improve the humanmanipulation performance through robotic cooperation
by a high-speed robotic module. The robotic module
consists of 1,000 fps high-speed vision and high-speed
actuators to realize robust visual supervision and fineaccommodation to human coarse manipulation. As aresult, the system enables human to realize high precision manipulation while the workload can be reduced
and the working efficiency can be improved. As ademonstration task, micrometer-order peg-and-holealignment in two dimension is presented here. The
1-DOF robotic module drives the workpiece with hole(with a diameter of 70 μm) on it. It aligns the hole withthe peg (with a diameter of 50 μm), which is held by thehuman, by adapting its position with micrometer-orderaccuracy.
This technology can be useful in many industrial
applications. For example, it can be used in the precision assembly & fabrication industry to improve theproduction quality and efficiency of human workers. It
also can be adopted in extreme work environments
such as in outer space, where light or zero gravity
hinders highly accurate human manipulation.

19

2.29 高速ビジョンとロボットハンドを用いた人間協調システム
Human-Robot Cooperative System using a
High-speed Vision System and a Robot Hand

近年，ロボットの研究開発が目覚しく，人間の生
活環境にロボットが導入されつつある．このことは人間とロボットの共存の必要性を意味している．ロボッ
ト単体で行うような動作がある一方で，人間とロボットの共存という観点では人間とロボットが同じ作業を行うことは興味深い．
そこで本研究では，ロボットハンドと人間の協調作業，特にロボットハンドと人間が共同で板状の物
体を傾けないように支えるという動作を目標とした．
具体的には人間が物体の一端，ロボットハンドが他端を持ち，物体を水平に支えるというタスクを想定し，これを高速ロボットハンドシステムを用いて実現した．

Recently, robotics research and development havebeen done actively, and some robots are introduced inhuman life environment. This means that cooperation
between human and robot is significantly important. And
it is very interested in human-robot cooperation in that
context.

In this research, we aim at a realization of human-robot cooperative task that the board which is grasped bya human subject and a robot hand is controlled to be
keep horizontally. By using the high-speed robot handsystem, we achieved this task robustly.

図1. 協調タスクの実験結果(連続写真)
Figure 1. Experimental result of cooperative task
(continuous photos)

2.30 高速ビジョンと高速多指ロボットハンドを用いた
テレマニピュレーションシステム
Telemanipulation System Using High-Speed Visionand High-Speed Multifingered Robot Hand

近年，異なる場所に存在するロボットハンドを人間が操縦するマスタスレーブ型ロボットハンドシステム
に関する研究が進んでいる．特に，マスタ側の人間の手の位置情報センシングを非接触で行い，人間の手の動作に対応するようにスレーブ側のロボットハンドを動作させるシステムは，操作性の観点から有用性は高いと考える．このようなシステムに対して，頻繁に状況が変化するような動的なスレーブ環境下で適切な動作を実現するためには，人間の高速な動作の計測とその再現，高応答速度，そして高速な触覚情報の取得が必要である．
そこで本論文では，高速ロボットハンドシステムを用いたマスタ・スレーブ型システムを提案する．このシステムは人間の手の高速な動作を高時間分解能でス
レーブ側で再現可能で，かつ入力から出力までの応答速度が極めて高く，人間の視覚認識速度を凌ぐ．また，ロボットハンド側で操作する物体の硬軟情報を高速に取得できる．構築したマスタスレーブ型ロボットハンドシステムを用いたいくつかの具体例を基に，提案シ
ステムの有効性を確かめた．

Recently, there has been signi cant progress in thedevelopment of master-slave robot hand system. Especially we focus on master-slave robot hand systems thatcan realize non-contact sensing and intuitive mapping
between human hand motion and robot hand motion.
Such a master-slave robot hand system can be effective from a viewpoint of usability. However, conventional
systems are not able to adapt to dynamically changing
environments because of their high latency from input tooutput.
Therefore, we developed a master-slave manipulation
system using a high-speed robot hand system. Thissystem can reproduce the high-speed motion of human
hand at the slave side, and the latency of the proposedsystem is so small that humans cannot recognize it.
Furthermore, the hardness of target object can be measured at high-speed. We con rmed the effectiveness of
our proposed system through experiments.

20図1. テレマニピュレーションの実験結果(連続写真)
Figure 1. Experimental result of telemanipulation (continuous photos)

2.31 高速視覚・近接覚センサを用いたマシュマロの非変形キャッチ
High-Speed, Non-deformation Catching of a Marshmallow
with High-speed Vision and Proximity Sensor

高速ビジョンセンサと高速・高精度近接覚センサを備えた1msセンサフュージョンシステムを開発しました．1msで物体の中心位置と距離を検出することで，単純な制御によりロボットの指先位置を高速・正確に制御可能となり，従来の剛体キャッチに加えて柔軟物キャッチが可能になりました．高速・高精度近接覚センサの距離値に基づいて 接触判定を行うため，
接 触 力 に 依 存 し な い 把 持 が 可 能 で あ り，柔 軟 物（マシュマロ）を潰す前に指先を停止させることができます．
本成果は，柔らかさ特性が未知な物体を高速・非変形での把持が可能になることから，食品を扱う製造ラ
インへの応用が考えられます．特に現在，人間の作業者に頼りがちな「箱の組立」，「ケーキ類の把持」，「箱のパッケージング」などの複数作業を含む工程への応用が期待できます．

We developed the 1ms sensor fusion system with thehigh-speed active vision sensor and the high-speed,
high-precision proximity sensor. The control algorithm of
the high-speed robot hand became simple and robust
by the combination of the sensor feedbacks, because
the combination of the feedbacks enabled continuous
sensing from non-contact to contact state with high-resolution without visual occlusion. Since the contact was
detected based on the distance value of the proximity
sensor, the hand could control fingertip position without

depending on the contact force. The hand could stop
the fingertip motion before deforming the sof object(marshmallow).
The feedback control makes it possible to grasp sodt
objects with unknown characteristics at high speed andnon-deformation. Therefore, the control can be applied
to manufacturing lines of soft foods. Especially, it can be
expected to be applied to processes including multiple
works such as "assembly of boxes", "grasping of cakes"
and "packaging of boxes".

Fig. 1: (a)The high-speed, high-precision proximity sensor, (b)The high-speed active vision sensor,(c)illustration of the catching experiment and 1ms feedback control modules.

2.32 高速・高精度近接覚センサを用いた紙風船キャッチ
High-Speed Catching of a Paper Balloon
using High-Performance Proximity Sensor

従来よりも高速かつソフトタッチなキャッチ動作を実現するために，指先サイズの高性能近接覚センサを開発しました．本センサは物体の色や明るさ（光の反射率）によらず距離と傾きを検出します．計測時間は従来の測距センサの1/10以下(<1ms)であり，近距離における距離計測のばらつきは1/129以下(<31μm, peak-to-peak)です．検出原理は過去に提案された方式 (増田，長谷川，佐々，1981)を使用しています
が，我々はこの原理に適したアンプ回路を導入し，検出素子の光学設計を最適化することで小型化，高速・高精度化を達成しました．本センサにより，非接触での距離・傾きと接触を高感度に検出する"超触覚センシング"が可能となり，落下する紙風船を潰さずにキャッチすることに成功しました．
本研究は物体位置や姿勢，形状の誤差，柔らかさの違いに応じた自律的かつ高速な把持・操作を目指す研究であり，柔軟物と剛体の両方を取り扱う生産ラインやホームサービスロボットなど，様々なロボット分
野への応用が考えられます．今後は高速ビジョンセン
サと近接覚センサの1msセンサフュージョンにより，より高速性と精密性が求められるキャッチ動作の実現を目指します．

21

to contact state, allowing the robot hand to grasp a fragile object at high speed and with a soft touch. The hand
was able to catch the paper balloon with a deformation
equal to or less than that achievable by a humanperforming the same catching task.
The hand autonomously adjusts the grasping position
according to the object position, posture, shape andsoftness. This technology can be applied to various
robot fields such as industrial robots and home service
robots. Now, we are developing 1ms sensor fusion
system with the high-speed vision sensor and the proximity sensor. We will realize more challenging,high-speed and precise catching.

For high-speed and super soft-touch catching, wedeveloped a fingertip-size, high-performance proximity
sensor. The sensor detects tilt angles of and the
distance to an object surface independent of the reflectance. The measurement time is within 1 ms an thepeak-to-peak distance error in a short distance is lessthan 31 micro meters. Although the detection principle isa method proposed in the past (Masuda et. al, 1981) ,we designed an analog circuit suitable for the principle
and optimized the optical design of the detection
element. We achieved small-size, high-speed andhigh-accuracy proximity sensor. High-speed, high-accuracy measurement enables "super tactile sensing"which continuously detects the object from non-contact

Fig.1. The high-speed robot hand equipped with thehigh-performance proximity sensor

Fig.2. (a) Block diagram of the circuit. (b)Schematic
diagram of the arrangement of the circuit board.

2.33 移動ロボットのための高速障害物トラッキング
High-speed Obstacle Tracking for Mobile Robots

ロボットが周辺環境を適切に認識することは，安全なオペレーションを実現する要素技術のひとつである．特に，ロボットの移動領域に物体が侵入したときに，その存在をすばやくかつ確実に検知し，追跡する技術は鍵となる技術であり，移動ロボットの代表的な例である自動車においても，安全な自動運転技術や先進運転支援システムの確立に向け，盛んに研究が進められている．例えば交差点等における出合い頭衝突事故の回避では，障害物が視野に入ってから衝突回避行
動を取るまでに許される時間が数ミリ秒と非常に短く，高速な障害物認識技術の開発が重要となる．
本研究では，高速ビジョンを用いた一般物体の高速
トラッキング手法を提案する．移動ロボットにおける様々な障害物に対応するため，モデルや学習を必要とせずに障害物の検知と障害物までの距離の推定が可能なステレオ逆透視投影法を用い，さらに検知した対象の周辺のみ処理を行うセルフウィンドウ法により高速化を図ることで，500fps以上の高速なトラッキングを実現する手法を提案した．

Fast Recognition of the surrounding environment is acentral topic for mobile robots. Detection and tracking of
obstacles at an earlier stage contribute to safer operations. For instance, in intelligent transportation systems,
collision avoidance at intersections with poor visibility
requires very high responsiveness. Time for performing
an appropriate maneuver is reportedly only a few milliseconds.
In this study, we propose a high-speed tracking tech-nique of generic obstacles on the ground surface using
stereo high-speed vision. Obstacles are detected bystereo inverse perspective mapping (stereo IPM) as
illustrated in the figure below and then tracked at highspeed by exploiting the traits of high-speed vision — ahuge computational load reduction by the self-windowing method applied to the histogram spaces. Experiments using RC car demonstrated over 500 fps
real-time tracking.

22

2.34 下向き高速ビジョンによる自車両位置推定
Visual Odometry via Downward High-speed Vision

自動車やトラックを含む広義の移動ロボットにおいて，自己位置推定は基本的でありながら最重要技術の一つである．車両を対象とした自己位置推定では，
航 法 衛 星 を 用 い た 全 球 測 位 衛 星 シ ス テ ム（GNSS:
Global Navigation Satellite System）が現在もっとも一般的に用いられているが，衛星との通信が困難な
トンネル内や，アーバンキャニオンと呼ばれる高層ビ
ルに囲まれた場所では，精度が著しく低下することが知られている．こうしたGNSSの持つ欠点を補うた
め，車両に搭載したセンサの情報を利用して車両の移動量を逐次推定し，相対的な自己位置を推定するデッドレコニング（Dead reckoning）
が研究されている．

このような背景のもと本研究では，下向きに設置したカメラを用いることで路面を基準とした自己位置推定手法を提案する．特に真下に向けたカメラを用いることで通常3次元で扱われる移動推定問題を2次元に帰着させる．さらに自動車などの高速な移動体では撮像の間に移動する距離が長いため，高速カメラを用いることでこの問題を解決する．本研究では真下を向けたカメラを利用しているため，画像間の変形は相似変換を仮定できることを利用し，雪面などの特徴に乏しい路面においても高精度に推定可能な回転不変位
相限定相関法（RIPOC）を用いて画像間の移動量を推定する．

Self-localization of a mobile robot has become a key
technology to achieve various kinds of applications
ranging from vehicle navigation to autonomous driving.
While Global Navigation Satellite System (GNSS) is
widely appreciated for vehicle localization, its accuracy
considerably decrease at a place surrounded by
skyscrapers, or inside a tunnel where GNSS module nolonger communicates with satellites. Manufacturer andresearchers have devoted their efforts to compensate
for such weakness, by using vehicle-attached sensors
capable of retrieving vehicle's motion.
We propose a visual odometry technique using
high-speed cameras installed vertically to the ground.
Thanks to this camera configuration, we can reduce theproblem to a continuous two dimensional image registration problem since transformation between adjacentframes can be regarded to be affine. While this configuration narrows the field of view to a very small region,
high-speed cameras solve the issue by capturing

frames every few milliseconds to make adjacent frames
have enough overlaps to successfully estimate image
displacements even in high-speed motion. We
employed rotation invariant phase-only correlation as animage registration technique to achieve robust andaccurate estimation even on the surface of extremely
poor texture like snowy surface.

2.35 高速ビジョンを用いた信号機検出

Traffic Light Detection Using High-speed Vision
ITSにおいて交通の流れを大きく支配する交差点は重要箇所である．交通死亡事故発生件数は交差点とその付近で約50%を占めていると同時に，エコの観点
では遠方の信号機の的確な認識により無駄な加減速や急ブレーキを極力なくしたスムーズな交差点通過も可能となるため，運転支援において信号機は主要な情報である．本研究では，画像情報による信号機検出として，LED 信号機の時間的点滅パターンを利用した手法を提案している．LED信号機は商用電源に依存した周期的な高周波点滅をおこなっているため，この特徴を高速カメラで抽出することにより信号機検出を実現する．
flash pattern extraction using high-speed vision. Exploiting temporal information is shown to be very effective inthe experiments. It is considered to be more robust thanvisual information-only methods.

Automatic traffic light detection plays an importantrole for driver-assistance system and autonomous vehicles. Based on the fact that LED traffic light flashes inproportion to the input AC power frequency, we proposea traffic light detection method which focuses on the23

2.36 高速視触覚センサネットワークシステムの開発
High-speed Visual and Tactile Sensors Network System

本研究では，高速な視触覚センサネットワークの基
本システムの構築を目指し，高い時間密度での様々なセンサを用いたネットワークシステムを実現する．
特に，各センサノードの時刻が高精度で同期された
センサネットワークシステム上で，各種センサのデー
タ取得を同期させる手法を提案し，これにより，セン
サ入力情報として有益なデータが得られ，時間軸上で整合性の高いデータ解析が可能になると考えられる．
提案手法を用いた実験では，人間の手でボールを上下に運動させ，ボールが触覚センサに接触したらボー
ルを押し付ける実験環境において，ビジョンと触覚セ
ンサの計測結果を評価した．左図からボールを触覚センサに押し付けている場合には，ビジョンデータは一定値（ボールの位置は変化しないため）を示し，触覚センサのデータは力の変動が観測できている．また，実験データの拡大図から2ミリ秒ごとにデータが取得できており，接触と非接触状との間の遷移状態が明瞭に見て取れる．さらに，実験において，ビジョンと触覚センサから得られたデータ取得同期の時間誤差について検討した．各フレームにおけるデータ取得同期の時
間誤差の結果を右図に示す．本結果から，約2マイク
ロ秒以内に時間誤差が収まっていることが分かり，高精度でのデータ取得同期に成功していることがわかる．しかしながら，最大で15マイクロ秒の時間誤差が発生する場合が存在する．

In this research, we propose a data acquisition
synchronization scheme for integrating 500 Hz classhigh-speed networked visual and tactile sensors
systems.
In the proposed scheme, multiple sensor nodes
including PCs are connected via Ethernet for data communication and for clock synchronization. The clocks of
the PCs are synchronized over the network using Precision Time Protocol (PTP) with negligible errors ofaround a few microseconds. The trigger of each sensor

is locally controlled based on the PC’ s clock locallyprovided in the node, and the clocks are globally
synchronized over the network. An experimental systemcomprising a high-speed vision system, a high-speed
tactile sensor, and two PCs was constructed, and theexperimental results showed that the timing error
between the sensor nodes for data acquisition was lessthan 15 microseconds, which is significantly smaller
than the time interval of 2 milliseconds.

2.37 その他の研究成果

Other research topics「ロボットが投げたボールをロボットが打つ」システムの開発, 列並列ビジョン（CPV）による高速ターゲット
トラッキングシステム, 高速多指ハンドを用いたダイナミックキャッチング, 高速視覚フィードバックを用いた
ダイナミックグラスピング, 非対称トルクに基づく二足ロボットの空中転回, 人間-ロボット共存のための衝突回
避, 高速マニピュレーションのための多眼ビジュアルフィードバックシステム, 学習進度を反映した割引率の調整, 感覚運動統合システムにおけるダイナミクス整合の獲得, 高速キャッチングシステム（日本科学未来館常設展示）, 人間-ロボット共存のための緊急停止, ロボットハンドからの接触感覚を触覚神経経由により提示するシステムの開発, 高速視覚を用いた100Gキャプチャリングシステム, 階層並列センサ情報処理システム（1ms 感覚運動統合システム）, リアルタイム実環境仮想接触システム, 1msビジュアルフィードバックシステム, 多指ハンドによる能動的3次元センシング, 高速多指ハンド,高速視覚を用いた道具操り, 高速視覚フィードバックを用いた把握行動, ビジュアルインピーダンスによるロボットの制御, 視触覚フィードバックを用いた最適把握行動,
1自由度脚ロボットの跳躍パターン解析, 高速アクティブビジョンシステムによる位置計測の高精度化, 画像モーメント特徴量を用いた実時間３次元形状認識, 高速ビジョンのための動的輪郭モデル, 通信遅延を考慮したセン
サ選択手法, 能動的探り動作と目的行動の統合, 視覚教示を利用した力制御の学習, 最適軌道の探索と逆モデルの学習を行う運動の習熟機構, 複数センサによる誤差を用いたアクティブセンシング, 触覚パターン獲得のための
能動的触運動, 確率過程を用いた聴視覚融合, 3軸パラレルリンク構造を用いた小型作業支援ツール, 視力覚
フィードバックに基づく実環境作業支援システム, Robotics Aided Drawing（RAD）システム, 視触覚モダリ
ティ変換による物体形状の提示, 人間の視触覚における能動的統合機能の解析, 反転動作を用いた高速キャッチ24

ング, ネットワーク型高速ビジョンによるトラッキング, 高速ビジュアルフィードバックを用いた高速二足走行,
重心加速度空間における滑走動作の2次元解析, 動的補償に基づく高速、高精度ピッキング作業, 高速多指ハンドとビジョンシステムを用いたカードシューティング, 高速アームを用いた新体操リボンの動的操り, ビジュアルコンプライアンスを用いた高速ペグ・アンド・ホールアラインメント, 高速多指ハンドによるカードの変形を利用した操り, 高速多指ハンドを用いたピザ回し動作, スキル統合に基づく結び目の生成, 波動伝播に基づく高速ス
ローイング動作, 多関節マニピュレータを用いた高速打撃動作, 高速多指ハンドと柔軟指先を用いたソフト
キャッチング, ネットワーク型高速ビジョンによるオクルージョンを考慮したターゲットトラッキング, 空中物
体の3次元形状復元, ハンドアイビジュアルサーボによる高速トラッキング, 高速マニピュレーションシステム,
高速多指ハンドを用いた柔軟紐の片手結び, 高速打撃動作におけるボール制御, 高速多指ハンドを用いたダイナ
ミックリグラスピング, 高速多指ハンドを用いた高速ペン回し, 高速多指ハンドを用いた動的保持動作等の研究,
高速運動中の微小物体把持, 2台の高速多指ハンドとスライダを用いた布の動的な折りたたみ操作, 高速アームを用いた動的な線状柔軟物体の操り, ネットワーク型高速ビジョンシステムのフレーム同期, 高速ビジョンのためのネットワーク構築, 環境設置型高速ビジョンによる高速移動体の障害物回避を行っている．
Throwing and Batting robot system, High-speed Manipulation System, Column Parallel Vision System (CPV),
Card Throwing and Shooting by a High-speed Multifingered Hand and a Vision System, Dynamic Active Catching Using High-speed Multifingered Hand, Somersault Based on Sliding Motion Using Torque Asymmetry,
Pixel-parallel collision detection for safe human-robot-coexistence, Visual Feedback System Using
Multi-High-Speed Vision for High-Speed Manipulation, Adjustment of Discount Rate Using Index for Progress ofLearning, Acquisition of Dynamics Matching in Sensory-Motor Fusion System, High-speed Catching System(exhibited in National Museum of Emerging Science and Innovation since 2005 to 2014), Emergency stop forsafe human-robot-coexistence, A system for tactile sense through human sensory nerve fiber, 1ms Sensory-Motor Fusion System, Visual Haptization System, 1ms Visual Feedback System, Active 3D Sensing using a Multifingered Hand, Tool Manipulation by a Multifingered Hand Using a High-speed Vision, Grasping Using
High-Speed Visual Feedback, Visual Impedance for Robot Control, Optimal Grasping Using Visual and Tactile
Feedback, Jumping Patterns Analysis for 1-DOF Two-legged Robot, Object Tracking Using Networked
High-Speed Vision, Sensor Selection Method Considering Communication Delays, Integration of Active Exploration and Task Oriented Motion, Learning of Force Control Parameter using Vision, A Model of Acquiring a Skilled
Movement by Searching the Optimal Trajectory and Learning the Inverse Model, An Active Sensing Method
Using Estimated Errors for Multisensor Fusion Systems, Haptic Motion of Distributed Tactile Sensor for Obtaining Tactile Pattern, Auditory-Visual Fusion Using Multi-Input Hidden Markov Model, Spatial Resolution Improvement Method using High Speed Active Vision System, Real time 3D Shape Recognition Using Image
Moment-Based Features, Portable Assist Tool with Visual and Force Feedback, Robotics Aided Drawing (RAD)system, Touching an Object by Visual Information, Effects of Active Perception for Visuo-Motor Sensory Integration, High-speed Catching Based on Inverse Motion Approach, Object Tracking Using Networked High-Speed
Vision, High Speed Bipedal Robot Running Using High Speed Visual Feedback and Planar Sliding Analysis of a
Biped Robot in Centroid Acceleration Space, High-speed and accurate picking task based on dynamic compensation concept, Card Throwing and Shooting by a High-speed Multifingered Hand and a Vision System, Dynamic
Manipulation of a Rhythmic Gymnastics Ribbon with a High-speed Robot Arm, Fast Peg-and-Hole Alignment
Using Visual Compliance, Card Manipulation using Card Deformation by a High-speed Multifingered Hand,
Rotational Holding of Discotic Flexible Object using a Multifingered Hand, Knotting manipulation based on skill
synthesis, High-speed Throwing Motion Based on Wave Propagation, High-Speed Batting Using a Multi-Jointed
Manipulator, Soft Catching with a soft finger, Target Tracking Behind Occlusions Using a Networked High-Speed
Vision System, 3D Shape Reconstruction of an Object in the Air, High-speed Tracking by Hand-eye Configured
Visual Servoing with Cylindrical Coordinate Approachare, Dynamic Grasping Using High-speed Visual Feedback, One Handed Knotting of flexible rope using a High-speed Multifingered Hand, Ball Control in High-speed
Batting Motion, Dynamic Regrasping Using a High-speed Multifingered Hand and a High-speed Vision System,
Dynamic Pen Spinning Using a High-speed Multifingered Hand with High-speed Tactile Sensor, Dynamic Holding Using a High-Speed Multifingered Hand, Catching a small object in high-speed motion, Dynamic Folding of a
Cloth using Dual High-speed Multifingered Hands and Sliders, Dynamic Manipulation of a Linear Flexible Object
with a High-speed Robot Arm, Frame Synchronization for Networked High-Speed Vision Systems, Network
System for High-Speed Vision, Collision-avoidance of High Speed Mobility using Environmental High-speed
Vision going on.

25

26

3. ダイナミック
ビジョン システム
Dynamic Vision System
人間を含む様々な現象は基本的にダイナミクスを有し，従来のセンシング方法では困難を伴うため扱いきれていないものも多く存在する．ダイナミックビジョンシステムとは，
光学系などに工夫が施されたビジョンを用いて，ダイナミッ
クな対象を適応的に計測・理解・応用するシステムのことである．対象のダイナミクスに対応したダイナミックな計測系を利用することで，情報の品質劣化の原因の一つであるダ
イナミクスを解消した高度な計測及び情報提示が可能とな
り，様々な新規応用の創出が期待できる．
ダイナミックビジョンシステムは，光学系や処理系に工夫を凝らす基礎技術の開発と，ダイナミックな対象への様々な応用展開の両輪によって，新たな画像計測技術の確立及び発展を目指した研究である．具体的には，映像メディア，
ヒューマンインターフェース，検査・FA，スポーツ，医療・バイオなど，幅広い分野で応用を実現しており，更なる基礎技術及び応用展開の拡充を目指している．

Various phenomena including humans basicallyhave dynamics, and many of them cannot be handled with conventional sensing methods. Dynamic
Vision System (DVS) is a system that adaptively
measures, understands, and applies dynamic
objects using a vision which is devised in optics.
Utilizing dynamic measurement systems corresponding to the target dynamics makes it possible
to perform advanced measurement and information presentation that eliminates the dynamics,
which is one of the causes of information quality
deterioration, and can be expected to create various new applications.
DVS is a research concept aiming at establishment and development of new image measurement technology by both the development offundamental technology with devised optics/processing and various application development todynamic targets. Specifically, it has realized applications in a wide range of fields such as visualmedia, human interface, inspection/FA, sports,
medical/biotechnology, and aims to expand further
basic technology and application development.

3.1

高速・高解像力の液体可変焦点レンズ ーダイナモルフレンズー
Dynamorph Lens (DML): A High-Speed Liquid Lens with High Resolution（群）位置を動かすことで実現されており，その高速化は難しかった．しかし，可変焦点レンズでは表面形状のわずかな変化のみで焦点距離を大きく変えることが可能であり，高速化が容易であることが期待される．
我々は積層型ピエゾアクチュエータを利用する高速応答を実現する駆動原理と，実用的な収差量の可変屈折面である液-液界面とを組み合わせることで，高速かつ高解像力の可変焦点レンズを研究・開発している．我々の提案する可変焦点レンズは，図1に示す
ように堅い容器の内部に2種類の互いに混ざらない液体を入れた構造を持つ．2種類の液体は容器内に作成された円形開口で互いに接しており，この部分が光線を屈折する面として機能する．界面形状はピエゾアク
チュエータが伸縮することに伴う容積変化を利用して変化させる(図1(a)-(c))．この方式では液-液界面がダイナミックに変形するので，我々はこの方式の可変 焦 点 レ ン ズ を ダ イ ナ モ ル フ レ ン ズ(DynamorphLens)と名付けた．
実際に試作したダイナモルフレンズの写真を図2に示す．試作したレンズは，絞り径3mmを持ち，液体の初期状態に依存して，約-50 ～ 50[D]の範囲の屈折力をもたせることができる．([D=1/m]は焦点距離の逆数) ピエゾアクチュエータの伸縮によってこの初期状態から最大で50[D]程度の屈折力変化を起こすことができ，80.3nmの波面収差（二乗平均）と71.84[lp/mm]の解像力が測定されている．このレンズを用いて高速に焦点位置を切り替えながら電子基板を撮
影したところ，約2[ms]の応答速度が観察された．図3に高速に焦点位置を切り替えながら電子基板を観察している時の像を2200[fps]の高速カメラで計測した結果を示す．また，ページ下部に試作したダイナモ
ルフレンズの動作動画と本実験の動画を示す．

図 1 ダイナモルフレンズの断面図と可変焦点の仕組みFigure 1. A photograph of the prototype(a),and cross-sectional view of the
Dynamorph lens to illustrate its
focusing mechanism(b)-(d).
近年，液体界面を屈折面とした可変焦点レンズ技術が登場し注目を集めている．液体界面は，変形が容易であることに加え，理想的には形状が球面となるため
可変焦点レンズの屈折面として適している．特に液体の濡れ性が電気的に制御できることを利用して面の曲率を制御する方式は複数の企業により研究・開発
され，実用に非常に近い段階に入っている．これらは特に光学系の小型化・省電力化を実現するためのキーデバイスとして開発されている．
一方，可変焦点レンズのもうひとつの可能性として，焦点距離制御の高速化があげられる．既存のほとんどの焦点距離制御手法は，光学系を構成するレンズ

lens morphs its interface dynamically, it is called a
Dynamorph Lens.
Based on the above design, a prototype with an aperture diameter of 3.0 mm was developed. Its photographis shown in Fig. 1 (a). Ultrapure water and polydimethyl-siloxane (PDMS) were used as immiscible liquids. A
wide refractive power change of about 52 D wasachieved with a displacement of only 12 um. Note thatthe initial refractive power could be adjusted by altering
the infused volume of liquid 1. The response time of the
prototype was measured to be about 2 ms by capturinghigh-speed video through the prototype while switchingits focal length every 10 ms. Image sequences andinput/output signals are shown in Fig. 2. Movies of the
prototype and the images captured by the high-speed
video are also shown in the below.

High-speed focusing technology has been desired for
decades. The focusing speed of conventional opticalsystems is limited by the slow response time involved
with the physical actuation of lenses. One possible solution is to develop variable-focus devices. Production ofpractical focusing devices with both high response
speed and high optical performance is, however, still achallenge. A liquid interface is known to be suitable forthe surface of such a lens due to its almost perfectspherical shape and deformability. Therefore, liquid
lenses show great potential to realize both high-speed
focusing and high optical performance.
We developed a liquid lens using a liquid-liquid interface that can arbitrarily control the focal length in milliseconds and achieve practical imaging performance.
This lens dynamically changes the curvature of theinterface by means of liquid pressure, as shown in Fig.
1. Two immiscible liquids, indicated as liquids 1 and 2,
are infused in two chambers, but they are interfaced ata circular hole that works as an aperture of the lens.
This interface works as a refractive surface due to thedifferent refractive indices of the two liquids. One chamber (the lower chamber in Fig. 1) is equipped with adeformable wall that a piezostack actuator thrusts tochange the chamber volume. When the piezostackactuator extends, the lower chamber volume decreases,
and the surplus liquid volume presses the interface tochange its shape from convex to concave. Since this

28

和英

図2 高速にフォーカス位置を切り替えながら撮像した結果．図中(a)には高速カメラで撮像された連続写真，(b)と(c)にはそれぞれピエゾアクチュエータへの位置指令値と実際のピ
エゾアクチュエータ応答，(d)には対象を横から見た時の形状，が示されている．画面左上のコンデンサー上面から画面右下の基盤表面まで焦点面を切り替えており，時刻(Time)0で切り替えを開始してから2msでほぼ切り替えを終えていることがわかる．なお，コンデンサー上面から基盤上面までの距離は約11.6mmであった．

Figure 2. Step response of the prototype. Top image
sequence was captured at 2200 fps through the prototype (a).
The voltage input to the actuator (b) and the resulting position(c) are shown below. Focus measures of two regions, the top of
the capacitor and the substrate, were extracted from thecaptured images (d). The capacitor was 11.6 mm in height (e).

3.2

高速フォーカスビジョン

High-Speed Focusing Vision

多くのビジョンセンサは，映像をセンサ面に投影する光学系と投影された画像を取得・処理する撮像・処理部からなる．近年の情報処理技術の飛躍的な進歩を背景として，撮像・処理部の性能の向上，特に高速化が著しく，研究レベルでは1000 fpsで画像の取得と処理を完了できるものが報告されている．
しかし，一方で，もう一つの構成要素である光学系の応答はいまだ遅く，焦点距離の調節やズーム比の変更には1秒近く必要である．光学系の焦点調節は，これまでそのほとんどが機械的に内部のレンズ（群）を動かすことで実現されており，それ以外の方法はほぼないに等しい．レンズは質量が重く，応答の高速化は非常に難しかった．ところが，光学系は画像計測の入り口に位置しており，その特性を対象や環境に調節することで，より的確に対象を認識することが可能であったり，もしくは通常は計測できない対象の奥行き情報が計測できるなど，様々なメリットがあることが知られている．そのため，光学系の高速化への要求は強い．
これに対し我々は，ミリ秒オーダで光学特性を制御可能な光学素子である，ダイナモルフレンズを開発してきた．そこで，ダイナモルフレンズの利用を前提として，ミリ秒オーダで光学特性を制御可能な光学系とやはりミリ秒オーダで高速に画像の取得から処理までを行う高速ビジョンとを組み合わせることで，光学系のボトルネックをミリ秒のオーダで完全に解消した「高速フォーカスビジョン」を提案する．
提案する高速フォーカスビジョンの有効性を検証するために，特にフォーカスの制御を目的とした高速フォーカスビジョンの 試作システムを構築した．さらに，試作システムを用いて，コントラスト法に基づく
高速オートフォーカス実験と，運動する対象にフォー
カスをあわせ続けるフォーカストラッキング実験とを行った．コントラスト法は画像に含まれる高空間周
波数成分を評価することで合焦を判定する手法で応答の高速化が難しいことで知られるが，高速オート
フ ォ ー カ ス で は15.8msで 合 焦 を 実 現 し，ま た，フォーカストラッキング実験では運動する対象にフォーカスをあわせ続けることに成功した．

Although dynamic control of the optical characteristics
is an important function in computer vision, theresponse time of the conventional optical system is too
slow (>0.1 s). To solve this problem, we developed ahigh-speed liquid lens, called a Dynamorph Lens
(DML), that achieved both millisecond-order response
speed and practical optical performance. A computer
vision system equipped with the DML can dynamicallycontrol its optical characteristics based on acquired
images. In particular, if the total period for image acquisition and processing is matched with the response timeof the DML, dynamic and adaptive control of the opticalcharacteristics can be achieved without any loss of
bandwidth. Thus, we propose a new vision system,
called the {\it high-speed focusing vision system}, composed of high-speed image processing technology anda high-speed lens system based on the DML.
State-of-the-art high-speed computer vision systems
can acquire and process one image in 1 ms, which isalmost matched with the period of the lens system (~ 2ms).

To validate the concept of High-Speed Focusing
Vision System, we developed a prototype system composed of an imaging optical system with a DML, ahigh-speed image processor system for high-speed
visual feedback, a high-speed camera to record images
at high frame rate for monitoring, and a personal computer (PC) to control the whole system. Using this prototype system, a high-speed autofocusing experiment anda focus tracking experiment were demonstrated.
Autofocusing is an essential function for modern
imaging systems. One common method is contrast
measurement, which finds the best focus position by
detecting the maximum contrast of images. The contrast method needs to acquire two or more images atdifferent focus positions and evaluate their contrast.
Since the focusing speed of conventional opticalsystems is slow, the autofocusing process tends to takea long time (typically ~ 1 s). This problem could be
solved by our high-speed focusing vision system. Thus,
we implemented the contrast method of autofocusing in
the prototype system. Figure 1 shows the result of the

29

和文 HG
英文 A

electronic substrate. The focus scanning process started at t=0 ms and finished at around t=14 ms. The peakof the focus measure was observed at about t=7.5. Afterthe focus scanning process, the focus was controlled tothe estimated correct focus position. The entire autofocus process finished at t=15.8 ms. Note that the total
autofocus period of 15.8 ms is shorter than the typicalframe period (30 to 40 ms) of conventional visionsystems.
Next, a dynamic focus control experiment was conducted. The purpose of this experiment was to track thecorrect focus for a dynamically moving object. For thispurpose, a quick estimation of the target depth is important. Thus, we developed a technique that vibrates theobject plane position around the target. Three images
were captured at near, correct, and far focus positions
and their focus measures were measured to estimate
the object's depth. Then, the center of the vibration was
adjusted to be the object position estimated from thelatest three focus measures. Experimental results offocus tracking are shown in Figure 2. The focus tracking
was started at t=0. From the images captured by thehigh-speed camera (Figure 2 (b)), the image was
successfully kept in focus.

図 1 高速オートフォーカス実験結果．
時刻0より焦点位置を移動させながら合焦測度(d)を画像から計測し，合焦測度が最大だった場所に焦点をあわせている．図より15.8msですべての処理を終えていることがわかる．

Figure 1. Experimental results for high-speed autofocus
ing of an electronic substrate.
(a) Image sequence captured by the high-speed camera at
2200 fps. (b) Instruction voltage input to the piezostack actuator. (c) Displacement of the actuator measured by a built-in
sensor. (d) Focus measure (Brenner gradient) calculated by
the PC.

和英
図 2 高速フォーカストラッキングの実験結果．
フォーカストラッキングなしの場合の対象画像系列(a)とフォーカストラッキングを有効にした場合の対象画像系列(b)Figure 2. Results of the high-speed focus tracking
experiment.

Upper row shows an image sequence without focus tracking (a),and lower row with focus tracking (b).

3.3

高フレームレート全焦点画像合成のための高速可変焦点光学系

High-Speed Variable-Focus Optical System for Extended Depth of Field

近年では自動車の衝突や動物の飛翔などの高速現象を撮影するために，しばしば高速度カメラが使われる．高速度カメラは高フレームレートで撮影するため露光時間が短く，十分な光量を確保するために明るいレンズを使う必要がある．しかし光学で知られている性質から，明るいレンズを使用すると被写界深度が浅くなってしまう．
被写界深度とはピントが合っている奥行きの範囲のことで，被写界深度が浅いとピントの合う範囲が狭まり，観察したい対象の一部にしかピントが合わな
い，動き回る動物がすぐにピントから外れてしまうな
どの問題が生じる．この被写界深度を深くする手法として，全焦点画像合成という技術が存在する．これは異なる位置に焦点の合った複数枚の画像を合成して被写界深度を深くするというものである．この全焦点
画像合成に必要な焦点位置の異なる複数枚の画像を用意するためには，撮影に用いる光学系の焦点位置を動かす必要がある．しかし今までの技術ではこれを高速に行うことができなかった．
本研究では，当研究室で開発された 液体可変焦点レンズであるダイナモルフレンズ を用いた光学系を開発し，焦点位置変化の速度を飛躍的に向上させた．この光学系で振幅約30mm，振動数500Hzで焦点位置を変化させながら8000fpsで撮影した画像を全焦点画像合成することで，被写界深度の拡張された映像を1000fpsという高速度カメラに匹敵する高フレームレートで出力することができた．

図1 構築した光学系
Figure 1. Schematic diagram of the developed
High-Speed Variable-Focus Optical System.

30

extended DOF. To prepare such images for focus
stacking, shifting the focal point of the optical system isrequired. However, the speed of shifting the focal pointof the conventional optical system is strictly limited.
In this research, we developed a new optical systemwith Dynamorph lens, which is the liquid lens we developed, and greatly improved the speed of shifting the
focal point. By applying focus stacking to the images
acquired using this optical system and the high-speed
camera, we succeeded in producing 1000-fps movies
with extended DOF from 8000-fps images captured
while scanning the in-focus position with an amplitude ofabout 30 mm and a frequency of 500 Hz.

Recently, a high-speed camera is frequently used torecord dynamic phenomena such as a collision of cars
and a flying animals. The lens of the high-speed camera
needs to be bright because the exposure time of thehigh-speed camera is short due to its high frame rate.
The bright lens, however, decrease the depth of field(DOF).
DOF means the depth range of the position in focus.
If the DOF is short, some part of the objects may
become out of focus or moving animals may instantly
go out of focus. Focus stacking is a method for extending the DOF. It synthesizes images whose focal points
are at different position, and produce an image with

図2 被写界深度の拡張（上）振幅約30mm，
500Hzで焦点位置を振動させながら撮像した8000fpsの画像から全焦点合成した，1000fpsの合成画
像系列．
（下）
全焦点合成を行わず，ある焦点位置における画像
を1000fpsの画像系列として示したもの．

Figure 2. Results of DOF Extension(top: images synthesized by focus stacking; bottom: unsynthesized images).

3.4

和英

大口径可変焦点レンズ

Variable focus lens with a large optical aperture

従来の固体による光学特性が固定されたレンズを用いて焦点移動を実現するには，2つ以上のレンズを協調動作させる必要がある．焦点距離を変えるため機
械的に固体レンズを動かす代わりに，可変焦点レンズ
は単一レンズで焦点距離を動的に制御することが可能である．液体を充満させた可変焦点レンズは，曲率の変化する屈折面の物理的変形に基づき動作する．例
として液気レンズは高い応答速度と高い光学特性を持つが，この種のレンズは口径が大きくなった際に，垂直に立てると重力の影響によりレンズ特性が非対称的に変化してしまう．一方，2種類の混ざらない液体間の界面もレンズの屈折面の役割を果たすことができ，その界面形状は流動的圧力やエレクトロウェッ
ティング，誘電泳動効果によって制御可能である．しかしながら，高い光学特性を維持するには，口径は物理的限界である毛管長よりはるかに小さくする必要が あ る．し た が っ て，液 液 レ ン ズ の 口 径 は 常 に ミ リ
メートルの大きさとなってしまい，液体を封入した大口径レンズはいまだに未解決の問題となっている．
我々は新しい大口径可変焦点レンズを提案し，試作レンズを構築した．2つのチャンバーに2種類の異なる液体を封入しており，理想的な液体の組み合わせは同一密度だが異なる屈折率を持つものである．面内に均質な荷重力を分布させた膜を利用し，膜のゆがみは
円形境界条件である円形のリングで制限され，変形する界面は2種類の液体の屈折率の比によって屈折面として作用することとなる．片方の液体を自由にチャン
バー内に出入させ，もう片方の液体を固定すること
で，シリンジポンプを使ってレンズの屈折力の正負を動的に変化させることができる．
上記の発想に基づき，直径26mmの大口径の可変焦点レンズを試作した．なお，更に口径を大きくすることに関して技術的問題は無い．焦点距離として[-∞-150mm]と[150mm ∞]の範囲が可能であることを示し，最小F/5まで達成可能である．

In order to change focus with traditional solid lenses,
which have fixed optical properties, two or more lenses
have to be jointly moved mechanically. In contrast, avariable focus lens can dynamically control its focal
length by only using a single lens element. Liquid-filledvariable focus lenses are based on the physical deformation of refractive surfaces, which changes theircurvature. Examples include liquid-air lenses, which arehighly responsive and have excellent optical performance. However, if this kind of lens is placed verticallyand its aperture is large, the lens profile might be asymmetrically deformed due to gravity. On the other hand,
the liquid?liquid interface formed by two immiscible
liquids can act as a refractive surface, the shape of
which can be controlled by fluid pressure, electro-wetting, or dielectrophoretic effect.
Nevertheless, in order to maintain high optical performance, the size of the aperture should be small compared to the capillary length, due to physical limitations.
Hence the size of the apertures of liquid-liquid lenses isalways in the order of millimeters, and a liquid-infusedlens with a large optical aperture is still an unsolved

problem.
We proposed a novel variable focus lens with a large
optical aperture. The lens consists of two chambers
separated by a membrane. The chambers were infusedwith two different liquids characterized by their similar
density but different refractive indices. The membrane
was prepared by applying a homogeneous in-plane
pretension force. The membrane was stretched over acircular hole in the wall that separates the two chambers, effectively making it subject to a circular boundary
condition. Thus its deformation was in the interface
between the two liquids, and it acted as a refractive
surface due to the difference in refractive index of theseliquids. If one fluid was made to flow into and out of its
chamber, while the other was locked, the lens could
shift its power dynamically by means of a syringe pump.
Based on the above concept a prototype of the variable focus lens with a 26 mm aperture was produced.
Note however that pursuing larger apertures does notcreate additional technical challenges. The range ofavailable focal lengths was experimentally verified to bein the range [-150 150] mm, with a minimal of F/5.

31

図 1 大口径可変焦点レンズの仕組み
Figure 1. A cross-sectional view of the lens system.

3.5

和英

図 2 試作した大口径可変焦点レンズの写真
Figure 2. A photograph of the lens prototype.

大口径可変焦点レンズによる屈折力調節可能な老眼鏡

A pair of diopter-adjustable eyeglasses for presbyopia correction

老眼はよくある目の疾患であり，40歳を越えると目の不調を訴え始める人が多い．この目の不調は近く
で本や新聞を読む際に顕著であり，鮮明に見るために以前より本等を遠ざける必要がある．レストランでのメニューが，特に薄暗い照明下ではかすんで見えたりしてしまう．近傍の対象に鮮明に焦点を合わせられな
くなるのが老眼と呼ばれ，加齢と共に生じる水晶体弾性の低下と毛様筋の筋力低下が原因と推定されている．
老眼は近視や遠視とは異なる．近視や遠視は矯正眼鏡を用いて決まった屈折力の単純な増減により矯正できるが，老眼は水晶体の弾性が失われることで目の調節力が低下してしまうため，決まった屈折力のレン
ズでは老眼を矯正することはできない．
人口の高齢化は平均余命の増加と出生率の低下による現象であるが，中国と日本は次の10年で高齢化社会となりアンバランスな人口増加に直面するという調査もあり，老眼の発病により多くの人が老眼に苦し む こ と と な る．さ ら に 世 界 的 に 老 眼 の 流 行 は，2020年までに77億人中14億人，2050年までに96
億人中18億人まで広がると予想されている．結果として日常の主要な作業をこなすのも制限されてしまうこととなる．3億8600万人，94パーセントもの多くの人が発展途上世界で生きており，多くの人が眼鏡を持たないことで適切に働いたり読むことができず，彼らの日常生活に多大な影響を与えている．
我々は単一レンズ全体にわたって均一な光学力をもつ，屈折力調節可能な眼鏡を提案する．眼鏡の右側面に取り付けた小型の回転球を介して装着者が屈折力を調整することができ，回転方向によって屈折力の正負を素早く段階的に設定できる．実験により老眼鏡として動的な矯正が可能なことを示した．
図１は老眼を矯正する屈折力調整可能な可変焦点レンズであり、装着者はインタラクティブに屈折力を調整することで遠近両方の対象を鮮明に観察できる. 図２は実験装置であり、眼鏡から異なる距離(近:0.3m，
中:1.0m，遠:3.5m)に3つの物体を設置した．触ることのできる回転球のインターフェースにより眼鏡を調節し，出力がPCのシリアルポートを介して接続されたマイコンに転送される．PCはその信号を処理し，高精度なシリンジポンプを駆動するコントローラに命令を送る．図３は実験結果であるが、動画から3枚のスナップショットである.

Presbyopia is a natural occurring ophthalmic disease.
Most people start to experience vision difficulties, whenover 40 year of age. These are most noticeable whenreading material at close range, such as books or newspapers: it appears necessary to hold them farther away
than before to achieve clear focus. A menu in a restaurant may appear blurred, especially under dim light. Thisinability of the eye to focus sharply on nearby objects,
resulting from loss of elasticity of the crystalline lens andthe loss of power of the ciliary muscles with advancing
age, is called presbyopia.
Presbyopia is unlike myopia and hyperopia: the latter
two can be simply corrected by adding or subtracting afixed amount of optical power through corrective glasses, while in presbyopia, the loss of elasticity of the crystalline lens affects and reduces the eye's accommodation power. Therefore, a fixed lens cannot correct presbyopia.
Population ageing is a phenomenon that due to rising
life expectancy and declining birth rates. According to
the survey, China and Japan will be facing an unbalanced population growth resulting in an aging society inthe next coming decade. According to the pathogenesisof presbyopia, most of them will suffer presbyopia.
Furthermore, in the worldwide it is predicted that theprevalence of presbyopia will increase to 1.4 billion
people from the total of 7.7 billion by 2020, and to 1.8
billion people of the whole population of 9.6 billion by
2050. As a result their ability to complete important dailytasks is restricted. Most (386 million, or 94 percent) livein the developing world. A massive number of people
cannot work or read properly because they do not havevision corrections, with an obvious enormous impact intheir everyday life.

We propose here a pair of diopter-adjustable glasses
providing a uniform optical power over the whole lens
cell; Optical power can be controlled by the wearer
through a miniature roller ball attached to the right
bridge of the glasses; opposite rolling directions cause a
rapid, positive or negative step-by-step change on the
optical power. Our preliminary experiments demonstratethat it should be possible to use this system as a pair ofactive correction glasses for presbyopia.
In figure 1, a variable focus glasses provides tunablediopters to correct presbyopia; the wearer can observe
far and near objects in sharp focus by adjusting the lens
power interactively. The experimental setup is shown infigure 2. Three objects were placed at different distances away from the glasses - respectively 0.3 m, 1.0 m,
and 3.5 m (standing from far, middle and near targets).
The glasses are fitted with a touchable interface sensor(roller ball) whose output is polled using a microcontroller connected via a serial port with a computer. The
computer will process the signal and sends commands
to a pump controller that actuates a high precisionsyringe pump. Experimental results can be found in
figure 3, which were three snapshots from a video
recording.

図 1 老眼を矯正する屈折力調整可能な可変焦点レンズの概念図．
Figure 1. A cencept of a pair of diopter-adjustable eyeglasses.

32図 2 実験装置のセットアップ．
眼鏡から近中遠の距離に物体を設置した．
Figure 2. An experimental setup
and three objects signs for far-middle-near.

3.6

図 3 実験結果 ( 動画から 3 枚のスナップショット ).
Figure 3. Three snapshots from a video recording.

可変焦点レンズによる色消しアダプティブダブレット

An adaptive achromatic doublet design by double variable focus lenses

光学では色収差は典型的な収差の一つであり，異なる波長の光に対する異なる屈折率が原因となる．屈折率は波長が長くなるほど低下し，この物理的現象により全ての色に関してレンズは同一の収束点に焦点を合わせることができない．ゆえに画像が鮮明でなくな
り，システムの解像度が低下してしまう．
色収差を最小限に抑える最も一般的な解法は色消しダブレットであり，相対的に分散の低いレンズと高いレンズを組み合わせるものである．典型的な例は正のクラウンレンズと負のフリントレンズの組である．
基本的に，相対分散の小さなクラウンレンズは前に置き，ダブレットと正負が同じ屈折力とし，相対分散の大きなフリントレンズは後ろに置き，ダブレットに対し正負が逆の弱い屈折力をもつようにする．この技術のおかげで，赤と青など異なる波長の光が同じ位置に焦点を結ぶことができる．
我々は2つの可変焦点レンズを用いた適応的色消し
ダブレットを示す．2つの可変焦点レンズは液膜液構造をもつため大口径となっており，高低の分散特性をもつように異なる液体を採用している．単一の可変焦点レンズと比較して，新しいダブレットの色収差は抑制されており，色による焦点距離の変動が焦点距離の2.5％から0.06％に改善された．適応的色消しダブ
レットの最大の長所は，2つの可変焦点レンズをその焦点距離をある条件のもと協調制御させたとき，ダブ
レットは動的な焦点距離と色収差補正を同時に実現可能となることである．

In optics, chromatic aberration is one of the typicalaberrations which is caused by the different refractive
index for different wavelength of light. The refractive
index decreases with the increasing of wavelength. This
physic phenomenon results in that the lens cannot focus
all colors to the same convergence point. In consequence, the image will not be sharp and the system's
resolution will be decreased.
To minimize the chromatic aberration, the mostcommon solution is to design an achromatic doublet,which composes a low-relative-dispersion element anda high-relative-dispersion element. The typical candidate is a combination of a positive crown glass lens anda negative flint glass lens. Basically, the crown lens with
low-relative-dispersion is in front and showing the same
sign power with the doublet, and the flint lens with ahigh-relative-dispersion is in the back and showing aweak negative sign power against the doublet. With thehelp of this technique, different wavelengths of light, likered and blue lights, could be brought back to a common
focus.
We reported an adaptive achromatic doublet which
was composed by double variables focus lenses. They
had large optical apertures, because they were basedon the liquid-membrane-liquid structure. The two lenses
employed different liquids so that they could perform low
and high dispersion prosperities. Comparing with singlet
variable focus lens, the chromatic aberration of the new
doublet was suppressed and its chromatic focal shift
range was improved from 2.5% of focal length to 0.06%.
The greatest merit of the adaptive achromatic doublet
system is that when two variable focus lenses control
their focal lengths under an engagement strategy, thedoublet could perform a dynamitic focal length and thechromatic aberration could be corrected at the sametime.

図 1 ( 左 ) 単一レンズでの色収差．( 右 ) クラウンレンズとフリントレンズを用いた典型的な色収差補正 .
Figure 1. (Left)Chromatic aberration on a singlet.
(Right)A typical solution to correct chromatic aberration by employing a crown lens and a flint lens.

図 2 色消し可変焦点ダブレットの模式図．2 つの可変焦点レンズから成り，異なる分散特性となるように異なる種類の液体ペアを封入してある .
Figure 2. A sketch of the achromatic variable focus doublet. It was composed by two variable focus lenses,
who were filled with different type of liquids so as to perform different dispersions.
33

下記の比較図面は、有効焦点距離である 500mm の対象による、
単一アダプティブレンズと色消しアダプティブダブレットのシミュレーション結果である。
The following simulation was run with a target of effective focal length of 500 mm.
A comparison between adaptive singlet and doublet was conducted.

図 3（左）単一アダプティブレンズの色による焦点距離変動
Figure 3. (Left) Chromatic focal shift of Adaptive Singlet.

3.7（右）色消しアダプティブダブレットの色による焦点距離変動(Right) Chromatic focal shift of Doublet Singlet.

誘電エラストマーを用いた光線位置制御手法

Dielectric Elastomer Based Laser Beam Pointing Method

レーザー及びレーザーの照射位置制御技術は，我々の身近に使われている技術の一つであり，デジタル生
活を支えているといえる．昨今ではレーザーそのもの
や照射位置制御技術の向上により，材料加工や三次元プリンター，三次元センシング等の用途によって高精度な仕上がりが要求されるアプリケーションにおいてもレーザーが活用されている．
最も普及している制御手法として，ギアの組み合わさった機械的な運動に基づく位置制御手法が挙げられるが，ギアはバックラッシュ等を起こすだけでな
く，高精度になればなるほどコストが嵩むため，現実的には精度に限界があった．例として，ガルバノミ
ラーはギアを利用した機械機構と比べ単純な構成であるため高精度を出すことが可能であるが，依然として機械機構であり，また，角度制御による位置制御となってしまうため，対象までの距離が長くなると精度が落ちる問題点があった．
以上のことから，機械機構ではなく，且つ角度制御に基づかないレーザー位置制御手法が実現することで，従来より性能を向上させられると考えられる．そこで，誘電エラストマーアクチュエータ（DEA）を用いた新しいレーザ位置制御手法を提案する.
DEA は，電気的エネルギーを利用して形状変化を引き起こすことが可能な素材であり，DEA の厚みを制御することにより，レーザビームの出射方向を精度よく操作する手法を提案する．誘電エラストマーのたわみは電圧印加により発生するため，システム内では機械的運動が発生しない．さらに，角度ではなく位置に基づいて方向が決定されるため，本用途は長距離でも有効である．

Lasers and laser beam pointing methods are one of
the key technologies used in our modern digital life.
Advanced three-dimensional fabrication and manufacturing techniques is at the core of laser beam pointing
technology. It allows the fabrication and manufacturingof complex items that would not be possible using previously available technologies. The market is growing,
and the associated cost is decreasing as the technology
becomes mature and patent-free such as 3D printing
technology.
However, the accuracy is not good enough for more
precise fabrication and manufacturing due to themechanical error, such as screw and gear-teeth errors.
The galvanometer scanning method is a typicalmechanical movement, and the precision of thesesystems is limited because of backlash, accuracy ofparts processing, etc. Furthermore, the above movement is based on angular control, so it is effective forwide-range scanning; however, its precision is inversely
related to the distance between the laser projection
system and the target. Hence, laser scanning technology should improve, in turn improving the accuracy for
fabrication and manufacturing.
To solve the above two problems, we propose a laser

scanning method using dielectric elastomer actuators(DEA) where the manipulation of the direction of thelaser beam is controlled by the thickness of the DEA.
DEA-based laser scanning is based on Snell's law:
the optical path undergoes a parallel shift when laser
beams pass through a certain material. According to thisprinciple, we formularized how the thickness of thetransparent layer affects the point of laser projection.
This change in optical path is based on the membranethickness. DEA is a transparent and smart material that
can transform electrical energy into mechanical movement. The thickness of DEA material can be controlled
by varying the applied voltage, as it will be squeezed byelectromechanical pressure.
We employed visible and ultraviolet laser beams totest our system. The experimental results demonstrated
good transmittance for two laser candidates (Near toultraviolet light ~ 405 nm wavelength and Visible light ~633 nm wavelength), and both achieved high-precisioncontrol at the micrometer level. Near to ultraviolet laser
beams are required to congeal photosetting resin forstereolithography in 3D printing, therefore, our result canpioneer the use of DEA-based laser scanning for stereolithography.

34図１．（左側）ある透明な膜状素材を入射光線が通過する際のずれ変位．
（右側）膜状素材の厚さが変化すると，変位を制御可能．
Figure 1. Sketch shows the displacement shift when an incident ray passes through a DEA material without
applied voltage (left), and the scale of the displacement shift can be controlled by the applied voltage(right).

図２．実験装置のレイアウト
Figure 2. Setup overview. The laser beam passes through the DEA membrane, projects onto paper, and is
captured by a camera with a micro lens.

3.8

誘電エラストマーを用いたマイクロレンズアレイ

Variable Focus Microlens Array Based On Dielectric Elastomer Actuator

可変焦点レンズは焦点距離を変化させられる特徴を持ち、イメージング、オプトエレクトロニクス、およびバイオメトリックデバイスなどの用途に向けて研究開発がなされている。また、可変焦点レンズは、通常液体表面の曲率または2つの液体間の界面における屈折表面の曲率を制御することによって実現されており、ピエゾアクチュエータポンプ、エレクトロウェッ
ティング現象、誘電泳動およびその他の方法によって集束点を制御することができる。しかしながら、液体で満たされた従来の可変焦点レンズと異なり、本研究では、誘電エラストマーアクチュエータ（DEA）に基づ
く可変焦点マイクロレンズアレイを構築する手法を研究し、それらを提案してきた。提案したレンズアレ
イは、実験により可変焦点性能を示した。柔らかい素材であるDEA材料がレンズ材料としての役割を果たすことも同時に示した。
誘電エラストマーに電圧を印加すると、電場は膜を横切るマクスウェル応力を引き起こす。そうした静電的圧力は、誘電エラストマーを圧迫し、厚さの減少お
よび面積の増加をもたらす。マイクロレンズアレイパ
ターンを有する2つの電極プレートを誘電エラスト
マーの上下に取り付け、制御可能な電圧源を接続した。40×40mm角および厚さ1mmのアクリルエラ

ストマー（3M、VHB 4910）をDEA材料として使用した。直径30mm、厚さ1mmの2つの電極（円形導電性ステンレス板）を、誘電エラストマーの上下に別々に配置した。2つの電極は、放電を避けるために、2つの絶縁プラスチックプレート（40×40mm角、厚さ1mm、穴30mm）の穴に固定した。電極板は、9×9のレンズアレイパターンで作製され、各レンズセルのサ
イズは、直径1.5mmとした。電極板はDEAエラスト
マー上にしっかりと貼り付けられ、誘電エラストマーに電圧が印加されたとき、電極は膜を圧迫してレンズ形状を変化させることができる。レンズセルの焦点距
離は、印加電圧を制御することによって変化する。
プロトタイプとして作製したマイクロレンズアレ
イの奥側に、深さ情報を持つ画像撮影用のターゲット（Edmund Optics、DOF 5-15 Depth of Field
Target）を 配 置 し た。反 対 側 に カ メ ラ（Edmund
Optics、EO-1312C、単色）をセットし、観察のために マ イ ク ロ レ ン ズ キ ッ ト（Edmund Optics、
EO-39686およびEO-55359）をカメラに取り付けた。単一レンズセルの可変焦点性能を確認するために、マイクロレンズセルの直径よりも少し大きい開口部を有する黒色の遮光板を、図1(a).に示すようにプロトタイプの上部に配置した。

Adaptive lenses have variable focal length performance and have been studied for applications in imaging, optoelectronic, and biometrical devices. The adaptive lens mostly had been realized by controlling thecurvature of the refractive surface of a liquid surface
profile or an interface profile between two liquids, andthe focusing point could be controlled by piezo actuatorpumps, electrowetting phenomena, dielectrophoresisand some other ways. However, unlike the previous
variable focus lenses who were filled with liquid, thisresearch proposed a fabrication method on how to build
a variable focus microlens array based on a dielectric
elastomer actuator (DEA). The proposed lens array was
functioned with the variable focal performance. The
DEA material, who is a soft elastomer, serves as thelens material.
When a voltage was applied on the DEA elastomer,

the electric field will arouse an effective compressive
Maxwell stress across the elastomer. The electrostaticpressure will squeeze the DEA elastomer, result in
decreasing in thickness and increasing in area. Twoelectrode plate with microlens array pattern was
attached on top and bottom of the DEA elastomer, andconnected with a programmable voltage supply. 40*40
mm square and 1 mm thickness acrylic elastomer (3M,
VHB 4910) was employed as DEA material. Two electrodes (circular conductive stainless plates) with 30 mm
in diameter and 1 mm thickness were placed on top andbottom of the DEA elastomer separately. Two electrodes were fixed in the holes of two insulate plastic
plates (40*40 mm square, 1 mm thickness and 30 mm
holes) in order to avoid electrical discharge. The electrode plates were fabricated with 9*9 lens array pattern,
and each lens cell's aperture size was 1.5 mm in diame-35

eter. The electrode plates were pasted on the DEA elastomer firmly, so that when the active voltage wasapplied on the DEA elastomer, the electrodes cansqueeze the elastomer and reshape the lens profile.
The focal length of the lens cell will be changed by controlling the applied voltage.
A target with depth information (Edmund Optics, DOF
5-15 Depth of Field Target) was placed behind the test
microlens array prototype. A camera (Edmund Optics,

EO-1312C, monochrome) was set in the opposite side,
and a microlens kit (Edmund Optics, EO-39686 andEO-55359) was mounted on the camera for observation. In order to confirm the variable focus performanceof a single lens cell, a black occluder with an aperture,that was a bit larger than the diameter of the microlens
cell, was placed above the test prototype, as shown in
the Fig.

図 1（a）マイクロレンズを有するカメラにより、マイクロレンズアレイのプロトタイプを介して、深度フィールド
情報を有するターゲットが観察された。1 つのレンズセルの性能を確認するために、1 つのセルの穴のサイズのみ穴を有する黒い遮光板を設置採用した。
（b）左上の画像は、DEA にゼロ電圧が印加されたときに撮影され、印加電圧が5kV のときに左下の画像が撮影された。レンズセルの焦点距離が変化するため、画像の右側のピントが上の画像とくら
べて下の画像が合っていることが確認された。
Figure 1. (a) A target with depth field information was observed by a camera with a micro lens mounted through the micro lensarray prototype. A black occlude was employed so as to confirm the tunable performance of one lens cell. (b) The upper left image
was captured when zero voltage was applied on the DEA, and while the lower left image was recorded when the applied voltage
was 5 kV. The right side of the image was changed from defocus to focus, due to the focal length changing of the lens cell. .

3.9

ローコスト高解像度三次元マイクロスコープ

Readily Available 3D Microscopy Imaging System with Variable Focus Spinner

光学システムでは大口径レンズを利用すると高解像度な画像を撮影可能であるが、被写界深度が浅くなってしまう。高解像度性と被写界深度の拡大を両立させるには、モーターのラック・ピニオンの動きによってレンズを前後に駆動する必要がある。
しかし、モーターの連続的な前後回転は正負の電流を交互に利用するため高い電力を消費してしまい、
オーバーヒートを防ぐ安全のための停止が働いてしまう。また、このような状況で高速な応答を達成する
ことは極めて困難である。
このような問題に対し、本研究では顕微鏡システム
を改造して三次元焦点走査を達成できるような、低コ

ストかつ容易に利用可能な方法を構築した。具体的には、異なる厚さのプレートを有する可変焦点スピナーを作り、異なる焦点面で12枚の画像群を撮影し、画像群のスケール・位相を補正してからラプラシアン演
算子を用いて合焦画素を抽出し、全焦点画像および奥行きマップが得られる。
本システムの基本原理は参考用として有用で、自身で可変焦点スピナーを容易に構築でき、特定の目的に向けたパラメータ修正を含む再設計が容易である。バイオイメージング、チップ検査、三次元センシング、
3Dプリントを含む様々な応用が期待される。

A large open aperture in an optical system can capture high-resolution images but yields a shallow depth offield. In order to keep the high-resolution and enlarge
the DOF at the same time, back-and-forth movement of
the lens should be driven by the rack and pinion motionof a motor.
However, continual forward and reverse rotation is ahigh-power-consumption task, because positive andnegative current are used alternately to control the
motor, which quickly triggers a safety stop to prevent
overheating. Moreover, it is quite difficult to achieve
high-speed responses in such conditions.
To overcome those issue, we investigated a low-cost,
readily available method for retrofitting microscopy
imaging systems to achieve 3D focus scanning in thisstudy. Specifically, a procedure for fabricating variablefocus spinners with dissimilar plates was introduced,
and a sequence of 12 images was captured in different
focal planes. The image scale and phase were corrected, and the in-focus pixels were abstracted by employing the Laplacian operator. Finally, an all-in-focus sharp
image was generated, and a depth map was obtained.
The basic principle of the developed system is usefulas a reference, and users could easily build their own
spinners and modify and redesign the parameters for
specific purposes. This design has a wide variety ofpotential applications, including in biomedical imaging,chip inspection, 3D sensing, and 3D printing, among
other areas.

36図 1 屈折の法則の模式図。レンズの前方に媒体 2 を配置することによって、f1 から f2 まで焦点距離を延長する。
Figure 1. Illustration of the law of refraction. (a) Basic refraction
scenario, where the ratio between the sines of the angles of incidence
and refraction is equal to the ratio between the indices of refraction of
the two media. (b) A light beam passes through a transparent platewith a certain index of refraction and is refracted twice: when it hits theupper boundary and when it passes through the lower boundary. The
final light beam is parallel to the incident beam but is shifted by acertain amount. (c) Extension of the focal length from f1 to f2 byplacing Medium 2 in front of a lens, given that N2 > N1.

図 2 実験のセットアップ。(a) 可変焦点結像系セットアップの模式図。(b) 実験装置の写真。可変焦点スピナーは、異なる厚さの透明プレートで取り付けられた 12 個の開口部を有する。
Figure 2. Experimental setup. (a) Sketch of the setup of the variablefocus imaging system. (b)Photograph of the experimental setup. The
variable focus spinner had 12 apertures that were mounted with different transparent plates.

図 3 板厚を 0 mm から 11 mm に変えて得た画像。(a)生画像シーケンス。(b) スケールと位相を補正し、ラプラシ
アンエッジ検出した画像。(c) 合焦画素を統合することで生成した全焦点画像。(d) 画像のインデックス番号から作成した奥行き情報を含む奥行きマップ。
Figure 3. Images obtained by changing the plate thickness from 0
mm to 11 mm. (a) Raw image sequence. (b) Images obtained after
rescaling, phase correction, and Laplacian edge detection. (c)All-in-focus sharp image generated by merging the in-focus pixels. (d)Depth map produced by using the index numbers of the images,
which contained depth information.

3.10

3D 拡張現実ヘッドアップディスプレイ
3D Augmented Reality Head-Up-Display

ヘッドアップディスプレイ（Head-Up Display，略
称: HUD，「ハッド」と発音する）は，人間の視野に直接情報を映し出す技術である．ユーザーは前方から視線をそらすことなく、周辺デバイスなどの情報を視野の前方に表示された映像として視認することができる．
現在、自動車のドライバーが前方から視線をそらす
ことなく、車のフロントガラスもしくはコンバイナー
上に映像が表示され、スピードメーターやカーナビ
ゲーションなどの情報を運転支援システムとしてヘッドアップディスプレイ採用されている．しかし、従来のHUD投影技術（ここでは2D HUDと呼ぶ）では表示映像が数メートル（3 ～ 5m）先にあるように見せることで、実空間に存在する周辺の車両や歩行者、

信号、標識、車線などにAR（拡張現実）を重ね合わせる
表示は難しいとなる．上記の映像の空間的整合性のために，ユーザーの頭部位置が基準観測位置にあり，視線が光軸に一致する必要がある．
それに対し3D HUD技術は，三次元空間に虚像投影を行う技術であり，映像を表示する対象の三次元位置に合わせて，映像の表示位置を変更することができる．すなわち三次元空間での映像表示を用いること
で，ユーザーの頭部位置が基準観測位置から移動しても，表示映像はずれることがない．
上記の研究成果は、東京大学石川渡辺研究室とコニ
カミノルタ社との共同研究である．

37

和文 HG

mismatch when the driver moves.
The following demos were recorded by two cameras,
which were placed at different places. When the camera
was placed along the optical axis, 2D and 3D markers
were all perfectly matched. When the camera wasplaced at an angle to the optical axis, a mismatch was
found in 2D HUD, but 3D HUD was still well matched.
Another demo shows that if two messages are projectedalong the same line but at different distances, they arealigned when looking straight, but not aligned whenlooking from an angle. By using this technology, a
speedometer can be dynamically projected at a near or
far distance according to the car-speed, so that thedriver can enjoy driving more.
This work was conducted by a joint research project
between Ishikawa Watanabe Laboratory and Konica
Minolta Inc..

Head-Up-Display (HUD) enables a driver to view
information with his head positioned "up" and looking
forward, instead of angled down looking at lower instruments. By adding the Augmented Reality technology,
targets, like people and cars, can be marked to alarm to
the drivers to avoid the potential accidents.
Traditional 2D AR HUD projects information messages at a certain distance away from the driver. It asks adriver to observe the projection along the optical axis ata certain point. When the driver moves his head, a
miss-matching projection occurs between the projected
data and the target in the real world.
In this 3D AR HUD technology, a 3D virtual display canbe projected in front of the driver. AR messages will be
dynamically projected according to the 3D locations of
the targets. In our 3D HUD, a virtual display is projected
into a three-dimensional world, so there will be no

図１. ( 左図 ) 従来の HUD は、特定の注意情報をウインドウに映し出すことが可能だが，運転者の視線や速度に関係なく決まった奥行き位置に表示される．そのため運転手の視線がずれると，観測される表示にもずれが生じていた．
( 右図 ) 今回の技術では，高速投影技術を利用して三次元空間に虚像投影を行う．映像の表示位置を数 m ～数十 mなどに変更可能であり，三次元的な空間表示となるためドライバーの視点位置が基準観察位置からずれても，AR 表
示は情報を重畳させる対象からずれない．
Figure 1. (Left) When a user observes in a good position that follows the specified optical axis, the projected data and the target
will be well matched. However, when the observing axis have any movement, in position (b), there will be a mismatch projection
between the display and the real world.. (Right) In this 3D HUD technology, a 3D virtual display can be projected. AR markers will be
dynamically projected according to the 3D locations of the targets. Because the message is projected into a three dimensional world,
there will no mismatch even when the drivers moves.

図２. 2D HUD 投影の写真．投影
内容（赤）はドライバーから一定な距離のみ．

図３. 3D HUD 投影の写真（手前に合焦）．投影内容（緑）はドライバー
から複数な距離に描画可能．

図４. 3D HUD 投影の写真（後ろに合焦）．投影内容（緑）はドライバー
から複数な距離に描画可能．

Figure 2. A photo of 2D HUD projection. All the 2D HUD markers were
projected at a certain distance.

Figure 3. A photo of 3D HUD projection. 3D HUD markers were projected at
different distance. This photo were token
when it focused at close.

Figure 4. A photo of 3D HUD projection. 3D HUD markers were projected at
different distance. This photo were token
when it focused at far.

38

3.11

サッカードミラー（駆動鏡面を用いた高速視線制御デバイス）

Saccade Mirror: High-speed Gaze Control Device Using Rotational Mirrors

図1

FA，ロボットビジョンなど様々な分野での応用が期待できる．ところが現実には，電動雲台を用いてビジョンの視線を制御するのに要する時間は，撮像・画像処理に要する時間に比べはるかに長く，これがシス
テム全体の高速化のボトルネックとなっている．そこで我々は，ビジョン自体は固定したまま，光学的に視線方向のみを高速に制御可能なデバイス，サッカードミラー (Saccade Mirror) を提案する．
サッカードミラーは，2軸のガルバノミラーと瞳転送系と呼ばれるレンズ群から構成される．前者は本来レーザを走査するためのデバイスであるため，鏡面のサイズは小さく高速な応答を実現する．しかし，単純にミラーだけを直列に配置した場合，光線束が鏡面上を通過する領域は大きく制限されるため実用的な画角を得ることが出来ない．かといってミラーサイズを大きくしてしまうと，せっかくの高速性を著しく損ねてしまう．そこで瞳転送系と呼ばれるレンズ群を，ミラーとマウントするカメラの間に配置し，カメラの瞳を両ミラーの前後に転送することで本問題を解決した．
この度設計した試作品は，およそ30 degの画角まで対応できるものとなっている．実際に試作品の応答
時間を測定した結果，pan，tiltとも視線の最大走査時（40 deg）で3.5 ms以 内 と い う 非 常 に 小 さ い 値 であった．

サッカードミラーのセットアップ
Fig.1 Setup of Saccade Mirror

通常ビジョンシステムの視野には限界があるが，主として監視用途やロボットビジョン用途ではその範囲を超えた広い領域の映像を取得したい場合が多く，レンズを含むビジョン（カメラ）自体を動かしてパン・チルトの視線方向を制御できる電動雲台がよく用いられている．一方で近年ビジョンシステムのフレーム
レート・画像処理速度は共に高速化してきており，一般にこのようなビジョンシステムを高速ビジョン(High-speed Image Processor) と 呼 ぶ．も し こ の
高 速 ビ ジ ョ ン の 視 線 を，ミ リ 秒(1 ミ リ 秒 = 0.001
秒) オーダの撮像・画像処理時間に見合う速さで動的に制御すれば，従来ならば速過ぎて差し迫った画角で撮影するのが困難であった運動対象を，適当な画角でかつブレが無い状態で映像計測することが可能となる．このような映像は，メディアコンテンツ，医療，

size of a galvanometer mirror is small because it is usually used for scanning laser. We cannot expect a wide
angle of view if only galvanometer mirrors are used.
Pupil shift lenses, however, make an angle of view
wider with shifting the camera pupil to near the mirrors.
The prototype of Saccade Mirror can be applied up to
approximately 30 deg. We measured its response timeand ascertained it was mere 3.5 ms even if scanning 40
deg, the widest angle, for both pan and tilt.

We developed a high-speed gaze control system toachieve a millisecond-order pan/tilt camera. We named
this system "Saccade Mirror." A pan/tilt camera, which
can control the gaze direction, is useful for observing
moving objects for supervision, inspections, and so on.
A high-speed image processor that can both image andprocess in real time every 1-ms cycle has recently beendeveloped. If this image processor were applied to apan/tilt camera, it would enable observation of extremely
dynamic objects, such as flying birds, balls in sports
games, and so on. However, to control the camera's
gaze with millisecond order in real time is difficult. The
main reason is the method of controlling the gaze. A
general pan/tilt camera is mounted on a rotational basewith two-axis actuators. The actuators must control boththe base and the camera. For millisecond-order control,
the weight of the rotating parts must be reduced asmuch as possible. In our method, the camera is fixed
and Saccade Mirror is installed next to the camera. Saccade Mirror controls the camera's gaze optically using
two-axis rotational light mirrors.
Saccade Mirror is composed of two important parts,
two galvanometer mirrors and pupil shift lenses. A facial

図2 応答時間測定実験の結果
Fig.2 Experimental Result

39

3.12

高速飛翔体の映像計測

Stationary Observation System for High-speed Flying Objects

撮 像
レートと
視線制御
レートが
ともにミ
リ秒オー
ダの超高
速 ア ク
ティブビ
ジ ョ ン
は ， ロ
図1 ビジュアルフィードバック系
ボットビ
Fig.1 Visual feedback system.
ジ ョ ン，
メディア，FAなど様々な分野で有用性が期待される．
しかし従来の電動雲台によるアクティブビジョンではミリ秒オーダという高速な視線制御が実現出来ない．そこで我々は電動雲台ではなく，光学的にカメラの視線だけを高速に制御出来るデバイス（サブシステ
ム），『サッカードミラー』を開発した．サッカードミ
ラーはパン・チルトそれぞれ60度の視線制御可能範囲を有し，そのステップ応答はわずか3.5 msである．
我々はこの高速性を生かして，スポーツ中継などに大きく貢献すると考えられる高速飛翔体の映像計測システムを構築した．本システムは，サッカードミ
ラ ー，高 速 ビ ジ ョ ン，計 算 機 か ら な る ビ ジ ュ ア ル
フィードバック系である（図1）．映像計測したい対象の画像内の重心位置を逐次計算し，その位置と画像の中心が一致するように視線を制御する．これを繰り返すことで，常に画像中に計測対象がおおよそ画像中心にあるような映像を得ることが出来る（図2）．
ただし，実際にはサッカードミラーの応答時間の限界や計算機による遅延などもあり，とくに計測対象が高速である場合は，完全に画像中心と対象物体を一致させることは困難である（トラッキングエラー）．そこ
で取得された映像の各フレームに対して再度重心を計算し，その重心が完全に画像中心になるよう画像自体をスライドさせることでトラッキングエラーを補正している．本補正技術は，微生物の擬似静止観察に用 い た2nd-pass Image Processingを 並 進 方 向 に対してのみ適用したものである．

We have developed "Saccade Mirror" and successfully achieved a millisecond-order high-speed pan/tilt
camera. As an application of this high-speed pan/tilt
camera, we propose a stationary observation system forhigh-speed flying objects. This system is a kind of visualfeedback system which is composed of the Saccade
Mirror, a high-speed image processor and a computer(Fig.1).
A developed tracking algorithm is presented (Fig.2). It
computes the center of mass of a dynamic target forevery frames, and controls the mirrors' angle to let thecenter of mass correspond with the center of image.
Then, it can track the target by these iteration.
These images, however, still have a little translational
tracking error due to the mirrors' response and the computer's delay. So for our stationary observation, thecomputer finally let obtained each image slide even tocompensate the tracking error using 2nd-pass Image
Processing (for only translational components).

図2

トラッキングアルゴリズム
Fig.2 Tracking Algorithm.

3.13 1ms オートパン・チルト
1ms Auto Pan-Tilt

サッカーのワールドカップやオリンピックなど，ス
ポーツのテレビ放映は人気が高く，それだけにより迫力がある，わかりやすい映像の撮影が求められている．特にサッカーや野球などでは，球や人が激しく動きまわるシーンが多く，そのような動的な状況を安定して撮影することが必要であるが，カメラマンがこのような激しく動く対象にあわせてカメラを動かすことは難しい．そこでこれまでは，広い画角で視線をゆっくり動かしながら全体の状況を撮影するか，もしくはある程度予測に基づいてカメラの方向を変えて，たまたまうまく撮影できたシーンを選択的に放送するなど，撮影可能な構図が限られてきた．特に，注目している選手や球にクローズアップした超スロー映像等は迫力があり価値が高いが，このような画像をカ
メラマンが撮影することは不可能であった．
そこで当研究室では，この問題を解決するために，
1msオートパン・チルト技術を開発した．この技術は，ちょうどオートフォーカスが自動的にフォーカスをあわせるのと同様に，画面の中心に対象がくるように自動的にパン・チルト方向を制御する技術である．
卓球のラリーにおける球のように高速な対象でも，当研究室で開発したサッカードミラーと呼ばれる高速
視 線 制 御 ユ ニ ッ ト と，1000fpsの 高 速 画 像 処 理 によって安定して追従でき，あたかも画面中央に球が止まっているかのような「1msオートパン・チルト映像」
を記録することができる．サッカードミラーは，カメラ全体を動かすかわりに隣接する2つの小さな鏡を回転させることで視線方向を制御するもので，パン・チ
ルト共に最大60度の視線制御が可能である．さらに，ミラーの高速性により，40度の視線方向の変更を3.5
ミリ秒（1ミリ秒は1/1000秒）で行うことができる．
また，小さな鏡でも大きな画角とフルハイビジョンの
高精細画像に対応する光学系を開発したことで，ハイビジョン放送にも耐える画質を実現した．
図1にシステムの外観写真を示す．また，実際の適用例として，卓球をしている様子の1msオートパン・
チルト映像を図2に示す．この図はフルハイビジョンの高速カメラで500fpsの高速撮影したものを画像系列として示したものであり，ラリー中の卓球が常に視野中央にくる映像が撮影できていることがわかる．また，1msオートパン・チルト映像の動画がこのページ
下部に示されている．本システムにより，スポーツ放映における決定的瞬間をクローズアップしたスローモーション高精細映像として記録するなど，放送技術に格段の進歩をもたらすことが期待される．また，これまで難しかった飛翔する鳥・昆虫や自動車・飛行機等の高速移動対象の詳細な映像記録・解析も可能
となる．

40

pingpong game is shown in Fig.2. The movie was captured by Full-HD high-speed camera with 500fps. From
the figure, the ball in the game always can been seen at
the center of the each image. A 1ms Auto Pan-Tilt
movie is also shown as a video in the bottom of thispage. Here, we envision the system for a broadcasting
service of a sport game, but also expect recording detaildynamics of a flying bird, an insect, a car, an aircraft,and so on.

Broadcasting contents of sport games (e.g. the FIFA
World Cup, the Olympic games etc.) have been quite
popular. Hence, high-quality and powerful videos arehighly demanded. However, it is often hard for camera
operators to keep tracking their camera's direction on a
dynamic object such as a particular player, a ball, andso on. In such cases, shootable method has been limited to either moving the camera's gaze slowly with wide
angle of view, or controlling the gaze not accuratly but
based on a prediction and adopting some parts which
are shot well by chance. Super slow and close-up
videos of the remarkable player or the ball are thought
to be especially quite valuable. However, camera operators have not been able to do that.
To solve this issue, we developped "1ms Auto
Pan-Tilt" technology. This technology can automaticallycontrol the camera's Pan-Tilt angles to keep an object
always at the center of field, just like "autofocus" keeps
an object in focus. Even a high-speed object like abouncing pingpong ball in play can be tracked at thecenter due to a high-speed optical gaze controller Saccade Mirror and a 1000-fps high-speed vision. The Saccade Mirror controls a camera's gazing direction not bymoving the camera itself but by rotating two-axis small
galvanometer mirrors. It controls the gaze by 60 deg,
the widest angle, for both pan and tilt. And steering thegaze by 40 deg takes only 3.5 ms. The newest prototype system accesses a Full HD image quality for an
actual broadcasting service.
A photograph of the Saccade Mirror is shown in Fig.1.
An image sequence of 1ms Auto Pan-Tilt movie of a

図1

サッカードミラー外観写真

Fig.1 Photograph of the Saccade Mirror.

図 2 卓球の 1ms オートパン・チルト映像（500fps フルハイビジョン）
Fig.2 Auto Pan-Tilt image sequence of a pingpong game. (500fps, Full-HD)

3.14 動く手のひらや物体に映像と触覚刺激を提示できるシステム：高速で無拘束な未来型情報環境の実現

Visual and Tactile Cues for High-Speed Interaction

本システ
ムは、当研究室で開発され た3次 元空間内の対象を高速ビ
ジ ョ ン と2
枚のミラー
によって遅
延 な く ト
図 1 システム概要
ラッキング
Fig.1 System Configuration.
す る2台 の「1ms Auto Pan/Tiltシステム」を用いて、動く対象に映像（ゲームやコンピュータの画面、動画等）をプロ
ジェクションすると同時に、対象の3次元位置を2ms（ミリ秒）ごとに抽出することが可能なシステムと、東京大学新領域創成科学研究科複雑理工学専攻／情報理工学系研究科システム情報学専攻篠田研究室 で開発された超音波発振機アレイを用いた「非接触触覚

ディスプレイ」により、対象の３次元位置に合わせて、
特に手のひらの特定の位置に触覚刺激を呈示するシステムの２つを統合した新しいシステムである．今回、身のまわりにある紙や手のひらがコンピュータやスマホのディスプレイに変身し、しかも触覚刺激まで感じられるものを実現した．いわばプロジェクション
マッピング技術の動物体版かつ触覚提示版とみなすことができるものである．
本システムは、高速画像処理の技術を用いること
で、人間の認識能力をはるかに超えるスピードで環境に存在する手や対象物を認識し、遅延等の違和感なく情報の表示と入力に利用することを可能にするもの
で、たとえ動く物体であってもその物体をヒューマン
インターフェイスの道具に用いることができることを示したものである．従来のコンピュータやスマホがものの中に知的機能を埋め込もうとしていたのに対して、既存の環境や物体そのものに情報を埋め込むものであり、今後の我々の情報環境を劇的に変える可能性を示唆するものと考えている．

41

formed into a screen of a computer or a smartphone,
and we can feel even tactile sensation. In a sense, thissystem can be regarded as a moving object version anda tactile sensation version of projection mapping technology.
This system recognizes our hands and objects existing in the environment at a high-speed beyond human's
ability of recognition by high-speed image processing
technology, and it is possible to use the system todisplay and input information without uncomfortablefeelings such as a delay. Thus, this system shows that
we can use a object as a tool for human interfaces even
if the object is moving. While we aim to embed intelligent function into objects such as conventional computers and smartphones, this system embeds information
into existing environments and objects; it points the way
toward future dramatic changes in our information environment.

This is a new system which integrates two subsystems. One subsystem can extract a 3-dimensional position of a moving object every 2ms, and project pictures(e.g. a screen of a video game or a computer, a movieetc.) on the moving object at the same time, using two"1ms Auto Pan-Tilt" systems we developed which can
track an object in 3-dimensional space without delay by
high-speed vision and two rotational mirrors. Anothersubsystem can display tactile sensation on an object
depending on its 3-dimensional position, especially apaticular position on a palm of a hand, using "Airborne
Ultrasound Tactile Display (AUTD)" by an array of ultrasonic oscillators, which is developed by the Shinoda
Laboratory, Department of Complexity Science andEngineering Graduate School of Frontier Sciences,
Department of Information Physics and Computing, theUniversity of Tokyo. This time, we realized a demonstration that papers around us and our hands are trans-

図 2 1ms AutoPan/Tilt システム及び触覚ディスプレイ発振機アレイ
Fig.2 1ms AutoPan/Tilt andAirborne Ultrasound Tactile Display.

図 3 動く紙に表示される映像
Fig.3 Picture displayed on a moving paper.

図 4 動く手に表示される映像（触覚刺激も表示されている）
Fig.4 Picture dislayed on a moving hand.
(Tactile sensation is also displayed.)

3.15 るみぺん（動的対象へのプロジェクションマッピング）
Lumipen: Projection Mapping on a Moving Object

和英

プロジェクタを用いて，視覚情報を光学的に物体へ重畳させる，いわゆるプロジェクションマッピングが近年注目されている．比較的照明演出の意味合いに近いものから，インタラクティブなアプリケーションに至るまで様々である．しかしながら従来技術に共通して言えることは，主として壁，床上，机上など静的または準静的な対象を扱っており，たとえば演劇における特定演者（ここでは動いている状態を想定），スポー
ツゲームにおけるボールなど，高周波数あるいは高速で，広範囲に動き回る対象そのものへの投影は技術的に困難で扱われていない．
本研究室では，1秒間に1000枚もの画像の撮像・画像処理可能な高速ビジョンを用いて，様々な動的対象を扱ったアプリケーションを提示してきたが，この研究では，「動的対象へのプロジェクションマッピン
グ」を提案する．技術としては，1msオートパンチル
ト に 用 い ら れ て い る，高 速 視 線 制 御 ユ ニ ッ ト（サ ッカードミラー）に 1000 fpsで撮像・画像処理可能な
高速ビジョン及び映像提示用のプロジェクタを同軸上に設置することで，対象にタイムラグ無く継続的に画像を提示している．この技術を用いると，投影したい画像がまるで，実際にペンで描いたかのようにぴたりと対象に貼りついて見えるため，光によるペンに準え「るみぺん」と名付けた．図1にるみぺんの概要図を示す．また動的対象（ボール）に画像（表情）を投影した
外観を図2に示す．

Projection mapping technology is a highly anticipatedarea, which has been used for mere optical effects orinteractive AR applications. However, until now mainly
static objects, such as things placed on tables, walls,
floors or desk surfaces, have been subjected to theprojected information. Dynamic scenes and high-speed
objects have not been dealt with. Even if this was tried
using a traditional projection mapping system, there
would be a misalignment between the target and the
projection due to delay in the system.
Therefore, we propose an unprecedented projection
mapping technology aimed at moving targets, which isachieved by means of a high-speed vision system capa-

ble of capturing a thousand images per second and ahigh-speed optical device, called Saccade Mirror. This
device was originally designed to keep the camera gaze
fixed at a dynamic target (cf. 1 ms Auto Pan-tilt). In our
projection mapping system, the projector and camera
are coaxially aligned in the Saccade Mirror which
provides a misalignment free projection that previously
was considered to be difficult. This technology is named"Lumipen" after an imaginary pen with illumination
instead of ink, where arbitrary patterns can be depicted.
Fig. 1 and Fig. 2 indicate the concept of Lumipen and ascene of projecting some patterns on a moving ballrespectively.

42

図 2 ボールに表情を投影した様子
Fig.2 Projecting an image on a dynamic ball.

図 1 るみぺんのシステム概要
Fig.1 System Configuration.

3.16 るみぺん２（ダイナミックプロジェクションマッピングに向けた
ロバストトラッキング）

Lumipen 2: Robust Tracking for Dynamic Projection Mapping

近年，建物の壁面などの構造物に投影像を重畳させる投影型拡張現実感，いわゆるプロジェクションマッ
ピ ン グ が 盛 ん で あ る．演 出 や ヒ ュ ー マ ン イ ン タ ー
フェースなど様々な応用が実現されている一方，対象が静的または準静的なものに限定されており，動的な対象を扱う例は少ない．実空間とデジタル情報の座標系の一致，すなわち対象上でのずれの無い投影像が違和感のない拡張現実感に求められるが，対象の計測か
ら投影までの遅延が大きいと動的対象においては位置ずれが生じてしまうという問題が存在する．
本研究室では，高速ビジョンと高速ミラーを用いた
高速視線制御光学系（1msオートパン・チルト技術）と，高速ビジョンと光軸を一致させたプロジェクタによる「るみぺん」と呼ばれるシステムが提案されている．高速に動くボールなどに対しあたかも貼り付いたような投影ができ，従来のプロジェクションマッピン
グ技術における動的対象での幾何学的不整合を解決

可能なシステムである．しかし一方で，追従投影のための対象認識が投影像や環境照明条件に依存しやす
く，安定したトラッキングの側面では技術的な課題が存在している．
ダイナミックプロジェクションマッピング，すなわ
ち照明系の変化に対し安定した高速トラッキングのため，るみぺんシステムに対し再帰性反射背景の導入を提案する（図1）．高速ビジョンとしては明るい背景
に対する暗い動的対象を認識することとなり，動画といった投影内容の変化や運動に伴う対象付近での照明条件の変化に頑健なトラッキングが可能となる．この技術により，手に持った紙（図2）や跳躍運動するボール（図3）に対し部分的に明るい幾何学的整合性のある投影が可能となり，ピッチャーの投球を火球に見せかけるなどプロジェクションマッピングの新しい応用分野を開拓できる．

Projection Mapping - images are projected to matchthe surface of objects, such as buildings - has recently
generated much attention, and can be applied to areas
such as performance art and human-computer interfaces. Projection Mapping typically targets static orsemi-static objects, and few systems can deal withdynamic objects. For Augmented Reality (AR) to beexperienced without discomfort, geometrical consistency between the real world and the virtual information isessential, meaning that images should be projectedwithout misalignment on the target objects. A large
delay, caused by the time between measuring theobject and projecting images on the object, results insignificant misalignment in the case of dynamic objects.
In our laboratory, the Lumipen system has been
proposed to solve the time-geometric inconsistency
caused by the delay when using dynamic objects. It
consists of a projector and a high-speed optical axis
controller with high-speed vision and mirrors, called
Saccade Mirror (1ms Auto Pan-Tilt technology). Lumipen can provide projected images that are fixed on
dynamic objects such as bouncing balls. However, therobustness of the tracking is sensitive to the simultaneous projection on the object, as well as the environmental lighting.
In order to achieve robust Dynamic Projection Mapping, we introduce a retroreflective background to the

Lumipen system (Fig.1). As a result, the object willappear darker than the background during projection,
which is observed using a high-speed camera. The
tracking will therefore be robust to changes of the content of the projection such as movies, and changes ofenvironmental lighting in the object's vicinity associatedwith its motion. The tracking technique enables Dynamic
Projection Mapping with partially well-lit content andtime-geometric consistency on e.g. a paper moved by ahand (Fig.2) or a bouncing ball (Fig.3). This opens up for
new applications of Projection Mapping, such as visualizing a pitched ball as a fire ball.

図 1 提案システム概要

43

Fig.1 System configuration.

図 3 跳躍するボールに地球を投影した様子
Fig.3 Projection of an image of the earth to a bouncing ball.

図 2 手で動かしている紙に回転する図形を投影した様子
Fig.2 Projection of an image of rotating circles to a moving paper.

3.17 VarioLight（広域運動・回転変形に対応したプロジェクションマッピング）
VarioLight: Dynamic Projection Mapping for a Wide Rangeand Rotative/Deformative Performance

プロジェクタを利用した拡張現実感であるプロ
ジェクションマッピングは，建物などの静止対象に向けて広く普及しつつあるが，動的対象に向けては様々な困難が存在していた．本研究室では主に二種類のアプローチで動的対象に遅延による違和感のない ダイ
ナ ミ ッ ク プ ロ ジ ェ ク シ ョ ン マ ッ ピ ン グ（Dynamic
Projection Mapping: DPM）に 取 り 組 ん で き た．高速光軸制御系（サッカードミラー）を用いて広範囲に運動する物体に追従投影する方式（るみぺん/ るみぺん２）と，高速プロジェクタ（DynaFlash）を用いて衣服や顔など柔軟体の形状変形に対応し投影する方式（顔への投影/ 紙や衣服への投影）である．これらの方式は低速プロジェクタに起因する投影可能な対象の制約や，固定画角に起因する対象の運動範囲と投影解像度のトレードオフなどの課題を個別に有していた．
本研究室の新たなシステムVarioLight（図１）は両方式を統合することで，広範囲に運動し，回転変形する動的な対象へのダイナミックプロジェクション
マッピングを実現した（図２）．従来手法では実現できなかった広範囲性と対象変形性の両立によって，ステージ上でのダンスや大道芸のようなダイナミックな動作を伴うパフォーマンスへの応用（図３）が期待されるのみならず，激しい動きを伴うスポーツのような状況において対象のダイナミクス自体を投影像に反映させた新しい表現（図４）も可能となり，プロジェ
クションマッピングとしての表現の更なる多様化が期待される．

Projection mapping, which is augmented reality using
projectors, is widely spreading towards stationary
objects such as buildings, but various difficulties existed
for dynamic objects. In our laboratory, we have beenworking on dynamic projection mapping (DPM) which
can avoid time-geometric inconsistency due to delays indynamic objects mainly by two kinds of approaches; thehigh-speed optical axis controller (Saccade Mirror) to
track the object moving in a wide range (Lumipen/ Lumipen 2), and the high-speed projector (DynaFlash) for
shape deformation (onto the face/ onto a paper orclothes). These approaches individually had issues suchas constraints of projectable objects due to low-speed
projectors and trade-offs between the range of motion of
the object and the projection resolution due to fixed

angle of view.
The new system VarioLight (Fig. 1) realized Dynamic
Projection Mapping for a dynamic object that moves,rotates, and deforms over a wide range by integrating
both approaches (Fig. 2). Due to compatibility between
the wide range and the target deformability which could
not be realized by the conventional methods, it can beapplied to performance accompanied by dynamic movement such as dance on the stage and street performance (Fig. 3). Moreover, target dynamics can be visualized as the projected image (Fig. 4), which can beextended as sports application. Further diversification of
expression as projection mapping is expected by thistechnology.

図 1 VarioLight のシステム概要
Fig.1 System configuration.

図 2 うちわに花火の動画を投影する様子
Fig.2 Fireworks projection onto a fan

44図 3 ジャンプする人の持つうちわに投影した様子
Fig.3 Projection onto a fan while jumping.

図 4 ヨーヨーの回転速度に応じてテクス
チャの大きさを変化させ，投影した様子
Fig.4 Size-transformative projecion onto arotating yo-yo.

3.18 追従的投影モザイキング

Tracking Projection Mosaicing

プロジェクタは情報提示デバイスとして解像度や輝度の面で改良が続けられているが，固定プロジェク
タにおいては画角と解像度においてトレードオフを有し，観察者の視線を考慮すると広範囲かつ高解像度な投影像表示は困難であった．複数のプロジェクタを用いて投影範囲をタイル状に並べたり，ずらしながら重ね合わせたりすることで解像度を向上させる手法も存在するが，固定プロジェクタを利用している以
上，高解像度投影領域の動的変更は困難である．
そこで人の注視点のような不規則な動点に合わせて，高解像度な投影の光軸を動かし続けることで，全体として静的な画像を表現することを考える．本投影
表現において，空間的な位置やサイズに違和感が生じないように投影すること（幾何学的整合性）は勿論のこと，動点に対して投影光軸が小さな遅延で追従すること（高速追従性）や，投影光軸が動くことによって生じる投影映像のモーションブラー等の アーティファ

クトを低減すること（時間幾何学的整合性）も重要である．従来研究においては，特に後者二つの投影条件を十分に満たせていなかった．
本研究では，高速光軸制御と高速プロジェクタに基づく追従的投影モザイキングシステムを提案する（図１）．本システムはこれまで本研究室で開発されてきた，高速ビジョンと高速ミラーを用いた 高速視線制御
光学系（1msオートパン・チルト技術）と，最小遅延3ms で あ り 1,000 fps で 投 影 が 可 能 な 高 速 プ ロ
ジェクタDynaFlash に基づくものである．この二つの高速デバイスを２種類の同期戦略（図３，４）を利用して制御することで，時間幾何学的整合性が保たれた
追従的投影が可能となる．実際に，レーザーポイン
ターの輝点に追従した投影モザイキングが可能となり（図２），動的なユーザーに対する適応的な映像表現など新しい応用展開が期待される．

Projectors have improved in resolution and brightness
as information devices, however, static projectors sufferfrom a trade-off between the angle of projection and theresolution, and high-resolution projection in a wide area
is difficult considering a gaze of an observer. Multiple
projectors can improve the resolution by tiling vertically/horizontally or by duplicating the projection areas, but
dynamic control of the high-resolution projection area is
impossible due to the fixed projectors.
Here, we consider a projective expression with a large
static image by controlling an optical axis of thehigh-resolution projection to a randomly moving pointsuch as a gaze. In this expression, in addition to animperceptible spacial misalignment (geometric consistency), high responsibility of the optical axis toward the
dynamic point (tracking ability), and small motion-based
artifacts (e.g., spacial misalignment, motion blur) against

the optical axis control (temporal geometric consistency)
are essential. Conventional researches did not fully
satisfy the latter two conditions in particular.
In this research, we propose a tracking projection
mosaicing system using a high-speed optical axis control and a high-speed projector (Fig. 1). This system isbased on our two technologies; the high-speed opticalaxis controller (1ms Auto Pan-Tilt technology) and thehigh-speed projector DynaFlash that can project animage at 1,000 fps with minimum latency of 3 ms. By
controlling these two high-speed devices with two typesof synchronization strategies (Fig. 3, 4), tracking projection with the temporal geometric consistency can berealized. Actually, we performed the tracking projection
mosaicing against a bright spot of a laser pointer (Fig.
2), which is expected to develop new applications suchas adaptive visual expression for dynamic users.

図 1 提案システム概要
Fig. 1 Configuration of the proposed method.

図 2 レーザーポインタに追従して日本地図を投影した様子
Fig. 2 Tracking projection mosaicing against a laser pointer.

45図 3 queue による同期
Fig. 3 Synchronization with queue.

図 4 交互動作による同期
Fig. 4 Alternate synchronization.

3.19 追跡的光線投影による残像を用いた動体軌跡上情報投影

Information Display with an Afterimage by Laser Projection Moving Object
ることで提示面に装置を常に存在させることを必要としないことに加え，持続的な繰り返しの連続提示を前提としない一度きりの情報提示によるディスプレ
イを提案する．
光源を持たない移動する物体に対して，その物体の空間的位置に応じて異なるパターンの輝点 を提示す
る．時間的に異なるタイミングで空間的に異なる位置に提示されたパターンを人間が観察することによって，その視覚が持つ残像特性がこれを統合し，投影対象となる物体より大きな一枚の情報提示面として認識される．
投影対象物体の正確な位置に動的に投影を行うため，1msオートパン・チルト に用いられている高速
視線制御ユニット（サッカードミラー）によって対象を光学追跡し，その同軸上にレーザー光を入射させる．これによって，対象の任意の位置に任意のタイミ
ングで光点を形成することが可能となる．

図 1 提案手法での情報投影イメージ画
Fig1. Outline of this method.

従来の情報提示手法では，情報提示面にスクリーンやディスプレイ，あるいは情報提示面を形成するための何らかの装置が予め存在して設置されていることが必要であった．これに対して，提案する新たな手法
では，任意の動的物体の軌跡上に自由に光点を描画す

location with precise timing, the projector is integrated
with a high-speed optical device, called Saccade Mirror.
This device is originally designed to keep the camera
gaze fixed at a dynamic target (cf. 1ms Auto Pan-Tilt ).
While the Saccade Mirror tracks a moving object, theprojector is directed through the optical system of the
Saccade Mirror. As a result the laser beam used to project on the desired location on the target, effectively
shares the optical axis with the camera tracking thetarget.

This is a new method to display information based on
the afterimage of a moving object. Existing systems
need a static surface on which information is projected.
In contrast, we propose a new display system projecting
laser on a moving object, and exploit the afterimage
phenomenon to expand the projectable region. Human
vision can recognize patterns larger than the size of theobject due to the afterimage created in the region
spanned by the moving object.
In order to realize the system, in other words to aim
the laser beam on a specific position given by the object

図 2 提案手法での投影の様子
Fig2. Presentation on a moving ball.

図 3 投影システム概略図
Fig3. Connection of the Laser Module and the Saccade Mirror.

46

3.20 VibroTracker: 振動触覚共有システム
VibroTracker

ませるだけでなく, プレーヤーの動きを阻害してしまい, 超指向性マイクのような非接触式の計測システム
では, 激しく動く計測対象のかすかな振動は周囲の雑音に埋もれてしまう. これに対し, VibroTrackerはレーザードップラー振動計とサッカードミラーを利用した 1msオートパン・チルトシステムを用い, 高
速に動く対象を追跡しながら, 非接触かつ高精度の振動計測をリアルタイムに行うことを達成した. これにより, プレーヤーが感じる振動触覚を複数のユーザーで共有することが可能となる. また, 物体の振動には音の情報も含まれるため, このシステムは遠隔音声取得にも用いることができる. システムの計測可能周波
数は人間の可聴域の上限である20kHzを優に超えるため, 高音質の音声取得が可能である.

ス ポ ー ツ 観 戦 等 に お い て, 視 覚 や 聴 覚 に 加 え, プ
レーヤーの触覚を追体験することは, 時空間的な隔たりを越えた高い臨場感を持つエンターテイメントとなり得る. しかし, 既存の計測システムでは, プレー
ヤーの感じる振動触覚を適切に計測することは困難であった. 接触式の計測システムは, 本来の振動を歪

using a laser Doppler vibrometer and a high-speed optical gaze controller: 1ms Auto Pan-Tilt system using
Saccade Mirror. Our system can measure the vibrationof a fast-moving target with high accuracy, in real time,
without any influence from surrounding noise or physicalcontact, enabling users to relive the vibrotactile sensations experienced by others. In addition, this system canalso be used as a visual microphone because themicroscopic vibrations of a object include sound-related
movements. Since measurable frequency of our systemeasily exceeds 20kHz, an audible acoustic wave
frequency, high quality remote sound acquisition is acheved.

It is exciting merely to watch sports events, but simulating the haptic sensations experienced by a player
would make spectating even more enjoyable. This is not
peculiar to sports events. In addition to video and audio,
the ability to relive the sensations experienced by others
would also offer great entertainment value at temporaland spatial distances. However, existing systems havesome problems in measuring vibrations. A contact-type
vibrometer deforms the original vibrations and is aburden to wear or carry. Even with a non-contact sensor
like a microphone, it is difficult to measure slight vibrations of a fast-moving target against the surrounding
noise. Our VibroTracker system solved these issues by

3.21 トラッキング BOS: 高速飛翔体の衝撃波画像計測

Tracking BOS: shock-wave image measurement of high-speed flying objects

本研究室では，駆動鏡面（ガルバノミラー）を用いた
高速な視線・光軸制御デバイス（サッカードミラー）を開発しており，卓球などダイナミックに動き回る対象を継続的に画像中心に捉え続け撮影する 1msオー
トパン・チルト技術を確立している．1msオートパ
ン・チルト技術はダイナミックなスポーツ放映などへの応用が期待されるが，本研究ではスポーツのボー
ルよりも更に高速な，通常数万fpsの高速カメラを用いて計測される高速飛翔体を計測対象とする．
本研究では，科学捜査への応用を目標とし，高速飛翔体の飛翔中の振る舞いを詳細に理解することを目指している．風洞を用いた固定対象への手法や数値シ
ミュレーションとは異なり，実際に飛翔する物体に対す る 光 学 的 計 測 に 着 目 し，高 速 ビ ジ ョ ン を 用 い た
1msオートパン・チルト技術を導入した新しい技術を確立した．
本技術は従来の固定カメラを利用した手法と比較して，高速な運動体・飛翔体に対して 1)長時間，2)高解像度，3)長露光時間，4)低モーションブラーの映像記録・画像計測を可能とするのが特徴である．駆動
鏡面を用いていることから本画像計測技術とともに，同一光軸における他の光学的計測を同時に行える可能性も高く，科学捜査の更なる発展への大きな寄与が期待される．
なお，本内容は 科学警察研究所 との共同研究の成
果である．

47

tion. We have established a new technology introducing
the 1ms Auto Pan-Tilt technology based on ahigh-speed vision.
Compared to conventional methods using fixed cameras, our technology has the advantages of 1) long
duration, 2) high resolution, 3) long exposure time, and4) little motion blur in video recording and image measurement. Thanks to the optical axis control using rotational mirrors, other optical measurements can be
performed on the same optical axis at the same time inaddition to this image measurement technology. Then, agreat contribution of this technology to the further development of the forensic investigation is expected.
This work is the result of collaborative research
between our laboratory and National Research Instituteof Police Science.

In our laboratory, we have developed a high-speed
gaze/optical axis control device (Saccade Mirror) using
rotational mirrors (galvanometer mirrors), and established 1ms Auto Pan-Tilt technology which can continuously track and capture dynamic objects (e.g.,
ping-pong balls) at the center of the image. The 1ms
Auto Pan-Tilt technology can be applied to dynamic
sports broadcasting, but in this research we treat much
faster objects than the sports balls, which are usually
measured by a high-speed camera with tens of thousands of fps.
In this research, we aim to understand the in-flightbehavior of the high-speed flying objects in detail forforensic investigation. We focus on optical measurement for actual flying objects rather than methods for
fixed objects using wind tunnels and numerical simula-ステップ 1：高速飛翔体の映像計測

Step 1: Video recording of high-speed flying objects
ステップ1では，まず250[m/s]程度の高速飛翔体を対象として，継続的な映像計測システムを開発した．
従来のスポーツのボールを対象とした1msオート
パン・チルト技術では，対象のトラッキング開始時には対象とカメラの光軸の動きが大きく異なっていても，ミラーの応答が十分高いためビジュアルフィード
バックを用いたミラー制御により 対象を画角内に収め続けることができる．一方で高速飛翔体では，ミラーの静止状態からトラッキングを開始してもすぐに対象が画角から外れてしまうため，新しい光軸制御戦略として予測軌道指令を導入する必要がある．
本システムではファンクションジェネレータを用いた予測軌道指令に対し，1msオートパン・チルト
技術による高速ビジュアルフィードバックを加算変調することで，実際に250[m/s]程度の高速飛翔体の継続的映像計測を実現した．

As step 1, we first developed a video recording
system for high-speed flying object (about 250 m/s).
In the conventional 1ms Auto Pan-Tilt technology for
sports balls, the object can be kept within the angle ofview by high-speed visual feedback and mirror control
thanks to high mirror response. Even if the movement of
the object and the optical axis of the camera are greatly
different at the start of the target tracking, capturing theobject within the angle of view can be sufficiently realized. On the other hand, the high-speed flying object will

be out of angle of view immediately after the tracking
from the stationary state of the mirror. Therefore, it isnecessary to introduce trajectory prediction instruction
as new optical axis control strategy.
In this system, the trajectory prediction instruction
using a function generator is additionally modulated withhigh-speed visual feedback by the 1ms Auto Pan-Tilt
technology. We have realized the continuous video
recording of the high-speed flying object of about 250
m/s.

図 1 提案システムセットアップ
Fig.1 Setup of the proposed system.

図 2 高速飛翔体の継続的撮影
Fig.2 Video recording of high-speed flying objects.

ステップ 2：高速飛翔体の衝撃波画像計測

Step 2: Shock-wave image measurement of high-speed flying objects
ステップ2では，更に高速な遷音速（約340[m/s]前後）の高速飛翔体を対象として，継続的な衝撃波画像
計測システムを開発した．
音速で飛翔する対象周囲には衝撃波が発生し，特に音速とほぼ同じ速度では衝撃波発生位置振動など非定常な現象が生じることが知られている．トラッキン
グBackground-oriented Schlieren(BOS)法と呼ばれる本システムでは，縞状の再帰性反射背景を導入することで，陽炎と同様に光の屈折として高速飛翔体周

囲の衝撃波を画像として捉えることができる．
ステップ2ではトラッキングBOS法（応答を改良した予測軌道指令・高速ビジュアルフィードバックを駆使した高速トラッキングと，背景の周期的な縞を含む撮影画像への衝撃波可視化画像処理）を利用して，実際に高速飛翔体の衝撃波画像計測を達成した．そして長時間かつ高解像度な画像計測に基づき，実飛翔体周囲において非定常現象である衝撃波の揺らぎの観測に成功した．

48

As step 2, we developed a continuous shock-wave
image measurement system for high-speed flying
objects of even faster transonic speed (about 340 m/s).
Shock waves are generated around objects that fly atsound speed. Especially, it is known that unsteady phenomena such as shock-wave oscillations occur at
almost the same speed as sound speed. Our Tracking
Background-oriented Schlieren (BOS) system can capture the shock waves around the flying object as refraction of light similarly to the heat haze by introducing a
striped retroreflective background.

In step 2, we have achieved shock-wave image measurement of actual high-speed flying object utilizing theTracking BOS method (trajectory prediction instruction
with improved response, high-speed tracking using
high-speed visual feedback, and shock-wave visualization image processing to images including periodic
stripes of the background). Then, based on the long-duration high-resolution image measurement, we havesucceeded in observing the shock-wave oscillations
around the actual high-speed flying object as theunsteady phenomena.

図 3 トラッキング BOS 法概要
Fig.3 Concept of the Tracking BOS method.

図 4 衝撃波の可視化 : 飛翔体
A (388.3 [m/s])，B (419.9 [m/s])，C (238.2 [m/s])
Fig.4 Shock-wave visualization:
Target A (388.3 m/s), B (419.9 m/s), C (238.2 m/s).

3.22 1 ms 対象輪郭トラッキング
Target Tracking

非常に高いフレームレートでの画像処理では，内在するアルゴリズムに対し厳しい要件が求められる．この要件を達成する一つの解は，種々の画像処理の問題に特有である並列化を利用することである．しかし，その問題が並列化可能だとしても，すなわち多くの画素に対し同時に同様の計算が可能だとしても，別の側面も考慮しなければならない．特に，メモリアクセス
パターンとキャッシュ戦略が性能に大きな影響を与えるため，メモリスループットが制約となるが，これはアルゴリズムを設計する際にこのような問題を考慮 す る 必 要 が あ る こ と で も あ る．ま た 一 方 で，高 フ
レームレートでの対象観測は，通常のフレームレートの場合と比較して，この問題の異なる側面が利用可能
でもある．
画像系列における対象物体の追跡（対象のトラッキングと呼ばれる）は，ロボット・ヒューマンインター
フェース・拡張現実感など幅広い分野で応用可能である．さらに1000fpsでのトラッキングの実現は，高速トラッキングのためのデバイスの開発も可能となる．

トラッキングの一つの手法として，対象の局所特徴量を見つけて追跡する方法があり，この手法は対象に関する知識を必要としない．その反面，対象の外観が劇的に変化してしまうと見失ってしまったり，対象の中心情報が極めて重要となる高速トラッキングデバ
イスへのフィードバックを悪化させてしまうこともあり得る．そこで，我々は対象物体の輪郭をトラッキングする手法を採用し，その輪郭内全てが対象物体と扱うことが出来る．対象の外観が変化した場合（動画参照）でも，対象のモデルは更新され，トラッキングは新しい外観に適合するという手法である．
さらに，極座標空間を導入することで，この問題を最近のコンピュータの連続領域メモリに適用可能とする．極座標空間において各行間で部分的に独立となるため，キャッシュコヒーレンスと並列性を両立させつつ，各行に沿って輪郭が内外に動くようにする手法である．本手法は通常のIntel Core i7のプロセッサを用いて，VGAの解像度，1000fpsの動画にも対応可能である．

Doing image processing at extreme frame rates puts
strict requirements on the underlying algorithms. One
key to achieve this is to exploit the parallelism inherent
in many image processing problem. However, even if
the problem itself is parallelizable, that is if it is possible
to do the same computation simultaneously for many
pixels, other aspects have to be taken into consideration. In particular, memory access patterns and cache
strategies will have a huge impact on the performance,
which in these scenarios often are bound by memory
throughput. This implies that these sort of issues will
have to be considered already when designing the algorithm. On the other hand, observing scene changes witha high frequency enables the possibility to exploit different aspects of the problem compared to just observing
at regular frame rates.
The ability to follow an object in a sequence ofimages, refered to as object tracking, enables a range ofapplications in areas such as robotics, human computerinteraction and augmented reality. In addition being able
to do this at frame rates of 1000 fps enables exploiting
tracking hardware designed for this sort of high speed

tracking.
One approach to tracking is to find a local characteristic of the object and follow that. With this approach noconcept of an object exists. This can lead to loss of
tracking when objects drastically change appearance,
and furthermore might give bad feedback to applications
like the one presented here, where information about
entire extent of the object is crucial. We therefore takean approach where the contours of the target object istracked. This enables the tracked target to be treated as
everything contained within its contour. When the targetchanges in appearance (see video) the object modelgets updated with relevant information and the tracking
adapts to this new appearance.
We adapt the problem to the linear memory layout inmodern computers by introducing a polar coordinate
space. We then let the contour move in and out alongeach row in this space, exploiting both cache coherency
and parallelism due to the partial independence
between rows. Our algorithm is able to keep up with a1000 fps camera capturing images at VGA resolution ona regular Intel Corei7 processor.
49

対象 ( 赤 ) と輪郭 ( 青 )。青い円は極座標の原点を表す。

極座標の画像。元画像に描いた中心からの放射状の線は極座標上で水平線になる。

輪郭は、画像の局所的なマッチング
結果に基づき、中心からの放射方向にフィットしていく。

Object (red) and current contour
estimate (blue). The blue circle indicatesthe origin of the polar transform.

Image in polar space. Note that radiallines in the original image become
horizontal in polar space.

The contour is propagated radially andthe direction is determined by the local
conformity to the models.

3.23 高速画像系列における動的背景差分に向けた標的モデリング
Targeted modeling for dynamic background subtraction
in high-speed sequences

人間の目の性能を大きく超えたフレームレートで観測すると超人的な応用が可能となるが，フレームレートが増加すると計算コストも同様に増加してしまう．しかしながら最初に画像中の注目領域を定めると，その後はより洗練された処理がその領域内でのみ可能となる．一方で高速な画像系列を用いることで，シーン中の出来事のより深い理解も可能である．本研
究では，前述の2点に対応した背景差分アルゴリズムを提案する．すなわち1000fps近い速さで注目領域を決定し，同時に通常のフレームレートにおける情報も利用して，単なる背景差分に勝る処理を可能とする．

提案する背景差分アルゴリズムは，物体の移動などによって変化するシーン中の領域（画像中のピクセ
ル）を特定するものである．しかし背景中に紛れ込む
移動体の影は複雑な要素の一つで，前景と誤認識しかね な い．前 景 で は な く 影 と し て 検 出 す る 先 行 研 究(Prati et al. CVPR'99)では，暗過ぎないが背景色よりもやや暗いものを本質的に影と定義している．そのため，輝度が大きく異なると前景と識別されてしまう．しかしながら，早い段階で影が検出されていると，問題となる領域が運動による影なのかを学習することができ，影が暗く変化しても対応することができる．

When observing the world at framerates vastly
exceeding the capabilities of the human eye, applications with super-human capabilities become possible.
However, with increasing framerate, the computational
demand increases as well. If however interestingregions in the image are first located, more sophisticated processing can be subsequently applied to only
these parts. If looking at the problem from the opposite
side, high-speed sequences can help us better understand what is going on in the scene.In this research we
address the two aspects above, and propose a background subtraction algorithm that is able to locate
regions of interest at nearly 1000 fps while at the sametime exploiting the extra information available between
frames of normal cameras to generate superior background subtractions.

The purpose of a background subtraction algorithm is
to identify which pixels of the image, i.e. which parts ofthe scene, that are changing, typically caused bymoving objects. However, one complicating factor is thatshadows caused by the moving objects will fall on the
background and might be wrongly treated as foreground. There are methods to detect if a pixel is shadow
rather than foreground (Prati et al. CVPR'99) which
essentially defines a shadow as a darker, but not too
dark, version of the background color. Thus, if the intensity differs too much, the pixel will be classified as foreground. If the shadow is detected at an early stage however, we can learn that the pixel in question is subject toa moving shadow and as the shadow gets darker we
can adapt.

提案システム．動画像系列は二種類に分割され，片方は低い更新レートでモデル全体を更新するのに利用し，もう片方は識別結果画像が与えられた際に最大更新レートにおいて急速に変化する領域のモデルを更新するのに利用する．最大更新レートにおける最終的な前景のマスクも同時に生成する．
The proposed system. The video stream is split in two
where one feeds a process that updates the entire model alow rate, and one that targets and updates the model for
quickly changing areas at full rate given a classified image.
A final foreground mask at full rate is also produced.

50提案するアルゴリズム中では，背景モデルは各ピクセルに紐付いており，HSV色空間における可変数要素の混合ガウスモデルを用いる．各ピクセルはモデルの一部であり，モデルが与えられた場合の各ピクセルの確率が特定の定数値より大きいかどうかを示す．モデルは標準的なフレームレートと高速なフレームレー
トの二つのサイクルで更新される．前者は画像中の全ピクセルに対するモデルを更新するものであるが，本研究のコントリビューションは後者にある．後者において，現在のモデルに基づいて画像を識別し，その後標的モデルを次の特性をもつピクセルにおいて更新
する．1）影として識別されたピクセル．2）前景として識別されるが，その近傍は背景として識別されるピ
クセル．1）はモデルに影の輝度値を導入し，前景として識別される前に背景中の影として識別するのに役立つ．2）は木々の揺れる葉や波のような，周期的な背景の動きがある場合に対応することができる．

In the algorithm a background model is attached toeach pixel. This model is a Gaussian Mixture Modelover the HSV color space with a variable number ofcomponents. A pixel is considered to be part of themodel if the probability of the pixel given the model isgreater than some constant. The model is updated
through two cycles, one running at regular framerates
and one running at high framerates. The former update
cycle updates the model for all pixels in the image while
the contribution of this research is on the latter update

cycle. In this the image is classified using the current
model. Given the classification a targeted model update
is performed on pixels with certain properties: 1) pixels
that have been classified as shadow and 2) pixels that isclassified as foreground, but whose neighbors would
have classified the pixel as background. 1) will introduce
shadow intensities in the model thus helping the model
to classify shadows as background before they are classified as foreground. 2) targets cases with periodic background motion, such as leaves in a tree or waves.

三種類のシーン．各画像は左から右へ順に，撮影画像，前 景 の 真 値，学 習 無 し，従 来 手 法(Z. Zivkovic,
ICPR'04)，提案手法を意味する．上二つのシーンでは，従来手法は前景を正しく識別できていないが，提案手法ではほぼ識別できている．学習無しの画像からも分かるように，人の腕や手における誤識別は背景色に似ているため生じている．下二つの実験結果からも，提案手法における対象への学習手法によって急速に変化する背景が正しく識別されており，前景領域も前景として維持されていることが分かる．各画像において，黒色が背景，白色が前景，灰色が影を意味する．

Three scenes. From left to right: scene, ground truth,
no learning, conventional method (Z. Zivkovic, ICPR'04)
and the proposed method. The first two scenes show
the conventional method cannot label the fg correctly,
while the proposed method mostly can. The errors of
the human arm and hand mostly stem from how similar
they are to the background color, which is evident in the

no learning column of these experiments. The last two
experiments show how well the highly dynamic background gets labeled correctly using the targeted learning
method (proposed method), while being able to keep
fg-pixels in the fg. In the images black is bg, white is fg
and gray is shadow.

3.24 ライトフィールドの投影による高速距離画像計測

High-Speed Real-time Range Finding by Projecting Structured Light Field

従来の高速リアルタイム距離画像計測手法は主に，ハードウェアによる並列分散処理を用いることで高速性を達成していた．本手法は，投影系の与える情報に着目し，プロジェクタからの距離に応じて変化する
画像を投影することによって，マッチングや最適化の不要な，高速性を重視した距離計測を実現した．提案
手法を用いることで，計測精度は低いながらも，通常のPC上においても2,500点の計測点に対して0.2msと非常に高速で距離計算が可能である．
本手法においては，縦方向と横方向の2つの周期的な縞模様を用い，縦縞が手前側，横縞が奥側に結像するように投影系を構成した．計測物体上には，その奥行き位置に応じて2つの縞がボケを含んだ形で投影される．そのボケ量の比を計算することで，投影系からの距離を計算することが可能となる．

51

FPGAs and GPUs.
A prototype system of this method calculates thedepth map in 0.2 ms for 2,500 sampling points using an
off-the-shelf personal computer. Although the depth
resolution and accuracy are not on par with conventional methods, the background and the foreground can beseparated using the calculated depth information. To
verify the speed and the accuracy, we incorporated themethod in a high speed gaze controller, called Saccade
Mirror. It captures an image every 2 ms, and shifts thecamera direction according to the position of the target
object. Conventional depth estimation methods cannot
be adopted to the Saccade Mirror because of their computational costs. The proposed method on the other
hand, detects moving objects by separating foregroundfrom background, and achieves successful tracking ofobjects with the same color as the background.

Real-time depth estimation is used in many applications, such as motion capture and human--computerinterfaces. However, conventional depth estimation
algorithms, including stereo matching or Depth from
Defocus, use optimization or pattern matching methods
to calculate the depth from the captured images, making
it difficult to adapt these methods to high-speed sensing.
In this work, we propose a high-speed and real-time
depth estimation method using structured light thatvaries according to the projected depth. Vertical andhorizontal stripe patterns are illuminated, and focus isplaced at the near and far planes respectively. The
distance from the projector is calculated from the ratio of
the amount of the blur due to defocus(bokeh) between
the stripes projected on the object surface. This methodneeds no optimization, and the calculation is straightforward. Therefore, it achieves high-speed depth estimation without parallel processing hardware, such as

図 1：システム概念図
Fig.1：System Overview

図 2 上：投影画像 下：距離の復元
Fig.2 Upper：Captured Image Lower：Depth Map

3.25 FTIR を利用した空中超音波触覚ディスプレイ・カメラ系の校正
FTIR based calibration of Airborne Ultrasound Tactile Display
and camera system

当研究室で開発されている高速トラッキング技術・
高速光軸制御による投影技術と，東京大学新領域創成科学研究科複雑理工学専攻／情報理工学系研究科シ
ステム情報学専攻篠田研究室 で開発された空中超音
波触覚ディスプレイ（AUTD）により，動く手のひらや物体に映像と触覚刺激を遅延なく提示することのできるシステムが提案されている．
視覚と触覚に関する高速かつ無拘束な拡張現実感を実現するシステムであるが，位置ずれによる違和感の無い情報提示を達成するには各構成要素となるデバイス間の校正が必要となる．特にAUTDは任意の三次元空間位置に焦点を形成し，焦点位置の音響放射圧によって触覚刺激を提示するデバイスであるが，カメラにはその焦点は不可視であるためにプロジェク
タ・カメラ系のように提示情報をカメラで直接観測する校正手法は適用困難である．

AUTD・カメラ系の簡便かつ高精度な校正に向けて，Frustrated Total Internal Reflection（FTIR）という現象を利用してAUTD焦点位置の音響放射圧を可視化する手法を提案する．可視光を全反射により内部に充満させたアクリル板に対し，アクリル板上に載せた膜に力が加わると，加圧部においてアクリル表面と膜の接触面積が増え全反射の阻害により光が外部に漏れる．このFTIRによってアクリル平面上の加圧部が輝点として観測可能となるため，特定の焦点パターンを生成することでAUTD・カメラ間の校正が可能となる．人手による主観的な方法や単一マイクを用いた方法での焦点位置の探索と比較して二次元的な探索が可能であるため，人の作業負担が減ると期待され，高精度な情報提示空間をフレキシブルに構築する際に有用であると考えられる．

52

ed from the side, the light leaks out as a result of an
attenuation of the total reflection that otherwise keeps
the light inside the sheet. This occurs since the contact
area between the acrylic surface and the membraneincreases at the pressurized position. This light spot isobservable and indicates the focal position. By using
certain patterns of such focal points, calibration between
the AUTD and the cameras is possible. In contrast tomethods where e.g. a human hand or a single microphone is used to subjectively identify the AUTD focal
point, the FTIR-based method enables structured 2-dimensional search of the focal point in the camera
image. It reduces the manual workload and is effective
in obtaining an environment where multi-modal information can be presented flexibly with high precision.

A system is proposed that can provide visual andtactile information on moving surfaces such as hands
and papers without delay. The system is composed oftwo subsystems. The first one provides high-speed
tracking and projection with optical axis control. The
second one, "Airborne Ultrasound Tactile Display(AUTD)" can remotely project tactile feedback on ourhands. The AUTD is developed by Shinoda Laboratory,
Department of Complexity Science and Engineering
Graduate School of Frontier Sciences, Department ofInformation Physics and Computing, the University ofTokyo.
The system provides high-speed and unconstrained
Augmented Reality using visual and tactile feedback. In
order to eliminate mismatch between the different feedback modalities, a calibration method that aligns thecomponents is needed. In particular, the focal point of
the AUTD, which provide tactile sensation with acoustic
radiation pressure at the focal point generated at anarbitrary position in the air, is invisible to general cameras. Therefore, it is difficult to apply conventional calibration methods by observing displayed information directly
by cameras in a way analogue to how a projector-camera systems are calibrated.
For a simple and high-precision calibration between
AUTD and cameras, we propose a method to visualize
the acoustic radiation pressure at the focal point by
exploiting a phenomenon called Frustrated Total Internal Reflection (FTIR). When pressure is applied to amembrane that covers an acrylic sheet which illuminat-

図 1 校正時の装置関係
Fig.1 Positional relation between devices.

図 2 FTIR 装置（アクリル・LED・膜（Compliant surface））
Fig.2 FTIR device(Acrylic Membrane(Compliant surface)).

図 3 焦点位置可視化（左 : 検出した焦点パターンの位置，
右 : 背景差分により抽出した 1 箇所での焦点位置）
Fig.3 Visualized focal position(Left: detected positions of
the focal points pattern，Right: one focal point position
extracted using background subtraction).

3.26 サッカードミラーの校正手法
Saccade Mirror calibration

当研究室で開発されている高速視線制御光学系であ る サ ッ カ ー ド ミ ラ ー は，高 速 ト ラ ッ キ ン グ 技 術（1msオートパン・チルト）として運動対象の継続的な高解像度撮影が可能である．この技術の三次元計測への応用を考えると，工場における効率的な検査や，鳥や昆虫などの羽ばたきを忠実に再現したCGモデルの作成，高機能なユーザーインターフェースなど様々な応用が期待される．一方で，サッカードミラーを用いた高精度な三次元計測を行うには事前に十分な精度の校正が必要となるが，焦点距離の長いカメラレンズを用いて近傍を観測する際の浅い被写界深度と，視線変更の機械的構造の二点で高精度な校正に問題があった．
そこで同軸落射照明と再帰性反射校正パターンを用いて，十分な光量を稼ぎつつ絞りを極めて小さくすることで被写界深度を増大させる手法を提案する（図1）．ミラー式視線制御系はハーフミラーを使って同軸でのプロジェクタの導入が可能で，当研究室で開発した動く対象へのプロジェクションマッピング技術（るみぺん）とほぼ同様のシステム構成である．サッ
カードミラー近傍でも校正パターンを被写界深度内に入れることが可能となり，広い視線範囲で校正可能となる．
さらに二軸の回転ミラーによってカメラの光学中心が大きく並進移動する系に対し，ミラー厚みも含めた新しい視線モデルも提案する（図2）．被写界深度増大手法によって得られた広い視線範囲での校正パ
ターンの情報に基づき，この視線モデルに対しバンド
ル調整（カメラ校正手法の枠組み）を上手く適用する
ことで，サッカードミラーの校正が達成可能となる．

53

aperture (Fig. 1). The mirror-based gaze controller canintroduce a coaxially placed projector with a beam splitter, which is almost the same system configuration as
Dynamic Projection Mapping technology (Lumipen) in
our laboratory. We can place the calibration pattern
within the DOF even near the Saccade Mirror, and realize a wide gaze range calibration.
Moreover, we also propose a new gaze model withmirror thickness for Saccade Mirror, which has largetranslations of center of projection with two rotational
mirrors (Fig. 2). Based on the calibration pattern captured at the wide gaze range by deepening DOF, weproperly apply bundle adjustment procedure, which is a
general camera calibration framework, and can achieve
Saccade Mirror calibration.

A high-speed gaze controller, Saccade Mirror,
enables high-speed tracking (1msAuto Pan-Tilt technology) and can keep high-magnification imaging ofdynamic target objects. This technology has various
applications of 3D measurement of dynamic objects;
efficient factory automation; precise computer graphics
of flying birds or insects; and high-performance
human-computer interaction. Although precise calibration is important for high-magnification 3D measurement
by Saccade Mirror, conventional calibration methods are
difficult to apply; shallow depth of field (DOF) due tolong focal lengths at close focus position, and mechanical differences in a gaze model.
We propose a deepening DOF method with episcopic
illumination and retroreflective calibration pattern, which
provides sufficient luminance even with quite a small

図 1 校正時におけるシステム構成（被写界深度増大）
Fig.1 System configuration to deepen DOF.

図 2 ミラー式視線モデル
Fig.2 Mirror-based gaze model.

3.27 フラクタルを利用したカメラ校正パターン
Fractal-based camera calibration pattern

カメラを利用した三次元計測や拡張現実感システ
ムでは事前のカメラ校正が必要であり，校正器具として平面パターンがよく用いられる．様々なズーム倍率
に対して対応可能なパターンは様々なシーンの校正に役立つが，チェスボードなど一般的なカメラ校正パ
ターンではスケーラビリティとオクルージョンには対応が難しい．すなわち，一定のサイズの四角や円のマーカーではズーム倍率の高低両方のカメラにおいて，十分な解像度での観測とパターン中におけるマーカーの位置の一意の特定が困難である．
そこで様々なズーム倍率に対し，自己相似性をもつフラクタルを用いたパターンを提案する．シェルピン
スキーのカーペットと呼ばれるフラクタル図形を，高精度なカメラ校正を意識してサークルグリッドの形に変形し，なおかつ2値の符号情報をサークル・リン
グの形で表現している．ここで2値の符号情報として2次元M系列であるM配列を用いており，特定の範囲
内ではパターンの一部を観測するだけで全体における位置が一意に特定可能となる．一つの応用例として，フラクタルの段数を3に設定したパターン（図1）を 用 い る と，高 低 両 方 の ズ ー ム 倍 率 の 条 件 で もAR
マーカーフィールドとして同一の位置にCGモデルを重畳できる（図2, 3）．フラクタル構造と適切な符号情報を含んだ校正パターンは，ズーム倍率の異なるマル
チカメラ系や拡張現実感のシステムの構築を容易にし，様々な応用へと繋がる．

Camera-based 3D measurement and Augmented
Reality (AR) systems need camera calibration inadvance, which often use a planar pattern as a calibration tool. Calibration patterns with availability of several
camera zoom levels is preferable for various scenes,but general patterns such as a checkerboard cannot
cope with scalability and partial visibility. In other words,
square or circular markers at a certain size cannot
provide observations at sufficient resolution and uniqueposition detection at both low and high zoom levels.
We propose a fractal-based calibration pattern, which
has self-similarity for different zoom levels. The fractal
structure of the pattern is based on Sierpinski carpet,
which is a common fractal figure. We convert its
squares for higher precision detection, and embedbinary information with circles or rings with M-array for
unique position detection. As one applicational example,
we design the fractal pattern with 3 levels (Fig. 1), andshow its performance as AR marker field at both low

and high zoom levels (Fig. 2, 3). The calibration patternwith fractal structure and appropriate code information
can increase flexibility of system configuration ofmulti-camera systems for 3D measurement and AR,
and leads various applications.

図 1 フラクタル校正パターン（3 段）
Fig.1 Fractal-based calibration pattern (3 levels).

54図 2 低ズーム倍率条件での検出と CG モデルの重畳結果
Fig.2 Pattern detection with 3D virtual objects at low zoom level.

図 3 高ズーム倍率条件での検出と CG モデルの重畳結果
Fig.3 Pattern detection with 3D virtual objects at high zoom level.

3.28 その他の研究成果

Other research topics

球面鏡の高速トラッキングによる動的映像計測, 暗視野顕微鏡法における遊泳細胞の3次元トラッキング,
1-kHz高速可変焦点レンズ（HFL）, 焦点の異なる複数の画像を用いた三次元運動認識手法, 高速液体レンズによる焦点スキャン画像群を用いた任意焦点・任意被写界深度の画像合成手法, ビジョンチップ（ビジョンアーキテ
クチャプロジェクト）, 列並列ビジョン（CPV）システム, 微生物トラッキングのための高速ビジョン用動的輪郭
モデル, SelfWindowingを用いた高速対象追跡, 3次元空間内での微生物運動制御, 微生物のセンシング情報の可視化, ゾウリムシの非ホロノミック性と軌道計画, 微生物電気走性のダイナミクスモデル, 走電性をもつ微生物
運動制御のための電流制御型電気刺戟デバイス, 高速トラッキングによる微生物の運動制御, マイクロビジュア
ルフィードバック（MVF）システム, 人間と微生物との実世界インタラクション, 高速オートフォーカスによる高速走査型顕微鏡, ホヤ精子の高速トラッキング, 微生物の 3 次元トラッキング, 微生物電気走性の継続観察シス
テム, 微生物トラッキングシステム, 画像処理を用いた微生物の擬似静止観察, DFDi による細胞群の高速奥行き
位置推定, 細胞の高速オートフォーカス（DFDi）, モバイル顕微鏡システム, 微生物群によるオーガナイズドバイ
オモジュール, 位相差顕微鏡法における遊泳細胞の3次元トラッキング等の研究を行っている．

Variable-Focus Lens with 1-kHz bandwidth, Arbitrarily Focused Video Using High-speed Liquid Lens, Vision
Chip (Vision Architecture Project), CPV: Column Parallel Vision System, High-Speed Snake Algorithm For
Tracking A Microorganism, High-Speed Target Tracking using Self Windowing, Motion Control of Microorganismin 3-D Space using High-Speed Tracking, Visualization and Decoding of External Stimuli Perceived by Living
Microorganisms, Nonholonomic Properties in Paramecium Galvanotaxis and Path Planning of Paramecium
Cells, Dynamics Model of Paramecium Galvanotaxis for Microrobotic Application, A Current-Based Electrostimulation Device for the Motion Control of Paramecium Cells, Microrobotic Visual Control of Motile Cells using
High-Speed Tracking System, Microscopic Visual Feedback (MVF) System, Real-World-Oriented Interaction
between Humans and Microorganisms, High-Speed Scanning Microscope by Depth From Diffraction (DFDi)
Method, High-Speed Tracking of Ascidian Spermatozoa, Three-dimensional tracking of a motile microorganism,
Single-Cell Level Continuous Observation System for Microorganism Galvanotaxis, Microorganism Tracking
System, Quasi Stationary Observation of Dynamic Microorganism, High-Speed DFDi Algorithm for Multiple
Cells, High-Speed Auto-Focusing of A Cell - Depth From Diffraction (DFDi), Mobile microscope system andOrganized Bio-Modules (OBM) using Microorganisms, High-Speed 3D Tracking of Chlamydomonas with
Phase-Contrast Microscope are going on.

55

56

4. システムビジョンデザイン
System Vision Design
新たな応用を創出する高性能かつ高機能なシステムを実現するためには，入力，処理，出力の 3 者全てが システムとして機能する精緻で調和的な技術の統合が必要となる．入力，処理，出力のうち，いず
れが欠けてもシステムとしての性能は制限され，潜在的な応用創出の可能性を失ってしまう．調和のとれた革新的なシステムの構築には，これら 3 者個々の技術だけでなく，実世界の物理と数理的な原理，
そして出力先のシステムである人間を理解し，総合的にシステムを設計することが重要である．
システムビジョンデザインは，この設計思想を基に，高速ビジョン技術を基軸として 様々な分野において新たな応用を切り拓く研究を総称するものである．具体的には，計測工学，数理工学，光学，並列処理技術に基づいた 超高速のセンシングシステム，
アルゴリズム，ディスプレイシステムを創出し，ロボティクス，検査，映像メディア，ヒューマンイン
タフェース，デジタルアーカイブ等の分野で 新たな応用の実現を行っている．

In order to create system technology that can pioneer
new applications with the high performance and highfunctionality, exquisite integration of three system factors;
input, processing, and output technology are needed.
When any factor of them is inadequate, the performanceof the system is limited and potential applications will not
be achieved. For constructing such innovative andharmonious system, it is important to comprehensively
design the system not only with the three factors but alsowith understanding of physics in real world, mathematicalprinciple and humans as a system.
The System Vision Design research group aims tocreate substantive and practical progress in various application areas based on the above design concepts by
exploiting high-speed vision. We create various applications in the fields of robotics, inspection, video media
engineering, man-machine interfaces, and digitalarchiving by making full use of high-speed sensing
systems, algorithms and display systems based on measurement engineering, computer vision and parallel
processing.

4.1 空中像形成技術を用いた遮蔽に頑健な３次元計測
Occlusion-Robust 3D Sensing Using Aerial Imaging

対象の空間的な３次元位置や形状を取得する３次
元センシングは，外界環境の空間把握において必要不可欠なものであり，数十年に渡って様々なアイディアが試されてきた．しかし，その多くは，カメラが実世界の１点と画像上の１点を１本の光線で結ぶことを起点とした発展であり，同幾何拘束を超えられない点で構造的な限界があった．具体的には，画像センシングの時空間的な解像度の向上を進めても，対象とカメラの間に遮蔽物があると情報を捉えることができないというボトルネックを抱えている．これに対して，ライトフィールドを捉えるビジョンを用いて僅かに視点を切り替える研究や，超高フレームレートのカメラが捉える光の反射分布から遮蔽物の向こう側の対象物を推定する研究があるが，十分な解決策ではなかった．このほか，超音波や磁気などを利用することで解決する可能性もあるが，光を用いた場合と比べて達成できる空間精度が低い問題が物理的に回避できない．
本研究が着目する問題は，「特定の３次元位置の情報のみを遮蔽物の有無に関わらずカメラ上で捉える
ことができるか」である．これは，あたかも空間の１点
１点に，その位置に物体が存在するかどうかを識別するセンサが仮想的に設置された状況を実現するものであり，従来のカメラの観測方式とは抜本的に異なる構造を目指すものである．しかし，同問題は，実世界の計測点と画像面の観測点が１本の光線のみで結ばれる構造では基本的に解くことができない．
そこで，本研究では空中像形成技術に基づいた能動型３次元センシングの新原理を新たに構築し，問題の解決にあたる．空中像形成技術では，あらゆる方向からの光が局在化することで，視点に応じた３次元像を空中に形成するものであるが，この光線の構造は，能動型３次元センシングの投影系と観測系の両面においても利用できる可能性が高い．投影系は実世界上の任意の位置でのみ反射光を形成する光の場を形成し，計測系は投影系とは逆方向の原理によってこの反射
光を新たな場所へ転送することで，遮蔽の影響なく，さらに一意にその場所を画像面から特定することができると考えられる．本研究では，このような目的の下，投影と撮像の両方で遮蔽への頑健性を備える能動型３次元計測のシステム構成を明らかにするとともに，実験によりその性能を評価する．

Conventional active 3D sensing systems do not work
well when other objects get between the measurementtarget and the measurement equipment, occluding theline of sight. In this research, we propose an active 3Dsensing method that solves this occlusion problem byusing a light field created using aerial imaging. In thislight field, aerial luminous spots can be formed by focusing rays of light from multiple directions. Towards theocclusion problem, this configuration is effective,
because even if some of the rays are occluded, the raysof other directions keep the spots. Our results showedthat this method was able to measure the position andinclination of a target by using an aerial image of asingle point light source and was robust against occlusions. In addition, we confirmed that multiple point lightsources also worked well.

58

4.2 3 視点拘束に基づくセグメントパターン投影型高速 3 次元計測
High-speed 3D Sensing with Three-view Geometry Using a Segmented Pattern

ビデオ
レ ー ト
(30Hz)
を大幅に
上回る速
さで撮像
から画像
処理まで
を行うこ
とができ
る高速ビジョンシステムは, ロボティクスやヒューマ
ンインターフェースなどの様々な応用において重要な技術となっている. たとえば, システムや対象が高速に運動する自動車やロボットなどにおいて, ビデオ
レートの処理では取得データのフィードバックが間に合わないだけでなく, 計測自体が困難である場合も多いため, 高速リアルタイムに取得可能な高速ビジョンシステムは重要である. また, 工場における検査においても, 計測のために静止させることは時間効率を下げる原因であるが, 高速ビジョンシステムを使うことで運動したまま計測することが可能となる. また,
近年はスポーツサイエンスの分野においても高速ビ
ジョンシステムが注目されてきている.
しかし, 従来の高速ビジョンシステムは主に2次元的なパターン認識にとどまっている. 数百fpsの速度
でリアルタイム3次元計測を実現できれば, 高速ビ
ジョンシステム応用の可能性がさらに広がると考えられる. これまでにも, 200fpsを超える高速なリア

ルタイム3次元計測は様々なアプローチで実現されているが, 対象に対する運動や距離の制限, 解像度の低さなどの問題を抱えていた.
そこで, 本研究では, 3視点幾何によるエピポーラ拘
束と階層処理を組み込むことで, これらの問題を解決
し, ロバストかつ高速に3次元点群を取得できること
を 示 す. ま た, こ の よ う な 処 理 を 実 現 す る 独 自 の パターンとしてセグメントパターンを提案する. さらに,2台のカメラと1台のプロジェクタによって構成される高速3次元計測システムの開発を行った. セグメン
トパターンは多数の基本要素によって構成され, 各基
本要素は中央の線分とその周囲の複数の点によって構成されている. 3視点幾何のエピポーラ拘束によって, 画像間で対応する点を検出するときに必要とされる各基本要素の属性の複雑さが緩和されているため,高速に検出が可能である単純な構成の基本要素を用いても高精度に検出が可能である. エピポーラ拘束による画像間の対応点の探索範囲の大幅な削減と各画像独立に特定可能な属性による画像間で対応する点の候補の削減, そして, 基本要素の階層構造による段階的な検出処理と高速に検出可能な構成要素の使用によって高速高精度な計測が実現されている. また,フレームごとに独立して計測するため, 対象の運動の急激な変化や不連続な変化に対しても影響を受けずに計測できる. このシステムを用いて1000fpsの速度を実現し, 運動や変形する物体の形状を高速に取得できることを示した.

High-speed vision technology in which not just image
capturing and recording but also image processing are
executed simultaneously at high frame rates, exceeding
video rates (30 Hz), has recently been considered an
important technology for various applications, such as
robotics, vehicle systems, automatic inspection,
man-machine interfaces, sports science, and so on.
However, the image processing performed in conventional high-speed vision systems is mainly based on
two-dimensional pattern recognition. In order to extend
the possibilities of this technology, here we focus on
real-time three-dimensional sensing at the speeds
achievable by high-speed vision systems. Although arelated approach for high-speed 3D sensing canachieve a frame rate of over 200 fps, there are disadvantages, including the need for multiple captured
frames during sensing, a limited measurement range
and low resolution.
Our proposed real-time 3D sensing system consistsof a projector and two cameras. By projecting a well-designed segmented pattern and using threeviewpoint
epipolar constraints, the proposed system can obtain 3D
points at high speed. In our method, the pattern isdesigned by using primitives. Each primitive consists ofa bar and one or more dots. Incorporating thethree-view geometry constraints eliminates the need fora given point in the pattern to have a unique feature in a
local area compared with the other points when identify-

ing corresponding points in different views. In this way,
our method achieves high-speed and fine 3D point
cloud acquisition with low latency based on hierarchicalprocessing which is enabled by the segmented pattern
and the three-view geometric properties. The developed
system robustly obtained a 3D shape at 1000 fps in real
time.

59

4.3 多重化レーザーによる任意物体の３次元運動センシング
3D Motion Sensing of any Object by Using Multiplexed Lasers

モーションキャプチャを用いた人体の運動の取得，
加速度センサやジャイロセンサを用いたスマート
フォンの運動の取得など，コンピュータビジョンや
ユーザインタフェースの分野において，物体の運動情報は広く活用されており，その計測対象は多様化している．しかし，接触型のセンサやカメラを用いた従来の計測システムは既知の物体を計測対象とすることを前提としており，未知の物体を 対象とすることは困難であった．接触型のセンサは対象への設置による拘束が必要であるため，不特定の対象に適用することはできない．また，カメラを用いたシステムは対象の形
状やテクスチャに関する 事前知識を用いて，特徴点の検出や対応点の探索を行う必要があるため，計算コストが高く，形状やテクスチャに特徴の無い物体を対象とすることができないという問題があった．本研究では，多重化したレーザーを用いて非接触計測した対象の断片的な運動情報を数理的に統合し，回転や並進といった剛体の３次元運動速度を算出する手法を提案する．この手法では，対象の形状やテクスチャの情報を一切用いないため，これらに依存することなく，数点のレーザー照射のみによって 高速かつ無拘束に未知対象の回転・並進速度を物理的に取得することができる．また, 本システムで取得した運動情報の応用
例として，対象を限定しないモーションキャプチャ
や，任意の物体をゲームコントローラとして扱う応用，さらに，運動情報を用いた３次元形状計測の応用を実装し，本手法の有用性を示した．

We propose a novel three-dimensional motion sensing method using lasers. Recently, object motion information is being used in various applications, and thetypes of targets that can be sensed continue to diversify.
Nevertheless, conventional motion sensing systems
have low universality because they require some devices to be mounted on the target, such as accelerometersand gyro sensors, or because they are based on cameras, which highly depend on the target shape or texture
and require high calculation costs. In particular, when
the target has no texture on the surface and no distinctive structural features, the methods based on cameras
inevitably fail. Our method solves this problem andenables noncontact, high-speed, deterministic measurement of the velocity of a moving target without any priorknowledge about the target shape and texture, and canbe applied to any unconstrained, unspecified target.
These distinctive features are achieved by using asystem consisting of a laser range finder, a laser Doppler velocimeter, and a beam controller, in addition to arobust 3D motion calculation method. The motion of thetarget is recovered from fragmentary physical information, such as the distance and speed of the target at thelaser irradiation points. From the acquired laser information, our method can provide a numerically stable solution based on the generalized weighted Tikhonov regularization. Using this technique and a prototype systemthat we developed, we also demonstrated a number ofapplications, including motion capture, video game control, and 3D shape integration with everyday objects.

4.4

DynaFlash: 1,000fps・3ms 遅延で8bit 階調の映像を投影する高速プロジェクタ

DynaFlash: High-speed 8-bit image projector at 1,000fps with 3ms delay
プロジェクションマッピング，デジタルサイネー
ジ，ユーザインタフェース，AR(Augmented Reality)等の分野において，実世界の物体へ映像を投影するプロ ジ ェ ク タ 技 術 の 重 要 性 が 高 ま っ て い る．一 方，ロボットなどの産業応用においても，プロジェクタから対象に映像を投影してカメラで捉える画像センシン
グシステムの開発が進んでいる．ところが，従来のプロジェクタは，スクリーン等の静止した対象物体への投影を前提としており，画質面では優れているものの，フレームレートは，30fps ～ 120fpsのものが主流で，上記のような応用には十分ではなかった．このような問題の解決に向けて，新たな高速プロジェクタの実用試作機DynaFlashを開発した．DynaFlashは，

8bit階調の映像を最大1,000fpsのフレームレート・
最小3msの遅延で投影することができる．
1. 8bit階調の映像を最大1,000fpsで投影
今 回 開 発 し た 高 速 プ ロ ジ ェ ク タ は，DMDチ ッ プ(Digital Micromirror Device)と高輝度LED光源を用い，最 大1,000fpsで8bit階 調 の 映 像 を，最 小 遅 延
3msで投影するものである．FPGAに組み込んだ高速制御回路を新たに開発し，これを用いてDMDとLEDを高速に制御することで，高いフレームレートを実現している．さらに，独自の通信インタフェースによって，画像を高速転送する回路を計算機に搭載することで，映像生成から投影までの遅延を最小3msにまで抑えることができる．

60

2. 高速プロジェクタと高速ビジョンの連携で新たな応用
従来から開発してきた高速ビジョン技術を組み合わせることで新たな応用展開を目指している．この高速プロジェクタの応用例として，高速で移動する対象物へのプロジェクションマッピングシステムを試作した．このシステムは，高速ビジョンにより対象物の位置を認識し，その対象物に対して遅れなく映像を投影するものである．従来のディスプレイでは，運動の速度に対してディスプレイの速度が不足しているた
め，大きなずれを生じていた．これに対し，今回のシス
テムでは高速処理を実現することにより，ずれのない
映像を表示することができる．さらに，高速ビジョンと連携することで人間の眼には知覚できないmsオー

ダーでのセンシング，特に3次元計測を飛躍的に高速化することも可能となる．

In the application fields including projection mapping,
digital signage, user interface, AR (Augmented Reality),and so on, the projector technology for the image
projection to the real-world object has become important. Also, in the industrial application fields such as
robot applications, there are various developments of
the image sensing systems which consists of a camera
and a projector. However, the conventional projectors
supposes to project to a static target such as a flat
screen. Therefore, although they have high image quality, the frame rate, mainly targeted as 30-120 fps, is notenough performance for the applications describedabove. To solve this problem, we have developed aworking prototype of the high-speed projector “DynaFlash”. DynaFlash can project 8-bit images up to
1,000fps with 3ms delay.
1. 8-bit-level image projection up to 1,000fps
The developed high-speed projector projects 8-bit-level images up to 1,000 fps with the minimum delay of 3
ms using digital micromirror device (DMD) andhigh-brightness LED. Newly developed high-speed
processing modules installed in FPGA control the two
devices and this technology enables the performance ofhigh frame rate. Moreover, our own original module ofthe communication interface is mounted in a computer
and transfers images at high speed. This reduces thedelay from the image generation to projection within 3
ms at the best performance.
2. New applications in the integration of high-speed
projector and high-speed vision

We aim at the development of the new applications
by integrating the high-speed projector and thehigh-speed vision that has ever been developed. As afirst example application, we have realized a projection
mapping system for the high-speed moving objects.
This system recognizes the position of the object by thehigh-speed vision and projects images to the object withno delay using the high-speed projector. Conventional
display technologies have no enough speed performance compared with the motion speed of the object.
This causes the large misaligned gap in the interactionof the image projection to the moving object. Our
system solves this problem based on the high-speed
processing performance. We also plan to develop thesensing with the order of millisecond, for example
three-dimensional measurement, whose moment
cannot be perceived by human eyes.

61

4.5

BFS-Auto: 高速・高精細書籍電子化システム

BFS-Auto: High Speed & High Definition Book Scanner

書籍電子化の超高速化に向けて，新しい方式 ブック
フ リ ッ ピ ン グ ス キ ャ ニ ン グ(Book Flipping
Scanning)が提案された．これは，本をパラパラめくるだけで全ページを画像として保存できるものであ
る．こ の 方 式 を 具 現 化 す る シ ス テ ム と し て，新 た に
BFS-Autoを開発した．本システムは，機械による高速ページめくりと，リアルタイムで実行される書籍の3次元状態認識技術，さらに高速のゆがみ補正アルゴリズムを導入することにより，冊子体のままで，電子書籍の要求解像度での高速スキャンを実現したものである．
1. 1分間に250ページの高速ページめくり機能を
搭 載: Book Flipping Scanningの 構 想 は，書 籍 電 子化速度の大幅な向上を可能とするが，自動化に向けてめくり機の性能不足が問題であった．これまでの自動めくり機は同構想が目指す速度に対して十分な性能を備えていなかった．そこで，独自の高速書籍自動め
くり機を新たに開発した．設計では，ページめくりの機構が撮像の邪魔にならないように設計することが重要な鍵となる．結果として，このブックスキャナー
では，冊子体を裁断することなく，1分間に250ペー
ジの高速スキャンを実現している．つまり，250ペー
ジ程度の本であれば，1冊を1分で電子化することができる．
2. 超高速の3次元状態認識によって高速かつ高品
質な電子化を実現: 本システムでは，ページをめくるときに生じる紙面の3次元形状を1秒間に500回の速度で捉え，最も高品質に電子化できる瞬間を，新たに開発した独自のアルゴリズムに基づいて，リアルタイ

ムに識別している．この識別された瞬間に高精細カメ
ラによる撮像を行うことで，高速かつ高精細な電子化を実現可能とした．これにより，解像度を1インチあたり400画素まで高めることに成功し，電子書籍での利用が可能となった．この技術によって，独自に開発した高速ページめくり装置の速度でも，すべてのページを見逃すことなく，高精細で高品質な電子化が可能である．
3. リアルタイムでの書籍画像の3次元補正を実現:
本システムは，撮像された画像と同時に取得した3次元形状を用いて，変形する前の平面の書籍画像に復元する独自の補正技術を備えている．3次元の形状を用いているため，ページに印刷されたコンテンツに依存せずに補正を行うことができる．今回，本処理の効率化と並列化を図り，撮像と同時に補正できるシステムを開発した．左図では，補正前と補正後の結果を示している．

BFS-Auto can achieve high-speed and high-definition
book digitization at over 250 pages/min using the original media format. This performance is realized by three
key points: high-speed fully-automated page flipping,real-time 3D recognition of the flipped pages, andhigh-accuracy restoration to a flat document image.
1. High-speed page flipping machine at 250 pages/min
The automated flipping machine can provide
high-speed and labor-saving style of book digitization.
The key point is to design the mechanism not to cause
obstruction for the scanner while maintaining full speed.
The developed system can flip and scan the book atover 250 pages/min without modifying the book by
cutting. Therefore, we can finish a book (250 page)
within a minute.
2. High-speed & high-definition book digitization
based on real-time 3D recognition
Our system continuously observes 3D deformation of

the each flipped page at 500 times per second, andrecognizes the best moment for book image digitization
at the highest quality using the newly constructed original algorithm in real-time. At this recognized moment,
the high-definition camera captures the document sothat both high-speed and high-definition performance allis realized. The definition performance is enhanced to
400 pixels per inch. This technology enables high-speed
and high-definition digitization with the speed of thedeveloped flipping machine without missing any pages.
3. Real-time 3D restoration to a flat document image
This system has a technology to restore a captured
image which is distorted because of page curling to aflat original document image by using the captured
image and the obtained 3D deformation. This system's
new improvement to processing speed allows real-time
restoration for capturing books. In the diagram at theleft, before and after images show the restoration
process.

和英62

4.6 リアルタイムページ 3 次元トラッキングとその状態評価
Real-time 3D Page Tracking and Book Status Recognition

我々は，書籍のページを自動で高速にめくりながら，高精細な書籍画像を取り込む書籍電子化システ
ム (BFS-Auto) を提案した．本システムは，高速カメラと高精細カメラのハイブリッドなセンサ構成によって適応的撮像を行うことで，高速性と高精細性の両立を実現している．より精度の高い適応的撮像のためには，高速かつ正確に書籍の状態を認識する必要がある．本研究では，新たに書籍状態ヒストグ
ラム (Book Status Histogram) という特徴量を導入し，高速にめくられる紙面に対して，リアルタイ
ムに書籍紙面のページの形状をトラッキングし，変形の状態を認識する手法を提案した．実験の結果，約 300 ページ / 分の速度でめくられる書籍に対して，
ページ分割や状態評価をノイズに頑健に正確に行えることを確認し，高品質な書籍画像の取得が行える
ことも確認した．

Fig. 1 本研究で新たに導入した書籍状態ヒストグラムの概要
Fig. 1 Schematic illustration of book status histogram.

accuracy. In order to meet this requirement, we newly
proposed a method of obtaining the 3D shape of thebook, tracking each page, and evaluating the state. In
addition, we explain the details of the proposed
high-speed book digitization system. We also report
some experiments conducted to verify the performanceof the developed system.

We proposed a new book digitization system that canobtain high-resolution document images while flipping
the pages automatically(BFS-Auto). The distinctive
feature of our system is the adaptive capturing that hasa crucial role in achieving high speed and high resolution. This adaptive capturing requires observing thestate of the flipped pages at high speed and with high63

Fig. 2 ページのトラッキング結果( 上段：高速カメラ画像．中段：書籍状態ヒストグラム．下段：ページごとに分割された 3 次元点群 )Fig. 2 Results of page tracking.
Top: Images from high-speed camera. Middle: Book status histogram. Bottom: 3D point cloud. The unit of length in the graph is mm.

4.7

高速書籍電子化のための高速書籍自動めくり機

Automatic page turner machine for Book Flipping Scanning

近年，膨大な量の書籍を電子化する需要が高まっている．このような背景のもと，高速な書籍電子化を実現する技術として，Book Flipping Scanningが提案された．これは，書籍のめくり動作中に，紙面を止めることなく連続的に書籍情報を取り込む新たな構想であるが，書籍は人が手でめくらなければならなかった．そこで，高速かつ正確にめくれる書籍の自動めくり機を設計，開発した．
提案する装置は，紙の弾性力と送風を利用して，非接触で紙面を搬送する機構に基づいたものである．具
体的には，まず書籍の紙束を湾曲させた状態で，書籍端面をヘッドで抑える．そしてこの抑えを直線的に動かすことで，１ページずつページが解放される．解放
されたページは，弾性力と横から吹き付ける送風により，反対側に搬送され，めくりが完了するという仕組みである．
性能評価実験の結果，提案する装置において，速度300 ページ/分で100%に近いめくり成功率を達成し，ほぼ重送なくめくれることが示された．実験の結果，提案装置が様々な紙質の書籍に対して，高速性と正確性を両立できる見込みが十分に高いことが確認された．

In recent years, there has been an increasing
demand to digitize a huge number of books. In order tomeet this demand, a new promising approach called
Book Flipping Scanning has been proposed. This is a
new style of scanning in which all pages of a book arecaptured while a user continuously flips through thepages without stopping at each page. Although this newtechnology has had a tremendous impact in the field ofbook digitization, the page turner is done by humanhand. This point causes a bottleneck in the development of the high-speed book digitization. Based on thisbackground, we propose a newly designed high-speed

and precise book page turner machine.
Our machine transfers paper in contactless by utilizing the elastic force of the paper and the air blow. This
design enables high-speed performance that is ten
times faster than the conventional ones. In addition thisconfiguration is unobstructed for the digitization. We
evaluated the proposed machine performance using
various papers with different qualities.
The results show that our machine achieved almost
100% success rate of turning pages at around 300 pages/min and was promising for the high-speed andprecise book page turner.
63

4.8

高速 3 次元センシングによる適応的撮像を行う高精細書籍電子化システム

High-speed and High-definition Document Digitalization System
based on Adaptive Scanning using Real-time 3D Sensing
書籍電子化のニーズが全世界で急速に高まっている．このようなニーズのもと，様々な書籍電子化技術が開発されているが，書籍を高速かつ手軽に電子化するための技術力はそのニーズに対して十分でない．
特に，書籍電子化には高速性と高精細の両者を備えた画像センシング技術が必須であるが，その両者を兼ね備えたシステムは未だに実現されていない．
我々は，高速な書籍電子化技術の実現に向けて，書籍のページめくり動作中に動きを止めることなく，連続的に読み取る方式ブックフリッピングスキャニ
ングを提唱している．ブックフリッピングスキャニン
グのアプローチは強力であり，様々な応用形態を提供しうると考えられる．これまでに，高速な 3 次元

センシングを用いて，この新しい方法の有効性を確認してきた．しかし，電子化された書籍画像が低解像度である問題があった．
高精細化に向けたキーポイントは，ダイナミックな現象に対して適応的に撮像を行う画像センシング
方法にあると考えられる．任意のタイミングで生じる
最適な一瞬に合わせて，画像センシングを機能させることで，効率的な高精細センシングを達成できると期待できる．そこで，本研究では，高速な 3 次元
センシングと高解像度カメラのハイブリッドなセン
サ構成によって，変形中の書籍に対して電子化に最適な瞬間を適応的に認識し，高精細なスキャンを行うシステムを新たに提案する．

There is a growing demand for book digitization. However, the conventional technology cannot meet thedemands for ease-of-use and high-speed book digitization. One emerging solution that meets these demands
is Book Flipping Scanning. This is a new style of scanning in which all pages of a book are captured while auser continuously flips through the pages without stopping at each page. Although this new technology has
had a tremendous impact in the field of book digitization,it has a problem with the resolution of the digitized document image.
The key point for the improvement of the resolution isin the visual sensing technique which enables adaptive
capture to the dynamically changing phenomena. It is
expected that effective high-resolution sensing can beachieved by controlling the visual sensing according tothe optimal moment occurring at an unpredictabletiming. Based on this approach, we propose a new
hybrid sensing system consisting of high-speed 3D
sensing and high-resolution imaging. This system canachieve high-resolution document digitization by recognizing an optimal timing adaptively from the 3D deformation of the pages observed at high-speed inreal-time.

左から，システム外観，観測画像，補正した結果

System(Left), Observed image(Center), Rectified image(Right)

64

4.9

複数視点画像を用いる統合型書籍画像生成とその高品質化
Document Digitization and its Quality Improvement using
a Multi-camera Array

子化される書籍画像の高解像度化に向けて，複数台のカメラによってページを分割して撮像し，歪んだ書籍
画像を補正・統合する手法が提案された．しかし，同手法では，同じ時刻に撮像された複数画像を統合していた．紙面形状はページごとに変わるため，同時刻画
像の統合が各カメラにおいて最適とは限らない．そこで本研究では，BFS-Autoの適応的撮像に基づいて，1
ページを分割撮像する4台の高解像度カメラの撮像タ
イミングを個別制御するシステムを報告する．さらに，統合される書籍画像の高品質化に向けて，異なる
画像間の境界を最適化する手法を提案する．これによって，約1,000dpiの高速・高解像度書籍電子化が可能となることを示した．

非破壊・超高速の書籍電子化に向けて，めくり動作
中に電子化を行うブックフリッピングスキャニングが提案された．この構想の下，適応的撮像と自動めくり機を搭載するBFS-Autoが開発された．さらに，電introduced in BFS-Auto. Those high-resolution cameras
captures a single page with small overlapping areas. In
addition, toward high-quality document digitization, we
introduce a new method to optimize the boundary
between the different-view images. Experimental results
show that our method enables around 1,000-dpi
high-speed and high-resolution document digitization.

Toward the non-destructive and high-speed digitalarchiving, Book Flipping Scanning has been proposed.
As one of the system realizing this concept, BFS-Autohave been proposed, which mounts two element technologies including Adaptive capturing and Automatic
page turner machine. Also, for the resolution improvement of the digitized document image, we propose amethod achieving both rectification and stitching of the
distorted document images which are captured with asystem configuration in which multiple cameras arearranged with small overlapping captured areas. However, in this method, those multi-view images are captured at the same timing. As the page deforms freely
while pages are flipped, such capture strategy is notalways optimal.
In this research, we propose a new system controllingthe capturing timing of four high-resolution cameras
individually based on the adaptive capturing approach

4.10 複数視点による高速撮像を行う書籍電子化システム
Digitization of Deformed Documents using a
High-speed Multi-camera Array

近年，高速かつ高精細な書籍電子化技術の需要が高まってきている．このような技術の実現において，複数台のカメラを配置して書籍を捉え，異なる視点の画像を統合することで高精細化を図る手法が有効であると考えられる．しかし，書籍の紙面は平坦でないと同時に，要求される画像の解像度が高い．このため，紙面の変形による書籍画像の歪みを補正す
るとともに，画像間の統合を正確に行うためには高い精度が要求される．さらに本研究では，めくり動

作中の書籍に対して複数視点による高速・高精細電子化を行うことを目的としている．
このような背景のもと，複数視点での高速撮像を行う書籍電子化システムを新たに構築した．本シス
テムでは，複数台の高速カメラを互いの撮影領域がほとんど重複しないように配置し，解像度の向上を図っている．さらに，このような構成下においても，めくり動作中の書籍の高精度な三次元変形推定と高精細な書籍画像補正の両立を図る手法を提案する．

Digitization of documents recently has become an
important technology. However, it is difficult for existing
scanners to read books at high speed and at high resolution simultaneously. In order to realize a promising
new book scanning system, we aimed to scan a bookcontaining many pages by using multiple high-speed
cameras to acquire images while continuously flipping
through the pages, then integrating the images viewed
by different cameras to digitize all of the pages. However, high-accuracy integration with the non-uniform rectification required for such input images is a challenging
task because the sheets of the document are deformed

and the image resolution is so high that misalignment
can easily occur.
This research proposes a new multi-camera-arraybook scanning system and a method of achieving
high-accuracy three-dimensional deformation estimationand high-resolution rectification of the distorted document images with a system configuration in which multiple high-speed cameras are arranged with small overlapping captured areas. Experiments using the developed system showed that highaccuracy document
images were reconstructed.

65

左から，システム外観，観測画像，4 視点を統合・補正した結果

Left: developed system, Center: observed images, Right: integrated & rectified image

4.11 BFS-Solo: 単眼動画像を用いた高速書籍電子化システム
BFS-Solo: High Speed Book Digitization using Monocular Video

BFS-Solo は，1 台のカメラで撮影された動画像を用いることで，高速な書籍電子化を実現する新しいシステムです．このシステムでは，独自に開発した補正手法が組み込まれています．この手法は，めくり動作中のページを捉えた動画像から，紙の可展
面特性を利用して，3 次元の変形形状と平坦な状態に補正された書籍画像を取得することができます．
本システムは，1 台のカメラのみで構成されるため，
モバイル用や机上用など様々な利用形態における柔軟な展開が可能であり，いつでもどこでも書籍電子化 を 提 供 す る こ と が で き る 技 術 と な っ て い ま す．
BFS-Solo は，大型で高性能な BFS-Auto に比べて，個人用途に向けた手軽な書籍電子化に焦点を置いた設計となっており，全く異なる原理のシステムとなっています．なお，本システムは実用化に向けて，著
作権法の下でのみ機能するように開発される予定です．
from the monocular image sequence. This systemallows flexibility of configuration for high-speed bookdigitization, anywhere and anytime. BFS-Solo isdesigned for a simple and convenient style of bookdigitization for personal use, and the design concept isdifferent from BFS-Auto which is an automatic andhigh-performance system for professional use. The principle introduced in this system is totally different from the
BFS-Auto principle. Toward the practical use, BFS-Solois planned to be designed to be used under the copyright law.

BFS-Solo enables
high-speed bookdigit iza t i o n u s i n gmonocular video captured while the paper
is deformed. Ouroriginal method canreconstruct the 3D
deformation andrestore a flat document image by taking into account thephysical constraints on deformation for a sheet of paper

4.12 単眼動画像からの可展面形状とその展開テクスチャの復元

Reconstruction of 3D Surface and Restoration of Flat document Image
from Monocular Image Sequence

日常的な書籍電子化を可能とすることを目的として，めくり動作中の書籍を単眼のカメラで撮像することで書籍電子化を行う新しいスキャニングの形態を提案する．この応用形態を実現するために，単眼動画
像から，非剛体物体の3次元形状とともに同変形を平面に展開した際のテクスチャも同時に推定する手法
を新たに構築した.
本手法のキーポイントは，物体の可展面特性に着目して平面展開のプロセスを復元手法に導入している点である．このようなアプローチによって，複数の撮像画像から得られる情報を統一的に整合する枠組みを構築することが可能となっている．提案手法では，
変形紙面を撮像した複数枚の画像を入力とし，可展面
モデルを用いて，展開テクスチャと紙面形状を交互に相補的に復元している．この枠組みの下，物体の変形の動きをカメラ上で観測することで，連続曲面の変形と高解像度な展開テクスチャの両者が復元されることを実証した．

66

ment image by utilizing a unique planar development
property of a sheet of paper from a monocular image
sequence captured while the paper is deformed. Our
approach uses multiple input images and is based on
the natural condition that a sheet of paper is a developable surface, enabling high-quality restoration without
relying on the document structure. In the experiments,
we tested the proposed method for the target application using images of different documents and different
deformations, and demonstrated its effectiveness.

There is a strong demand for the digitization of books.
To meet this demand, camera-based scanning systems
are considered to be effective because they could workwith the cameras built into mobile terminals. One promising technique proposed to speed up book digitization
involves scanning a book while the user flips the pages.
In this type of camera-based document image analysis,
it is extremely important to rectify distorted images.
In this research, we propose a new method of reconstructing the 3D deformation and restoring a flat docu-

4.13 複雑変形紙面の高精度展開補正手法

High-accuracy rectification technique of
deformed document image using Tiled Rectangle Fragments (TRFs)

タブレットやスマートフォン等の電子機器の普及により，電子書籍が読まれる機会が増加している．これを下支えする技術が書籍電子化技術であるが，フラットベッドスキャナ等で電子化する作業は大量の時間と人的リソースを必要としていた．そこで我々は，書籍をめくりながら電子化を高速に行うことで，1分間に250ページの電子化を達成するブックフリッ
ピングスキャニングの開発を行ってきた．このような電子化のスタイルにおいて必要不可欠な技術が，めくり動作中に撮影された，複雑に歪んだ書籍の画像を高精度に補正する技術である．
そこで，本研究では，複雑に変形した紙面の3次元形
状を，後述する新しいモデルであるTiled Rectangle
Fragments (TRFs) モデルで表現することにより，高精度に展開補正を達成する手法を提案する．
展開補正とはそもそも，歪んだ（2次元）画像を歪みのない（2次元）画像に補正するということであるが，3次元変形紙面を撮影した画像とその展開面の画像という3次元的な描像で捉えると，これらのジオメトリの間に等長写像(isometric mapping)を構成するという こ と に 他 な ら な い．Tiled Rectangle Fragments(TRFs) モデルとは，可展な3次元形状を，同じ大きさの長方形切片を並べて表現したものである．ただし，使用する長方形切片は元の3次元形状を展開したものを細分化したものを使用するとする．このモデルを用いることで，TRFモデルと展開面の間に準等長写像を構成することが可能となり，高精度の展開補正が可能となる．
本手法で使用している入力は，変形紙面の３次元点群とその撮像画像のみであり，紙面のテクスチャに全く依存することなく展開補正が達成されている．

Digital books are getting popular because of the
spread of electric devices such as ebook reader, smartphone and tablet. Book digitizaiton technologies playsignificant roles in supporting such popularity. However,traditional way of digitization that digitize books with
flatbed scanners is time-consuming and needs humanpower. To overcome this obstale, we have developed anovel system called Book Flipping Scanning (BFS),
which digitizes whole a book within a minute. The key
point in achieving high-speed digitization is to perform
scanning while the book is flipping. While it enables toscan very quickly, this stype of book digization, scanningduring flipping, naturally raises rectification problem
because the captured image is deformed.
This study approaches such a rectification problem byintroducing a novel model 'Tiled Rectangle Fragments'(TRFs) representing a developable surface (details
follow.)
Rectification problem is to construct a 2D to 2D mapping from a warped document image to its rectified document image. Revisiting this problem from 3D point ofview, it can be understood to construct an isometricmapping from 3D deformed document surface to its
developed surface. TRFs represent a developablesurface by tiling the same size of rectangle. Each rectangle is a subdivied fragment of the developed surfaceof the original developable surface. This model enables
us to construct a quasi-isometric mapping and rectify
with high accuracy.
Note that the proposed method only requires 3D point
cloud of the deformed document surface and its captured image. This means that our method doesn't
depend on the texture on the document.

67

4.14 3 次元形状の事前知識を用いた書籍画像展開補正
Document Image Rectification using
Advance Knowledge of 3D Deformation

高速かつ非破壊かつ手軽な新たな書籍電子化の方式として，ページのめくり動作中にその動きを止めることなく連続的に書籍情報を取り込むブックフリッ
ピングスキャニングが提案された．同技術では，変形した紙面を電子化するため，書籍画像を補正する必要がある．これまでに，紙の可展面特性を利用して，計測された3 次元点群から同曲面モデルのパラメータを推定し，変形紙面を平面に展開する形で補正する手法が提案されている．しかし，任意の変形を表す可展面
モデルを汎用的に設計することは難しく，補正後の書籍画像に歪みが残ることがあった．そこで，本稿では，モデルベースではなく，事前知識を用いて書籍画像を補正する手法を提案する．
As a promising approach for high-speed, non-destructive andeasy-to-use book digitization, Book Flipping Scanning which scanlarge stacks of paper, while the pages are flipped continuously without stopping on each page, has been proposed. In this technology,
the image rectification is required because the captured document
images are distorted because of the paper deformation. As one of
the solutions, there is a conventional technique based on the estimation method of non-rigid surface deformation using developablesurface model. However, it is difficult to design a general developable surface model which can express any deformation. This problem degrade the quality of the digitization. In this research, we
propose a new document image rectification using advance knowledge of 3D deformation without relying on the model-based
approach.

4.15 高速ロールカメラ：像回転を高速制御するカメラシステム
High-speed roll camera: High-speed optical image rotator

当研究室で開発したサッカードミラーと呼ばれるシステムはカメラの視線方向であるパン・チルトを高速制御することが可能であり，激しく動く対象を安定して画面の中心に捉えることができる（1msオート
パン・チルト技術）. しかし、ロール方向の運動には追従することができなかった.
そこで，本研究ではカメラの視線方向を軸とした像の回転（ロール）を高速に制御するシステムを開発した．本システムとサッカードミラーを合わせることにより，カメラの視線方向に関する3つの回転軸全てについて高速制御を行うことができる．ロール方向の高速回転に追従した撮影が可能となれば, ボール，ファン，ホイール，ディスク，エンジン，ベアリングなど，
様々な回転物体に対し，静止物体と同様の詳細な映像
記録，解析ができるだけでなく，当研究室で開発した

るみぺんと同様の拡張を行うことで，対象にプロジェ
クターの映像を重畳するプロジェクションマッピン
グの応用においても，対象の回転に追従した投影を行うことができるため，よりダイナミックな表現が可能となる．
本システムは光学的に像を回転させるダブプリズ
ムという光学素子を中空モータで制御し，カメラを動かすことなく対象の回転を相殺した撮像を行っている．1420rpm（1秒間に約24回転）という高速回転を行う対象についても，露光時間を短くすることなく，ブレを0.125度までに抑えた鮮明な画像を得ることができる．また，対象の回転速度は500fpsの高速画像処理によって算出しているため，予期しない回転の変化にも追従することが可能である．

68

Dove prism, and a high-speed camera and controls optical image rotation according to the target rotation byusing high-speed image processing. This so-called optical lever formed of the Dove prism worked effectively
also for a high-speed rotating target, and our prototype
system shows that rotational motion blur was suppressed to 0.125 degrees at 1420 rpm (about 24 rolls
per second). Moreover, because this system tracks thetarget rotation by 500 fps high-speed image processing,
the system can deel with the target rotating at irregularspeed.

In our laboratory, the Saccade Mirror, which realizes 1
ms Auto Pan-tilt movement via high-speed mechanicalcontrol of small mirrors, has led to some novel
high-speed applications. In that system, however, therotation direction, namely, roll, remains fixed. Therefore,
we propose a high-speed roll camera which can control
the target image rotation. With this system and Saccade
Mirror, pan-tilt-roll, all three axes related to the camera
gaze can be controlled at high-speed. If high-speed optical image rotation could be achieved, rotational motion
blur could be canceled perfectly, and information including the velocity, deformation and vibration during therotation could be analyzed for the robotics, media content, measurement and inspection of rotary bodies, suchas wheels, fans, engines, bearing, gears, disks, andballs. Besides, in projection based AR (so-called ''projection mapping") applications, this system is useful like
Lumipen system because the misalignment free projection for rotating target in the dynamic scenes will beachieved. This system is composed of a hollow motor, a4.16 高速プロジェクタを用いた変形する非剛体曲面へのダイナミックプロジェクションマッピング
Dynamic projection mapping onto deforming non-rigid
surface using a high-speed projector

プロジェクションマッピングは，現実を拡張するための技術として注目されている．しかし，その応用展
開の多くは，静的・準静的環境に制限されていた．本
研究では，このような制限をなくし，動的に変化する
実世界と仮想的な視覚情報を，人間の知覚レベルで完
全に融合させるダイナミックプロジェクションマッ
ピングの実現に着手する．このように，人間が対象と投影画像との間に幾何学的不整合を知覚することのない高速性を有したダイナミックプロジェクション
マッピングの実現には，高フレームレートかつ低遅延で投影を行う高速プロジェクタが必要である．我々は，この要請を満たすために，1,000fps・3ms遅延で8bit階 調 の 映 像 を 投 影 す る 高 速 プ ロ ジ ェ ク タ
DynaFlashを開発している．
さらに本研究では，ダイナミックプロジェクション
マッピングの対象として，非剛体曲面に注目する．非剛体の運動は複雑な変形を伴うため，従来は高速にその状態を把握することが困難であった．これに対して，我々は新たに1,000fpsで非剛体変形をトラッキ
ン グ で き る 手 法 を 開 発 し た．こ れ は，提 案 す る
Deformable Dot Cluster Markerを対象に印字することで，大きな変形や遮蔽が生じても，高速かつロバストに変形を継続的に捉えることができる技術である．
以 上 のDynaFlashとDeformable Dot Cluster
Markerを基盤として，非剛体曲面へのダイナミック

プロジェクションマッピングを実現した．本技術では，マーカを赤外インクで対象に印字することで，人間にはマーカを不可視にするとともに，投影像に影響を受けずに変形を捉えることができている．さらに，プロジェクションとセンシングの両方が1,000fpsの速度で実現されている．このため，運動中においても，変形に応じた矛盾のない投影を維持し，あたかも対象に投影画像が印字されている，または対象表面に元々存在していたテクスチャであるかのように現実を拡張 で き る．特 に，ユ ー ザ イ ン タ フ ェ ー ス 分 野，及 び
ファッション分野における新展開を目論み，紙面及びTシャツへのダイナミックプロジェクションマッピン
グを実証した．さらに，複数のマーカを利用すること
で，異なる対象への投影をコントロールできることも
示した．

69

dynamic projection mapping onto deforming non-rigid
surface. In this demonstration, by drawing the marker on
the target with IR ink, we allow the marker to be invisible
to human and enable robust sensing independently of
the projected images. In our technology, both the
projection and sensing are operated at a speed of 1,000
fps. Therefore, it is possible to keep the projection consistent with the deformation and extend the real world
as if the projected image is printed or existed as an original (digital) texture on the target. Especially, focusing on
new paradigms in the field of user interface and fashion,
we have demonstrated dynamic projection mapping
onto a deformed sheet of paper and T-shirt. Also weshow that projection to multiple targets can be controlled
flexibly by using multiple markers.

Projection mapping attracts attentions as an emerging
technology to extend the real world. However, almost
realized examples have been limited to static or quasi-static environments. This research aims at overcoming this limitation and realizes dynamic projection mapping in which dynamically-changing real-world and virtual visual information are completely merged in the levelof human visual perception. This high-speed dynamic
projection mapping requires a high-speed projector
enabling high-frame-rate and low-latency projection. In
order to meet this demand, we have developed ahigh-speed projector "DynaFlash" that can project 8-bit
images up to 1,000fps with 3ms delay.
In particular, as a challenging target for the dynamic
projection mapping, we focus on a non-rigid surface.
Sensing of non-rigid surface deformation is difficult to beachieved at high speed because it has highdegrees-of-freedom and involves self-occlusions as well
as external occlusions. Our newly proposed method
overcomes this limitation. Our method can obtain the
deformation robustly at 1,000 fps by using an originallyproposed marker "Deformable Dot Cluster Marker",even when the target causes large deformation andocclusions.
Using these base technologies including DynaFlashand Deformable Dot Cluster Marker, we realize a new

4.17 3 次元運動計測を用いた動的物体の形状と色の高解像度統合
High-resolution Shape and Color Integration of
Dynamic Rigid Body Using 3D Motion Sensing System

近年，アーカイブやモデリングなどの応用では，対象の動きを止めることなく，高速に運動する動的物体の高解像度かつ高精度な3次元形状を取得するセンシ
ング技術の実現が期待されている．このための有効な手法の一つに形状統合がある．これは，複数回の計測で得られた距離画像を1つの形状に統合することで，1回の計測では実現できないレベルの高解像度化や高精度化を可能にするものである．
本研究では，レーザ距離計とレーザ速度計を用いることで，任意の剛体の回転，並進運動を非接触で物理的に計測することが可能な3次元運動計測を新たに形状統合に導入する手法を提案する．本手法は，時系列に取得される距離画像間の相対位置情報を，推定ではなく，確定的かつ高精度に求めることができる点で優れている．また，本手法は任意の形状計測システムに適用することができる．さらに，このように，3次元運動計測を用いることで，運動中の対象表面上の任意の点が，物体座標系においてどこに位置するか，各時刻のカメラ上でどこに撮像されるかを正確に知ることができる．このことより，形状と同時に色情報を複数回の計測から統合することも可能である．本手法によって，動きを止めることなく様々な運動物体の形状を取り込むことができるため，高速に動く製品の検査，走行中の自動車や歩行中の人のスキャンなど，様々な応用展開が見込める．

70the results of the 3D motion sensing, the depth images
obtained by any type of depth sensors can be fused intoa single surface. Moreover, in this method, we canprecisely track the any positions on the target surface.
Therefore, we can know where the tracked point islocated on the captured image, if the camera is calibrated. This allows color acquisition as additional functions.
This work can be applied to capture of various moving
objects in natural everyday scenes, including flying
objects, walking humans, travel-ling vehicles, and so on.

Recently, in the applications such as archiving andmodeling, it is expected to scan 3D shape of a moving
dynamic object with high resolution and high accuracy.
For this purpose, 3D shape integration is one of theeffective methods. This method integrates multiple measured range images into a single shape and can reconstruct high-resolution and high-precision shape whose
performance exceeds a single depth image.
In this research, we propose a new type of solution forthis application based on 3D motion sensing systemusing lasers. Instead of estimating the 3D motion fromtime-sequential depth images or color images, by using

4.18 代数的アルゴリズムと適応的照明を用いた高速 SVBRDF 計測
Rapid SVBRDF Measurement by
Algebraic Solution Based on Adaptive Illumination

近 年, 3次 元 コンピュータグラフ ィ ッ ク ス
(3DCG)に よ り
物体の外見をリアルに再現する研究が盛んに行われており, 物体
表面における光の反射を記述した双方向反射率分 布 関 数
(BRDF)を実物体から取得し, リアルな質感の表現に利用することが行われている. しかし, 色や光沢感が異 な る 様 々 な 質 感 を 持 っ た 物 体 か ら, そ の 複 数 のBRDF(SVBRDF)を取得する場合には, あらゆる方向
から光を当て, あらゆる方向から撮像し, 得られた大量のデータを解析する, 長時間の計測・計算が必要であった.
そこで, 本研究ではBRDFを数式で表したモデルが特定条件下において代数的に解けることに着目し, 非
常に少ない撮像画像を元に, 簡潔な計算によって高速にSVBRDFを算出する手法を提案する. この手法では, 高速な撮像と, 撮像時の照明と対象の形状が特定条件を満たすことが必要となるため, 対象の3次元形状を計測しながら最適な投光を行う適応的照明シス
テムを開発することで実証を行った. 実験の結果, 従来では数時間程度要していた計測・計算時間を数分にまで短縮し, 本手法によって高速なSVBRDF計測が達成できることを示した. 下図では左から計測シス
テ ム, 計 測 対 象 で あ る 模 様 の 入 っ た 皿 と 得 ら れ た
SVBRDFモデルパラメータ, また, 和紙や金装飾から得られたSVBRDFを仮想的に再現したCGを示す.

The bidirectional reflectance distribution function(BRDF) measured from a real object is one of the mostimportant factors for photorealistic rendering. However,
especially when spatially varying BRDFs (SVBRDF) aremeasured, not only the acquisitio time but also theestimation time become so long due to the need for anenormous number of reflectance samples and calculations.
In this research, we propose a measurement strategy

using an algebraic solution that eliminates optimizationand over-sampling, and an adaptive illumination systemthat satisfies the necessary constraints for the solution.
As a result of demonstration, we confirmed the validityof this approach by comparison with conventional methods. The following figures show the developed system,a target (uneven glazed dish), SVBRDF parameter
maps and the scene using measured SVBRDF of Japanese paper and gold ornament.

71

4.19 高速動画像を用いた時系列伝搬による運動物体の逐次的形状復元
Sequential 3D reconstruction for a moving object based ontime-series propagation using high-speed cameras

近年，様々な分野において運動物体に対する形状計
測の高解像度や高速化のニーズが高まっている．構造化光法を用いた運動形状計測は様々な手法が提案されているが，ワンショット計測における解像度には限界がある．また，全ピクセルの視差を独立に探索する
直接的なステレオマッチングは十分な処理速度を達成しない．
そこで本研究では，高フレームレート下で撮像されたステレオ動画像において，連続するフレーム間における対象の運動が微小であるという仮定の下で，推定形状を時系列伝搬し，最小限の処理で高解像度形状を復元する手法を提案する．

There is a growing need for the improvement of theresolution and speed for the 3D sensing of a moving
object in the various fields. Although many structured-light-based methods have been proposed for the
shape acquisition of a moving object, the resolution
performance based on the one-shot measurement has
a limitation. Also it is difficult for the direct stereo matching which searches the disparity in all pixels inde-

pendently to achieve high-speed calculation.
In this research, we propose a new method to reconstruct a high-resolution shape in minimum amount ofcalculation. Our method introduces the time-series propagation of the reconstructed shape for the efficient
calculation under the assumption that the target motion
in two successive images captured by high-frame-rate
stereo cameras is small.

和英

4.20 Deformable Dot Cluster Marker:
高速非剛体変形トラッキングのためのマーカ
Deformable Dot Cluster Marker:
Marker for high-speed non-rigid surface tracking

本研究では，非剛体の変形を継続的に捉えるセンシ
ング技術を，非剛体変形トラッキングと呼ぶ．非剛体
変形トラッキングは，コンピュータビジョンの分野において依然として難しい問題の一つである．これは，運動の自由度が高いとともに，変形によって生じる自己遮蔽が問題を複雑化するためである．
本研究では，非剛体変形トラッキングの応用として，ダイナミックプロジェクションマッピングに注目している．これは，運動する物体や動的に変化する環
境を投影対象とするタイプのプロジェクションマッ
ピングである．このようなプロジェクションマッピン
グでは，対象と投影画像との間に生じる幾何学的不整合を，人間が知覚できないレベルの高速性が必要となる．これを実現するためには，非剛体トラッキングを
msオーダで完了させる技術が必要となる．しかし，従来手法にはこのような性能を実現するものはなかった．
このような背景の下，本研究ではマーカベースの高速な非剛体変形トラッキングを新たに提案している．
これは，マーカを対象表面に印字し，カメラによって観測されるマーカの歪みを介して，対象の変形を取得
す る も の で あ る．我 々 は，新 た に 提 案 す る マ ー カ をDeformable Dot Cluster Markerと呼 ん で い る．このマーカは，複雑な変形・運動が生じた場合でも，マーカ内の局所的な位置を他の位置と誤識別しないように最適化されている．また，マーカは白と黒のみで表現されるため，対象に簡単に印字することができる．
このようなマーカの設計とともに，変形を取得する画像処理も提案している．これは，マーカを画像内から検出する処理と，高フレームレート撮像に基づいて継続的に追跡する処理を並行実行するものである．これによって，ロバストかつ高速な非剛体変形トラッキングが可能である．また，複数の種類のマーカが画像内に存在しても，個別に認識することが可能である．実
装の結果，CPU上の実行で1,000fpsを達成可能であることを実証した．また，本トラッキングによって得られた変形情報を利用して画像を生成し，高速プロ
ジェクタDynaFlashによって投影することで，非剛体曲面へのダイナミックプロジェクションマッピング
が1,000fpsで実現できることを示している．

72

target surface and we obtain the deformation throughthe distortion of the marker in a captured image. We callthe proposed marker as Deformable Dot Cluster
Marker. This marker design is optimized under the condition that a local position in the marker is not incorrectly
identified as other positions. Also the marker is easy to
be drawn on the target because it is a binary patterncomposing only black and white. With this marker
design, we propose an original image processing
method to obtain the deformation. This method executes detection of a marker from a captured image andframe-by-frame tracking utilizing high-frame-rate imaging independently and in parallel in separate threads. In
addition, even when multiple markers exist in an image,the method can recognize them individually. We have
implemented on CPU and achieved 1,000-fps performance. Also we have shown dynamic projection mapping onto deforming non-rigid surface at 1,000 fps inwhich the system generates the images based on theobserved deformation and projects them in real-time byusing a high-speed projector "DynaFlash".

In this research, we call a sensing technology toobserve the deformation of a non-rigid surface continuously as non-rigid surface tracking. This technology is
still a challenging problem in the field of computer vision.
This is because the deformation of a non-rigid surface
has high degrees-of-freedom and involves self-occlusions as well as external occlusions. These complicate
the tracking problem.
In particular, as an application of the non-rigid surface
tracking, we focus on dynamic projection mapping. Thisis the type of projection mapping which utilizes a moving
object and dynamically-changing environment as the
projected target. In this application, a speed is required
to be sufficiently high that a human does not perceive
any misalignment between the target object and the
projected images. In order to achieve this requirement,
non-rigid surface tracking needs to have millisecond-order computational speed. However, any conventional
methods do not have such performance.
Based on this background, we propose a new methodof the marker-based high-speed non-rigid surface tracking. In this type of method, a marker is drawn on the

4.21 ZoeMatrope: マテリアルデザインのための実体ディスプレイ
ZoeMatrope: A System for Physical Material Design

コンピュータを用いたプロダクトデザインの現場
やインターネットショッピングにおいて 製品の色や光沢などの質感を確認するために，リアルな質感表現が可能なディスプレイが求められている．しかし，従来のディスプレイは解像度やダイナミックレンジに限界があるだけでなく，実世界におけるユーザーの視点や光源の位置に応じた表示を行わないため，質感を十分に表現できているとは言えない．本研究では，このような問題の解決に向けて実物体を利用した質感
デ ィ ス プ レ イZoeMatropeを 開 発 し た．
ZoeMatropeは質感の提示原理に人間の目の特性と実物体を利用しており，人間の目には現実同等の解像度やダイナミックレンジ、視点光源依存性をもった質感を提示することができる．
1. 質感のリアルな再現
今回開発した質感ディスプレイは質感提示にソーマトロープ，ゾートロープと呼ばれる玩具の原理を応用している．ターンテーブルに配置した基底となる質感をもつ複数の物体を高速に回転させ，回転に同期させた光源で照らすことにより，これらの基底を合成した質感を提示することができる．また，光源の発光時間を1us単位で高速制御することにより合成の比率を変え，質感のアニメーションを実現している．人間の目には実物体が重畳された像が見えるため，超高解像度，超広ダイナミックレンジ，完全な視点光源依存性 を 達 成 す る こ と が で き る．高 速 プ ロ ジ ェ ク タ
DynaFlash を利用することで，空間的に一様でない
質感をもつ物体の提示も可能である．
2. 最適化された基底73

様々な質感をリアルに提示するには基底となる質感を適切に選択し，さらに，これら基底の合成比率を適切に決定する必要がある．本研究では目的の質感と合成可能な質感の差を定式化し，これを混合整数線形計画により最小化することで 最適な基底と合成比率を求めている．本手法は質感の様々な要素の基底と合成比率の 決定に応用することができ，少数の基底で幅広い質感をリアルに表現することを可能にしている．
3. 拡張質感の提示
今回開発した質感ディスプレイは現実にある質感だ け で な く，一 般 に は 存 在 し 得 な い Augmented
material(拡張質感)を提示することができる．例えば，
アルファチャンネルを持った 半透明の物体や，光源によって異なる質感を示す物体等である．本システムは
これらの拡張質感を一般的な質感と同等に扱い，共存，アニメーションさせることができるため，アート
や広告，AR・VRにおける没入感の高い新たなメディ
ア表現として利用することができる．

mixed integer linear programming problem. This method
can be applied to bases for various parameters of amaterial and enables realistic representations of wide
range of materials with a small number of base materials.
3. Augmented material
The system can express not only ordinary materials
but also augmented materials that would never occur inreality. For example, translucent materials with an alphachannel and materials whose appearance depends on
the light source can be expressed. The system can deal
with these augmented materials as well as ordinarymaterials and allow the creation of new forms of expression media and immersive experiences in art, advertising and AR/VR.

In product design and internet shopping, a realisticpresentation of material is essential to confirming thecolor and gloss. However, conventional displays not
only have limitations including resolution, dynamic range
but also do not respond to viewing and lighting directions of the real world and can not represent realistic
materials. In this research, we introduce a material
display called ZoeMatrope to address the problems.
ZoeMatrope utilizes human visual characteristics andreal objects, and the quality of the material expressedwith ZoeMatrope looks equivalent to that of real objects
to the human eye.
1. Realistic material representation
The developed display uses compositing and animation principles used in a zoetrope and a thaumatrope.
The system rotates a turntable which accommodates anumber of base objects at high speed and illuminates
some of those bases by a strobe light synchronized withthe rotation. As a result, the system can express a composited material which is composed of plural base materials. Additionally, by controlling the emission time inunits of 1us at high speed, the system can change theratio of the composition and enables material animation.
Since the overlaid image of the real objects will be seenby the human eye, outstanding resolution, dynamic
range and light field fidelity can be achieved. By using ahigh-speed projector, "DynaFlash", the system can
express spatially-varying materials.
2. Base material optimization
In order to represent a variety of realistic materials,
we need to select the optimal base materials and determine the optimal composition ratios of them. In thispaper, we formulated an error between the target andcomposited material, and solved these issues as a

4.22 Phyxel: 実物体の周期運動と高速時分割構造化光を用いた形状と質感を再現するリアリスティックディスプレイ
Phyxel: Realistic Display using Physical Objects
with High-speed Spatially Pixelated Lighting

実物体と見分けがつかないような高い現実感を有する裸眼用のディスプレイの開発が幅広い分野において望まれている。3 次元的な形状と実物体の持つ質感を同時に表現することは高い現実感の達成に不可
欠であるが、この実現は難しかった。そこで私たちは、
高い現実感と表現自由度を有するリアリスティック
ディスプレイの構成手法を提案する。本手法は、周期運動を行う実物体に対して同期したパターン光を高速に投影し、残像特性によって網膜上で時間的に積分された像を呈示するものである。本ディスプレイは、
プロダクトデザインなどの分野を始めとして新たな視覚メディアとしての利用が期待される。以下では、本手法によって実現されたアプリケーションを3種類紹介する。
1. Dynamic Stop Motion
本ディスプレイは質感を動的に再配置することが可能であるため、裸眼に対して実物体のアニメーショ
ンを呈示することが可能である。呈示するコンテンツ
は投影するパターン光の制御によって変更することが可能なので、動的に映像を切り替えることが可能である。写真（左）では、赤いフェルト素材の車が毛糸素材でできた背景や木の前を通過している様子を見ることができる。
2. Layered 3D Display
異なる高さをもつ質感を用意することで、実物体の質感を伴った3次元形状を呈示することも可能である。これにより視点の変化に対して自然な見えの変化を実現した3次元形状を呈示することができる。写真（中）では、層構造になった歯車がそれぞれ回転している様子を見ることができる。
3. 3D Shape Mixture
複雑な形状をもつ立体フィギュアの回転と適応的なパターン光を組み合わせることにより、新たな視覚効果を生み出すことが可能である。少数のフィギュアを用意するだけで、これらの組み合わせによる無数の形状を呈示することが可能となった。写真（右）では、
馬と人間のフィギュアを組み合わせることでケンタウロスの像を作り出している。
74

trol of lighting patterns.You can see the red felted-fabric
car move in front of the blue wool background in the
figure on the left.
2. Layered 3D Display
Using material layers with a different height along theoptical axis of the projector, 3D shapes with complex
texture can be created. We perceive its volumetricshape because of binocular fusion. As a demonstration,
we can see the rotating gears at a different layer in the
figure on the center.
3. 3D Shape Mixture
3D shape mixture offers the visual recomposition of
prepared 3D objects. From a small number of baseobjects, multi- ple figures are visually generated. Comparing with an ordi- nary 3D zoetrope method, thissystem has more degrees of freedom of expression.In
the figure on the right, preparing two 3D-printed models
of horse and human, you can see combination ofmodels, such as a kentauros.

Phyxel is a realistic display that makes a desired
physical object appear at spatially pixelated locations.
The created image appears to be essentially real andcan be manipulated, like a virtual image. Toward therealization of Phyxel, it is essential to closely coordinate
the lighting and motion for the perceptual reality. In thedeveloped system, we manipulate the motion of various
objects at high speed and control their perceived locations by projecting a computed lighting pattern using a
1000-fps 8-bit high-speed projector. We can utilize thisnovel visual media in various fields, such as entertainment, digital signage, design industry, exhibition, and soon. We introduce three type of feasible applications.
1. Dynamic Stop Motion
Dynamic stop motion allows the visual effects whichhave been created by the conventional stop motion
method to be seen in real time and for naked eyes,
using the dynamic relocation of material appearance.
Also, we can change the contents dynamically by con-4.23 ソニーと東京大学石川渡辺研究室が共同で開発したビジョンチップ

Vision Chip developed by Sony and Ishikawa Watanabe Laboratoryof the University of Tokyo

高速かつ頑健なビジョンシステムへの応用に向けて，ソニーと東京大学石川渡辺研究室が共同でビジョ
ンチップを開発した．開発したビジョンチップはPEやメモリ等の周辺回路をイメージセンサに積層することで，PD，PE双方の面積を確保し，高い撮像性能と高い処理性能を両立している．PD部は90nmのプロセスで製作されており，1/3.2インチ型，1.27Mピク
セル，裏面照射型の高感度イメージャが採用されている．また，PE部は40nmのプロセスで製作されており，1ミリ秒での画像処理に対応した 列並列PE，列並
列ADC，フレームメモリ等が搭載されている．PE部
では色やヒストグラムを用いた空間的なフィルタリ
ングに加えて，フレームメモリを利用した時間的なフィルタリング機能を備えており，モーメントや運動方向の計算など，対象の撮像から検出，認識，追跡といった様々な処理を ワンチップで実現することが可能である．これらの画像処理機能をチップ上で実現することにより，1000fpsという高速動作時も消費電力は最大363mWに抑えられており，センサーと計算機を別にした従来システムに対し，高速性と頑健性を維持，または向上させつつ，省スペース化や省電力化が可能であると考えられる．
2017年2月に開催された半導体回路の国際会議
ISSCC 2017では，本チップの140GOPSの処理が可能な列並列PEを利用し，時空間フィルタリングをプ ロ グ ラ ム す る こ と で，高 速 に 運 動 す る ボ ー ル を1msで認識し、その色に応じて捕球するデモが行われた．本デモンストレーションのように，ビジョンチッ
プを利用することで，高速，低遅延，小型，低電力の様々な応用の実現が期待される．

Sony and Ishikawa Watanabe Laboratory of the
University of Tokyo developed a Vision Chip forhigh-speed and robust visual feedback systems. The
developed Vision Chip secures large areas of PE and
PD by stacking peripheral circuits including PEs andmemory with imager and realizes both of high imaging
capability and high functionality. PD part is fabricated by
90nm process and forms 1/3.2-inch, 1.27Mpixels,
back-illuminated sensor. PE part is fabricated by 40nm
process and mounts column-parallel PEs, column-parallel ADCs and frame memory for 1ms high-speed image
processing. The programmable PE can implement
high-speed spatio-temporal filtering and enables imaging and various image processing such as detection,
recognition and tracking on one chip. By realizing image

processing on the chip, the vision chip can suppress
power consumption to max 363mW @1000fps and willkeep or improve the performance and save space andenergy comparison with conventional system which has
sensors and processors separately.
At the conference of solid-state circuits, ISSCC 2017
held in Feb. 2017, Sony and Ishikawa Watanabe Laboratory of the University of Tokyo demonstrated 1ms
target recognition and tracking by programming spatio-temporal image processing on the 140GOPS
column-parallel SIMD PEs. As the demonstration,
Vision Chip is expected to provide high-speed, low-latency, low-power and small-sized visual feedback
systems.

75

Fig. 1: ビジョンチップのアーキテクチャ模式図と顕微鏡写真 *1.
Fig. 1: Vision Chip Architecture and Micrograph*1.

Fig. 2: ブロックダイアグラムと仕様表 *1.
Fig. 2: Block Diagram and Specifications*1.

Fig. 3: PE における処理のブロック図 *1.
Fig. 3: Schematic of the PE*1.
*1 図は下記論文の図より引用．
/ *1 Image credit :T. Yamazaki, H. Katayama, S. Uehara, A. Nose, M. Kobayashi, S. Shida, M. Odahara, K. Takamiya, Y. Hisamatsu, S. Matsumoto, L.
Miyashita, Y. Watanabe, T. Izawa, Y. Muramatsu, M. Ishikawa : A 1ms High-Speed Vision Chip with 3D-Stacked 140GOPS
Column-Parallel PEs for Spatio-Temporal Image Processing, International Solid-State Circuits Conference (ISSCC 2017), Proceedings, pp.82-83, San Francisco, California, USA, 5-9 Feb. (2017)

Fig. 4: ISSCC2017 で実演を行ったシステム
Fig. 4: Vision Chip Demo System at ISSCC 201776

4.24 曲率フローに基づく閉曲線ブレンディング

Rapid blending of closed curves based on curvature flow

シェープブレンディング（シェープモーフィング）とは，閉曲線やソリッドモデル間の遷移を連続的に表現する手法であり，コンピュータグラフィックスにおいて活発に研究されている．とりわけ対象を閉曲線に限定した問題を閉曲線ブレンディングと呼び，アニ
メーションの生成等の様々なアプリケーションに用いられている．閉曲線ブレンディングは，一般に頂点対応問題と頂点パス問題の2つのサブ問題に分解して解かれる．本研究では特に後者の頂点パス問題，すな
わち与えられた頂点対応を元に指定された頂点対がどのようなパスをたどるかを計算する手法を提案する．
閉曲線ブレンディング手法は，いくつかの性質を満たしていることが望ましい．アニメーション生成においては，計算したブレンディング曲線が自然に遷移しているように見えることが重要である．またアニメー
タ支援の観点からは，アニメータがインタラクティブに編集できるようブレンディング曲線をできるだけ短時間で計算できることが望ましい．
本研究では，曲率等の幾何量が定義された多様体上の幾何フローの一種である曲率フローを用いて，上記の性質を持つ閉曲線ブレンディング手法を提案する．
これまでも形状フェアリング等のジオメトリ処理に応用されてきたものであるが，本研究ではシェープブ
レンディングにも応用できる点に着目する．また，曲率フローをデザインすることにより，関連手法では困難であった様々な性質を持たせることが可能となる．
下に示すFig. 1とFig. 2は，それぞれ一番左と一番右にある閉曲線を入力として，提案手法によってブレンディングした結果を間に並べたものである．Fig. 1
は，閉曲線対の回転数 *1 が同じ場合に提案手法を適用した結果であり，Fig. 2は回転数が異なる場合に適用した結果である．特にFig. 2では，曲率フローとして曲率拡散フローを組み込むことで，回転数が異なり
尖点 *2 が生じる場合であっても，尖点が生じる瞬間を除いて滑らかなブレンディングを生成することが可能であることを示した．また，関連手法よりも2桁以上高速に，かつ数値的に安定なブレンディングを計算することが可能であることを確認した．
*1閉曲線の全曲率を2πで割った整数値で，閉曲線を特徴付けることができる*2その点における外角がπとなる点

Shape blending (or shape morphing), which
describes the continuous and gradual transition of solid
models, has been actively investigated in computer
graphics. In particular, the closed curve blending problem has received a great deal of attention because of its
wide range of applications in areas including computer-assisted animation. The closed curve blending problem can be decomposed into two consecutive subproblems, namely the vertex correspondence problem andthe vertex path problem. In this study, we focus only on
the vertex path problem: computing the actual path bywhich each vertex moves to its counterpart specified byvertex correspondence.
A blending algorithm needs to be equipped withseveral properties. For animation-oriented applications,a sequence of blended curves should be aesthetic: thesource shape should appear to undergo a natural transition to the target shape. It is also desirable to calculate
blended curves as quickly as possible so as to let
animators modulate the entire collection of blended

curves interactively.
We propose a new closed blending technique basedon curvature flow. Curvature flow is a type of geometricflow that is often defined as a gradient flow associatedto a functional on a manifold wherein a geometric value(e.g., curvature) is defined. We find that curvature flow
has great potential for applications in shape blending,but it is currently applied only in shape fairing. Furthermore, designing curvature flow provides great flexibility
upon blending and conveys special properties described
below.
Thanks to the problem formulation in curvature space,our method performs stable and fast calculation, namely
two orders of magnitude faster than state-of-the-art
methods. Our method can be applied for a pair ofcurves wherein the turning numbers are both same (Fig.
1) and different (Fig. 2). Especially for curves with different turning numbers, incorporating curvature smoothing
flow enables as smooth as possible blending, which
could have not been realized so far.

77

4.25 TransMaterial:
高速ビジョン・プロジェクタに基づいた動的質感再現
TransMaterial: Computational display of material appearance
based on dynamic projection mapping

金属，プラスチック，肌など様々な素材の「質感」を再現できるかどうかは，高品質のメディアコンテンツを製作するうえで重要なポイントです．特にニーズが高い分野には，プロダクトデザイン，教育，エンターテ
イメント分野が挙げられます．プロジェクションマッ
ピングは，このような質感の再現に向けて重要な役割を果たすことが期待されています．プロジェクション
マッピングを利用すると，モニタ上ではなく，現実の物体の表面上に素材の質感を再現することができます．例えば，眼の前の樹脂製の模型を，形を維持したま
ま，鮮やかに光る金属製の物体に変質させることが可能です．
一方，このようなディスプレイでは，動きの変化に追従した質感の再現が重要になってきます．例えば，光沢度の高い物体では，ハイライトを生じる位置が物
体 自 身 の 動 き，観 察 す る 人 の 視 点 方 向，光 源 位 置 に
よって変化します．このような動的な質感再現は，高品質なユーザエクスペリエンスのためには非常に重要なポイントになります．しかし，従来のプロジェク
ションマッピング技術では，このような要請を満たすことが困難でした．これは，従来のセンシング・プロ
ジェクタ系が十分に高速でなかったためです．さらに，このようなアプリケーションでは，ユーザが対象に触れてインタラクションすることが重要になります．このためには，対象の3次元位置・姿勢を，遮蔽が生じた場合でも頑健に認識できるトラッキング技術が必要になります．
そこで本研究では，新たにマーカベースの3次元トラッキング手法を提案するとともに，同手法を用いた
ダイナミックプロジェクションマッピングによって，動的に質感を再現するシステムを構築しました．トラッキング手法は，対象の一部だけが観測できれば，その位置と姿勢を高速に認識することが可能です．このため，ユーザが対象を把持している状況でも高精度な認識を継続できます．本システムでは，認識された物体の3次元位置と姿勢に基づいて，表面の質感をコンピュータグラフィクスによって生成し，高速なプロジェクタによって投影します．すると，下図に示されるように，本来は白い石膏製の物体を，あたかも光沢性の高い金属のように変化させることができます．対象の動きに応じて遅れなく再現される表面反射の変化は，質感再現の品質をさらに高めていることが分かります．ここでは金属の例のみを示していますが，そのほかの素材でも再現は可能です．また，部分的に質感を変えることも可能です．さらにはカラー化することも可能です．加えて，マーカは赤外マーカを用いる
ことで不可視化することも可能です．

era system is difficult to represent this phenomenon
because of its low-speed performance. Also, in theapplications using such material display, the interactions
where the user can touch and move the object is essentially important. In order to achieve this goal, occlusion-robust and high-speed 3D tracking technology is
newly required.
Based on this background, we propose a new marker-based 3D tracking method achieved by only using a
monocular monochrome image. Our tracking method
achieves both high robustness and high-speed performance even when there is a considerable amount ofocclusion. Also we built a computational display ofmaterial appearance based on dynamic projection mapping using the proposed tracking technology. According
to the recognized 3D position and pose, the graphics ofthe virtual material are generated and projected by ahigh-speed projector. As shown in the figure, theappearance of a white plaster object is changed to themetal-like one and the reproduced specular distribution
is consistently changed without delay. Our experimentconfirmed that it was possible to successfully merge thereal-world geometry and the material appearance consistently in a dynamic environment. Furthermore,
dynamic changes as a consequence of user manipulation of the object could drastically enrich the experience
compared with observation of a static object. Although
we show only the example of the metal display in thisdemonstration, different material can also be realized. In
addition, the different materials can be arranged on thesurface spatially. We also extend this work to the color
material display. And we can make the marker invisible
by using the infrared ink.

The computational display of material appearance
such as metal, plastic, skin, and so on has attracted
attention as an important technology in the fields ofproduct design, education and entertainment. Using
projection mapping, this type of a material display canbe realized. The images projected by the projection
mapping can replace the original surface of an existingnormal object in the real world with new material
appearance virtually. On other hand, in this type of
display, it is important to change the appearance
dynamically according to the motion of object. For
example, when observing a specular object, the highlight point is changed according to its arrangement,
viewpoint, and light. This dynamic appearance change
plays a substantial role in reproducing high-quality user
experiences. However, the conventional projector-cam78

4.26 モデルパラメータ間の分散を用いた適応的な BRDF 計測
Adaptive BRDF Measurement Method
Using Between-Model-Parameter Variance

近年，3次元コンピュータグラフィックス(3DCG)
により物体の外見をリアルに再現する研究が盛んに行われており，物体表面における光の反射を記述した
双方向反射率分布関数(BRDF)を実物体から取得し，リアルな質感の表現に利用することが行われている。
しかし，BRDF を取得する場合には，あらゆる方向から光を当て，あらゆる方向から撮像し，得られた大量のデータを解析する，長時間の計測・計算が必要であった。そこで，本研究では一度光を当て撮像するごとに，次にどのように光を当て撮像すると効率的にBRDF を 計 測 で き る か を 計 算 し，少 数 の 計 測 でBRDF を算出する手法を提案する。
The bidirectional reflectance distribution function(BRDF) measured from a real object is one of the mostimportant factors for photorealistic rendering. However,
not only the acquisition time but also the estimation time
becomes so long due to the need for an enormous
number of reflectance samples and calculations. In thisresearch, we propose a method to shorten the measurement time by adaptively determining the measurement strategy after each sampling.

4.27 ダイナミックプロジェクションマッピングのための複数台カメラを用いた高速非剛体３次元トラッキング
High-speed Three-dimensional Tracking of Non-Rigid Surface
for Dynamic Projection Mapping Using Multiple Cameras

トラッキングに着目する．非剛体変形を3次元的にトラッキングする手法は様々に提案されているが，いず
れも計算量が大きく，ダイナミックプロジェクション
マッピングにおいて人間が対象と投影画像との間に幾何学的な不整合性を知覚しないレベルの高速性を確保することは困難である．また，Deformable Dot
Cluster Markerを用いたシステムは非剛体曲面の変形を高速にトラッキングすることに成功しているが，非剛体変形に関する情報が2次元的にしか得られない
上，センシング範囲も狭い．
そ こ で 本 研 究 で は，Deformable Dot Cluster
Markerを基盤として，複数台のカメラを用いたシス
テムを用いて投影対象に貼付されたマーカ上の各点の3次元位置を求める手法を提案している．この高速
非 剛 体3次 元 ト ラ ッ キ ン グ を，947fpsで8bitの カラー映像を切り替えることができる新型の高速プロ
ジェクタ DynaFlash v2 (3-LED＋1-DMD)と連携させ，対象表面の3次元的な構造や動きに応じた映像
を適応的に投影する新たなダイナミックプロジェク
ションマッピングを実現した．下の画像では，対象の姿勢や動きに応じ，光沢や凹凸が適応的に変化した映像が投影されている様子が確認できる．

現実を拡張するための手法として，ダイナミックプ
ロジェクションマッピングの有用性が注目を集めている．ダイナミックプロジェクションマッピングにおいては対象の動きを高速にトラッキングする必要があるが，本研究では特に，変形する非剛体の高速3次元79

deformation can be obtained only two-dimensionally,
and the sensing range is not so wide.
Therefore, in this research, we propose a method offinding 3D position of each point on a marker affixed tothe projection target by using a system with multiple
cameras based on Deformable Dot Cluster Marker. This
high-speed non-rigid three-dimensional tracking is coordinated with a new high-speed projector DynaFlash v2(3-LED + 1-DMD) capable of switching 8-bit color
images at 947 fps, resulting in a new dynamic projection
mapping that adaptively projects images has been realized. In the images and a movie below, it can be seenthat the image in which gloss and irregularities are
adaptively changed is projected according to the target
posture and motion.

Dynamic projection mapping has attracted attention
for its usefullness to extend the reality. To realize
dynamic projection mapping, it is necessary to track the
motion of the object at high speed. In this research, we,in particular, focus on the high-speed three-dimensional
tracking of the deforming non-rigid surface. Althoughvarious researches for tracking non-rigid deformation inthree dimensions have been published, because of thelarge computational complexity, it is difficult to track the
motion of the object at a speed in which human does
not perceive geometric inconsistency between theobject and the projected image. In addition, although theconventional system with Deformable Dot Cluster
Marker succeeds in tracking deformation of non-rigid
curved surface at high speed, information of non-rigid

4.28 DynaFlash v2 とポストリアリティ
DynaFlash v2 and Post Reality“What is real? How do you define real?”(Matrix 1999)
単純な問いですが，深遠な問いでもあります．近年，その答えを形にすることがさらに難しくなってきて
い ま す．仮 想 現 実，拡 張 現 実，複 合 現 実，シ ミ ュ レ ー
テッドリアリティ，人工知能，ブレイン・マシン・イ
ンタフェース，不気味の谷，トランスヒューマニズム，
サイバーパンク，ハイパーリアル，ポストトゥルース…．テクノロジー，フィクション，哲学，社会の各分野において次々に現れるこれらの思想は，現実と非現実の 境 界 を 茫 漠 と さ せ 続 け て い ま す．世 界 は“Post
Reality”の時代に突入しつつあり，我々もそれを受け入れる準備ができつつあると考えられます．
このように変化し続ける世界のもと，我々も1つのチャレンジを試みています．現実と非現実を眼の前で融合し，新しくて自然な“The Reality X”を作り出すことはできるのか？この目標に向けて，我々は光を操作することにしました．視覚による認識が，光/モノ/
ダイナミクス/知覚の4者の相互作用からなると考えたとき，その根源たる光を人間の知覚限界を超えた領域で操り，現実を操作することは有望なアプローチであると考えられます．この構想のもと，秒間1000回の速度で映像を切り替えるモノクロプロジェクタを開発し，同じ速度で駆動するセンシング系と連携させ，変形・運動するフィジカルな物体にデジタルなア
ピアランスを融合させる試みを実現してきました．

今回，このチャレンジを次のレベルにアップグレー
ドさせるために，新たに947fpsで8bitのカラー映像
を切り替えることができる新型の高速プロジェクタ
DynaFlash v2 (3-LED＋1-DMD)を実現しました．
さらに，10台のカメラを駆使し，高速かつ広範囲で非剛体変形を3次元で認識可能な新しいトラッキングシ
ステムを開発しました．これらを連携したダイナミッ
クプロジェクションマッピングは，カラフルな非現実のテクスチャを現実に融合させるだけには留まりません．対象表面の3次元的な構造や動きに応じて，投影像を適応的にコントロールすることで，現実とは異なる素材の光沢や凹凸を自在に再現させることが可能となっています．
物理現象としてみた場合，このセンシング・ディス
プレイの介入がもたらす状態は現実とは乖離しています．しかし，我々の知覚にとっては，光/モノ/ダイナ
ミクス/知覚の整合性に矛盾は少ないものとなっています．実際，下記の動画を見て頂ければ，我々がそこに見いだすものを現実ではないと切り捨てることが，そこまで容易ではないと感じると思います．
DynaFlash v2 and Post Reality．現 実 と 非 現 実の融合．現実とはなにで，非現実との境界はどこにあるのか？混沌と秩序を両立する新しい現実世界の創造へ向けて，今回の成果が単なるテクノロジーの性能
進化だけに留まらない意味ときっかけをもたらすことを期待しています．

80

unevenness of non-existing materials by adaptively controlling the projected image based on the three-dimensional structure and motion of the applicable surface.
As a physical phenomenon, the state added by thissensing display deviates from reality. The results, however, produce little inconsistencies in light, matter,
dynamics and perception in our senses. If you watch ourdemonstration video, you will probably feel it is difficult
to shrug off what we see just because it is not real.
DynaFlash v2 and Post Reality. Fusion of reality andunreality. What is reality and where is the boundary tounreality? I hope that the results of this study will not
only evolve the technology performance but also bringthe meaning and further opportunity for creating a newreal world that includes both chaos and order.

"What is real? How do you define real?" (Matrix 1999)
This is a simple yet profound question. Forming theanswer to this question has become increasingly difficultin recent years. Virtual Reality, Augmented Reality,
Mixed Reality, Simulated Reality, Artificial Intelligence,
Brain-Computer Interface, Uncanny Valley, Transhumanism, Cyberpunk, Hyperreal, and Post Truth, etc.
These ideas emerging one after another in technology,
fiction, philosophy and sociology continue to blur theboundaries of reality and unreality. Our world is entering
the era of "Post Reality" and it is considered that we are
getting ready to accept it.
In such an ever changing world, we are also trying to
make a challenge. Is it possible to fuse reality and unreality in front of your eyes to create a new, yet natural,"The Reality X"? To achieve this goal, we have decided
to focus on manipulating the light. Assuming that visual
recognition consists of interaction of light, matter,
dynamics and perception, manipulating the light at the
speed exceeding the perceptual range to control thereality can be a promising approach. Based on this concept, we have developed a black and white projector
which switches images at 1000 times per second, linked
it to a sensing system which runs at the same speed,
and attempted to fuse digital appearance and deforming
or moving physical objects.
To take this challenge to the next level, we developed
a new high speed projector capable of switching 8bit
color images at 947 fps, DynaFlash v2 (3-LED+1-DMD).
We also developed a new tracking system capable ofrecognizing non-rigid deformation three-dimensionally athigh speed and in wide range by using 10 cameras. The
capacity of the dynamic projection mapping linking
these components is not limited to fusing colorful unrealistic texture to reality. It can freely reproduce gloss and4.29 多視点レーザー計測による任意物体の 6 自由度運動センシング
Robust 6-DOF Motion Sensing for an Arbitrary Rigid Body
by Multi-view Laser Doppler Measurements

任意物体の剛体運動を非接触で計測をするために，多重化レーザーを用いた3次元運動計測手法が提案されています．しかし，単眼のシステムから全ての運動成分を高精度に推定することは困難でした．本研究では，レーザー計測による運動推定手法を数学的に解析し，多自由度の計測が可能となる条件を特定しました．この条件を元に、剛体運動6自由度の運動を計測
可能な多視点システムを提案しました．
再定式化によって，複数のレーザー計測による6自由度運動速度の計算がレーザー計測器の配置のみに依存する線形システムであることが示されます．その線形システムの階数と条件数を分析し，視点数が3以上であることが6自由度計測の必要条件であると明らかになりました．また，条件数がシステムのパラメー
タだけに依存するため，応用環境を制限することによ81

り，計測に最適な計測システムの配置や構成を数値分
析とシミュレーションから求めることが可能です．さらに，本手法に基づいて多視点のシステムを設計し，構成した結果，高速度かつ高精度に6自由度の計測が実現され，本手法の有用性が確認されました．

tional contact-less motion sensing methods since it isrobust against lack-of-feature objects and environments.
By discussing the formulation of motion reconstruction
by fragmentary velocities, we show that the reconstruction problem is a strict linear problem whose parameters
are only related to the arrangement of the lasers.
Besides, with analyzation on the matrix rank, we confirm
that a multi-view system with at least three viewpoints
will strongly benefits the 6-DOF rigid body motion reconstruction. We explain this by introducing the condition
number of the measurement matrix, and consider it tobe the most important factor in the system design. The
proposed method is validated under a optimized systemsetup, composed of a laser Doppler Velocimeter, abeam controller and four laser reflectors.

We propose a novel method for the robust, non-contact, and six degrees of freedom (6-DOF) motion sensing of an arbitrary rigid body using multi-view laser Doppler measurements. The proposed method reconstructs
the 6-DOF motion from fragmentary velocities on thesurface of the target. It is unique compared to conven-4.30 ポータブルるみぺん：小型ダイナミックプロジェクションマッピングシステム
Portable Lumipen: mobile dynamic projection mapping system

対象に合わせてプロジェクターの映像を投影する
プロジェクションマッピング技術が盛んに研究され，エンターテイメントやインターフェイスの分野で利用されている．静止物体に対して投影を行う基本的なプロジェクションマッピング技術に加え，近年では動的物体を対象とするダイナミックプロジェクション
マッピング技術の提案もされており，プロジェクショ
ンマッピング技術はますますの発展を遂げている．しかし，ダイナミックプロジェクションマッピングにおいても，未だシステム自体は固定のままであり，真にダイナミックなシーンでのプロジェクションマッピ
ング技術の応用はなされていない．これは，従来のシステム構成では，高速性と可搬性の双方を両立することが難しいためである．ダイナミックプロジェクショ
ンマッピングでは，時空間的整合性のとれた映像を対象に投影するために，対象の計測と映像の投影を高速に繰り返す必要があるが，大型の計算機では高速処理が可能であるものの可搬性は損なわれ，また，小型の計算機では計算リソースが足りず高速性が失われるという問題があった．これに対し，ソニーと本研究室が共同で開発した積層型ビジョンチップはインテリ
ジェントなソリューションを与える．ビジョンチップ
は高速撮像と並列演算を用いた高速画像処理を同チップ上で行うことで，高速性と可搬性を両立したビ
ジョンシステムを構築することが可能であり，ポータ
ブルシステムによるダイナミックプロジェクション

マッピングに最適なデバイスである．
本研究では，対象の高速計測に積層型ビジョンチッ
プを利用し，さらに，映像の投影に二軸のミラーを用いた高速視線制御ユニットを利用することで，システ
ム全体の遅延を最小化しつつ小型化を達成したポー
タブルるみぺんを開発した．
（参考：るみぺん）プロト
タ イ プ シ ス テ ム は 手 持 ち サ イ ズ で あ り な が ら，
1,000fpsの高速撮像，高速画像処理，3msの高速応答を実現しており，その高速性と可搬性を利用したプ
ロジェクションマッピングの新たな応用展開を切り拓いている．例えば，図２では，動きに追従した投影によって手のひらをスマートフォンのように利用しつ
つ，壁に目的地までのナビゲーションを提示させる
ユーザーインターフェイスを構築している．また，図３では，携帯端末で自分を撮影する際に，顔に追従す
る投影によって映像効果を付与するエンターテイメ
ントを提案している．図４では，周辺環境をスキャン
し，ユーザーの注意を検出した高速移動対象に向けさせるアプリケーションと，ユーザーの手指をトラッキ
ングし，ハンズフリーのポインティングデバイスとして活用するアプリケーション例を示している．他にも，可搬性を利用してドローンと組み合わせるなど，
ポータブルシステムによるダイナミックプロジェク
ションマッピングは様々な応用展開が期待できるコンセプトである．

82

and small visual feedback system. An optical gaze controller is a unit to change the imaging and projecting
direction at high speed by reflecting light at 2-axis
motored mirrors, and achieves high-speed alignment of
the projection image without the need for a specialized
projector or re-rendering of the projection image.
We developed the prototype system of Portable lumipen in Fig.1 and Fig.2, and confirmed that image capturing at 1,000fps, rapid processing and a 3ms responsetime for projection were achieved on a mobile device.
We also propose potential applications using this portable dynamic SAR system. For example, in anywhere
surface user interface shown in Fig.3, the system recognizes a gesture and provides a display on an arbitrary
object. In Fig.4, a system for taking a selfy with projector-based makeup is shown. The Portable Lumipen cancompensate for hand shaking, and realizes animatedmakeup. Besides, a searchlight that automatically scans
the surrounding environment and tracks a detected
target while projecting information on it is proposed.
Portable dynamic SAR will enhance a variety of applications including entertainment, interface and combination
with a drone.

In recent years, Spatial Augmented Reality (SAR)
systems for dynamically moving targets have been
proposed, and this field is called "dynamic SAR" or"dynamic projection mapping." In these systems, themoving target is recognized by a high-speed camera
and the projection onto the target is controlled at highspeed, for example, at 1,000fps. By achieving such highresponsiveness in sensing and feedback that spatio-temporal consistency between the target and projected image is ensured at the level of human visual
perception, these dynamic SAR systems have allowed
the development of new application fields in entertainment and user interfaces. However, one problem withmost of these conventional SAR systems is that they
have restricted spatial movement because they are
fixed in a room. Then, we take dynamic SAR a stepfurther. In this research, we use a 3D-stacked visionchip and an optical gaze controller, and realize a portable dynamic SAR system, called "Portable Lumipen." A
vision chip is an intelligent imager that has parallel
processing elements adjacent to photodetectors, whichenables high-speed image capturing and processing ona single chip, and it is a suitable device for a high-speed

図 1 システム外観
Fig.1 Portable Lumipen

図 3 追従投影インターフェイス
Fig.3 Anywhere surface UI

図 2 システム内部
Fig.2 System inside

図 4 光の化粧Fig.4 Selfy with Makeup by light

図 5 トラッキングサーチライト
Fig.5 Tracking search light

4.31 MIDAS projection: マーカーレス・モデルレスの動的プロジェクションマッピングによる質感表現

MIDAS Projection: Markerless and Modelless Dynamic Projection Mappingfor Material Representation

近年、建物やステージ背景といった現実世界の物体にぴったりと合うようにCG映像を プロジェクタ等
で投映し、あたかも対象の質感や形状が変化したかのように見せる プロジェクションマッピング技術が盛んに研究されています。さらに、素早く運動したり変形する物体に対しても、ぴったりと映像を投映する ダ
イナミックプロジェクションマッピングと呼ばれる技術も開発されており、エンターテイメントやイン
ターフェイス等の分野で活用が期待されています。しかし、従来のダイナミックプロジェクションマッピン
グ技術では、投影先の対象にマーカーを貼付する必要や、対象形状にモデルを仮定する必要があり、事前の準備なしに 対象に応じた投映を行うことはできませんでした。そこで、本研究では、目に見えない近赤外域の光を用いて対象の法線を高速に計測する システムと、計測した法線から高速に映像を生成するアルゴリ
ズムを用いて、マーカーや形状モデルなしにダイナ
ミックプロジェクションマッピングを行う手法を提案しました。本手法では、対象に特別な準備を施す必要がないため、マーカーの貼付が難しい動物や食物、形状のモデル化が難しい水や粘土、たくさんの対象を含む魚の群れや木の葉など、これまで対象とすることが難しかった物体にもぴったりと映像を投映し、その質感や形状が変化したかのような表現を実現することができます。

83

2. 法線を利用した高速シェーディングアルゴリズ
ム
法線は対象の見え方に大きく関与しており、法線に応じた投映を行うことで対象の質感や形状を見かけ上、大きく変えることができます。(図2) 本研究では法線を利用した高速シェーディングアルゴリズムを提案し、動く対象の質感を、投影によって別の均一な質感や模様を持った質感に 書き換えることを実現しました。(図3,4)
3. エンターテイメントへの応用
対象の反射率に応じて質感を変化させることで、シャツは銀でネクタイは赤といったように 一度に複数の質感を提示する応用を実現しました。(図5) また、対象に触れた際に徐々に質感を書き換えていくこと
で、触れたものを全て黄金に変えるギリシャ神話のミ
ダス王の逸話を再現する応用も実現しました。(図6)
対象を選ばない柔軟なダイナミックプロジェクショ
ンマッピングが可能なため、パフォーマーの演出や、ファッション、広告といったエンターテイメント分
野、また、試作品のプレビューなどのインターフェイ
ス分野での応用が期待されます。

図 1 システム外観
Fig. 1 System

1. 近赤外域高速法線計測
プロジェクションマッピングに用いる可視光との干渉を避けるため、近赤外域の３つの波長を利用した
高速法線計測システムを構築しました。(図1) 本研究
では法線の計測と映像の投映はともに500fpsの速度で実現されており、下に挙げた高速シェーディングア
ルゴリズムと合わせて、人間の眼では知覚できない程
度の 遅延での計測と投映を実現しています。

ization method to avoid the undesirable distortion of atexture due to the noise of target motion and deformation.
3. Advanced applications
We also demonstrated advanced applications using
the MIDAS-projection system, including albedo-dependent shading and a graphical Midas touch effect. In
albedo-dependent shading, the materials are overwritten according to the albedos (e.g. Silver material onto ashirt, and red material onto a tie as shown in Fig. 5.) In
graphical Midas touch effect, all touched objects gradually turn into gold (or different materials) as the ability ofKing Midas in Greek mythology. (Fig. 6) Such tangible
and programmable shading in real life will provide interactive, flexible, and immersive material representation.

Projection mapping has become a powerful techniquefor entertainment and visual presentation. Projection
light can overwrite the visual appearance of an object tocreate an illusion of changes in the material and shapeof the target. In recent years, a dynamic projection-mapping technique that can target not only static objects but
also dynamically moving or deforming objects has been
proposed, and increasingly flexible and immersive
effects are being achieved. However, conventional
projection-mapping methods depend on markers on atarget or a model of the target shape, which limits thetypes of targets and the visual quality. In order to deal
with various targets, including static, dynamic, rigid, soft,and fluid objects, we developed a high-speed surface
normal measurement system using near infrared (NIR)
wavelengths and a novel high-speed texturing algorithm
in screen space. Our system achieved projector-basedmaterial overwriting with a uniform material and atileable-textured material with millisecond-order latency,
and it realized dynamic and flexible material representation for unknown objects.
1. High-speed surface normal measurement in the
NIR region
For projector-based material overwriting in which thesystem projects artificial shading to change the appearance of the target material, markers or models are notalways necessary, because shading with a virtual material, lighting, and viewpoint can be adequately renderedeven if we can only measure the surface normals of thetarget. Then we developed the high-speed surface
normal measurement system that performs without
visible-light interference with the projection image. (Fig.
1) By using the high-speed shading algorithm using
surface normals below, our system achieved 500fps
high-speed sensing and projection with unnoticeable
latency.
2. High-speed shading algorithm using surface
normals
Appearance heavily depends on surface normals of
the target object, and so projection according to thesurface nomals enables the material to disguise itself.
(Fig. 2) In this research, we presented high-speed shading algorithm using surface normals for representationof a uniform material and a tileable-textured mateiral.
(Fig. 3, 4) Moreover, we propose an area-based regular-

図 2(a) 粘土（投映前）
Fig. 2 (a) Clay（before）

図 2(b) 粘土（投映後）Fig. 2 (b) Clay（after）

84

図 4 液体への投映（モデル不要）
Fig. 4 Projection onto liquid（Modelless）

図 3 素手への投映（マーカー不要）
Fig. 3 Projection onto a hand（Markerless）

図 5 反射率に応じた投映
Fig. 5 Albedo-dependent shading

図 6 娘を黄金に変えるミダス王
Fig. 6 Graphical Midas touch effect4.32 その他の研究成果

Other Research Topics

高速3次元センシングによる適応的撮像を行う高精細書籍電子化システム, 書籍電子化のための単画像からの高精細化手法, 可展面モデルを用いた非剛体変形の推定, 書籍のデジタルアーカイブに向けためくり動作中の高速反射特性計測, ブックフリッピングスキャニングのプロトタイプ, 画像モーメントセンサ, ダイナミック回路を用いた320×240画素試作チップ, 128×128画素試作チップとセンサボード, 高速モバイルセンシングを用いた実空間を仮想入力環境とするインタフェース, 投げ上げカメラを用いた広範囲画像センシング, 携帯機器向け空中タイピングインターフェース, 変形するディスプレイ (Deformable Workspace) : 3次元の仮想物体を扱うための新しい枠組み, 異なる人物間における3次元姿勢の類似性を用いたリアルタイム動作同期, 高速動画像を用いた 日 本 語 子 音 の 機 械 読 唇, 複 数 の 距 離 画 像 を 用 い た 曲 面/運 動 同 時 推 定 に よ る 高 解 像 度 形 状 復 元,
Analysis-by-Synthesis法を用いた三次元物体姿勢推定, VCS-IV: ビジョンチップを用いた実時間視覚処理シス
テム, 64×64画素を搭載したプログラマブルなビジョンチップ, RISC統合型ビジョンチップコントローラ, ビ
ジョンチップ用超並列コンパイラ vcc, 高速対象追跡ビジョンチップ, CPV: 列並列ビジョンシステム, VCS-III:
ビジョンチップを用いた実時間視覚処理システム, ビジョンチップ用プログラミング言語 SPE-C, ビジョンチッ
プコントローラの設計, S3PE アーキテクチャに基づくフルカスタム試作チップ, 1msビジュアルフィードバッ
クシステム, SPE-4kシステム, ピクセル参照のインターリーブ, 高速画像認識のためのメモリ共有型マルチ
SIMDアーキテクチャ , 多数粒子情報の並列抽出アーキテクチャ , 動的再構成可能なSIMD型超並列処理アーキテ
クチャ , ディジタルビジョンチップのためのグレイコードを用いたビットシリアルAD変換, S3PE: 超並列ビ
ジョンチップアーキテクチャ , 事前知識を用いたステレオビジョンの高性能化, 高速ビジョンシステムを用いた
回転体の表面展開図作成, 高フレームレートカメラを用いた動被写体の高画質撮影, 運動物体の三次元計測における高解像度形状の復元, ズーミングタッチパネル, 高フレームレートカメラを用いたビデオモザイキング, 顔追跡による遠隔カメラのPTZ制御, 運動物体の高解像度三次元形状の復元, 特徴点追跡による三次元形状復元, 運動物
体形状の高解像度化のためのマルチフレーム同時位置合わせ, モーメントを用いた三次元物体のトラッキング, 空中タイピング動作の認識, リアルタイム視覚計測: 対象計数／回転計測, 2分探索ラベリング／マルチターゲット
トラッキングアルゴリズム, ビジョンチップを用いたウェアラブルマンマシンインターフェース, ビジョンチップ
のための複雑背景下での二値画像トラッキングアルゴリズム, ビジョンチップ用コンパイラのためのビットレベ
ル最適化, ソフトウェア A-D 変換を用いたセンサ特性制御, Self Windowingを用いた高速対象追跡, ビジョン
チップのためのマッチングアルゴリズム, 超並列コプロセッサ搭載型高速ビジョンシステム, 多点瞬時解析プロ85

セッサ, シンクロナイズドビデオ：身体動作と調和するビデオ操作, ウェアラブルカメラを用いた人間の歩行状態
推定, 運動／変形物体の高速リアルタイム3次元センシング, 高速リアルタイム粒子計測／流体計測, 3次元ジェス
チャ入力に向けた魚眼ステレオの視点統合に基づく手指検出手法, 小型機器操作に向けた多指位置姿勢の高速推
定, ブックフリッピングスキャニング, 空中を自由運動するカメラシステム, 動的撮像制御を行うスタンドアロン
高速ビジョン, ウェアラブル高速ビジョンを用いた実物体接触型アーカイブ, Anywhere Surface Touch: 実環
境のあらゆる面を入力面とするインタフェース, 高速モバイルセンシングを用いた実空間を仮想入力環境とする
インタフェース, 複数枚の距離画像からの適応的階層化に基づく高解像度形状復元等の研究を行っている．
High-speed and High-definition Document Digitalization System based on Adaptive Scanning using Real-time
3D Sensing, Estimation of Non-rigid Surface Deformation using Developable Surface Model, Proof-of-concept
prototype for Book Flipping Scanning, Image-moment Sensor, 320x240 Pixel Chip using Dynamic Logic Circuits,
128x128 Pixel Chip and Small Sensor Board, Wide Range Image Sensing Using a Thrown-up Camera, In-air
Typing Interface for Mobile Devices, The Deformable Workspace: a Membrane between Real and Virtual Space,
Real-time Motion Synchronization between Different Persons using Similarities of 3D Poses, Viseme Classi
cation Using High-Frame-Rate Vision, High-resolution Shape Reconstruction from Multiple Range Images, 3D
Object Pose Estimation using an Analysis-by-Synthesis Method, Multi-frame Simultaneous Alignment for Reconstruction of a High-resolution 3D Shape, VCS-IV: Real-time Visual Processing System using a Vision Chip, A
Programmable Vision Chip with 64x64 pixels, Vision Chip Controller Integrated with RISC Microprocessor, A
Bit-level Compiler for Massively Parallel Vision Chips, High Speed Target Tracking Vision Chip, CPV: Column
Parallel Vision System, Image-moment Sensor, 320x240 Pixel Chip using Dynamic Logic Circuits, 128x128 Pixel
Chip and Small Sensor Board, Interleaved Pixel Lookup, Shared-Memory Multi-SIMD Architecture, Parallel
Extraction Architecture for Numerous Particles, Dynamically Reconfigurable SIMD Architecture, Massively Parallel Vision Chip Architecture, 3D Object Pose Estimation using an Analysis-by-Synthesis Method, Multi-frame
Simultaneous Alignment for Reconstruction of a High-resolution 3D Shape, Surface Image Synthesis of SpinningCans, Stereo Vision using Prior Knowledge for Artificial Objects, High-S/N Imaging of a Moving Object using a
High-frame-rate Camera, Zooming Touch Panel, Video Mosaicing using a High-frame-rate Camera, PTZ Control
of a Remote Camera with Head Tracking, Fast Finger Tracking System for In-air Typing Interface, Real-time
Visual Measurement: Target Counting / Rotation Measurement, Multi-Target Tracking Algorithm, A Software-Controlled Pixel-Level A-D Conversion Method, High Speed Target Tracking using Self Windowing,
High-speed Vision with Massively Parallel Coprocessors, Processor for High-speed Moment-based Analysis of
Numerous Objects, Synchronized Video: An Interface for Harmonizing Video with Body Movements, Human Gait
Estimation Using a Wearable Camera, Real-time Shape Measurement of a Moving/Deforming Object, Real-timeParticle Measurement/Fluid Measurement, Finger Detection based on Data Fusion of Fish-eye Stereo Camera
for 3D-Gesture Input Interface, High-Speed Estimation of Multi-finger Position and Pose for Input Interface of the
Mobile Devices and Book Flipping Scanning, VolVision: High-speed Capture in Unconstrained Camera Motion,
Stand Alone High-speed Vision System with Dynamic Capture Control, Fast Archiving System with Touch Interaction using Wearable High-speed Vision, Anywhere Surface Touch: utilizing any surface as an input area with awearable device, Utilizing Real Space as Virtual Input Environment with High-Speed Sensing for Mobile Interface, High-Resolution Surface Reconstruction based on Multi-level Implicit Surface from Multiple Range Images
are going on.

86

5. アクティブパーセプション

Active Perception

人間の知覚は , 本質的に限界がある . 人間の能力を超えた知覚を適切な形で人間に与えることは , 人間の認識行動能力の向上に寄与するとともに , 新たなマンマシンインターフェイスの開発につながる . このためには , 人間の認識行動様式を把握し , 能動的なインタラクションを誘発し得る
適切なインターフェイスを設計する必要がある .
機械の知覚も同様であり「はかる」技術から「わかる」技術への変革が求められており , 高度な知能システムには , 自己の認識や感情の認識などの新たな知覚が求められている . その際 , 認識と行
動は一体のものとして設計される必要があり , これにより両者の能動性を新たに利用することが可能である .
アクティブ パーセプションは , これらの技術の総称であり , 本研究室では , センサや知能シス
テムの技術ばかりではなく , ヒューマンコン
ピュータインタラクション , メディアアート , 神経生理学 , 倫理学 , 土木工学などの分野からのア
プローチにより , ユーザや機械が扱えないとされてきた情報を取得・操作することと共に , 新たな学際分野の確立を目指している .

Human sensorial modalities are inherently limited,
as is our cognitive capacity to process information
gathered by the senses. Technologically mediatedsensory manipulation, if properly implemented, canalter perception or even generate completely new
forms of perception. At a practical level, it can improvethe efficiency of (low or high level) recognition tasks
such as behaviour recognition, as well as improve
human-to-human interaction. Such enhancements ofperception and increased behavior recognition also
allow for the design of novel interfaces to incude
active interactions. The problems of human perception and machine perception are reciprocally related;machine perception has its own limitations but can betrained to recognize self-perception, social perceptions, and emotional expressions.
Active Perception is an umbrella term for the theory
and research practice concerned with the capture andmanipulation of information that is normally inaccessible to humans and machines. In doing so, we hope tocreate new ways of perceiving the world and interacting with technology, and activeness of both humans
and machines will be enable to be available. Ourgroup is not only concerned with intelligent sensors
and systems technology, but also augmented reality,
human-computer interaction, media art, neurophysiology, perspectives, civil engineering from fields suchas ethics and computer-supported cooperative-work.
Combining techniques we aim to integrate human andmachine perception and as a consequence create a
new interdisciplinary research area.

5.1

変形するディスプレイ (Deformable Workspace):
3 次元の仮想物体を扱うための新しい枠組み

The Deformable Workspace: a Membrane between Real and Virtual Space
3 次元の仮想物体を扱うための新しい枠組み
Deformable Workspace を提案する．提案技術では，現実と仮想の 2 つの空間において，知覚の整合性を保つことで，仮想物体との直感的なインタラク
ションを実現することを目的としている．本システ
ムでは，透明でタンジブルな境界面として働く物理的な膜を介して，両空間が接続していることをメタ
ファとして取り込むことで，本目的の実現を目指した．
システムは，3 つの重要な技術を基盤として開発された．基盤技術となったものは，タンジブルで変形可能な投影スクリーン，リアルタイム 3 次元セン
シング，アナモルフィック投影における適応的映像
補正の 3 技術である．変形するタンジブルスクリーンの導入によって，知覚の問題を解消するとともに，独自に開発した高速センシングによって，適応的な映像補正とシームレスな操作が可能となっている．
また，本システムで有効に作用する新たな応用を提案した．本論文では，マルチタッチによる物体の 3
次元操作，自由曲線や曲面の 3 次元モデリング，物体の内部構造の表示機能を具体的に実証した．

We propose a variant of the multi-touch display technology that introduces an original way of manipulating
three-dimensional data. We will call the implemented
system a deformable workspace.
The left image illustrates the metaphor of our
proposed deformable workspace. The virtual object"exists" and is represented in virtual space, while theuser exists in real space, but is not represented (as awhole or in part) in the virtual space. The idea is to maintain a useful and simple relationship between virtual andreal space by using a unique coordinate system that isshared by both spaces. Between these spaces lies a"transparent" and tangible membrane. Users can manipulate the objects in virtual space by deforming the membrane and observing the effects on the virtual object(much like a surgeon operating on a patient with gloves).
By doing so, the interface can create the illusion ofcontinuity between the user's real space and the virtual
three-dimensional space. The prototype system present-

ed here enables this by employing three key technologies: a tangible and deformable projection screen, areal-time three-dimensional sensing mechanism, and analgorithm for dynamic compensation for anamorphic
projection. We successfully demonstrated several applications including 3D translation, 3D manipulation by two
hands, 3D freehand drawing, 3D sculpture, and arbitrary
volume slicing.

5.2

クロノスプロジェクタ：時空間を操るディスプレイ
The Khronos Projector

クロノスプロジェ
クタはあらかじめ録
画してある映像コン
テンツを探索できる，
新しいインタラク
ティブアートインス
タレーションである．
ユ ー ザ は，映 像 が 投影されたスクリーンを変形させることで，映像の一部分の時間を進ませたり，巻き戻したりできる．柔らかいスクリーンを手で触ることでスクリーンを揺らしたり部分的に歪めたりすると，投影されている映像の時間が空間的に波打
つ「時間の波」や，空間の一部分だけが異なる時間の映像になる「時間の島」をスクリーン内に創り出すことができる．こうしたスクリーン上の映像は，映像の空
間 軸 と 時 間 軸（奥 行 き）か ら 成 る 直 方 体 状 の ３ 次 元
データを「切断する」２次元の時空間断面を，インタラ
クティブに変形することで生成されている．このスクリーンは，伸び縮みする薄い布地を用いることで，触覚フィードバックを通じて繊細かつ自然な反応を実現している．これは人間と機械のインタラクションと88いう観点からすれば，物に触れる際の繊細さを測れる
タンジブルヒューマンマシンインターフェイスに向けての第一歩と言える．
このプロジェクトは多くのメディアアートフェス
ティバルやテレビ番組でこれまでに 取り上げられてきた．
この変形型圧力感知スクリーンは，当初「ビデオ・キューブ」（上述した映像の空間と奥行きを時間軸とした直方体データ）の切断面を表現するために開発されたが，一般的にはどんな種類の立方データであれ（例：人体のスキャナ画像），任意の形の断面をインタ
ラクティブに設定し，視覚化することができる．具体的には，実際に外科医が手術している時のように，人体の断面を複雑な形状の表面に表示することができるので，手術練習用インターフェイスの基礎技術になり 得 る．ま た，こ の コ ン セ プ ト を 拡 張 し た Volume
Slicing Display も我々の研究室で開発している．

The Khronos Projector is an interactive-art installation
allowing people to explore pre-recorded movie content
in an entirely new way. By touching the projection
screen, the user is able to send parts of the image
forward or backwards in time. By actually touching a
deformable projection screen, shaking it or curling it,
separate "islands of time" as well as "temporal waves"are created within the visible frame. This is done byinteractively reshaping a two-dimensional spatio-temporal surface that "cuts" the spatio-temporal volume ofdata generated by a movie. From the human-machineinteraction point of view, the Khronos-Projector
tissue-based deformable screen is a first step towards atangible human-machine interface capable of sensing
the delicacy of a caress - while at the same time able toreact in a subtle and natural way, also through tactile

feedback.
This project has been featured in a number of MediaArt festivals and TV programs (abundant information,
images and video can be found here). Although thepressure-sensitive deformable screen was initiallydeveloped for the slicing the "video-cube", it can in general be used to interactively define and visualize arbitrarily-shaped slices of any sort of volumetric data (e.g.
body scanner images, layered geological data, architectural or mechanical drawings, etc). In particular, it canbe a starting point for developing a pre-operatory interface capable of showing inner body sections mapped
onto complex surfaces, just as they would appear to thesurgeon during an actual operation. The Volume Slicing
Display also being developed in our lab is an extensionof this concept.

5.3

Light Arrays: 光を用いた身体拡張Light Arrays

Light Arrays プロジェクトは，動作や姿勢といったダイナミックな身体表現を環境に投影する可視光
線を通して，身体の拡張を探るものである．興味深いことに, これらの光の手掛かりは，このデバイスを着たユーザだけでなく他者からも見ることが出来る．この特徴は以下に挙げる，研究の2つの興味深い方向を目指してのものである．
・人工的なビジュアルフィードバックシステムにより生成される，受容感覚の拡張．これは，複雑な身体的技術を学習することや，リハビリテーションのス
ピードを上げることや，身体の表現能力を探ることにも役に立つ．
・身体イメージのインタラクティブな拡張や，個人間のパーソナルスペースをビジュアルで明快に表すことによって促される，強化身体インタラクション.
このシステムは，Haptic Radarを補完する (とともに，い く ら か の 正 反 対 の 機 能 を も つ) も の で あ る．
Haptic Radarが着用者周囲の物体や触覚を変換した情報を集めるのに対して Light Arrays システムは，着用者の姿勢についての情報をまとめ，周囲の観測者
全員に投影するものである．
我々は，レーザモジュール，サーボモータ，センサを用いて，Light Arrays の具現化を図っている．レーザ
光の方向と強度は，着用者の動作や2人目の動作に応じて，制御される．これによって，同システムを利用する2人のユーザの間で，拡張された身体が共有されるというインタラクションを創出できる可能性がある．
図に示す in-visible skirt プロトタイプでは，4つのサーボモータによりフレキシブルな変形や回転が可能な円状の支持体に，12 個のレーザモジュール(635nm, 3mW) がついている．身体の動作を捉える
ウェアラブルセンサのデータに応じて，コントローラ
は様々なサーボ指令を送り出し，モータを制御する．
こ の ビ デ オ で は，前 後 左 右 の 曲 げ 姿 勢 に よ っ て，
in-visible skirt が 動 作 す る 様 子 を デ モ ン ス ト レ ーションしている．3つの別々の電源がサーボ，レーザ，
マイクロコントローラの駆動に用いられている．
データは，XBee Znet 2.5 ネットワークを通じて89

ワイヤレスで送られ，生データの 30Hz での転送とコードされたコマンドの低速での実行が可能である．
それと同時に，センサデータが外部のデスクトップコ

ンピュータに送られ，新しいシステムの挙動の設計やデータの解析に役立てられる．

The Light Arrays project explores the extension of the
body through an array of visible light beams projecting
on the environment a dynamic representation of thebody, its movement and posture. Interestingly, theselight cues are visible both for the user wearing thedevice as well as for others. This feature points to twointeresting lines of research:
・Augmented Proprioception
generated with an artificial visual feedback system.
This can be useful for learning complex somatic techniques, speeding-up rehabilitation, as well as exploring
the body's expressive capabilities.
・Enhanced body interaction
prompted by an interactively augmented body image(in time and space), as well as a clear visual representation of interpersonal space.
This system complements - and to a certain extent
functions as the exact reverse - of the Haptic Radarsystem, in which rangefinders were used to extend spatial awareness through vibrotactile feedback. Indeed,rather than gathering information on the objects
surrounded the wearer and transducing it into tactile
cues, the Light Arrays system gathers information about
the wearer's posture, and projects this information onto
the surrounding for everybody to observe.
Prototypes and technology
We are exploring several embodiments of the Light
Arrays using laser modules, servo motors, and sensors(either worn or external). Both direction and intensity of
the laser beams are modified according to the motion of
the wearer, or in response to the motion of a second
person. This creates an interesting interaction scenario

in which the extended body may be shared between
two persons. In the in-visible skirt prototype shown in
the figures, each of the 12 laser modules (635nm,
3mW) attach to a flexible circular support that can be
deformed and rotated thanks to a set of four servo
motors. A microcontroller (ATmega168) maps sensor
data comming from a second wearable "controller" into
different meaninful servo positions. An elementary mapping demonstrated in this video shows forward/backward or left/right bending postures mapped as similar
motions of a light-based skirt. A set of three separated
battery sources is used to drive the servos, the lasers
and the micrcontroller. Data is sent wirelessly throughan XBee 2.5 Znet network capable of transmitting raw
data at a rate of 30Hz, or coded commands at a lower
speed. At the same time, sensor data is sent to an
external desktop computer that will be helpful in designing interesting new mappings and analysing the data.

5.4

スコアライト：レーザーを用いた人工的共感覚生成楽器
scoreLight: laser-based artificial synesthesia instrument

スコアライトは，手描きの線に沿ってリアルタイムに音を生成する楽器のプロトタイプである．同様に，（手，ダンサーのシルエット，建築物などの）３次元の物体の輪郭に沿って音を出すことも可能である．また，このシステムは，カメラとプロジェクタを使用しておらず，レコードプレイヤーにて針がレコードの表
面の溝を探索しながら音を出すように，レーザーが絵の輪郭による溝を探索しながら音を出す．音は，描かれた線の垂直方向からの角度，色，コントラストなどの曲がり具合によって生成され，変化する．また，空間性をもっており（下図：4 つのデバイスを用いたシステム），デバイスの探索位置，スピード，加速度などによってパンニング（音の定位の設定）ができる．スコア
ライトはジェスチャーや形，色などの見えるものを音に変えるといった，人工的な共感覚を実現している．
例えば，線の方向が急に変わると，（パーカッションや90

グリッチのような）離散的な音が起因され，それによってベースとなる
リ ズ ム が 生 ま れ る（一 辺 の 長 さ によってテンポが定まる）．
こ の ハ ー ド ウ ェ ア は，と て も ユ
ニークである．なぜなら，カメラとプロジェクターなしで（一点のセン
サーと光源により）非常になめらかで速い動きのトラッキングが可能だからである．この光線は，盲目の人が杖を使って道の様子を探るのと全く同じ方法で，照射された物体の輪郭に沿って探索を行う．トラッキング技術の詳細はここに記す．このシステムを（右図のように）テーブルの上で使用するとき，レーザーの電力は0.5ミリワットとなり，弱いレーザーポインタの半分程度の電力となる．そのため，このシステムによる事故は起きにくいだろう．より電力の強い，多くの色を備えたシステム
は，10メートル離れた建物の表面を（音と共に，目に見える形で）"augment"（強調）するなど，街の外観を"朗読する" ときなどに用いられる．
このシステムが楽器として価値があるかを評価す
るにはまだ早い．
（幅広い表現が可能か? 操作できることとランダムに生まれるところのバランスをどうするべきか?）しかし，興味深いことに，今のスコアラ
イトは既に（芸術的な?）研究において予想だにしな
かった方向を暴きだした．ユーザーは，自分が絵を描いたり作曲をしていたとしても，そのことを本当に知らないということである．実際，聞こえるものと見える も の の 相 互 の 関 係 や（リ ア ル タ イ ム の）フ ィ ー ド
バックがとても強力なため，ユーザーは，行動と音の新しい関係を作ろうとする欲求に駆られるだろう．絵を描いたり（drawing），演奏したり（playing）してい
る わ け で は な い が，同 時 に し て い る の で あ る．
drawplaying?

"scoreLight" is a prototype musical instrument capable of generating sound in real time from the lines of
doodles as well as from the contours of three-dimensional objects nearby (hands, dancer's silhouette, architectural details, etc). There is no camera nor projector: alaser spot explores the shape as a pick-up head would
search for sound over the surface of a vinyl record - withthe significant difference that the groove is generated by
the contours of the drawing itself. Sound is produced
and modulated according to the curvature of the lines
being followed, their angle with respect to the vertical aswell as their color and contrast. Sound is also spatialized (see quadrophonic setup below); panning is controlled by the relative position of the tracking spots, their
speed and acceleration. "scoreLight" implements gesture, shape and color-to-sound artificial synesthesia;
abrupt changes in the direction of the lines produce
trigger discrete sounds (percussion, glitches), thus
creating a rhythmic base (the length of a closed pathdetermines the overall tempo).
The hardware is very unique: since there is nocamera nor projector (with pixellated sensors or lightsources), tracking as well as motion can be extremelysmooth and fluid. The light beam follows contours in thevery same way a blind person uses a white cane to stick
to a guidance route on the street. Details of this tracking
technique can be found here. When using the systemon a table (as in the image on the right), the laser power

is less than half a milliwatt - half the power of a not very
powerful laser pointer - and does not supposes any
hazard. More powerful, multicolored laser sources canbe used in order to "augment" (visually and with sound)facades of buildings tens of meters away - and then"read aloud" the city landcape.
It is still too early to decide if this system can be effectively used as a musical instrument (has it enoughexpressivity? can we find a right balance between control and randomness?). However, it is interesting to notethat "scoreLight", in its present form, already unveils an
unexpected direction of (artistic?) research: the user
does not really knows if he/she is painting or composing
music. Indeed, the interrelation and (real-time) feedback
between sound and visuals is so strong that one is
tempted to coin a new term for the performance since it
is not drawing nor is it playing (music), but both things at
the same time... drawplaying?

91

5.5

スマートレーザスキャナ：カメラレス 3 次元インターフェイス
Gesture tracking with the Smart Laser Scanner

今日，自然環境中で手や指をいかにしてトラッキン
グするかという問題が注目を集めており，ビジョンシ
ステムと高速な計算機によるイメージプロセッシン
グとによる受動的な計測方法が研究されている．それに対し我々は，レーザダイオード（可視または不可視光），ステアリングミラー，単一のフォトディテクタを用いたシンプルな動的トラッキングシステムを開発している．
このシステムは，イメージプロセッシングを全く必要とせず，リアルタイムに手や指の３次元座標を取得することができる．本質的にはこのシステムは，視野全体を継続的にスキャンすることなく，対象と同じ大きさの非常に狭い領域にスキャニングを限定したス
マートレンジファインダスキャナである．
また，一つのシステムで，複数対象をトラッキングすることも可能である（対象を逐次的に処理する）．複数対象のトラッキングアプリケーションは数え切れないくらいあるだろう．例えば，複数のユーザが同時に同じヴァーチャル空間で対話したり，一人のユーザが同時にいくつかのヴァーチャルツールを操作したりすることができる．例えるなら，スピルバーグの映画「マイノリティリポート」を想起させるような，ウィ
ンドウのサイズを変えたり，情報画面を操作したりといったことである．しかも，今回のシステムでは特殊な手袋やマーカーは全く必要ない．
また，提案している３次元レーザベースの位置測定装置の注目すべき特徴に，出力デバイスとして使えることが挙げられる．実際に利用できる表面であれば，手のひらであっても，そこに英数字データを投影する
形でユーザに情報を返すことができる．このデモは，
すでにトラッキングと同時並行に行い，成功している．最後にハードウェアは，芸術の域に達していると
言 え るMicro-Opto-Electro-Mechanical-System(MOEMS)技術のおかげで，全てのシステムが１つのチップ上に載った簡易なものとなっている．このチップのおかげで，携帯型コンピュータデバイスとして使用できる多用途なヒューマンマシーン入出力イン
ターフェイスとなっている．

The problem of tracking hands and fingers on naturalscenes has received much attention using passive
acquisition vision systems and computationally intense
image processing. We are currently studying a simple
active tracking system using a laser diode (visible orinvisible light), steering mirrors, and a single non-imaging photodetector. The system is capable of acquiring
three dimensional coordinates in real time without theneed of any image processing at all. Essentially, it is asmart rangefinder scanner that instead of continuously
scanning over the full field of view, restricts its scanning
are to a very narrow window precisely the size of thetarget.
Tracking of multiple targets is also possible without
replicating any part of the system (targets are considered sequentially). Applications of a multiple target
tracking system are countless. Such a configuration
allows, for instance, multiple users to interact on thesame virtual space; or a single user to control several
virtual tools at the same time, resize windows and control information screens, as imagined in Spielberg's film``Minority Report'' - but without the need to wear special
gloves nor markers. A very interesting characteristic of
the proposed 3D laser-based locator, is that it also canbe used as an output device: indeed, the laser scanner
can be used to write information back to the user, byprojecting alphanumeric data onto any available
surface, like the palm of the hand. This has beensuccessfully demonstrated, without having to stop the
tracking. Finally, hardware simplicity is such that usingstate-of-the-art Micro-Opto-Electro-Mechanical-System(MOEMS) technology, it should be possible to integrate
the whole system on a single chip, making a versatile
human-machine input/output interface for use in mobile
computing devices.

5.6

The Laser Aura: 感情表現を人工補完するシステム

The Laser Aura: a prosthesis for emotional expression

我々は感情表現の高まりを人工補完する(着用可能な)システムとしての「レーザーオーラ」の利用について研究を行っている。そのような着用可能なディスプ
レイの目的は、ユーザーのすぐ近くに単純なイメージを投影することによって、ユーザーの微細な精神心理学的状態を他者に見えるよう外在化することである。
現 時 点 で の 設 定 で は、
「レ ー ザ ー オ ー ラ」あ る い は「レーザーヘイロー」はその形状を変化させ、ユーザーのストレスの作用として動的に振舞う。そのような(漫画におけるグラフィカルな表現から想起された)イ
メージアイコンは、その人の心理状態に関しての素早い手がかりを他者に与えるであろう(そしてゆえに、実世界ではオンラインでの予約状況管理と同等のものとして作用する)。また、バイオフィードバックデバイ
スとしても機能し、ストレスフルな状況の中でその人の身体のコントロールを取り戻す助けにもなり得る。

92

dynamic behavior as a function of the user stress. Suchiconic imagery (inspired by manga graphical representations) may give others an instant cue about the person
psychological state (and thus function as the equivalentof online availability status in the real world). It may as
well function as a biofeedback device, and help regain
control of one's own body in stressful situations.

We are studying the use of a 'laser aura' as a (wearable) prosthesis for enhanced emotional expression.
The goal of such wearable display is to externalize
subtle psycho-physiological states of the user by
projecting minimalistic imagery in the immediatesurrounding for others to see. In the present configuration, a 'laser aura' or 'laser halo' change its shape and5.7

記憶の箱／知識の立体素

Memory Blocks & Knowledge Voxels
宮殿」と呼ばれる空想上の空間と結びつけることで効率的に記憶する手法であり、この研究は「記憶の宮殿」
を個々の心の中ではなく、相互に利用可能な３次元空間に落とし込むことで、この記憶術を次の段階に進めることを見据えている。これらのコンセプトは本研究室で開発された空間的なARやMRの技術とタンジブ
ルインターフェイスを融合させることで実現可能とな る。我 々 は ま ず、会 議 室 や 公 共 ス ペ ー ス に お い て"Memory Blocks"を 複 数 人 で 同 時 に 扱 え る よ う にし、Web 2.0の技術を用いてオンラインの情報共有やブックマークを可能にすることを進めている。
体 積 を 持 っ た 仮 想 的 な 物 体 で あ る"Memory
Blocks"を実空間に重畳することでこのシステムは機能し、マルチメディアを空間的に構築する土台として活用することができる。また、"Memory Blocks"は、目次の代わりに検索機能を持った仮想的な図書館、または本棚として捉えたり、音楽や文献、連絡先などといった情報を保存できる任意形状のコンテナとして捉えることもできる。"Volume Slicing Display"で既に示したように、ユーザーは重畳により結び付けられたスペースを利用して注釈をつけるなど、インタラク
ティブに対象を扱うことも可能である。

このプロジェクトは、慣れ親しんだ通勤途中のビルや曲がり角、並木や花々など、身の回りのあらゆるものを用いた、保存や検索などのデータ管理の枠組みの構築に向け、３次元の仮想的なデータコンテナを実空
間 に 重 畳 す る こ と で、触 れ ら れ な い ク ラ ウ ド コ ン
ピューティングに取って代わるシステムの実現を目
指 し て い る。こ の"Memory Blocks/Knowledge
Voxels"プロジェクトでは、仮想的なデータコンテナ
を実空間へ重畳するというアイディアのもと、具体的なデータの提示手法やデータを閲覧するインターフェイスの開発を進めている。さらに、「場所法」は基礎結合法と呼ばれる記憶術の一つで、情報を「記憶のImagine being capable of storing/retrieving multi-media data from familiar things in the path to work: buildings, corners, trees or flowers... anything around you
can be a "scaffold" to organize your personal data. This
project is an alternative to the intangible "cloud", basedon the idea of superimposing virtual 3d "data containers" onto real space.
More concretely, the "Memory Blocks/Knowledge
Voxels" project aims at creating a format to represent,
and an interface to browse dense databases based on
the idea of superimposing volumetric virtual objects onto
real space. The “method of loci” is a mnemonic technique that relies on human capacity to quickly andefficiently store new information on an imaginary 3dspace (or “memory palace”): the goal of this research is
to take this technique to the next level by making this“memory palace” an interpersonal 3d space to store andretrieve information instead of an individual, mental
map. This will be done by merging spatial augmented
reality, mixed reality and tangible interfaces developedin our lab. We first plan to make these volumetric
Memory Blocks (MB) accessible simultaneously toseveral people in a large room (or even in public
spaces); then, by using Web 2.0 technologies, we plan
to make these MB the support of online collaborative
bookmarking and information sharing.

The interface will work by superimposing Memory
Blocks (that is, volumetric virtual objects) into a region ofreal physical space. These objects will be the receptacle, or scaffold,onto which multimedia information canbe spatially organized. One can think of a “Memory
Block” (MB) as a virtual library or bookshelf whose architecture or shape suffices to guide the search - instead ofusing a catalog or an alphabetic index. MBs may be
used to store any kind of information (music album,
literary references, contacts, etc) in an arbitrarily shaped
3d container - including public spaces. Users will beable to annotate, interact and navigate these objects byrelying on their own physical frame of reference, as
already demonstrated in our Volume Slicing Display
system. They will be able to add notes and hyperlinks(manually or semi-automatically) onto 3d representations of the subject of study.

93

5.8 身体表面の入力・出力デバイス化の提案
Skin Games

商業的なゲームの展 開 に お い て、近 年のコンピュータビ
ジョン関連の機器の発 展 に よ り、人 間 の
全身姿勢をゲームコ
ントローラーの入力に利用することが可能となってきており、ま た 普 及 し つ つ
あ る。し か し、同 時 に 出 力 側 の コ ン ピ ュ ー タ ー ス ク
リーンは、今でも眼で見る場所であり続けている。この「四角形の画面への拘束」からの解放は、空間的な拡張現実（SAR）において注目の話題であり、静的・動的なプロジェクションマッピングや一部のプロジェク
ターでは、ゲームグラフィクスをあらゆる表面に表示することが可能となってきた。この研究では、運動イ
ンタフェースやSARにおける新たなパラダイムの構築を紹介する。具体的に、「Skin Games」では、身体は入力コントローラーとして機能するだけでなく、同時にゲームのアウトプットが身体の表面に変形可能な
ディスプレイとして表示される。
「Skin Games」は、全身の物理的なレベルでの没入をコンセプトに掲げる。あなたの身体はゲーム画面によって覆われる。これは、ユーザーが自分自身の身体上でグラフィックスを見る必要があるということであり、Skin Gamesの潜在的な興味を惹く特徴として挙げられる。技術的な観点からいうと、本コンセプトを実現するにはいくつか異なる方法がある。一つ目の方法は、スクリーンを実際に着てしまうことである。
これは技術的に実現性の高い方法であり、既に様々な
アート・エンターテイメントのプロジェクトで実現されてきた。加速度センサやジャイロといったような運動センサ、バイオセンサ、シンプルなスイッチを入力コントローラーとして、比較的簡易に開発可能である。
（過去に我々の研究室でもライトアレイプロジェ
ク ト に て デ モ を 行 っ た） 異 な る 方 法 は、外 部 の ト
ラッキング・プロジェクション用ハードウェアを利用することである。従来のプロジェクター・カメラのセットアップでは、比較的上位機種のハードウェアと膨大なコンピュータの計算量が必要であった。なぜなら、システムが最小の遅延と空間的な位置合わせの正確さを維持することが、動的な投影に求められたからである。我々はこの問題に対して取り組む一方、本研究のプロトタイプを、我々の研究室内で開発された
レーザーセンシングディスプレイの技術を利用して、開発した。

Recent developments in computer vision hardware
have enabled (and popularized) the use of gestures aswell as full body posture as a form of input control incommercial gaming applications. However, the computer screen remains the place where the eyes must beplaced at all times. Freeing graphics from that rectangular cage is a hot topic in Spatial Augmented Reality(SAR): using static or dynamic projection mapping and'smart projectors', it is possible to recruit any surface inthe surrounding for displaying the game's graphics. The
present work introduces an original interaction paradigm
building on kinetic interfaces and SAR: in 'Skin Games'
the body acts simultaneously as the controller and as
the (wildly deformable) projection surface on which todisplay the game's output.
Skin Games takes the concept of 'immersion' to awhole new physical level: you are litterally covered by
the game. The fact that the user needs to contort to see
the graphics on her own body is perceived here as aninteresting inherent feature of the Skin Games paradigm. Technologically speaking, there are different possible ways to materialize the concept. One approach isto actually wear the screen; this is technically feasible asdemonstrated in numerous art/entertainment projects. A
wearable, full body display can easily integrate kinetic

sensors (accelerometers, gyros), biosensors or simple
switches thus providing appropriate input, as demonstrated in our Light Arrays project. A different approachconsist on using external tracking and projection hardware. In the case of a traditional projector/camera setup,
this requires relatively sophisticated hardware andsignifcant computer power, because the system must
realize real-time dynamic projection mapping while
maintaining minimum delay and spatial mismatch. While
we are working on this technology and setup (see for
instance "Real-time Shape Measurement of a Moving/Deforming Object"), the prototype demonstrated
here uses the Laser Sensing Display technology developped in our lab.

5.9 AIRR Tablet: 空中映像を手で操作できるシステム～ 自由空間をインタラクティブなディスプレイに ～AIRR Tablet: Floating Display with High-Speed Gesture UI- Interactive Display in 3D Free Space -このシステムは､ 高速高輝度空中ディスプレイと高速3Dジェスチャー認識とで構成されている. 宇都宮大学山本准教授（平成26年4月1日に徳島大学から異動）らが開発したAIRRと呼ばれる表示技術を用いた空中映像に対して､ 本研究室で開発した３次元空間内の対象を瞬時かつ低遅延で検出する高速ジェス
チャー認識技術を用いて､ 空中映像を高速に操作することを可能にしている. AIRR技術（注１）は､ 光を入射方向に反射させる光学素子である､ 再帰反射シートを用いて空中映像を形成する技術であり、ここで作られる空中映像は､ ３次元空間内に実際の像となることから､ 運動視差や眼の焦点調節も可能になり､ 人に優しい次世代の3Dディスプレイとなるものと考えている.
従来は､ レンズやミラーアレイを用いる方法が提案されていたが､ AIRR技術を用いることで､ 広い範囲から観察できる空中映像を実現でき､ 加えて､ 光源には94

新たに開発した高速LEDディスプレイを用いること
で､ 照明のある室内でも明るく見やすい空中映像を表示することが可能となった. また､ この空中映像は複数人で見ることができる.
高速３Dジェスチャー認識技術は､ 超高速のステレ
オカメラで構成され､ ユーザーの手の3次元位置とジェスチャーを高速(500fps)で認識し､ 遅れのない
ジェスチャー操作が可能となる. たとえば､ 両手で空中スクリーンの拡大と回転が行えるだけでなく､ 空中映像に対してパンチを繰り出すような速い動きにおいても検出・操作が可能となり､ 空中映像をジェス
チャーで高速に操作できる未来型情報環境といえる.
これらを統合したシステムを AIRR Tablet と呼び､ 人間の認識能力をはるかに超えるスピードで環境に存在する手や対象物を認識し､ 遅延等の違和感のない情報の表示と入力を実現しているもので､ 何もない空
間を大画面タブレットに変えることができることを示したものである. 従来のコンピュータやスマートホ
ンとは違い､ 情報表示として、空間そのものを､ 視覚的に実感可能なタッチスクリーンにするものであり､物理的衝突による制約を受けること無く､ 自由で高速な3次元入出力が可能になる.
注 １：AIRR表 示 技 術（Aerial Imaging by
Retro-Reflection）

再帰反射を用いた空中映像の形成技術です. 入射した方向に光を反射する性質をもつ再帰反射シートを用いて､ レンズが像を結ぶような機能を実現しています. AIRRは､ 再帰反射シート､ 半透過鏡､ 光源の3要
素によるシンプルな構成で､ 光学素子の精密な位置合わせを必要とすること無く､ 大画面の空中映像を広い視野に対して呈示します. このデモシステムでは､ 超小型のビーズを用いた再帰反射シートにより､ 左右
90度以上の広い範囲から見える空中映像を形成します.

This system integrates high speed high brightness
floating display and high-speed 3D gesture recognition.
For the aerial image, we use a display technology called
AIRR developed by Prof. Yamamoto from Utsunomiya
University (moved from Tokushima University) and the3D High Speed Hand Tracking and Gesture Recognition made it possible to manipulate the aerial image inhigh speed. The AIRR technology (*Note 1) is an aerial
technique which uses retro-reflections sheet whichreflects light ray reversely towards the incident direction.
Since the image formed by AIRR is a real image in 3D
space, it is easier to focus our eyes on the image andmotion parallax can also be perceived.
We believe that this will be the next generation ofuser-friendly 3D display technology. Previous methods
to generate aerial image are based on lenses and mirror
arrays. By using AIRR, much wider viewing angle isachieved. Furthermore, by using our newly developed
high speed LED display, bright image can be formed
even under strong room lighting. In addition, the image
can be viewed by multiple persons simultaneously.
The high-speed 3D gesture recognition utilize superhigh-speed stereo cameras, which makes it possible torecognize gesture and track 3D position (500 fps) withextremely small latency. Not only the user can expand
and rotate the floating screen, even if we perform
extremely fast action such as punching it can still be
detected. It can be said that high speed operation on
floating image will become the next generation of information environment.
The system we integrated is called "AIRR Tablet"which recognizes hands or any other objects inhigh-speed beyond human perception. We achieve

input and output without any delay, and we show that
we can turn the empty space into a large tablet. Unlike
conventional computers and smartphones, we canperform operations without any physical collision. It
enables high-speed 3D input and output.
* Note 1: AIRR (Aerial Imaging by Retro-Reflection)
It is technology to form a floating image using retro-reflection. Light is reflected reversely towards the incident
direction by the retro-reflective sheet. By using retro-reflection sheet, the image formed is similar to that generated by lenses. The system consists of retro-reflection.sheet and half-mirror. No sophisticated calibration of
the optical devices is required. It provides large aerial
image with wide range of viewpoints. In this demo
system, retro-reflective sheet with extremely smallbeads, allows the generation of floating image which
can be seen from a range of 90 degrees.

図１

AIRR Tablet の構造

Fig.1 Structure of AIRR Tablet

図２

システムの全体像

Fig.2 The whole system

図３

三方向から見た空中映像

図４ 空中映像に対して、線画の入力を行っているところ

Fig.3 Floating images from different viewing angles

Fig.4 Drawing application95

5.10 SENSECASE: スマートフォンを拡張する
デフォーマブルユーザインタフェース
SENSECASE: Crafting Deformable Interfaces toPhysically Augment Smartphones

PC，タブレット端末，スマートフォンなど様々な情報端末において，そのフラットな表面にタッチスク
リーンを組み込むことが主流となってきた．一方，この流れとともに，そのフラットな2次元サーフェスから 脱 却 す る た め の タ ン ジ ブ ル な3Dユ ー ザ イ ン タ
フェース(UI)のニーズも，コンシューマとエンタープ
ライズの両分野において高まってきている．このような背景には2つの理由があると考えられる．まず，ビジョンベースのジェスチャインタフェースのコストが下がりつつあり，スクリーンから離れた空間がUIの新たな展開領域として注目されていることが挙げられる．ただし，このアプローチでは，空中操作が基本となるため，触覚フィードバッグを一般には組込むことが困難である．次に，3次元プリントの爆発的な進化と普及，それに伴ってエンドユーザがスクラッチからUIをハード・ソフトの両面からデザインするトレンドが生み出されていることが挙げられる．このような流れの下で，大量生産されるスマートフォンはもはやDIYのためのパーツの一つであり，その形や操作はユーザによって，フィジカルに拡張され，パーソナラ
イズされる可能性を本研究では注目する．
このようにパーソナライズされたUIを製作することには，愛着心と直感的なインタラクションの2つを生みだせるポテンシャルがある．特に，感性が絡む複雑なインタラクションの形態は，ユーザごとに独特である可能性があり，であるからこそパーソナライズされることが良い操作の候補を生み出す余地になると考えられる．また，愛着心は無機的なデバイスとユーザの間に新たな関係を築かせる鍵である．例えばテディベアなどで見られるように，媒体の形とユーザ固有のインタラクションは密接に絡んでおり，その愛着心を生み出す重要な側面である．
このような背景の下，任意の形でデザインされる変形可能な入出力UIの製作及びセンシング方法を提案する．特に，既存の情報端末に対して，非侵襲かつミニ
マルなスタイルでその形と機能を拡張することを主眼とする．我々が提案するUIシステムでは，変形可能な物体を情報端末のフロントもしくは背面カメラの上に設置する．このとき，この物体はフィジカルな入力コントローラとしてだけでなく，スマートフォンのカバーとしても機能する．このように，センシングするケースとして捉えられることから，我々は提案する
UIシステムをSENSECASE(センスケース)と呼ぶ．
SENSECASEで使われる変形物体の内部は，透明なゲルと黒いゲルで満たされている．この2つのゲルがもたらす複雑な3次元パターンを用いて，ユーザがどのように物体を変形させているのかを認識する．認識では機械学習が用いられており，ユーザ固有のパーソ
ナルな操作と外観を，無電源のミニマルなハードウェ
アを付属するだけで提供することが可能となっている．

Though we live in the era of the touchscreen (tablet
PCs and smart phones providing a rigid and flat interface) people and the industry are getting excited about
the world of tangible 3D interfaces. This may be
explained for two reasons: first, the emergence of cheap
vision-based gestural interfaces conquering the space
above and below the screen (but without haptic feedback), and second - and perhaps more important for thepresent discussion - the explosion of the 3D printing
industry and the possibility for the end user to not only
customize the layout of icons on a screen, but also of
designing their own physical interface from scratch.
Mass-produced smartphones could then be seen as
bare-bone electronics devices whose shape can bephysically augmented, personalized and crafted.
Two interesting issues to consider when crafting theinterface are potential for emotional attachment andintuitive interaction. We consider both are complementary: complex interactions involving emotions are highly
idiosyncratic, and are therefore a good candidate for
personalization. Attachment reinforces the connection

between the device and its user - attachment may comefrom the shape of the interface (e.g. a teddy bear) as
well as the highly personal way of interacting with it.
In order to introduce DIY techniques in the world of
deformable input-output interfaces, it is necessary toprovide a generic manufacturing/sensing method forsuch arbitrarily designed shapes. The goal of this projectis to investigate minimally invasive methods (no wirings)
to physically augment tablet PCs or smartphones. Our
proposed UI is called as SENSECASE. In SENSECASE, a deformable object is put over the front or rearcamera - this 'object' can be part of the smartphonecase itself. The object is filled with transparent and blackgels. The complex light reflections inside the object canbe used to recognize patterns of deformation or grasping and map them to different UI actions. A machinelearning algorithm allows object shape and deformation
to be designed arbitrarily, bringing the device physicalpersonalization at a level never reached before, withminimal interference with its original hardware.

96

5.11 鮮明な３次元立体映像を素手で高速に操作できるシステム
High Speed Gesture UI for Three Dimensional Display zSpace

本システムは、
当研究室で開発された高速３次
元ジェスチャー
認識技術によって、ユーザーの手の形と3次元位置
を高速で認識し、そ の 情 報 を
zSpace社（注1）によって開発
図１ システムの概要（イメージ図）
された立体映像
Fig.1 System
ディスプレイ「zSpace®」（注2）に反映させることで、専用のスタ
イラスなどを使用することなく、素手で空中立体映像
を遅延なく操作することを実現した、未来型情報環境といえるものである。ここで用いられている高速３次
元ジェスチャー認識技術は､ 2台の高速カメラの情報
か ら､ ユ ー ザ ー の 手 の 形 と3次 元 位 置 を 高 速(500fps)で認識し､ 遅れのないジェスチャー操作を可能とするものである。たとえば､ 両手で立体映像に対して並進と回転が行えるだけでなく､ 立体映像を小刻みに振るような速い動きにおいても検出・操作が可能となっている。
スマートフォン、タブレット端末、コンピュータな
どのユーザーインターフェース（UI）において、その応答性能は機器の操作性に大きく影響する。遅れの無い
操作応答は、ユーザーに違和感を与えないばかりか、表現されたデバイス上の操作と自らのジェスチャー

とが一体のものであるように感じられ、機器の作り出す空間の中にユーザー自らが没入する感覚をもたらす。
素手でも操作可能である低拘束性と低遅延での高速応答性によって、様々な応用展開が考えられる。3次
元情報の操作性の向上という点では、多くの3次元
データに対して直感的な操作が可能となり、快適性や作業効率の向上が期待できる。加えて、スタイラスな
どの専用機器を使わず、何も持たずに操作可能であるという点では、手が汚れている、あるいは手を清潔に保つため危機に直接触れて操作することができなかった現場、例えば手術室で外科医が患者の3次元的な臓器データを確認するシーンなどでの応用が期待できる。さらには、操作が容易であるという点では、装置が操作者の創造性を妨げることなく最大限引き出すことが期待できる。
注１：zSpace社
米国カリフォルニア州サニーベールに本社を置く
zSpace社(http://zspace.com/)は、最 先 端 技 術 を用いて開発したフラッグシップ製品zSpace®によって、医療と教育の現場における全く新しい学習体験方法を提供しています。
注２：zSpace®
zSpace社によって開発された立体映像ディスプレイ。
（http://zspace.com/the-zspace-system/）専用のメガネを装着した操作者に対して、メガネ位置のトラッキングによって得られた視線位置情報から左右の目に異なった映像を呈示し、立体映像をもたらします。

This system integrates high speed 3D hand gestureinterface and 3D virtual holographic display system.
Ishikawa-Watanabe Laboratory developed the highspeed 3D hand gesture interface which detects the 3d
position of user's hand and recognizes gestures.
zSpace® developed the zSpace 3D display system.
Integrating the two systems, an immersive virtual environment can be realized. The high speed 3D hand gesture interface utilizes super high speed stereo cameras,
which makes it possible to recognize gesture and track
3D position (500 fps) with extremely small latency. With
such small latency, very fast and tiny movements, suchas shaking, can be detected easily. Not only fast, thesystem is also correctly aligned with the real world,
making the interaction very intuitive.
In other systems, such as smart phones, tablets,
computers, etc., the response time have significant influence on user satisfaction. Devices with high latency
create some sense of incongruity, which makes theexperience unenjoyable. Low latency response not only
removes that sense of incongruity, but also gives a feeling of being immersed in the virtual environment.

Low restriction and low latency brings various application. Progress in 3D image operativity brings intuitive
interaction and high efficiency. This system is expected
to be applied in situations like surgical operation,
because user can operate 3D image without touching
anything. Creativity is pulled out to the utmost, because
any devices don't interfere operator's creativity.
* Note 1: zSpacezSpace is a leading-edge technology provider thatdelivers a new way of learning with its flagship product,zSpace. Focused on the learning market, specificallyscience, technology, engineering and math (STEM)
education, medical instruction, corporate training andresearch, zSpace inspires and accelerates understanding through immersive exploration. zSpace is a privately
held, venture backed company located in Sunnyvale,CA, and has filed more than 30 patents for its innovativetechnologies. (http://zspace.com/)* Note 2: zSpace®
zSpace® provide 3D image to a operator wearing
trackable glasses showing deferent images to both
eyes. A virtual reality environment for immersive explo-

97

ration, visualization, and learning.
Unleash the full potential of human understanding. zSpace is an immersive, interactive hardware and software platform forstudents, educators, researchers, and

図２

システムの全体像

Fig.2 The whole system

図３

高速３D ジェスチャー認識システム

Fig.3 High speed 3D gesture recognition system

corporate trainers. zSpace gives depth tothe digital learning experience by improving the way things are studied, explored,
designed and visualized.
(http://zspace.com/the-zspace-system/)

図４

操作の様子

Fig.4 Manipulation with hands

5.12 高速ジェスチャー UI: 低レイテンシーと自己受容性High Speed Gesture UI: Ultra Low latency with Proprioception

本 研 究 で は,ユーザーインタフェースにおける操作性の向上を目的として, 人間のジェスチャーによる操作を例に, 入力に対して高速に応答するユーザーインタフェースを提案する.
スマートTV, コンピュータ, ゲーム機器, PDA等のユーザーインタフェース(UI)において, その応答性は,機器の操作性に大きく影響する. 応答の速いUIはユー
ザーの操作感を高めるが, これはユーザーのジェス
チャー動作から, ディスプレイ上の操作表現までのデータパスのレイテンシーが小さくなることで, 表現されたディスプレイ上の操作と自らのジェスチャー
とが一体のものであること, すなわちユーザーの自己受容性が向上するからである.

図に概略を示す. ジェスチャー UIのレイテンシーには, A) カメラの入力遅延（走査遅延＝フレームレートの逆数）, B) コンピュータや画像処理回路への入力
バッファ遅延（通常はフレームレートに対応）, C)画像処理（処理時間はジェスチャー抽出の処理内容に依存.
通 常 は、フ レ ー ム レ ー ト の 逆 数 の 整 数 倍）, D)コ ン
ピュータや画像処理回路の出力遅延, E)ディスプレイ
遅延（通常はフレームレートに対応）等が関与する．また, 各装置の間で同期が取られていない場合には, フ
レーム落ちと言われる同期ずれを避けるためのバッ
ファリングの時間も必要となり, 通常のビデオレート
をベースとしたシステムでは, ジェスチャー認識の画像処理を1フレームで実行したとしても, 約150 ～200 msものレイテンシーが発生していた. 本システ
ムでは, 上記 A) ～ D)まで1,000 fpsをベースとしたシステムを開発し, ディスプレイに8 msの遅延で表示できる装置を用いることにより, システム全体のレ
イテンシーの合計を約32 ms（LEDの発光をカメラ入力し, その画面表示をフォトディテクタで計測した値）に抑え, 高速なジェスチャー UIを実現した.

In this research, we propose a high speed gestureuser interface as an example of ultra low latency interface enhancing the usability.
In user interface of smart TV, computer, video game,etc., the high speed property of a response has a significant influence on the operation feeling, because proprioception which is the sense of linking one's own gesture
to the operation on the display, improves by low latencyof the datapath from user input to output to the user.
The figure below shows the outline of our system. In
gesture interface, a delay occurred due to A) Capture
delay (caused by scanning imager array = the reciprocalof frame rate), B) Input delay (caused by data transfer toan input buffer of a computer or an image processingunit), C) Processing delay (caused by image processing

including gesture recognition), D) Output delay (causedby data transfer to an output buffer), E) Display delay (=the reciprocal of frame rate). In the case that eachdevice does not achive synchronization, buffering time
which prevents synchronization deviation called frame
dropping is needed. In the system based on ordinary
video rate, total latency takes about 150 - 200 ms even
if gesture recognition is finished within 1 frame. We
implemented each step A) - D) based on 1,000 fps, andused a display with 8 ms delay. As a result, this system
realized high speed gesture interface which has only
about 32 ms total latency (the time from the camera
observing LED light to a photodetector observing thechange of the display).

98身体感覚と視覚情報にずれが生じる没入環境における低遅延な映像のユーザーへの影響に関する研究
近年，ユーザーの身体運動をバーチャルリアリティ
空間に投影し，直感的なインタラクションを可能にする没入型デバイスが数多く登場している．しかし，それらのデバイスには入力と出力の間に内在的な遅延が存在し，ユーザーの視覚情報と身体感覚に時間的不整合を生じさせる．既存研究において，自己が投射された，没入感の高い没入環境における遅延の影響は十分に調査されておらず，具体的な指標も存在しない．
そこで本研究では，高速カメラ及び高速プロジェク
ターを用いて，撮像から投影までの遅延時間が最小で4.3msであり，1msの分解能で遅延時間を制御可能なシステムを開発し，鏡を用いることで身体感覚と視覚情報に遅延が生じる没入環境を構築し，心理物理学実験を行った．その結果，本システムによって，既存では未調査の100ms以下の遅延の影響の探索を可能とした．また，提案システムを用いて，フィッツの法則に基づくポインティングタスクを行い，ユーザーのパ
フォーマンスに与える遅延の影響を調査した．実験結果より，遅延時間が24msを超えるとパフォーマンス
が下がり始めることが明らかになった．本成果が，今後のインタラクティブな没入型デバイスにおける設計や，バーチャルリアリティを対象とした研究開発における，遅延許容限界値の指標として適用されることを期待する．

Effects of Low Video Latency between Visual Information
and Physical Sensation in Immersive Environments

performed a pointing task based on Fitts' law to measure the user performance. The experimental results
showed that the performance begins to decrease when
the latency is over 24ms. This result will be applied todetermine a standard limit for video latency in self-projected VR devices.

Recently many VR devices using body movement as
input have been developed and enable us to intuitively
interact with VR space. However, their intrinsic latency
before the resulting images are displayed creates a
discrepancy between the user's visual information andthe physical sensation. In previous study, there are few
study about low latency effects in self-projected immersive environment. Based on a high-speed projector andhigh-speed camera,we developed a video latency control system to film the user's hand movements and control the latency by 1ms when displaying the video withthe minimum system latency 4.3ms. Using this system
and mirrors, the immersive environment with latencyfrom user's physical input to the visual feedback was
established and enables us to investigate the latency
effects in unknown low range (less than 100ms). We
conducted an experiment wherein the subjects

5.13 画素単位ブラー除去イメージング
Pixel-wise Deblurring Imaging(PDI)

高速移動体からの撮像ではモーションブラーが生
じ る こ と か ら，鮮 明 な 画 像 を 得 る た め に は，シ ャ ッタースピードを高速にする必要があり，同じ感度条件の下では強力な照明が必要となる．そのため，例えば，高速道路のトンネル壁面の検査用の撮像は，トンネルの交通を規制する必要が生じ，頻度の高い検査の障害となっている．このモーションブラーを取り除くため，像面情報のみから対象との相対速度と同じ速度で，撮像系の光軸を高速に追従制御する「画素毎動き
補償イメージング」を本研究室では提案しており，撮像画像の画質改善を確認している．
光軸の角度制御には１軸ガルバノミラーを用い，新たにトラッキングアルゴリズムを開発することにより，対象画像の高速トラッキングを実現している．この結果，従来の方法に比べて，特に高周波数帯域においてモーションブラーが改善されることを実証した．
また，従来の方法では，ガルバノミラーの応答性の不足により，システム全体の速度に限界があり，本研究で利用するガルバノミラーでも，当初は，100Hzでの実行が限界であったが，プリエンファシス技術を利用することにより，高精度に追従できる周波数領域を拡張する方法を提案し，実験により，500Hzまで十分な精度を保って実行可能であることを示している．この方法をモーションブラー補償装置に適用した結果，
高周波でのガルバノミラー駆動でモーションブラー
の除去性能が改善されることが分かった．

Motion blurring occurs in imaging from a high-speed
moving object. Therefore, in order to obtain a clear
image, it is necessary to increase the shutter speed,
and strong lighting is required under the same sensitivity
condition. Therefore, for example, imaging for inspectionof a tunnel wall surface of a highway necessitates regulation of tunnel traffic, which is an obstacle to frequent
inspection. In order to eliminate this motion blur, wehave proposed "Pixel-wise Deblurring Imaging(PDI)"
which controls the optical axis of the imaging system athigh speed with the same speed as the relative speedwith the object from the image plane information alone.
Improvement of the image quality of the captured image
is confirmed.
High-speed tracking of the target image is realized byusing a uniaxial galvanometer mirror for angle control of
the optical axis and developing a new tracking algo-rithm. As a result, we demonstrated that motion blur isimproved especially in the high frequency band compared with the conventional method.
In the conventional method, the speed of the entire
system is limited due to insufficient responsiveness ofthe galvanometer mirror, and even with the galvanometer mirror used in this research, initially, execution at 100
Hz was the limit, however, we propose a method to
expand the frequency range that can follow highly
precisely by using pre-emphasis technology and showthat it can be executed with sufficient accuracy up to
500 Hz by experiment. As a result of applying thismethod to the motion blur compensation device, it was
found that the removal performance of motion blur isimproved by driving the galvano mirror at high frequencies.

995.14 高速道路における点検の高度化に関する研究
Research on advanced inspection of highways

当研究室で開発している「画素毎動き補償イメージ
ング」の応用例として，インフラ維持・管理における点検技術の高度化に向けた提案を行っている．カメラ
撮影において，モーションブラーは画像の画質劣化を招く主たる要因の一つである．このモーションブラー
を 改 善 す る 取 り 組 み は，手 ぶ れ 補 正 機 能 や フ ラ ッシュ，露光時間の制限といった様々な手法で取り組まれてきており，画質改善に対する寄与が図られている．しかしながら，特にインフラ維持・管理目的の点検では，インフラ機能自体を停止することが難しい状況もあるため，インフラ上を車両で高速に移動しながら構造物等を撮影するといったことが求められる．さらに，点検目的では高い精度の画像判定が要求されるため，高分解能の画像をモーションブラー無しで撮影することは極めて困難な課題であった．そこで，本研
究ではモーションブラー補償装置を利用し，上記の問題を改善する手法を提案している．
上記の研究成果は，東京大学石川渡辺研究室と中日本高速道路株式会社との共同研究である．

As an application example of "Pixel-wise Deblurring
Imaging" which we are developing in this laboratory, we
propose alternative method of advanced inspection inmaintenance and management of infrastructure. In
camera shooting, motion blur is one of the main factors
leading to image quality degradation. Efforts to improve
this motion blur have been tackled by various methods
such as shake correction function, flash, exposure time
limiting, and contribution to image quality improvement.
However, there are situations in which it is difficult tostop the infrastructure function itself, especially wheninspecting the infrastructure for maintenance purposes,

so it is required to photograph structures etc. whilemoving on the infrastructure at high speed. Furthermore, because high precision image determination isrequired for inspection purposes, it is extremely difficult
to photograph a high resolution image without motion
blur. Therefore, in this research, we propose a method
to improve the above problem by using motion-blurcompensation system.
This work was conducted by a joint research project
between Ishikawa Watanabe Laboratory and Central
Nippon co., ltd.

※本実験は通行規制区間内で実施しています[note] This experiment was implemented in the traffic regulation

モーションブラー補償装置をインフラ維持・管理に応用するため，要求仕様を検討した上で，複数回の現地実験を経てモーションブラー補償技術の実用化に向けた検証を行っている．その結果，実際のトンネ

ルで地面から高さ7mの天井に対して時速100kmの移動体からの撮像で，設定した要求仕様を満たすモーションブラーの除去を実現した．

In order to apply the motion-blur compensation
system to infrastructure maintenance and management,
after reviewing the required specifications, we are conducting verification for practical application of
motion-blur compensation technology through field

experiments several times. As a result, we realized
removal of motion blur that meets the required specifications under conditions to imaging from a moving object
with a speed of 100 km/h to the ceiling height of 7 m
from the ground in actual tunnel.

1005.15 電気刺激を用いた運動スキル習得支援システム
Learning Supportive System to Electrical Stimulation

ヒトへの電気刺激は従来，低周波治療器や半身不随患者の歩行支援といった医療用途での活用が主だった．しかし，他の物理的な刺激と異なり電気刺激は与えた筋肉を本人の意思とは無関係な収縮の誘発を行うことが可能である．
本研究ではそうした電気刺激の特性を健常なヒトの学習支援に応用した，スキル習得支援システムの開発を行った．本システムはカメラを用いてヒトの運動を計測し，その運動を画像処理により認識し，動作に応じて修正する方向に電気刺激を与えることにより，体感的なスキルの習得を目指した．本システムは映像によるフィードバックなどの視覚的な学習支援装置と比べより体感的であり，モータなどを用いた物理触
覚的な学習支援システムと比較してより非拘束的・
スケーラブル・省電力であり自由度の高いシステム
であり，運動学習支援において他のシステムよりも有用なシステムだと考えられる．

Electrical stimulation to humans has been mainly
used for medical applications such as low-frequency
therapy equipment and walking support for patients withunilateral paralysis. However, unlike other physical stimuli, electrical stimulation can induce contraction irrespective of the intention of the muscles given.
In this research, we measures human characteristics
to electrical stimulation and developed a skill learning
support system that applies the properties of such electrical stimulation to healthy human learning support.
Human motion is measured using a camera, and the

movement is recognized by image processing, andelectrical stimulation is given in a direction to modify
according to the motion, aiming at acquisition of a sensible skill. This system is more intuitive than a visual
learning support device such as visual feedback, and ismore unconstrained, scalable, power saving and more
flexible than other physical tactile learning support
system using a motor or the like. It is a high degreesystem and it is considered to be a more useful systemthan the other systems in the motor learning support.

各論 / Projects
電気刺激という刺激そのものがヒトの学習にどの程度貢献するのかは明らかになっていない．そこで，動きが誤った場合に電気による刺激を与えた場合と振動刺激を与えた場合でどのようにヒトが動きを学習する効果に差が出るかをカメラフィードバックを用いて比較検証を行う．
3.電気刺激を用いたボウリング投球スキル習得支援システム
ボウリングのスイングを題材にして，ボールを傾かないようにまっすぐ投げるタスクの学習を本システ
ムを用いて支援した．結果としてスイング時の傾きが当初と比較して32%の改善が観測され，本システムの有効性を確認した．また，本プロジェクトでは高速カメラを用いて電気刺激に対するヒトの反応速度の調査や刺激そのものの学習効果への検証を行った．今回の手法は動作ごとに装置を作り変える必要がない
ため、同一装置でより広い様々なスポーツ動作においても本学習支援システムが適用できる可能性がある．

電気刺激装置Electrical stimulation device

１.電気刺激と他刺激との反応速度の比較
電気刺激に対するヒト反応時間測定とその比較．ヒトが電気刺激に対してどれくらい早く反応できるかを計測することで，動作中の電気刺激の応用可能性についての知見を取得する．
2.電気刺激そのものの学習効果への検証

to electrical stimulation and examined the learning effectof stimulus itself using high speed camera. Since thedevice of this time does not need to rebuild the devicefor other motion learning tasks, there is a possibility that
this learning support system can be applied to a wide
variety of sports motions in the same device.

1.Comparison of reaction speeds between electricalstimulation and other stimuli
In this experiment, by measuring how quickly ahuman can respond to electrical stimulation comparedwith other stimuli such as visual or auditory stimulation,
we acquire knowledge about the applicability of electrical stimulation during operation.
2.Investigation of the effect for learning to use electrical stimulation in trajectory task
It is not clear how much stimulation of electric stimulation itself contributes to human learning. Therefore, we
compare and verify how the difference in the effect ofhuman being learning the motion between electricalstimulation and vibration in case of erroneous movement is checked by camera feedback.
3.Learning supportive training system
In the experiment, we learned the task of throwing theball straight to modify the inclination of the ball with thesubject of swing of bowling using this system. As aresult, an improvement of 32% in inclination at the timeof swing was observed compared with the initial, andthe effectiveness of this system was confirmed. In thisproject, we investigated the response speed of human

反応速度検証実験の様子
Experiment to measure human response to external stimuli

101学習実験の様子
Skill learning experiment

電極をつけた様子
Arm setup in bowling task

電気刺激装置を取り付けスイングする様子
Swing motion during bowling experiment5.16 モノクロの高速投影映像をカラーに知覚させるシステム

Coloring Method of Black-and-White High-Speed Projection Images

毎秒1000枚の高フレームレートで投影が可能な製品版のプロジェクタDynaFlashは，カラー映像の投影には対応していない。そこで本研究では，モノクロの投影光を用いてカラー映像を表現するために，一般にはRGBの3成分が必要とされるカラーの知覚を，2枚の画像からでも擬似的に再現可能であるとしたLandの 二 色 法 に 着 目 す る。投 影 レ ン ズ の 前 方 に ミ
ラー及びカラーフィルタを配置することで，1台のプロジェクタから同時に投影した2枚の映像をスクリーン上で合成し，高速性を失うことなく，カラーと知覚可能な投影を実現した。
本システムは，ミラーおよびカラーフィルタというシンプルな外付け装置のみで構築可能であるため，モノクロ映像をカラー化するというニーズに対して低コストに導入できることが特徴であり，認知科学の知
見を工学システムに融合させた新たな提案である。

These days, a projector DynaFlash which can project
8-bit gray images at 1,000 frames per second wasdeveloped and came to be available for consumers.
However, it cannot project full-color images. Therefore,
in this research, we propose a system which enables us
to perceive colored images using a black-and-white
projector without losing its speed of projection by applying Land’ s two-color method, which claims that images
made from only two light sources (white and red) can beseen colorfully. We integrated this method with our optical system in which two images superimposed at thesame time from a projector combine on the screen after
being reflected by mirrors.

システムのモデル
Models of the system102

システムの全体像
The whole system

投影結果
A result of projection

画像処理の概要
Projected images

5.17 その他の研究成果

Other research topics

Invoked Computing: ま わ り に あ る も の を 視 覚・聴 覚 イ ン タ ー フ ェ イ ス に 変 え る 拡 張 現 実 感, Virtual
Haptic Radar: 存在しないものを感じるシステム, 箱の中の自己 (boxedEgo): 自分をのぞき見るメディアアー
ト, パララックス・オーギュメンティッド・ディスプレー , テレピンポン：ITを用いたワームホールの検証実験,
Laserinne: 雪上へのレーザー描画を通じた大規模インタラクション, スティッキーライト：レーザーを用いた局所特徴の抽出と制御, 努力してしまうインターフェイス：マウスチェア, 触覚フィードバックを用いた引き込み式3次元マウス, Earlids: 筋電センシングによる聴覚情報制御, ハプティカー：ハプティックレーダーの自動車
へ の 応 用, ChAff: 韻 律 的 な 情 報 に よ る リ ア ル タ イ ム 会 話 分 析, Roboethics: ロ ボ ッ ト 倫 理 学, メ タ 倫 理 学,
Boo-Hooray: 倫理に関する記述の識別，分析手法, 3次元データの能動的表示 (Volume Slicing Display), ハプ
ティックレーダー：近接覚と振動刺激による皮膚感覚の拡張, スマートレーザープロジェクター：カメラレス
センシングディスプレイシステム等の研究を行っている．
Invoked Computing: spatial audio and video AR invoked through miming, Virtual Haptic Radar: touching
ghosts, boxedEgo: an experimental stereoscopic & autoscopic display, Parallax Augmented Desktop (PAD),
Tele-ping pong: proof-of-principle of an IT-engineered wormhole, Laserinne, Sticky Light: interacting with a beamof pure light, The Mouse Chair: example of a "resless interface", 3D Retractable Mouse with Haptic Feedback,
Earlids: voluntary control of auditory gain by contraction of mastication muscles, HaptiKar, ChAff, Roboethics,
Boo-Hooray, Dimensional Metaethics, The Volume Slicing Display (VSD), The Haptic Radar / Extended Skin
Project, A "sensing display" based on a cameraless Smart Laser Projector are going on.

103

104

6. 基本概念・用語

Basic Concept and Technical Terms

基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
基本概念・用語／Basic Concept and Technical Terms
このページは, 本研究室の関連ページを理解するために参考となる事項をまとめたものですが、一般的な用語解説ではなく, 研究の背景にある新しい視点, 設計思想, 理論, アーキテクチャ等, 本研究室独自の考え方や独自の視点からの解説をまとめたものです. 従って, 本研究室が提唱している新しい概念や新しい技術が含まれ, また, 従来の用語に対しても新しい考え方や方向性を述べております. 本研究室の研究を理解するための一助となればと思います.
On this page, we provide some reference material from our laboratory's unique viewpoint to help you
better understand the relevant pages on our website. Here we summarize the unique perspectives behind
our research, such as new viewpoints, design concepts, theories, and architectures. These include newconcepts and technologies that we have proposed, and in particular, we describe newer perspectives anddirections and contrast them with traditional approaches and terminology.

センサフュージョン／Sensor Fusion
センサ フュージョン／ Sensor Fusion
複数のセンサ情報 (同種または他種) から, 単一のセンサでは得られない有用な情報を抽出する技術の総称. センサ融合あるいはセンサ統合とも呼ばれる. 正確にはセンサデータフュージョン (Sensor Data
Fusion) と呼ぶが, 省略形であるセンサフュージョンが定着している. 類似用語として, マルチセンサ (複合センサ), インテグレーション (統合) があり, 心理学分野では, バインディング (結合) も見られる. また,発展系として, 情報統合 (Information Fusion) やセンサネットワーク (Sensor Network) の分野があり, これらの分野の処理構造の基盤となっている. センサ自体の複合化, センサの知能化に対するセンサ情報処理の構造論, ネットワーク構築や処理ハードウェアのアーキテクチャ論, 処理の計算構造に対する信号処理・統計処理や信号処理, 論理構造に対する人工知能や知識処理, 処理構造が未知の場合の適応･学習理論, 全体システムの設計論等が議論されている.
"Sensor Fusion" is an inclusive term for technologies that use multiple sensors of the same or different
types to extract useful information that cannot be obtained from a single sensor. Strictly speaking, it should
be called "Sensor Data Fusion"; however, the shorter "Sensor Fusion" has now become entrenched. The
similar terms "Multi-sensors" and "Integration" are also used to describe the concept, and "Binding" in psychology has a similar meaning. Sensor fusion forms the basis for processing structures in "Information
Fusion" and "Sensor Networks". Many associated themes have been discussed, such as conjoined sensors, structural theory of sensory information processing using intelligent sensors, architectural theory of
network construction and processing hardware, signal and statistical processing related to the computational structure of processing, knowledge processing and artificial intelligence related to logical structure,accommodation theory of learning in the case where the processing structure is unknown, and overallsystem design.

感覚運動統合／ Sensory Motor Integration
従来は, 感覚系で外界の認識をした後, 運動系にフィードバックされ行動が発現されるという直列モデルが主流であったが, 感覚系と運動系の関係は, これだけではなく, 認識のための運動の発現や下位のセンサ
フィードバック系の上位モニタとしての処理系等, 様々な形で統合的な処理モデルが考えられるようになった. このような処理構造を感覚運動統合と呼ぶ. 実際には, 脳のように超並列的な情報処理機構も必須の構成要素となる. 工学的に感覚運動統合システムを実現するには, アクチュエータやセンサ, コンピュータやアルゴリズム等, 感覚系・処理系・運動系を矛盾なく統合し, タスクや外界を含めて系全体を統一的に扱うことが必要となる. 本研究室では, 機能面と時間特性の両観点から感覚運動統合を行った高速ロボットを開発している.
Conventionally, there was only the serial model, which operates after recognizing the outside world.
Recently, however, various types of integrated processing models have been proposed, such as those inwhich motion is performed in order to realize sensing and those in which processing systems function as
upper-level monitors of lower-level sensor feedback systems. These processing architectures are called"Sensory Motor Integration". A massively parallel information processor like the brain is essential for implementing this kind of architecture. In order to construct a sensory motor integration system, we must integrate a sensory system (sensors), a processing system (computers and algorithms), and a kinetic system(actuators) with tight compatibility , and also deal with the entire system comprehensively, involving theoutside world and the tasks to be performed. In our laboratory, we develop high-speed robots based on"Sensory Motor Integration" from the standpoint of functional aspects and time characteristics.

106基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
高速ロボット／ High Speed Robot
産業用ロボットは, プレイバック動作に対しては高速の動作が実現されているが, センサフィードバッ
ク, 特に視覚フィードバックを導入すると認識系の処理に起因して動作が遅くなる. また, 人間の動作を目標とするヒューマノイドロボットをはじめとする知能ロボットでも, 感覚系・認識系の遅さに起因して, 全
体の動作は遅い. 機械システムとしてのロボットの高速動作の動作限界は, 人間の動作に比べて速いので,
本研究室では, 感覚系・認識系を高速化することにより, ロボットの高速化を目指している. 本研究室が考えるロボット研究の目標は, 感覚系・認識系も含めて人間をはるかに超える速度で動作する知能ロボットであり, 人間の目には見えない速度で動作する知能ロボットである.
Industrial robots are capable of high-speed motion when it comes to "playback motion", i.e., reproducing
a prescribed motion , but when sensor feedback, especially visual feedback, is introduced, their motion
can be delayed due to the processing required in the visual system. Even in the case of intelligent robots
such as humanoids designed to operate like the human body, their whole body movements are also slow
due to the slowness of the sensory and recognition systems. Based on the fact that robots, in mechanicalterms, are capable of performing motions much faster than the human body, in our laboratory, we areattempting to speed-up robot tasks by making the sensory and recognition systems faster. Our goal inrobot research is to build intelligent robots that include sensory and recognition systems and that are able
to move so fast that we cannot even see their motion, surpassing the motion speed of the human body.

知能システム／ Intelligent System「知能」をどのように考えるかは, 従来からチューリングテストをはじめとして様々な考え方が存在するが, ここでは, 計算機の中＝情報の世界の中だけの知能ではなく, 実世界 (real world) の中で, 感覚系・認
識系 (センサ技術), 処理系 (コンピュータ技術), 運動系・行動系 (アクチュエータ技術) が, 様々に変化する
実世界と適応的にインタラクションするシステムと考える. この定義は, 従来の考え方を包含し, 実世界を対象とするため, より困難な問題設定となっている. この知能システムの実現には,「知能」の計算理論(computational theory) の構築, 特に階層的並列処理構造の構築, その理論を実現するための情報表現とアルゴリズムの構築, 特に内部モデル (internal moddel) と情報表現 (representation) 並びにフュー
ジョンアルゴリズムの設計, さらには実際に実現するスマートセンサやスマートアクチュエータを含めたハードウェアの三つの要素が重要となる.
Beginning with the Turing test, there have been many conventional ways of thinking about how wedefine "Intelligence". This question arises not only in computers (that is to say, in the information world) but
also in the real world. Therefore, here we consider an intelligent system as a system that interacts adaptively with the real world, where a variety of changes in sensory/recognition systems (sensor technology),
processing systems (computer technology), and motor/behavior systems (actuator technology) coexist.
Since the definition of intelligence mentioned above includes the conventional one and is aimed at the realworld, the problem setting is more difficult. There are three key parts to realize an intelligent system: The
first is to establish computational theories, especially for building hierarchical parallel distributed architectures. The second is the configuration of the algorithms and information expression rules by which thetheories are applied to the real world, particularly including their internal models and information representation, as well as the design of fusion algorithms. The third is to construct hardware that interacts with thereal world, such as smart sensors and smart actuators.

階層的並列分散構造／ Hierarchical Parallel Distributed Architecture
知能システムの分野では, 脳の情報処理構造にヒントを得て, 脳に限らず広く一般的な知能システムの処
理構造のモデルとして, 感覚系, 処理系, 運動系を統合し, 機能ごとの処理モジュールが階層的かつ並列に接続された分散処理構造を基本とするモデルがAlbusによって提案されている. このモデルにおいて, 感覚系・認識系に入力されたセンサ情報は, 求心性情報 (afferent information) として, 上位の階層に向けて階層ごとに処理されるとともに, 情報の抽象度を上げていき, 処理後の情報は, 運動系・行動系を遠心性の情報 (efferent information) として, 下位の階層に向けて, 具体的な信号に変換されて, アクチュエータに伝えられる. 各階層では, それぞれの情報表現 (representation) と時定数 (time constant) により処理が行われるとともに, 多層・多重にフィードバックループが形成されている. 上位の層では, 判断や計画という論理構造を実現する知識処理が行われ, 下位の層では, 高いリアルタイム性の制約の中で並列性の高い信号処理が行われる. この構造の効果的な活用のためには, 目的に対するタスク分解が鍵となる (タスク分解の項を参照).
In the domain of intelligent systems, Albus suggested a model serving as a structure model of a general
intellectual processing system that is inspired by the human brain but surpasses its limitations. The modelis based on a parallel distributed architecture in which processing modules for each function are connectedwith each other in a parallel and hierarchical way and are integrated with sensory, processing, and motor
systems. In the model, sensor data input to the sensory and recognition systems is processed in progressively higher hierarchical levels and is passed to the next level as afferent information, gradually increasing107基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
the level of abstraction of the information. The processed information, which is regarded as efferent information for the lower-level motor and behavior system, is converted to concrete signals that are passed on
to the actuators. In each hierarchical level, information is processed using the corresponding representation and time constant, and feedback loops spanning the multiple levels and having a multiplexed structure
are formed. In higher levels, knowledge processing is performed to realize logical structures such as decision and planning. In lower levels, highly parallelized signal processing is performed under constraint conditions that require highly real-time properties. To make effective use of the structure, decomposition of thetask in question will be key. (Refer to Task Decomposition below.)

タスク分解／ Task Decomposition
階層的並列分散構造を有する知能システムの構築において, 目的の機能を分散化された処理モジュールに実装する際に, 全体のタスクを処理モジュールごとに分解した上で実装する必要がある. これをタスク分
解 (task decomposition) と呼ぶ. タスク分解の方法の違いにより, 知能システムの動作が大きく変わるので重要な課題であるが, 一般的な解はなく, いくつかの設計思想が提起されている. 基本構造としては, 感
覚系→処理系→運動系という分解の直列分解 (sequential decomposition) と, 並列のフィードバック
ループを仮想に配置した並列分解 (parallel decomposition) に分けられるが, 実際のシステムでは, この両者の複合構造となる場合が多い. 直列分解は, 各モジュールの設計が容易であるという利点があるが, 高度な処理が間に挟まると全体が遅くなるという欠点がある. 一方, 並列分解は処理速度の面では優位となるが, ヒューリスティックにしか分解が見つからないという欠点がある. 本研究室では, 少ない次元のアクチュエータに対して, 並列モジュールからの出力の単純加算で出力するため, 処理モジュールの出力が時間
的又は空間的に独立となるように設計する直交分解 (orthogonal decomposition) を提案している.
In the construction of intelligent systems having a hierarchical parallel distributed architecture, the wholetask needs to be decomposed into modular processes in order to functionally implement these subtasks
on the distributed processing modules. This is called task decomposition. Task decomposition is an
important subject because the behavior of the intelligent system is affected by the task decomposition
method used. However, there is no general solution for task decomposition, and several design concepts
have been proposed. As a basic structure, task decomposition is separated into sequential decomposition,
which decomposes the task into the sensory system, the processing system, and the motor system, andparallel decomposition, which makes virtual parallel feedback loops. In practice, sequential decompositionand parallel decomposition are often used together. With sequential decomposition, the design of each
module is easy, but the whole system becomes slow if there is a heavy processing load. On the other
hand, parallel decomposition has the advantage of higher processing speed, but it can be realized only byheuristics. Our laboratory has proposed orthogonal decomposition, which makes the outputs of processing
modules independent of time and space by simply summing the outputs of parallel modules and using thesum as the input for a limited number of actuators.

ダイナミクス整合／ Dynamics Matching
本研究室が提唱する高速のセンサフィードバックを行う知能システムに対する設計思想. 実世界で扱おうとする対象 (ロボット本体の物理系も含む) には固有のダイナミクスがあり, サンプリング定理により,対象の完全な把握・制御にはシステムのすべての要素が対象のダイナミクスに対して十分な帯域を確保することが必要である. そこで, ダイナミクス整合は, 対象のダイナミクスをカバーするように, 感覚系 (センサ), 処理系 (コンピュータ), 運動系 (アクチュエータ) を設計することにより, 全体として整合性の取れた知能システムを実現することを意味している. もし, 一部に遅いモジュールがあると, 対象のダイナミクス
に対して不完全な情報での制御となり, 全体システムはそのモジュールのダイナミクスに制約されることになる. 現在市販されているサーボコントローラのサンプリングレートは1kHz程度なので, 機械システムを想定した現実的な知能システムでは1kHzが上限の目安となる.
The design concepts for intelligent systems using the high-speed sensor feedback proposed by ourlaboratory when interacting with real objects (including the physical systems of robots) involve specificdynamics. Therefore, due to the sampling theorem, all of the components of the system need to have sufficiently wide bandwidth relative to the objects' dynamics in order to measure and control the objects
perfectly. Dynamics matching means realizing an intelligent system that matches the properties as awhole, by designing the sensory system (sensors), processing system (computers), and motor system(actuators) so that they have sufficiently wide bandwidth to cope with the object's dynamics. If there is aslow module in the system, the whole system is constrained by the dynamics of that module because thesystem controls the object's dynamics based on imperfect information. Sampling rates of currently available servo controllers are about 1 kHz; therefore, 1 kHz is the rough upper target to be realized in realmechanical intelligent systems.

108基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
リアルタイム パラレル プロセッシング／ Real Time Parallel Processing
リアルタイムプロセッシングとは, 何らかの意味で定義された時間内に処理を実現することを補償した処理系を意味し, ロボットのような実世界で高速に動くシステムでは必須の技術である. 並列処理は, 演算処理の高速化に有効であるが, 処理モジュール間のデータ転送や演算の実行時間の変動などにより, 例えば
プライオリティインバージョン (priority inversion) 等の問題が起こり, 全体として処理時間の制御が難しくなるため, ロボットに求められるリアルタイム性と両立させることは極めて困難になる. 従って, 多くの場合, 目的の機能に対してアドホックに処理を設計しているのが現状である.
Real-time processing is to realize processing in a defined time, and it is an essential technology infast-moving systems in the real world, such as robots. Although parallel processing is effective forhigh-speed arithmetic processing, some problems such as priority inversion occur due to changes in theexecution time of operations and data transfer between processing modules. As a result, the overall
processing time is difficult to control, so that it is extremely difficult to make parallel processing compatible
with the real-time nature required for a robot. Therefore, at present, in many cases, the process isdesigned in an ad hoc manner for the target function.

センサ フィードバック／ Sensor Feedback
環境やロボットの状況をとらえたセンサ情報をロボットの動作にフィードバックすること. 通常は, 視覚
センサや触覚センサといった, 外界の変化や外界とロボットとの相互作用等を捉えるセンサからの情報に対するフィードバックのことをさし, 環境や対象の変化, ロボットとの相互作用等を認識・理解し, ロボッ
トの行動にリアルタイムに反映させる制御のことをさす. 従来の産業用ロボットは, プレイバックと呼ばれる同じ動作を繰り返すことを目標に作られており, 繰り返し動作として精度や速度の仕様が設定され, 評価されていたが, センサフィードバックモードの場合は, 繰り返し動作とはならないため, 精度も絶対精度あるいは対象との相対精度で評価すべきで有り, 動作速度もセンサ情報処理系の認識・理解の処理時間も含
めて, 設計する必要がある. 知能システムとして, 高速ロボットを実現するためには, 本研究室が提唱するダイナミクス整合のような設計思想が必要であり, なおかつ非繰り返し制御に対応するバックラッシュレスの機構の導入が必須である.
Sensor feedback involves feeding back sensor information, about the environment as well as the robot,
to the robot operation. Usually, sensor feedback denotes feedback of information from sensors that capture changes of the outside world and the interaction between the robot and the outside world, or control toreflect such changes of the environment and the object in the robot's action in real time. Conventional
industrial robots are designed to repeat the same operation over and over, that is to say, "playback", withcertain levels of accuracy and speed, and are evaluated based on their ability to achieve these levels. On
the other hand, in sensor feedback mode, robots are not forced to repeat the same movement, so that theaccuracy should be evaluated in terms of an absolute accuracy or a relative accuracy, and the robots must
be designed by taking into account also the operating speed and the processing time for recognition andunderstanding in the sensor information processing system. In order to realize a high-speed robot as anintelligent system, a design concept like dynamics matching proposed by this laboratory is necessary, andthe introduction of backlash-free mechanisms suitable for the non-repetitive control is essential.

動的補償／ Dynamic Compensation
ロボットによる高速かつ高精度な位置決めを実現するのに, 機械的なバックラッシュ , モデル化誤差, 較
正誤差等を含む動的な不確実性に対する処理は, 非常に困難な問題である. 特に, 生産性の更なる向上の目的で, 通常の応用のために設計された汎用ロボットを高速動作させる場合, それらの不確実性による影響も顕著に現れると考えられる. この問題を解決するため, 高速視覚フィードバック及び軽量の補正アクチュ
エータの融合による動的補償手法が, 我々の研究室によって提案された. 動的補償手法は, 以下のように３つの基本的な方針によって構成されている. (1) メインロボットが粗い高速接近の役割を担当するが, 安定性を確保する前提で不確実性については考慮せず, 精密な位置決めを補償アクチュエータに任せる. (2) 機械的なバックラッシュ , モデル化誤差, 較正誤差等を含んだ動的な不確実性は, 高速ビジョンで観測するロ
ボットとターゲットの間の相対的な位置情報として表される. (3) 全体的な不確実性は, 高速に反応できる
補正アクチュエータによって補償される（補償サイクルの遅延が十分に小さいと仮定する）.
For high-speed and high accurate robotic positioning, dynamical uncertainties due to mechanical backlash, modeling errors as well as calibration errors exist as the most difficult problem to cope with. Especially, for general robots designed for normal speed operations, the negative impact of dynamics issue would
be greatly magnified if it is assigned to high-speed manipulations in order to further improve the productivity in industrial applications. Based on the traditional macro-micro concept, dynamic compensation
approach was proposed in our lab to address this issue by fusing high-speed visual feedback and lightweight compensation actuator. The proposed dynamic compensation concept contains three basic points:(1) The main robot is responsible for coarse high-speed approaching and ignores the dynamical uncertainties as long as it keeps stable. Whereas fine positioning is handed over to the compensation actuator that109

基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
actuator that is serially configured on the main robot, (2) Dynamical uncertainties including mechanicalbacklash, modeling errors, calibration errors and others are overall perceived as the equivalent systematic
uncertainty, which is resultantly observed as relative positions between robots and target from high-frequency images, (3) The systematic uncertainty is (approximately) compensated by the compensation actuator under the assumption that it responses sufficiently fast (thus the delay of each compensation cycle
can be sufficiently small).

ビジュアル フィードバック／ Visual Feedback
センサフィードバックの中で, 特に, 画像情報に対するフィードバック制御を意味する. センサ情報の中で視覚情報は, ２次元パターン情報であるため, 画像処理の時間がフィードバックレートに内包されるため, 従来はリアルタイムフィードバックが困難とされていたが, 高速画像処理の導入により, リアルタイムのビジュアルフィードバックが可能となる. 画像情報をフィードバックする先は, ロボット本体の他にも,対象物, 照明, 撮像カメラなど様々な形が考えられる. 例えば, ロボットの作業や把持の制御はもちろんのこと, 顕微鏡像の制御を行うマイクロ ビジュアル フィードバック, アクティブ ビジョン, ターゲット トラッキング等への応用が考えられている. また, 画像→世界座標系→作業座標系という絶対座標系をベースとした制御も考えられるが, 画像に写りこんだ対象とロボットの像からそれらの相対的な座標から制御を行う
相対座標制御を導入することにより, 座標変換誤差を排除することが可能となる.
Visual Feedback, which is one type of Sensor Feedback, particularly refers to feedback control forimage information. Conventionally, it has been difficult to utilize image information for feedback in realtime, because image information, which is two-dimensional, requires a long time for image processing,which affects the feedback rate. However, our High-Speed Image Processing system makes real-timevisual feedback possible. Target objects for image information feedback include robots, robot manipulation
objects, lights, imaging cameras and so on. Example applications include robot tasks, manipulation control, micro-visual feedback for control of microscope images, active vision, target tracking and so on. A
coordinate transform error occurs when using a coordinate transform from an image to the task coordinates via absolute coordinates, but this error can be removed by introducing relative coordinate control
between the target and robot in the image.

センサ ネットワーク／ Sensor Network
ネットワークの各アドレスに何らかのセンサを配置し, そのセンサ情報をネットワークで活用することを目的としたネットワーク. 従来のネットワークが, ノードとしてコンピュータを想定していたのに対し,センサ情報を対象とすることにより, ネットワーク上で物理世界の情報の把握が可能となり, ネットワーク
上に接続されたノードからそれらの情報を利用することが可能となる. サイバーフィジカルシステム(cyber physical system) という考え方も提唱されている. 現状では, 従来のネットワーク構造にどのような形でセンサ情報を接続するかが課題となり, プロトコルの改良が行われているに過ぎない. 現在のネット
ワーク構造は, リアルタイム性, 情報の空間密度･時間密度, 安全性等の観点から, 本質的な意味でセンシン
グの基本構造を実現できる構造になっていない. 特に, 本研究室が提唱・実践する, センサ フュージョンや
感覚運動統合に不可欠な階層的並列分散構造上の タスク分解や リアルタイム パラレル プロセッシングの基盤を実現し, ダイナミクス整合に基づく, アクティブ センシングや インテンショナル センシングといったセンシングの構造を実現できる構造が, センサネットワークに必要である.
A Sensor Network is a network in which various kinds of sensors are provided, and their sensor information is utilized. Whereas conventional network nodes are mainly computers, sensor network nodes are
sensors that provide sensor information, so in a sensor network it is possible to acquire and utilize
real-world information. The idea of a cyber physical system has been proposed. As it stands now, theproblem is how to use a conventional network architecture to connect sensor information, and research
has involved merely improving protocols. Current network architectures are not, in essence, suitable forrealizing basic sensing architectures because of the requirements for real-time performance, space andtime density of information, and security. In particular, a sensor network needs to realize task decomposition on a Hierarchical Parallel Distributed Architecture, which is essential for Sensor Fusion and Sensory
Motor Integration and is the basis of Real-Time Parallel Processing, and also requires a structure capableof implementing active sensing and intentional sensing based on dynamics matching.

アクティブ センシング／ Active Sensing
一般的にはいろいろな意味が与えられているが, 本研究室では, センシング・認識にアクチュエータを活用するセンシング手法をさす. 未知の環境に対して事前のセンシング行動や様々な補償行動が考えられる.
具体的には, 局所的なセンサで大局的構造を探索する際の対象(位置・特徴)の探索や局所性の回避(形状),同様の目的であるが, 局所的に高分解能のセンサを用い, 大局的に走査することで実現される空間分解能の向上, アクチュエータ系の時系列信号とその応答から微細形状や表面テクスチャの最適化センシング, さらには, アクチュエータの時間特性を制御できることから, センサの動特性の補償, 特に微分的動作の補償等が考えられる. また, 自己の行動と認識との関係から, 環境と主体の行動との間の関係で認識・行動が成立するとするアフォーダンス(J.J. Gibson), 知覚循環 (U. Neisser), 選択的注意 (selective attention), 自己受容性に基づく自己認識等の考え方に強く関係している. 特に, 視覚ではアクティブ ビジョンと呼び, 触覚ではハプティックスという研究分野として注目を集めている.

110基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
While the term generally has many meanings, in this laboratory, Active Sensing refers to the way that
we sense and recognize objects using actuators. When we are confronted with an unknown environment,
Active Sensing enables us to sense the environment in advance and provides a lot of benefits. Specifically, the aim is to search for objects (positions, aspects) and avoid locality (configuration) when exploring acomprehensive structure with regional sensors. It is possible to improve the spatial resolution by using
high-resolution regional sensors and comprehensive sweeping, optimized sensing of minute structuresand surface textures by using actuator-related time-series signals and the responses to them, and recovery of dynamic characteristics, particularly those with differential behavior, by controlling the temporal
properties of actuators. Active Sensing is closely related with ideas such as affordance (J.J. Gibson),which proposes that an agent can perform shape recognition and exhibit certain behavior by means of therelation between her/his behavior and the environment that s/he is involved in, by studying the relationshipbetween self-behavior and self-recognition, as well as the ideas of the perceptual cycle (U. Neisser), selective attention, and self-recognition based on proprioception. This concept is called Active Vision and has
been gathering a lot of attention in the field of optical research, and is called Haptics in research on tactile
perception.

インテンショナル センシング／ Intentional Sensing
センシングは, 求める情報が存在する解空間に対して, 計測値や拘束条件を使って解が存在する空間や領域を狭めていったり, 使える情報が多い場合には統計的な処理で最も適切な解を求めたりする過程である.
少ないセンサ情報で多次元の情報空間を対象とする場合には, 使える情報が対象の空間に対して少なくなる不良設定問題となったり, 広い情報空間の中の探索問題となったりする場合が多い. この場合, 解を拘束するには, 計測値ばかりでなく. 過去の経験や物理制約等を拘束条件として用いることが多いが, センシン
グには, センシングの目的が有り, その目的の明示的な記述を制約条件として使い, 対象の情報空間を制約することも可能である. そのような方法をインテンショナルセンシングと呼ぶ. この考え方は, 1991年～
1995年に実施されたセンサフュージョンプロジェクトで提唱されたものであり, 感覚運動統合における能動的認識において, 大きな役割を果たしている.
Sensing is a process in which we narrow-down the space in which a solution may exist by using measured values and constraint conditions, or find an optimal solution by statistical processing in cases wherea lot of useful information exists, in regard to the solution space, which contains information upon whichalgorithms may converge. When multidimensional information space is dealt with using a small amount ofsensor information, the problem becomes ill-posed, meaning that the amount of useful information issmaller than the amount of information about the target space , and the problem of searching a large information space often occurs. In this case, to constrain the solutions, not only measured values but also pastexperience or physical constraints are frequently used as constraint conditions. Moreover, as sensing has
its own goal, it is also possible to constrain the target information space by using an explicit distribution of
the objects as a constraint condition. This method is called Intentional Sensing. This idea was proposed in
the Sensor Fusion Project, which ran from 1991 to 1995, and plays an important role in active recognitionin Sensory Motor Integration.

触覚センサ／ Tactile Sensor
人間の皮膚の受容器に相当するロボット用センサ. 一般には, 接触に伴うセンサ表面の圧力分布を計測するセンサを指す場合が多いが, 力センサや温度・熱流センサを組み合わせたものもある. 柔軟な弾性体の歪み計測を行うのが一般的であるが, 必要な柔軟性の確保と耐久性の維持, 様々な3次元表面形状への対応,
場合によっては大面積化, 分布情報取得のための回路技術, 取り付け空間が狭隘であるため配線量の削減
等, 通常の電子デバイスには見られない設計条件が存在する. センサを固定した利用法もあるが, センサを可動部に取り付けた場合は, センサの運動が計測に強く影響するので, 能動性の強いセンサと言われている. 触覚センサを有効に働かせるための運動を触運動と呼ぶ. また, 触覚を運動と合わせて知覚構造を考えることをハプティックスと呼ぶ.
A Tactile Sensor is a sensor that is equivalent to a touch receptor under the human skin. It usuallymeans a sensor that measures a pressure distribution on its surface associated with touch, but sensor
assemblies consisting of force sensors and temperature sensors, or heat current sensors, also exist. Usually, such sensors measure the distortion of a flexible elastic body. When designing a Tactile Sensor, it isnecessary to ensure flexibility while maintaining durability, so that the sensor can conform to many kinds ofthree-dimensional surface forms, to ensure a large surface area, depending on the circumstances, todesign circuit technology for acquiring pressure distribution information, and to decrease the number ofcables in order to provide a larger working area. None of these requirements are seen in usual electronic
devices. While it is not true to say that fixed sensors are never seen, sensors that are fixed to movableparts exhibit high-activity because motion of the sensors has a large influence on the measurement. The
motion that makes a Tactile Sensor work effectively is called a touching motion. The study of perceptual
structure, while taking account of haptic sense and motion at the same time, is called Haptics.

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基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
ダイナミック マニピュレーション／ Dynamic Manipulation
従来のマニピュレーションが低速で準静的な動作であったのに対して, 高速かつ動的な動作を基盤としたロボットマニピュレーションの総称. 例えば, 人間で言えばスポーツ時に見られるような躍動的な動作でかつダイナミクスの限界に近い動作の実現を目指すものであり, 従来のマニピュレーションでは実現しえなかった動作の実現を目指すものである. プレイバックやフィードフォワード主体の制御では, 限定された軌道でのダイナミックマニピュレーションが行われていたが, これらの方法も含め, 一般的に, 対象の加速/
高速運動に追従する認識能力や運動能力が不足していたため, センサフィードバックを用いたマニピュ
レーションでは実現が困難であった. この問題に対して, 本研究室の高速ロボットでは, 広い帯域をカバーする高速のセンサやアクチュエータを開発するとともに, 対象の不安定状態および非接触状態の積極的な利用や高速動作を優先した少ない自由度での器用な操りの実現等, センサ・アクチュエータ系の性能を限界まで活用することにより, 新たなダイナミックマニピュレーションの創出を目指している.
This is the general term for high-speed dynamic robot manipulation. The aim is to realize swinging
motions that are close to the dynamical limit, which is impossible for conventional slow and quasi-static
manipulation systems. Conventionally, the recognition ability and motion capability have not been rapid
enough to keep up with high-speed / accelerated movements of the target; thus, even playback or feedforward-driven control systems could realize dynamic manipulation only with limited trajectories. To solve thisproblem, our laboratory has developed high-speed sensors and actuators that can cover a wide range,
and can also perform high-speed and dexterous manipulations with fewer degrees-of-freedom by intentionally utilizing unstable or non-contact states for the target. We aim to create a brand new dynamic
manipulation system by getting the maximum performance from sensor-actuator systems.

サンプリング定理／ Sampling Theorem
サンプリングとは, アナログ信号（原信号, 連続値）の値をある間隔ごとにサンプル (離散信号) として取り込むことを意味し, その際の間隔をサンプリング間隔, この逆数をサンプリング周波数と呼ぶ. サンプリング定理とは, ある帯域制限信号の最大周波数に対して, その周波数の2倍以上のサンプリング周波数で原信号をサンプリングすることにより, サンプル値から原信号を完全に復元できることを意味する. このことから, システムの設計に当たっては, 対象の帯域を把握あるいは設定した上で, 2倍以上の帯域を有するセンシング系を用いることが, 対象を完全に把握するための必要条件となる. しかし, 現実には, 対象の帯域や
サンプリング周波数をどのように設定するかは, システムの動作周波数の設定とともに, 極めて難しい問題である. そこで, このことも含め制御系設計を考えると, 設定した帯域の2倍ではなく, より帯域を広くとることが望ましく, 例えば, ロボットの制御 (時間軸) では, 10倍程度に設定することを勧めている教科書も存在する. 本研究室で扱うビジュアルフィードバックでは, 一般的なサーボコントローラのサンプリングが1msに設定されている場合が多いので, ダイナミクス整合の観点から視覚情報処理のフレームレートの上限を1,000fpsで実現することを基本としている. このことは, 理論的には500Hz以下の帯域で対象の把握が可能であることを意味しているが, 対象の制御という点では, 対象やシステムの動特性に依存して, もう少し下の帯域 (例えば, 100Hz ～ 500Hzを上限とする帯域) をカバーしていることになる.
Sampling means acquiring values of an analog signal (original signal, continuous value) as samples(discrete signals) at certain time intervals. The interval is called the sampling interval, and its reciprocal iscalled the sampling frequency. The sampling theorem states that, compared with the peak frequency of acertain band-limited signal, it is possible to restore the original signal completely from the sampled valuesby sampling the original signal at a sampling frequency that is more than twice the peak frequency. Thus,in designing a system, in order to acquire and comprehend an object completely, it is necessary to use asensing system whose frequency band is more than twice as wide as the frequency band of the target
items to be measured , after comprehending or setting the frequency band of these items. In reality, however, it is extremely difficult to set the frequency band or the sampling frequency like the operating
frequency of the system. Therefore, by using a control system design that takes account of this problem , itis desirable to set the frequency band not just twice as large but wider. For example, for temporal control
management of a robot, some textbooks recommend setting the sampling frequency band to be approximately ten times larger. In the visual feedback in our laboratory, since in many cases the sampling time ofthe servo controller generally is set to 1 ms, our basic goal is to realize a frame rate with an upper limit of
1,000 fps in visual information processing from the viewpoint of dynamics matching. This means that, theoretically, it is possible to acquire and comprehend the object in a frequency band below 500 Hz, but interms of control of the object, depending on the dynamical characteristics of the object or the system, we
cover a slightly lower frequency band (e.g., a frequency band up to 100 to 500 Hz).

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基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
人間機械協調／ Human-machine cooperation
人間と機械システムまたはロボットとが, ある決まったタスクを協働して行うことであり, 動作支援, 作業支援, パワーアシストなどの応用が期待されている. 本研究室では, 感覚運動統合に基づいて開発した高速ロボットを用いることにより, 人間よりも高速な認識・処理・運動を可能とし, 人間の動作に対して低遅延の応答性を実現することで, 人間との高速な協調動作を達成している. 例えば, 人間とロボットとが把持した物体の姿勢制御において, 力センサや触覚センサを用いず, 高速ビジュアルフィードバックにより姿勢制御手法の簡易化に成功している. また, 人間だけでは困難なマイクロメートルオーダの嵌め合い作業に対して, ロボットが位置合わせを補助することにより, 本タスクを実現している. 特に, 機械システムおよびロ
ボットの高速性は人間の動作の先読み・先回り支援を実現するものである.
Human-machine cooperation involves cooperation between humans and mechanical systems or robots
to achieve certain tasks. Various applications of this technology are expected, such as motion support,
work support and power assist. By using a high-speed robot developed in our laboratory based on sensory-motor integration, recognition, processing and actuation at levels beyond those that are possible byhumans alone, and then by realizing low-latency response to human motion, high-speed cooperative operation with humans can be achieved. For example, in posture control of an object grasped by both a humanand a robot, we succeeded in simplifying the posture control method by adopting high-speed visual feedback, without using force sensors or tactile sensors. Moreover, we demonstrated a peg and hole task by arobot assisting a human user to position the pegs with micrometer precision, which would be difficult forhuman beings to perform unassisted. In particular, the high-speed performance of mechanical systems
and robots can be exploited to realize prefetching and preliminary support for human motion.

柔軟体制御／ Control of flexible objects
従来, 柔軟体制御はロボットの低速動作によって, 静的もしくは準静的な環境下において実現され, その高速化は困難とされてきた. これは柔軟体のモデル化およびパラメータ同定が困難であり, かつ時々刻々変形する柔軟体の形状の把握が困難であることが主たる要因である. 本研究室では, 高速に柔軟体を操作することによりモデルの簡易化に成功し, ロボットの軌道生成を容易にしている. 例えば新体操のリボンを高速に操作することで, 手先の運動にリボンの変形が追従することを利用したものである. これにより, 連続体の偏微分方程式や多体系の連立微分方程式では表現することなく, 代数方程式に書き換えることができる.
この方法に加えて高速ビジョンを用いることにより, 柔軟体の状態をリアルタイムで把握することにより,紐の動的結び操作や布の動的折りたたみ操作等を実現している.
Conventionally, control of flexible objects has been realized in static or quasi-static environments byusing low-speed robots, and it has been considered extremely difficult to speed up this type of task. This ismainly due to the difficulty of modeling flexible objects, including parameter identification, and the difficultyof recognizing the instantaneous shapes of flexible objects that are constantly deforming. In our laboratory,
we simplified the model by manipulating flexible objects at high speed, making it easier to perform trajectory generation of the robot. This can be achieved, for example, by using the fact that the high-speed deformation of a rhythmic gymnastics ribbon follows the movement of the hand. Thus, the model can be rewritten as a simple algebraic equation instead of expressing it using partial differential equations or simultaneous differential equations. By using high-speed vision in addition to this method, real-time recognition of
the state of a flexible object enabled dynamic knotting of a flexible rope and dynamic folding of a cloth.

二足走行／ Bipedal running
従来の二足ロボットは, 運動性能と認識機能に関してハードウェアのレベルで十分な能力をもっていな
いため, アスリートのようなダイナミックな運動には不向きであった. さらに, バランスを崩しても元の状態へ復帰できる許容範囲が狭いため, その狭い範囲から外れないように事前に動作を計画する必要があり,複雑で計算コストの高い制御手法が主流となっていた. 一方, 本研究室では独自に開発した２つの要素技術を融合することで, 簡易な制御手法によって高速走行を実現している. 要素技術の１つは高速二足走行機構
で, 軽量かつ高出力なモータによって, 地面を力強く蹴って加速する動作と, 空中で着地姿勢へ高速に復帰する動作が可能となっている. もう一つの要素技術は高速ビジョンで, 高速カメラを用いて1秒間に600枚の処理を行い, ロボットの状態・姿勢を高速に認識することによって, 走行姿勢を安定に保つことを可能にしている. これらによって, 不安定な姿勢でも転倒を回避するための瞬間的な反応動作を可能とすることで, より前傾した姿勢を取ることが可能となり, 視覚フィードバックを主体とした直観的な制御手法を実現している.
For biped robots, it has been conventionally difficult to achieve dynamic leg motion like athletes due tothe limited hardware capabilities in terms of motor performance and recognition functions. Moreover, complex and computationally expensive methods are required to preliminarily plan a stable trajectory for avoiding falls due to the narrow stable area. To solve this problem, our laboratory has developed a high-speed
biped robot that integrates two elemental technologies. One is a high-speed mechanism composed of113基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
powerful, compact actuators that ensure compatibility between high power in the ground phase and highspeed in the aerial phase. The other is a high-speed vision system that allows the robot to keep its balanceby recognizing the running state of the robot through image processing at 600 fps. These two elements
result in instantaneous response movements for avoiding falls and provide an intuitive strategy for generating high-speed running based on visual feedback.

インピーダンス制御／ Impedance control
外力に対するロボットの応答特性を所望の機械的インピーダンス (慣性・粘性・弾性) で表現する力制御手法であり, 目標位置に対する誤差を許容して力の緩衝を実現することが出来る. 従来のインピーダンス
制御は, ロボットを押せば押すほど元の位置へ戻るための反発力が強くなる弾性変形モデルで構成されていたため, 外力を自然に受け流すような可塑的挙動が困難であった. これに対して, 我々の研究室では, 衝撃吸収によって生じるバックドライブモーションを“ロボットの塑性変形”と捉えるコンセプトを提案し, 塑
性変形モデルに基づいた低反発特性を有するロボット制御を実現している. このアーキテクチャを実現する研究として, 機械的バネとソフトウェアダンピングを統合したビジュアルショックアブソーバの開発や,サーボ制御により全てのインピーダンスを任意に調整可能な制御則が構築されている. また, 塑性変形と弾性変形の制御モードを各部分空間にそれぞれ割り当てることで, 外力を受け流す方向と外力に反発する方向を分離設定可能な制御則も提案されている.
Impedance control is a force control method expressed by using mechanical impedance, which is composed of inertia, viscosity, and elasticity, to adjust a robot's response to an external force. Conventional
impedance control has been based on an elastic deformation model in which a repulsive force is always
generated to return the end effector to its original, zero-displacement position. Therefore, it is difficult togenerate plastic behavior for natural impact absorption. In contrast, our laboratory has proposed a newconcept that the back drive motion due to impact absorption should be regarded as plastic deformation of
the robot, and has developed an architecture for low-rebound force control based on a plastic deformation
model. Our method has been verified by several approaches, such as the development of a visual shock
absorber that integrates a mechanical elastic spring with software damping control, and the existence ofan equivalent transformation of the deformation model between series and parallel representations.

ビジュアルエンコーダ／ Visual encoder
ビジュアルエンコーダはロータの回転角を高精度且つロバストに計測するための計測手法である. 従来のロターリエンコーダで使われる光学パタンを応用したマーカーを導入し, 高速カメラシステムを用いて得られた画像をビジョン基盤手法で処理することにより, 高速回転系の計測における信頼性の向上を特徴とする. 基本原理として, マーカーに赤, 緑, 青の光の３原色で構成された色ブロックのパタンを配置し, 特
定位置にある画素における色変化を追跡することにより回転角が計測できる仕組みとなっている. 色の推移を観測する画素の位置は, RGBカメラにより撮像されるマーカーの画像重心を基準として一意に決まる
ように設定される. 計測においては３原色を用いることで, 回転角だけでなく正転・逆転が同時に観測できるようになっている. ビジョン基盤手法の柔軟性とロターリエンコーダの信頼性, 両方が満たされるので,高速ロボットを利用した非線形高速回転系の制御等への応用が期待される計測手法である.

和英

A visual encoder is a robust and precise means of measuring the rotation angle of a rotor. By introducing markers on which the optical patterns used in conventional rotary encoders are applied and byprocessing the images captured via a high-speed camera system using a vision-based method, it is possible to maintain the flexibility of the vision-based method while improving the reliability of the measurement.
As a basic principle, a pattern consisting of color blocks with the primary colors, red, green, and blue, islocated on a marker, and the rotation angle is measured by tracing the change in color at a specific pixelon the marker. This specific position of this pixel is set so as to be uniquely determined from the image
center of the marker captured by an RGB camera. In the measurement, by using the three color elements,
not only the rotation angle but also the direction of the rotation, such as clockwise or counterclockwise, canbe observed concurrently. Since both the flexibility of the vision-based method and the reliability of the
traditional rotary encoder are achieved simultaneously, it is expected that this visual encoder method canbe applied to robotic manipulation for the rotation control of nonlinear high-speed rotary systems.

114基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
ダイナミックビジョンシステム／Dynamic Vision System
ダイナミック イメージコントロール／ Dynamic Image Control
様々なダイナミクスを有する現象に対して, 光学系・照明系・処理系等をうまくコントロールすることで,通常では見ることができない対象や現象を人間にとってわかりやすい形で提示する技術. 従来の固定で低速の撮像システムでは,画角が固定されていることに起因して, 画角と対象の解像度の間にトレードオフが存在するため, 画角外の撮像や対象の高解像度撮像は不可能であった. また, 対象の運動等のダイナミクス
が映像に含まれるため, 運動中の対象を高解像度でとらえることはできなかった. そこで, この技術により,映像に混入する不要な運動を補償することにより,利用形態に合わせて必要とする映像の撮像が可能となる.
Dynamic Image Control is a technology that presents, in a simple form, some objects and phenomenathat cannot normally be seen, by appropriately controlling the optical system, illumination system, andprocessing systems in response to various phenomena exhibiting dynamical behavior. Since a trade-off
exists between the angle of view and resolution in conventional slow fixed imaging systems due to theangle of view being fixed, it is impossible to take images outside the angle of view and to take images athigh resolution. In addition, it has not been possible to capture a moving object at high resolution because
the images include dynamic phenomena, like the movement of the object. Dynamic Image Control enables
us to capture the required images, according to the actual implementation of the system, by compensating
for unwanted movements in the images.

マイクロ ビジュアル フィードバック／ Micro Visual Feedback
顕微鏡下の対象のように微細な物体を操作することは, 人間にとって困難であり, 特殊なスキルを操作者が獲得する必要がある. マイクロビジュアルフィードバックは, 微細対象の拡大像を高速ビジョンで捉える
ことにより, 対象に関する情報を高速・高精度・非接触にフィードバックし, 必要な情報・映像を取得する方法である. 微細なスケールでは物体の固有振動数やその大きさに対する相対的な速度が高速になるため,マイクロビジュアルフィードバックにおける画像処理やアクチュエーションの高速性は特に重要な要素となる. この手法により, 人間に過度の負担をかけることなく微細対象の自律的な操作を行うことが可能になり, 顕微鏡下の観察, 検査, 操作にブレークスルーをもたらすものと期待されている.
It is difficult to manipulate minute objects like microorganisms in microscopy, and operators need toacquire special skills. Micro Visual Feedback enables us to get the required information and images by
capturing enlarged images of a minute object at a high frame rate and feeding back information about theobject at high speed, with high accuracy, and in a non-contact manner. On the micro scale, the natural
frequency of an object and its velocity relative to its size are high; therefore, image processing in Micro
Visual Feedback and high-speed actuation performance are especially important elements. It is expected
that, with this method, we will be able to manipulate minute objects autonomously without an excessive
burden on the operator, which will lead to breakthroughs in microscope observation, inspection, andmanipulation.

オーガナイズド バイオモジュール／ Organized Bio Module
高速ビジョンを介して情報処理機構と結合することで, システムを構成するひとつのモジュールとして働く微生物. このモジュールを要素として, 柔軟かつ多様な機能を提供する超大規模マイクロシステムの実現を目指している. 生物にとって, 環境変化の的確な検知とそれに対応した素早い行動は生死に関わるため, 微生物も体内に高感度, 高精度なセンサとアクチュエータを発達させてきた. オーガナイズドバイオモ
ジュールでは, 微生物を高感度センサと超小型アクチュエータが統合されたバイオモジュールととらえ, 複数のバイオモジュールと処理要素を結合させるインタフェースの開発により, 生物と情報処理機構を融合した新しいマイクロシステムの実現を目指している.
A microbe can be regarded as a single module that composes a system in combination with an information processing mechanism through high-speed vision. Such modules will enable very large-scale
micro-systems that provide flexible and diverse functions as an element in the system. In living organisms,
in order to achieve precise detection of environmental changes and allow quick action in response,
microbes have developed highly sensitive, highly precise sensors and actuators. In an Organized Bio
Module, a microbe is regarded as a bio module in which a highly sensitive sensor and a microminiature
actuator are integrated. The development of an interface for associating a processing element with multiple Organized Bio Modules will realize new microsystems in which living organisms and information
processing mechanisms are fused.

115基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
アクティブ ビジョン／ Active Vision
何らかの形で対象に情報やエネルギーを加えることにより, 有用な画像情報を得る技術. 様々な定義がなされているが, 最も広い定義では, 眼球運動に相当する視線制御を積極的に利用する画像処理, 構造照明等を用いて画像に意図的にパターンを照射することを利用する画像処理等が含まれる. 視線制御では, リアル
タイムビジュアルフィードバックを用いる方法や記憶されている情報 (未確定情報) を用いて画像探索の効率を上げる方法等が用いられ, 固定のカメラでは得られない性能が引き出されている.
Active Vision is a technology for obtaining useful image information by adding information or energy toan object. Although there are many definitions, in the broadest definition, it includes image processing
using gaze control corresponding to eye movement and image processing in which an object is intentionally irradiated with patterned light using structured illumination. Gaze control includes a method using
real-time visual feedback, a method of improving image search efficiency by using stored information, andso on. These methods achieve better performance than those using a fixed camera.

ターゲット トラッキング／ Target Tracking
運動する対象 (target) を追跡し, 必要な情報を得る技術. 対象が複数の場合は, マルチターゲットトラッ
キングと呼ばれる. 運動中の対象の画像の取得を目的とする場合には, 対象の運動に追従可能な高速ビジョンにより対象を捉え, 視線方向を制御するアクチュエータにフィードバックすることにより, 対象を画角中心に捉える技術となる. 基本は, パンとチルトの２次元 (２自由度) の制御となるが, ステレオビジョンによる３次元トラッキングや高速フォーカシングによる単眼３次元トラッキング等も実現されている.
Target tracking is a technique for tracking a moving target and obtaining necessary information about it.
In the case where there are multiple targets, it is called multi-target tracking. When the aim is to acquire animage of the moving target, we first capture the target with a high-speed vision system that can track it,then give feedback to the actuator to control the line of sight and fix the target at the center of the field ofview. In addition to basic regulation control with two degrees of freedom, i.e., pan and tilt, three-dimensional tracking with stereo vision and monocular three-dimensional tracking with high-speed focusing havealso been achieved.

ダイナミック プロジェクション マッピング（光軸追跡型）／ Dynamic Projection Mapping (Optical axis tracking type)
単なる平面スクリーンに対する投影ではなく, ３次元物体の表面を対象として, その位置や形状に合わせた映像の投影をプロジェクションマッピングと呼ぶ. 通常のプロジェクションマッピングでは, 対象となる投影面の位置と形状が既知である必要があるため, 変形のない静止物体を対象としていた. 運動する物体に投影する場合は, 物体の運動に対して遅延なく幾何学的整合性を保つ必要があり, 通常の投影系では時間遅れの分だけ，映像がずれることとなる．このような動的な対象に対して時間幾何学的整合性のある投影, すなわち遅延による位置ずれなく映像の投影を行うことをダイナミックプロジェクションマッピングと呼ぶ.
違和感のないダイナミックプロジェクションマッピングを実現する方法の一つに, 主に高速ビジョンと高速光軸制御系を用いることによって, 投影対象のトラッキングを精度良く実現し, 同じ光学系を用いて同軸で映像投影を実現する方法があり, 動的対象の時間幾何学的不整合を解消したダイナミックプロジェク
ションマッピングが可能となる. 対象の高速運動に適合するように制御された投影は, 新しいメディアアー
トや違和感のないヒューマンインターフェースだけでなく, スポーツ科学や製造現場等、幅広い分野での応用が期待される.

和英

Projection Mapping is not to project some images simply onto a plane screen, but to project the images
to fit a position or a shape of a 3-dimensional object surface as a target. General Projection Mapping
targets only undeformable static objects because the position and the shape of the target projection
surface need to be known. In case of projection to a moving object, we need to keep geometric consistency without delay against its motion. Misalignment of projected images, however, will occur due to a latencyof a general projection system. Dynamic Projection Mapping is to project the images with time geometricconsistency for such dynamic objects, that is, without misalignment caused by a delay. One method torealize Dynamic Projection Mapping without discomfort is to use a high-speed vision and a high-speed
optical axis controller, which realize precise tracking of the target object and coaxial projection with thesame optical system. The method enables Dynamic Projection Mapping with time geometric consistencyof dynamic objects. The projection which is controlled to fit the dynamics of the target objects is expected
to be applied not only to new media art or human-computer interfaces without discomfort but also to wide
areas such as sports science and manufacturing scene.

116基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
再帰性反射／ Retroreflection
再帰性反射とは光の表面反射特性の一つで, 入射する光を元の方向に反射させる特殊な特性である. 通常の反射特性は, 入射光に対して拡散する反射光を生じる拡散反射や鏡のような鏡面反射（正反射）等である
が, 再帰性反射はガラスビーズやマイクロプリズム（コーナーキューブ）等によって, 実現することができる. 一般には夜間における道路標識などに用いられ, 道路標識が遠方に存在しても車のライトの再帰性反射
により, 十分な明るさで運転者への注意喚起を可能とするものである. ただし, 完全に入射方向に戻る再帰性反射では, 反射光は光源に戻ることになるため, 必要に応じて光源の周りである程度拡散するように設計されている. この再帰性反射を用い, 同軸光学系や半透過鏡など適切な照明系を整えることで, 自己照明に対して特異的に反射光の強度が高くなるような照明撮像系を組むことが可能となる. このような光学系は,露光時間の短い高速ビジョンでも十分な反射光量を確保できるため, 高速トラッキングや広い視野での空中映像の提示等にも用いられている．
Retroreflection is one of optical surface reflectance properties, and a special property which reflects a
ray of light entering the surface to its inverse direction. General reflectance properties include diffuse
reflection which generates scattered light against incident light, and specular reflection (regular reflection)
like mirrors. However, retroreflection is realized with glass beads or micro prism (corner cube). Generally
retroreflection is used for road signs at night, which enable call for attention to drivers with sufficient brightness due to retroreflection of car lights even if the signs are far from the drivers. However, retroreflection
which returns the light perfectly to the incident direction let reflected light go back only to the light source.
Therefore, the retroreflection is designed to scatter the light around the light source to some extent as necessary. Preparing appropriate lighting systems with retroreflection such as a coaxial optical system and ahalf mirror enables construction of lighting and imaging system, which can obtain specifically high-intensity
reflected light against self lighting. This optical system gives sufficient reflected light even for a high-speed
vision with short exposure time, and is applied to high-speed tracking or presenting a large aerial image
with wide range of viewpoints.

瞳転送光学系／ Pupil Shift System
カメラレンズや人間の眼などの光学系において, 像面に伝達する光の幅を制限する部分は瞳と呼ばれ, カ
メラレンズの絞りや人間の眼球の虹彩がその役割を果たしている. 複数の光学系を接続する場合に, 単に接続すると一方の光学系の瞳を通った光の一部が他方の瞳を通れなくなってしまい全体として像が暗くなったり, 像の一部が欠けてしまったりするといった問題が起きる. これを解決するために, 両者の接続部に, 片方の瞳を通った光線がもう片方の瞳も必ず通ることができるよう光線の具合を調整する光学系を配置する
ことがあり, これが瞳転送光学系と呼ばれている. サッカードミラーでは小さな回転鏡を通過した光線が効
率よくカメラレンズの瞳を通ることができるように, 瞳転送光学系が鏡とカメラレンズの間に配置されている.
The part in an optical system that limits light entering the image plane, such as the aperture of a camera
and the iris of the human eye, is called the "pupil". Connecting multiple optical systems often causes
obscuration and image loss because some rays of light that go through the pupil of one system cannot
pass through the pupil of another. The Pupil Shift System is placed at the connection between two opticalsystems so that more rays can pass through both pupils effectively. In the Saccade Mirror, it is locatedbetween the small rotating mirrors and the camera.

セルフウィンドウ法／ Self Window Method
ターゲットトラッキングのアルゴリズムの一種で, 高速画像の取得を前提としたシンプルなアルゴリズ
ム. 高速画像の場合, 対象の像面での動きはフレームごとにわずかであるため, 前フレームの対象の周りにウィンドウを設定すれば, 次のフレームでの対象はそのウィンドウの中に存在することが仮定できる. もし, 像面での動きがそれ以上の場合には, 前提条件を満たすようにフレームレートを上げるようにすれば,必要となるターゲットの探索範囲は極端に小さくなるため, 簡単なマッチングアルゴリズムで対象の抽出が可能となる. この方法は３次元トラッキングでも同様の方法が利用できる.
The Self-Windowing Method is a simple target tracking algorithm designed on the assumption thatimages are captured at high speed. With high-speed images, by setting a window around the target in aframe, it can be assumed that the target is still in the window at the next frame. This is because the movement of the target in the image plane between frames is small. In the case where the movement of thetarget on the image plane is larger, by increasing the camera frame rate in order to satisfy the assumption,
the search range becomes extremely small, and target extraction can be achieved using a simple matching algorithm. This method could also be applied to three-dimensional tracking in the same manner.

117基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
可変焦点レンズ／ Variable Focus Lens
ほとんどのカメラや双眼鏡は, そのフォーカスを調節する機構を備えている. 既存の光学系は, 複数の固体レンズから構成されており, その一部のレンズの位置を変更することで, フォーカス調整の機能を実現している. しかし, レンズの位置を高精度に動かす必要があるため, その構造が複雑になって小型化の妨げになったり, フォーカス調整の高速化が難しいなどの問題点も存在する. 可変焦点レンズとは, ひとつのレンズ自体がその焦点距離を調節できるような機能をもつ新たな光学デバイスである. 可変焦点レンズが実現されれば, レンズを動かさずにフォーカス調節やズームを実現できるため, 従来にくらべて遥かに省電力,
小型, 高速かつ高機能なデジタルカメラなどが実現されることが期待される. 膜や板の変形, 液体と液体との界面の変形などを用いてレンズの形状を調整するものや, 液晶のように屈折率を変えられる 材料を用いる方式のものなどが盛んに研究されている. なお, 従来の機械的にレンズを移動させるタイプの光学系全体を指して可変焦点レンズと呼ぶ場合もあるが, 本研究室における「可変焦点レンズ」はレンズ単体でフォー
カス調整機能をもつデバイスを指す.

Most cameras and binoculars have a focusing mechanism. Existing optical systems consist of multiple
solid lenses, and focus adjustment is achieved by changing the positions of some of the lenses. However,the need to control the positions of the lenses with high accuracy causes some problems; for example, themechanism becomes complex and is thus difficult to reduce in size, and it is difficult to perform focus
adjustment rapidly. A Variable Focus Lens is a new optical device in which a single lens itself has a focusing mechanism. If such a lens could be realized in practice , it could achieve focus adjustment and zoom
functions without moving lenses. This would allow the development of extremely small, low-power,
high-functionality digital cameras. The Variable Focus Lens is currently an area of active research, including focus adjustment using a change in shape of a plate, film, or interface between two liquids, or by usingmaterials with variable refractive index, such as liquid crystal. In some cases, a whole optical system that
achieves focusing by moving lenses mechanically is called a Variable Focus Lens. In this laboratory, however, "Variable Focus Lens" means a device in which the lens itself has a focus adjustment function.

全焦点画像／ All-In-Focus Image, Omnifocal Image
全焦点画像とは, 視野全体でピントが合っている画像のことである. 特に, 視野全体にピントをあわせることが不可能な場合には, フォーカスの異なる複数の画像や, 特殊な光学系で撮影した画像に基いて, 計算機によって全焦点画像を合成する手法が盛んに研究されている. この手法が重要になる理由は, 次に述べる
光学系の制約が存在するからである. 通常, カメラで画像を撮影すると, 画像の中にピントが合っている場
所と合っていない場所が存在する. ピントの合う・合わないはカメラと撮影対象との距離で決まり, この距離が光学系によって決まるある範囲内であればピントの合った画像が撮影できる. このピントが合った画像が撮影できる距離の範囲を「被写界深度」と呼ぶ. 一般的に, 拡大率が大きいマクロレンズや望遠レンズで撮影する場合には被写界深度が浅くなることが知られており, 対象の位置に合わせてフォーカスを適切に調節することが重要になる. しかし, 対象が大きい場合などには見たい範囲が被写界深度に入らなくなり,一枚の画像ですべてにピントの合った画像が記録できないという問題が起きる. 本研究室では, 高速可変焦点レンズを用いて, 高速の全焦点画像の取得を目指した研究を行っている.
An all-in focus image is an image in which the whole scene is in focus. While it is impossible to capturesuch an image with a usual camera, it can be computed from a series of differently focused images or fromimages captured by a special optical system. This area is under active investigation because the following
optical constraints demand these approaches. Normally, an image captured by a usual camera has parts
that are both in focus and out of focus because the distance between the camera and the object in thescene defines the sharpness of the image. The range of distances at which the object appears acceptably
sharp is called the "depth of field" (DOF). It is generally known that a lens with a high magnification, suchas a macro lens or a telephoto lens, has a narrow DOF, and it is therefore necessary to adjust the focal
length to match the placement of the object. When the object is large, however, the entire object does notappear acceptably sharp in an image because some parts are outside the DOF. In our laboratory, we areconducting research to obtain all-in-focus images using a high-speed liquid variable-focus lens.

3D HUD ／ 3D HUD
ヘッドアップディスプレイ (Head-Up Display, HUD/ハッド) は, ユーザーの視野に図形やテキストなどの情報を重畳して提示する技術である. ユーザーは前方から視線をそらすことなく, 周辺デバイスなどの情報を視野内で表示された映像として視認することができる. 従来のHUD投影技術 (ここでは2D HUDと呼ぶ) は表示映像が数メートル先にあるように見せるものである. 2D HUDでは映像の空間的整合性のために, ユーザーの頭部位置が基準観測位置にあり, 視線が光軸に一致する必要がある. それに対し3D HUD
技術は, 三次元空間に虚像投影を行う技術であり, 映像の表示位置を三次元的に変更することができる. そのためユーザーの頭部位置が基準観測位置から移動しても, 表示映像はずれることがない.

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基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
A Head-up Display (HUD) is a technology for superimposing and presenting information such as graphics and text on a user's viewing field. The user can visually recognize the information (e.g., peripheraldevices) in the form of an image displayed within the field of view without distracting the user from his or
her forward line of sight. Conventional HUD projection technology (referred to as 2D HUD here) makes thedisplay image appear to be several meters in front of the user. In a 2D HUD, the position of the user's
head is at the reference observation position, and the line of sight needs to coincide with the main opticalaxis so as to maintain the spatial consistency between the projected information and the real world. On theother hand, a 3D HUD is a technology for projecting a virtual image in a three-dimensional space, and it ispossible to dynamically change the projected information and the display position within the three-dimensional space. Therefore, even if the head position of the user moves from the reference observation position, the projected information will not shift.

光軸制御／ Optical Axis Control
光軸 (optical axis) とは光学系で取り扱う光線束の代表的な軸のことであり, 拡散光を扱う一般的なカ
メラ系であればレンズの中心を通る主軸を指し, レーザー光などの平行光であれば光線束そのものとほぼ同じ意味となる. この光軸を上手く制御することで, 計測の高精度化など光学系の性能向上が期待される.
カメラ系における光軸制御としては電動雲台式や駆動鏡面式が存在し, ビジュアルフィードバックを利用して運動対象に向けてカメラの光軸を十分な応答性に基づき制御することで, モーションブラーが少なく高解像度な対象の撮影が可能となる. これに対し, スネルの法則を利用した透過型誘電エラストマー制御方式では, 素材の厚みの変化に比例して光軸の位置制御量が更新されるため, 微細な光軸制御が可能となる.
An optical axis is a representative axis of a bundle of rays to be handled by an optical system. In a general camera system handling diffuse light, it refers to a principal axis passing through the center of thelens. In the case of collimated light such as a beam of light from a laser, it has substantially the same
meaning as the ray bundle itself. Proper control of the optical axis is expected to give improved performance of optical systems, such as higher measurement accuracy. Optical axis control in a camera system
is typically achieved by using an electrically driven camera stage or a rotational mirror, and by controllingthe optical axis of the camera based on visual feedback with sufficient responsiveness to point the gaze
towards a moving object, an image of the moving object can be acquired with low motion blur and highresolution. On the other hand, in methods based on controlling transmissive dielectric elastomers using
Snell's law, since the position control amount of the optical axis is updated in proportion to the change inthickness of the material, fine optical axis control is realized.

システムビジョンデザイン／System Vision Design
ビジョン アーキテクチャ／ Vision Architecture
実世界を捉え, リアルタイムに応答する高速ビジョン技術並びにその応用システムを応用開拓から, シス
テム実現のための諸課題を設定・解決する学術分野. 様々な分野において新しい応用を切り拓くためには,限界性能に近い動作を可能とするシステム技術の創出が求められる. そのためには, 応用・原理・デバイスの3者間の洗練された関係性を築くことで突出した性能と機能を追求することが肝要である. ビジョン
アーキテクチャは, この設計思想に基づき, 人間の眼を遥かに凌ぐ超高速の画像センシングを軸として,様々な分野において新しい応用を切り拓く実践的な研究を目指すものである. 具体的には, VLSI技術, 並列
処理, 画像認識, 計測工学を駆使して, 超高速の認識・センシングシステムを創出し, ロボティクス, 検査,
映像メディア, ヒューマンインタフェース, デジタルアーカイブ等の分野で新しい応用を具現化している.
Vision Architecture is an academic field established with the aim of examining problems concerning realizing systems from the viewpoint of exploring the applications of high-speed vision technology and practical systems that can recognize the real world and respond in real time. To explore new applications in various fields, it is necessary to create new system technologies that will enable the ideal performance. In
order to do that, it is necessary to pursue significant performance and functionality improvements by establishing sophisticated relationships between applications, principles, and devices. Based on this design concept, the Vision Architecture focuses on practical research to explore new applications in various fields byusing high-speed image sensing that is superior to the human eye. In concrete terms, we are creating new
high-speed recognition and sensing systems and developing new applications in fields such as robotics,
inspection, visual media, human interfaces, digital archiving, and so on by utilizing VLSI technology, parallel processing, image recognition, and instrumentation engineering.

119基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
ビジョン チップ／ Vision Chip
イメージセンサの各画素に光検出器 (PD: Photo Detector) とともに, プログラマブルな汎用ディジタ
ル処理要素 (PE: Processing Element) を一体的に集積し, 汎用かつ高速な画像処理をチップ内で実現するデバイス. 走査のない完全並列の構造を持ち, 従来のように, イメージングデバイスと画像処理機構との間に存在するデータ転送のボトルネックが存在しないため, 小型, 軽量, 低消費電力であるだけでなく, 高い
実時間性をもった高速画像処理を実現することができる. 処理アーキテクチャは, 画像処理に効果的なSIMD (Single Instruction stream, Multiple Data stream) 型の並列処理アーキテクチャを用いる場合が多く, 簡易型のA/D変換器も内包する. 汎用演算機構だけでなく, ターゲットトラッキング専用のデバイスも開発されている.
A device that realizes general-purpose, fast image processing in a single chip by integrating a photodetector (PD) and a programmable general-purpose digital processing element (PE) at each pixel of animage sensor. It enables high-speed image processing with high real-time capability, in a small, lightweight, and low-power-consumption form factor. This is due to the fully-parallelized structure, which makes
raster scanning unnecessary, and the absence of bottlenecks in data transfer between the imaging device
and the image processing unit. The processing architecture often adopts the SIMD (Single Instruction
Stream, Multiple Data Stream) architecture and has simple A-to-D converters. In addition to devices withgeneral-purpose processing units, devices specially designed for target tracking have been developed.

高速画像処理／ High Speed Image Processing
ダイナミックな変動現象の把握や, ビジュアルサーボに基づくロボット制御において要求されるサンプ
リングレートと遅延を充足するように設計された画像処理. 特に, 通常の画像処理で用いられるビデオレー
ト (NTSCの場合で約30fps) 以下の画像に対して, それを上回る, 1秒あたり100 ～ 1,000枚の画像に対して, 同じ処理速度で実行されるものを指す. 対象の帯域をカバーできていない従来の画像処理が, 不完
全な情報に対する予測や学習が必須であったのに対して, 必要な帯域をカバーするフレームレートでの処理を前提とするため, 処理アルゴリズムが簡素化し, 良好なレスポンスを実現することが可能となる. 一般に, 高速ビデオは, 撮像と録画の高速化を実現する技術であるのに対して, 高速画像処理は撮像と画像処理を高速化するものであって, 例えばリアルタイムビジュアルフィードバックを実現するためには, 高速ビデ
オではなく, 高フレームレートかつ低レイテンシーの高速画像処理が必須である.
High-Speed Image Processing is an image processing technology designed to satisfy the demands concerning sampling rates and delays required to visualize dynamical phenomena or to control robots basedon visual servoing. In particular, it is capable of processing 100 to 1000 images per second, which is much
faster than usual image processing, which processes images at only 30 fps or less. Usual image processing requires prediction or learning because it has lower bandwidth than a fast-moving object. In contrast,
High-Speed Image Processing is assumed to have a high frame rate that ensures sufficient bandwidth, sothat processing algorithms becomes simpler, achieving a quick response. Generally, high-speed video is atechnology that realizes fast imaging and recording. On the other hand, High-Speed Image Processing
realizes fast imaging and image processing. For example, real-time visual feedback requires nothigh-speed video but high-speed image processing with a high frame rate and low latency.

並列画像処理／ Parallel Image Processing
画像のデータ構造と処理の特性を利用して, 並列化による高速化を図った画像処理及びそれを実行する
専用の処理アーキテクチャに関する技術. デバイスレベルでは, 走査という逐次処理を排除すると同時に,
特徴量演算のための画素単位での処理の並列化や1,000個のターゲットを同時観測するための対象単位での並列化等がある. 並列画像処理では, データレベルでの並列性を利用したSIMD (Single Instruction
stream, Multiple Data stream) 型 の 処 理 の 導 入 や コ ン パ ク ト な 処 理 エ レ メ ン ト (PE: Processing
Element) の実現のための ビットシリアルアーキテクチャの導入や多機能化のための リコンフィギュラ
ブルアーキテクチャの導入などが図られている. これらを用いることにより, n×n画素の画像に対して, 1のオーダーの処理時間を実現することが鍵となる.

Parallel Image Processing is an image processing technology, which aims at faster processing by parallelization, using dedicated processing architectures to perform the processing, by utilizing the data architecture and the properties of the processing task. Some examples of this technology at the device level
include parallelization of processing at the pixel level for calculating feature values, and parallelization ofprocessing at the target level for simultaneous observation of 1000 targets, without scanning, which isserial processing. Some techniques have been introduced to implement Parallel Image Processing, such
as SIMD processing utilizing the parallelism at the data level, bit-serial architectures for realizing compact
PEs, and reconfigurable architectures for realizing multiple functions. The key factor for Parallel Image
Processing is to use these techniques to achieve O(1) processing time for an nxn image.

120

基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
走査／ Scanning
何らかの形で配列されているデータに対する取得・転送・表示等において, 並列操作ではなく, 要素ごとに逐次的に操作する方法である. 少数の処理・伝送回路で大規模データを処理できるという利点があるが,速度の点では不利となる. 通常の画像は, 2次元データであり, 行 (row) 方向と列 (column) 方向に順次走査されて, 画像データとなる. グローバルシャッター機能がある場合は, データの同時性が補償されるが, その機能がない場合のデータの取得時間は走査のタイミングに依存し, 左上のデータと右下のデータは, 画像
全体の走査時間 (＝フレームレートの逆数) となる. また, 左上のデータは1フレーム前の右下のデータの直後となり, 時間を考慮した画像処理では注意が必要である. 例えば, 走査方向と同方向に移動する物体と逆方向に移動する物体では, 映像がかわることになる.
Scanning involves operations carried out element by element, not in parallel, to obtain, transfer, anddisplay arrayed data. This method has an advantage that a large-scale database can be processed using
circuits with low processing and transfer performance. However, this method also suffers from the disadvantage that the processing speed is slow. Generally, an image contains 2D data, and image data is
obtained by scanning in rows and columns sequentially. If an image sensor has a global shutter, simultaneity of image acquisition is ensured; however, if an image sensor does not have a global shutter, thetiming of the data acquisition depends on the timing of the scanning, and the time lag between data acquisition at the top-left and the bottom-right becomes the total scanning time for the whole image (which isequal to the reciprocal of the frame rate). Furthermore, since the acquisition timing of the top-right data issoon after the acquisition timing of the bottom-left data in the previous frame, we should take care in theimage processing to account for this short time. For example, the acquired images will be different when
the sensor detects objects that move in the same direction as the scanning direction and objects that movein the opposite direction.

列並列／ Column Parallel
２次元のデータ配置 (横方向を行, 縦方向を列と呼ぶ) を持つ画像データに対して, 一つの列に処理要素(PE: Processing Element) を接続・割り当てた並列処理構造. 画素に対してPEを１対１に接続する完全並列型と画像全体を走査して一つの演算器で処理するCPU型の中間的な構造と言える. 行方向に走査するため, 完全並列よりは処理速度が遅くなるが, msオーダーの処理が実現可能である. また, 列の数だけ伝送線を出さず, 部分的に走査して伝送線やA/D変換の数を抑えるタイプもある. 本研究室が開発し, 浜松ホトニクスが実用化した インテリジェントビジョンシステムは, この構造を有している.
Column Parallel is a parallel processing structure in which a PE is connected and assigned to one
column for image data in a 2D array (we call the crosswise direction a row, and the lengthwise direction acolumn). This structure falls somewhere between a completely parallel processing structure in which a PE
is connected to each pixel and a CPU processing structure in which the whole image is scanned andprocessed by a single computing unit. Although this structure's processing speed is slower than the completely parallel structure because of the column scanning, this structure is capable of processing on theorder of milliseconds. Additionally, some types of processor reduce the number of data transmission wires
and A/D converters by reducing the number of wires for columns and performing partial scanning. The
Intelligent Vision System developed by our laboratory and put into practical use by Hamamatsu Photonics
has this type of structure.

ビット シリアル アーキテクチャ／ Bit Serial Architecture
汎用プロセッサの処理アーキテクチャの一つで, １bit分のALU (Arithmetic and Logic Unit) をｎ回
逐次的に用いることにより, ｎbitの演算を実現するアーキテクチャ . このアーキテクチャは, 少ない数の真空管を用いていた黎明期の電子計算機で用いられたもので, 最近のプロセッサでは32bitあるいは64bit分のALUを並列に用いるビットパラレルアーキテクチャ (Bit Parallel Architecture) が使われている. ｎ
bitに対して処理時間はｎ倍となるが, 処理回路が１bit分で済むため, 1画素に使えるトランジスタに限界があるビジョンチップや完全並列タイプの画像処理で導入されている. この際, 高速画像処理では1ms程度の処理が求められており, 処理速度には余裕があるため, このアーキテクチャの特徴が活かされている.

A Bit Serial Architecture is one of the processing architectures used in a general-purpose processor.
This architecture can perform operations on n bits by using a 1-bit ALU (Arithmetic and Logic Unit) n times
sequentially. This kind of architecture was used in the early days of electronic computers, which consistedof a small number of vacuum tubes. These days, the Bit Parallel Architecture, which uses an ALU capableof processing 32 or 64 bits in parallel, is normally used in processors. The Bit Serial Architecture has been
introduced into vision chips, which have a limited number of transistors that can be used for each pixel,
and also in completely parallel image processing. The processing circuit required for n bits is the same asthat required for 1 bit, even though the processing time for n operations is n-times longer than the processing time for 1 bit. High-speed image processing is achieved with a processing time of about 1 ms, whichallows some margin for dealing with an increase in processing time.

121基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
リコンフィギュラブルアーキテクチャ／ Reconfigurable Architecture
処理速度を向上させる上で, 処理を担うプロセッサ回路は, アルゴリズムに応じてその最適な構成が異なると考えられる. 個別のアルゴリズムに対して, 専用化された回路構成をタスクごとに再構成可能なアーキ
テクチャをリコンフィギュラブルアーキテクチャと呼ぶ. このアーキテクチャは, 専用化による高い性能の実現と柔軟性を両立する技術として注目されている. 本研究室の並列高速画像処理アーキテクチャの一部
は, このアーキテクチャを実装しており, 様々な機能を同じハードウェアで実現している.
To speed up processing, the optimal composition of processor circuits varies depending on the algorithm. A Reconfigurable Architecture is an architecture that can reconstruct the optimum circuit configuration in every task for each individual algorithm. This architecture has attracted attention as a technologythat achieves flexibility and high-performance implementations by specializing the architecture to matchthe task. Some of our parallel high-speed image-processing architectures employ a reconfigurable architecture to implement various functions on the same hardware.

SIMD アーキテクチャ／ SIMD Architecture
並列の演算処理回路に対して, 並列のデータパスを有し, 単一のインストラクションで制御する並列処理
アーキテクチャで, SIMDは, Single Instruction stream and Multiple Data streamの略. 通常は同一の処理回路 (PE:Processing Element) を並列に配置し, それぞれの処理回路には独自のデータパス (画像の場合はピクセルのデータ)を有し, 並列処理回路全体で単一のインストラクションで制御するアーキテクチャである. 画像の場合は, もともと処理の均質性が高いので, このアーキテクチャに向いているが, 画素ごとの条件分岐をはじめとするMIMD (Multiple Instruction stream and Multiple Data stream) 構造の擬似的な実現やグローバル特徴量の並列回路での抽出等にノウハウがある. また, ハードウェア実現の観点からは, 同じPEを並べる構造となるため, 実際に設計するPEの規模は小さく, ワンチップ化やFPGAでの実装では, 全体の回路規模に比して設計の負荷は小さい.

An SIMD (Single Instruction Stream and Multiple Data Stream) architecture has parallel data paths connected to parallel processing circuits that are controlled by a single instruction. It contains identicalprocessing elements (PEs) which have their own data paths (pixels in the case of image data) arranged inparallel and are controlled by a single instruction supplied to the whole parallel processing circuit. Images
are suitable for this architecture because of their high intrinsic homogeneity. Moreover, a pseudo-MIMD
structure, especially with conditional branches for each pixel, can be realized, and global feature values
can be extracted in a parallel circuit. From the viewpoint of implementation, the PE design is small
because the arrayed PEs have the same design , and the design task is simplified compared with theoverall circuit size in an FPGA or single-chip implementation.

CMOS イメージャ／ CMOS Imager
画素ごとにフォトディテクタ (Photo Detector) の出力をCMOSスイッチで順次走査しながら画像を構成するタイプのイメージャ . CCDイメージャでは画素ごとのフォトディテクタの出力を一度並列にCCD (Charge Coupled Device) にチャージした上で順次転送するため, 画素データの同時性が補償されるが, CMOSイメージャの場合は原理的にこのようなグローバルシャッター機能がなく, 画素データの同時性が補償されていない. 近年, 回路の改良によりグローバルシャッター付きのCMOSイメージャが開発され, 今後増加するものと期待されている. また, 発展形として, スイッチ機能以外に, 主として感度向上
等の撮像性能の向上のための回路を数個から20個程度のトランジスタで実現した画素構造が開発され, ア
クティブピクセル (Active Pixel) と呼ばれている. さらに, 画像処理等の機能を数十から数百トランジス
タで実現した画素構造は, スマートピクセル (Smart Pixel) と呼ばれる. 本研究室で開発したビジョンチッ
プはスマートピクセルの一種で, 汎用PE (Processing Elemnt) を画素ごとに実現している.
和英
CMOS imagers construct images using CMOS switches to sequentially scan the outputs of photodetectors for each pixel. In a CCD (charged coupled device) imager, on the other hand, because charge istransferred to turn on the CCDs in parallel with the outputs of the photodetectors for each pixel, a CCD
imager provides simultaneous pixel data, unlike a CMOS imager which does not have a global shutter
function. In recent years, CMOS imagers having a global shutter have been developed by improving thecircuit design, and they are expected to become more widespread in the future. Moreover, a new pixel
architecture called "Active Pixel" has been developed, which is expected to improve not only the switching
performance but also the imaging performance. The circuit is constructed of several to about 20 transistors, mainly to achieve better imaging performance, such as improved sensitivity. Also, pixel structures
constructed from tens to hundreds of transistors are designed to realize various functionalities, such asimage processing, by using such structures, called "Smart Pixels". In our laboratory, we developed a kindof smart pixel device called the "Vision Chip", which has a general-purpose PE (Processing Element) at
every pixel.

122基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
フレームレート／ Frame Rate
動画像に対して, 1秒あたりに表示する画面の数のことを指し, fps (flame per second)という単位を用いる. 旧来のNTSC規格 (インターレース) では, 白黒で30fps, カラーで29.97fps, ヨーロッパのPAL
規格では25fps, 劇場用のフィルムでは24fpsを用いたという歴史的な経緯から, 現在のハイビジョン規格では, 60fps, 30fps, 59.94fps, 29.97fps, 50fps, 25fps, 24fps, 23.98fps等が解像度とスキャン方式に応じて混在する. 走査方式には, プログレッシブ走査 (順次走査) とインターレース方式 (飛び越し走
査) とがあり, 前者は走査線を上から順に走査するが, 後者は通常, 走査線1本おきの走査 (2:1と表記する)
を走査線をずらして２回行って, 全体を走査する方法である.
The frame rate refers to the number of moving images displayed per second. The unit is frames per
second (fps). In the old NTSC standard (interlaced), black and white images are 30 fps, and color images
are 29.97 fps. In the standard European PAL system, the frame rate is 25 fps, based on the frame rateused for film in theaters, for historical reasons. In the defined depending on the resolution and scansystem, including 60 fps, 30 fps, 59.94 fps, 29.97 fps, 50 fps, 25 fps, 24 fps, and 23.98 fps. There are twokinds of scanning: progressive scanning and interlace scanning. The former scans from top to bottom inscanning lines, whereas the latter usually scans the image twice, with the scanning lines shifted by one
line each time (written as 2:1).

空間分解能／ Spatial Resolution
一般に, イメージャの空間分解能は, 画素数で定義され, 例えば, 1,024×1,024画素（≒100万画素）や
1,920×1,080画素（≒200万画素, HD規格）等をはじめとして, 現在では1億画素を越えるものが開発されている. ただし, 一般には画素データは走査によって読み出されるため, 高分解能になるにつれて, 転送時
間や 転送回路の速度が増加することとなり, これらに対する対策が必要であり, 限界も存在する. すなわち,時間分解能と空間分解能は, ある意味でトレードオフが存在し, この両者のどちらを優先するかや両者の統合といった課題が存在する．
In general, the spatial resolution of an imager is defined by the number of pixels. Imagers that have overa hundred million pixels are being developed today. However, the higher the resolution becomes, theslower the transfer speed because pixel data is generally read out by scanning. Some measures should betaken to alleviate this problem, though there are some limitations. Namely, there is a trade-off between
time resolution and spatial resolution, and there is the question of which resolution should be given priority.

イメージャの感度／ Sensitivity of Imager
イメージャあるいはデジタルカメラ (ビデオカメラも含む) の感度の表示は様々なものが使われている.
そもそも計測における感度とは, 入力に相当する物理量に対する出力に相当する物理量 (多くは出力電圧)の比のことを意味するが, 日常的に「感度がいい」という場合は, 意味のある出力が得られる入力物理量の最小値 (計測では感度限界と呼ばれる) を意味している場合もある. そのため, 計測用の機器とデジカメ等の消費財では違う表現が用いられている. 前者の意味では, イメージャのデバイスとしての感度としては, イ
メージャの表面照度 (カメラでは像面照度) の時間積分値に対する出力電圧として定義され, 単位はV/lx·sであるが, 正確にはフォトディテクタの分光感度特性があるので光源依存となる. カメラの場合は,像面照度に変えて被写体照度に対する出力特性として考えることになるが, カメラとしての出力を考えると, 出力電圧よりも得られる画像に意味があるため, 標準光源下での最低被写体照度 (感度限界) がよく用いられる. この場合, 光源やレンズ系に依存するため,「最低被写体照度 0.06 lx /F1.4」等のように, レンズ
系の特性や光源の特性を付記して表現する. また, デジタルカメラ等の場合には, 一般のユーザーの便宜のため, 従来のフィルムの感度との対応を表現する「ISO感度相当」や, 定義された被写体輝度が定義された基準値になる感度である標準出力感度等が用いられる.

The sensitivity of an imager or digital camera is defined in various way. To begin with, sensitivity in measurement means the ratio of output to input levels, but "good sensitivity" may mean the minimum input
value for a meaningful output (sensitivity limit). For that reason, different ways of expressing the sensitivity
are used in devices designed for measurement and consumer products, such as digital cameras. In theformer, the sensitivity is defined by the output voltage divided by the time-integrated value of the surface
illuminance, which depends on the light source. In case of a camera, the output characteristics are considered instead of the illumination intensity at the image plane, but considering its use as a camera, the minimum illumination of the field with a standard candle is often used because the obtained image is moremeaningful than the output voltage. In this case, the characteristics of the lens system or the light source
are also given because the performance depends on them. Also, in the case of a digital camera, "corresponding ISO speed", which describes the speed corresponding to conventional film speed, or the standard output sensitivity, at which the defined brightness of an object comes up to a defined standard value,
are used for the convenience of general users.

123基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
グローバル シャッター／ Global Shutter
イメージャの各画素データを同時に取得することが可能な電子的シャッター機能. イメージャの回路の動作原理から, CCD (Charge Coupled Device) 型のイメージャではこの機能が実現されているが, 通常のCMOS イメージャではこの機能がない. 近年, この機能がついたCMOSイメージャも開発されている.
グローバルシャッター機能を使って撮像された画像データは, 各画素の同時性が補償されているため, 対象の運動の方向と走査の方向との干渉が生じない. ちなみに, 旧来の機械的シャッターも, その構造から撮像
時刻の同時性は補償されていない.
A global shutter is an electronic shutter function that allows each pixel data of an imager to be obtained
simultaneously. This function is provided in CCD (Charge Coupled Device) imagers, but not in common
CMOS imagers. In recent years, however, CMOS imagers having this function have been developed.
Image data obtained using a global shutter function ensures simultaneity, so that there is no interference
between the direction of the target movement and the scanning direction. Classical mechanical shutters do
not ensure simultaneity because of their structure.

構造照明法／ Structured Light
能動的なパターン照明を用いた3次元計測方法. カメラと空間的あるいは時間的にパターン同定が容易な既知のパターン照明を投影するプロジェクタから構成され, 対象の表面上で反射した照明パターンと画像の対応から3次元位置抽出手法 (例えば, 三角測量の原理等) を用いて, 対応点での3次元位置の抽出を行い, それを画像面内を処理することにより, 3次元形状情報を得る方法である. 用いるパターン照明には様々な方法が提案されており, 対応点抽出が容易な場合には, 格子あるいは格子点パターンが用いられ, 対
応点抽出が複雑な場合には, 対応点抽出のためにランダムドットや２次元M系列パターン, さらには色情報で変調をかけたもの等が用いられている. また, 扇状レーザーパターンの走査による光切断法は, 速度は遅いが精度が必要な用途ではよく用いられている. 対象表面が鏡面の場合には, 鏡面を考慮した対応点の同定が必要である.
Structured Light is an active light pattern used in three-dimensional measurement methods. This method
uses a camera and a light projector that projects a known pattern that can be easily identified spatially or
temporally, and calculates three-dimensional shape information by extracting the three-dimensional positions of points that correspond to the light pattern reflected on the surface of the target object by using athree-dimensional position extraction method (for example, triangulation). Various types of light pattern
have been proposed. For example, a grid of points or lines has been used as an easy way to extract thecorresponding points, and a random dot pattern, a two-dimensional M-sequence pattern, or a pattern modulated by color information has been used as a complicated way to extract the corresponding points. In
addition, light-section methods that use a fan-shaped pattern in combination with scanning, which are also
often used in applications where speed is not important but accuracy is, have also been used. In the caseof a mirror, it is necessary to identify the corresponding points while taking account of the specularity of atarget surface.

多点計測／ Multi Target Measurement

和英

画像内を多数の領域に分割し, 各分割領域の局所変化を同時に解析し, 計測量を推定する技術. 特に, 対象が多数の微少対象である場合には, 各対象に対する局所処理を画像全体で並列実行することにより, 全体として高速の多点計測が実現可能となる. 具体的な例としては, 粒子あるいは小型の製品の検査, 多数の細胞等に対するバイオイメージング, 血球・血流解析, 流体計測, 微生物の観測, マイクロ・微小物体のマニピュ
レーション, 基板などの表面洗浄のための塵検出, 大気中の粒子観測, テクスチャを用いた運動計測, 構造照明による3次元計測, イメージセンサによる可視光通信等がある. １秒間に1,000フレームの速度で,1,000個以上の対象の状態を同時に計測するための専用プロセッサが開発されている.

Multi-Target Measurement is a technique for estimating the values of measurement targets (e.g., the 3D
positions of a point cloud), by dividing an image into a number of regions and simultaneously analyzing the
local variations of each divided region. In particular, when dealing with a large number of small targets, it ispossible to realize high-speed multi-point measurement as a whole by executing local processes for eachobject in parallel over the entire image. Specific examples include inspection of small products or particles,
bio-imaging of a large number of cells, blood flow analysis, fluid measurement, observation of microorganisms, manipulation of minute or small objects, detection of dust before cleaning the surface of a substrate,particle observation in the atmosphere, motion measurement using a texture, three-dimensional measurement by structured light, and visible light communication using an image sensor. A dedicated processor
operating at a rate of 1,000 frames per second has been developed for measuring more than 1,000
objects at the same time.

124

基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
３次元計測／ 3D Measurement
計測対象の３次元の表面形状を取得する計測技術. 形状計測, 形状測定, 3次元センシングなどとも呼ばれる. 一般に, 機械的プローブを対象物表面に接触させアームの運動学から3次元位置を計測する接触式と光計測を主体とする非接触式がある. １点ずつ計測してスキャンする方法と, 画像により端点を同時に計測する方法がある. 画像ベースの非接触型の方法では, 多点の３次元計測技術が必要となり, 本研究室ではその高速化に取り組んでいる. その結果, 従来は静止した物体の観測が主流であったのに対して, 運動・変形する物体に対しても, 1kHzの速度でリアルタイムに形状を取得するシステムを開発した. このような超高速のリアルタイム3次元センシングシステムは, ロボティクス, 工業製品検査, 自動車, ヒューマンインター
フェース等の分野で活用が期待されている.
Three-dimensional measurement is a technique for obtaining the three-dimensional surface shape of ameasurement object. It is also called "shape measurement" or "three-dimensional sensing". In general,
there are two types of three-dimensional measurement: the contact type, which uses a mechanical probethat touches the surface of the target object to measure the three-dimensional position by kinematics ofthe arm, and the non-contact type, which mainly uses optical measurement. Two methods are generally
used: In one method, the target is scanned by measuring a single point at a time. In the other method, themultiple points are measured from the image at the same time. With an image- based non-contact method,
multi-point three-dimensional measurement technology is required, and we have been working on this in
our laboratory with the aim of speeding up the process. In conventional systems, stationary target are usually measured. In contrast, we developed a system that is capable of obtaining the shape of a measurement object in real time at a rate of 1 kHz, even for objects which deform and move. Super-fast real-time
3D sensing is expected to be used in the fields of robotics, industrial product inspection, automobiles, andhuman interfaces.

テンプレート マッチング／ Template Matching
テンプレートマッチングは, 入力画像から対象を検出するための画像処理の手法の一種である. 予め保持されている対象のパターンを入力画像上で走査するもので, 各走査位置でマッチング演算を行い, 得られる類似度に応じて, 対象の認識が行われる. マッチング時に利用される類似度には, SSD (Sum of Squared
Difference：2乗 誤 差 の 総 和), SAD (Sum of Absolute Difference：絶 対 値 誤 差 の 総 和), NCC(Normalized Cross-Correlation：正規化相互相関)等の方法が提案されている. ターゲットトラッキン
グの場合は, 前フレームのターゲット位置に対して移動可能性のある範囲を探索範囲とすることから, 高速
画像の利用により探索範囲を狭めることができるため, 演算量を減らすことが可能となると同時に, マッチ
ング演算の並列化を導入するにより, 高速のテンプレートマッチングが実現できる．
Template matching is a kind of image processing that detects an object from an input image. It scans
the input image using previously saved patterns of the object, and then performs a matching operation ateach scanning point to determine a degree of similarity which enables the system to recognize an object.
Several methods have been proposed for determining the degree of similarity, such as SSD (Sum of
Squared Difference), SAD (Sum of Absolute Difference), and NCC (Normalized Cross-Correlation). In thecase of target tracking, we can make the scan area narrow by utilizing high-speed images and decreasing
the computational complexity because the scan area can be assumed to be only an area where an object
can move to from its position in the previous frame. Moreover, we can realize high-speed template matching by adopting parallel computing for the matching operation.

特徴量抽出／ Feature Extraction
画像に捉えられている対象を認識・理解するために, 画像パターンを何らかの演算により, 異なる次元の空間, すなわち特徴量空間に変換して, 目的に応じた特徴が抽出されるように演算を行うことを特徴量抽出あるいは特徴抽出と呼ぶ. この演算から得られる量を特徴量と呼び, 目的に応じて, 様々なものが提案されている. 特徴量には大別して, ある画素の近傍の画素データのみから演算・抽出するローカル特徴量と画像の全画素から演算抽出するグローバル特徴量が存在する. いずれの場合でも, 演算の高速化が鍵となるが,特にグローバル特徴量の演算は, 全画素のデータを用いた積分量 (例えば, モーメント特徴はΣΣの演算)となり, その高速化には工夫が必要となる.
Feature extraction is an operation for recognizing/understanding an object in an image. It transforms
image patterns to a space with different dimensions, called "feature space", and then performs calculations
to extract various features. A value given by this operation is called a feature. Various values have been
proposed as features for various purposes. Features are classified roughly into two types: local featuresand global features. A local feature is calculated and extracted from only neighboring pixel data, and a
global feature is computed using all pixel data of an image. A key issue for both is to accelerate the operations. In particular, we need to pay special consideration to global features because they need an integral
calculation involving all pixel data (e.g., for moment features).

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基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
モーメント抽出／ Moment Extraction
画像のモーメントは, 画像処理における特徴量の1種である. モーメント特徴によって, 対象のサイズ (０次モーメント), 位置 (１次モーメント／０次モーメント), 傾き (２次モーメント)等の幾何情報を表現することができるとともに, パターン認識においても有用な特徴量として利用されている. 本研究室では, モー
メント特徴の演算をアナログの並列回路や画素ごとにプロセッシングエレメントを搭載する超並列回路を利用することで高速に演算するいくつかの方法を提案し, 実際に重心位置の計算で利用している.
Moment extraction is a process for extracting a moment of an image, which is one of the features commonly used in image processing. We can utilize this moment feature not only for representing geometric
information of an object, such as the size (0th moment), position (1st moment / 0th moment), slope (2ndmoment), etc., but also for pattern recognition. We have proposed some schemes where moment features
are computed by a massively parallel circuit containing a processing element for every pixel, and thesefeatures are used for calculating the center of gravity.

流体・粒子計測／ Real Time Fluid/Particle Mesurement
流体あるいは流体に混入した粒子の動きをリアルタイムで計測する技術. 画像を用いた流体計測では, 流
体中に粒子を散布し, その移動・位置情報から流速分布を時系列に得るPIV: Particle Image Velocimetryがよく知られている. フレームレートが不十分で粒子運動の直接計測ができない場合には, 粒子へ照射した光の散乱を観測し, 統計的な処理によって粒子数やサイズを特定する方法が用いられていた. これに対して, 本研究室で開発したリアルタイム多点計測は, 高速画像処理により, 通常オフラインでしか実行されない流体計測のリアルタイム化やパターン解析がリアルタイムで実現できるため, 粒子群のより高度な計測を行うことが可能となる.
Real-Time Fluid / Particle Measurement is a technology for measuring the motion of a fluid or particles
mixed in a fluid in real time. In measurement using image processing, one method is Particle Image
Velocimetry (PIV), which is a method for obtaining a time-series flow velocity distribution from location
information of particles scattered in a fluid. In cases where particle motion cannot be obtained directly due
to a low frame rate, a method for identifying the particle number and sizes statistically by using light scattered by illuminated particles has been employed. In contrast to this method, we developed a method
called Real-time Moment-based Analysis of Numerous Objects. This method enables fluid measurement
and pattern analysis, which are normally executed offline, to be executed in real time and can measure ahigher number of particles.

書籍電子化／ Book Scanning
紙媒体の書籍に印刷されている情報を電子化するための技術. 書籍スキャンあるいは書籍スキャニングとも呼ばれる. ネットワークや検索技術の発達並びに電子書籍の進歩に伴い, 書籍を電子化するニーズが全世界で急速に拡大している. 現在の技術は, コピーやフラットベットスキャナ等で培われてきた技術を活用したものが多く, 膨大な書籍を電子化するための技術としては, 速度と手軽さの面で十分ではない. 当研究室では, 書籍電子化の新しい方法として, ユーザがページをめくっている間に, 紙面の動きを止めることな
く, 連続的に書籍を読み取る方法を提案し, 試作を行っている. この技術は, 高速3次元形状計測技術を用いて, ページめくりの最中のページの3次元形状を取得し, その形状情報を用いて撮像した映像をフラットな
ページ情報に変換する方法を用いており, 書籍を裁断する必要がなく, なおかつ書籍を上向きのままでスキャン可能である.

和英Book scanning is a technology for digitizing and computerizing the information contained in printed
books. With the great advances being made in network search technology and digital books, there is a
growing need for computerizing printed books. Generally, current technology is based on copiers or flatbed
scanners and is inadequate for computerizing an enormous number of books in terms of speed and convenience. We have proposed a new book computerizing system that scans books continuously without users
having to laboriously turn the pages one-by-one. We demonstrated the system experimentally. This technology employs a method in which acquired images are transformed into distortion-free images according
to the measured 3D shapes of pages while the user rapidly flicks through the book, and can realize
non-destructive book scanning without having to place the book face-down as in conventional flatbed

126

基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
ジェスチャー認識／ Gesture Recognition
人間のジェスチャーを動作として認識する技術. ジェスチャーに応じた意味づけを行うことにより, 機器の操作を行うことを目的とする. 手だけの動作を対象とする場合と指の動きまで利用する場合があり, 前者
は高速のジェスチャーの認識が, 後者は細かい指の動きを捉えることが課題である. テレビ (5m ～ 3m),
ゲーム･デジタルサイネージ (3ｍ～ 1ｍ), コンピュータ (30cm ～ 1ｍ), 携帯機器･カーナビ(10cｍ～
30cm)等における機器操作に応用することが考えられている. この際の手指の速度は, 通常のジェス
チャーの手首の速度で50km/h程度と考えられ, 最高速度としては, 指先の動きで150km/h, 手首で100km/h程度と考えられる. これらの速度に対応した画像処理が必要で有り, 3次元認識が求められる場
合もある. 出力は, 代表特徴点の時系列位置情報からパターン抽出を行い, ジェスチャーの意味の認識を行う場合が多い.
Gesture recognition technology recognizes human gesture motions. The objective is to control devices
by giving each gesture a meaning. Recognition systems are often targeted at only the limbs or fingers. The
former requires high speed, whereas the latter requires high precision. Leading applications of this technology are control of TVs (3 m - 5 m), video games and digital signage (1 m - 3 m), computers (0.3 m - 1m), and portable devices and car navigation systems (10 cm - 30 cm). In these cases, the usual speed ofthe extremity of the arm is about 50km/h , and the maximum speeds of the wrist and fingers are about 100
km/h and 150 km/h, respectively. For these recognition applications, not just high-speed image processing
but also geometry recognition is often needed. The meanings of gestures are recognized by pattern
extraction from time-series location information of representative features.

高速プロジェクター／ High-speed Projector
投影のフレームレート, 映像転送の速度, 投影されるまでの遅延などの速度性能が, 従来のプロジェクタを大幅に上回るもの. 例えば, 高速センシングと融合することで, 運動する対象物へ遅れなく投影することができる. プロジェクションマッピング, デジタルサイネージ, ユーザインタフェース, 拡張現実, ロボット
制御や検査などのための画像センシングなど多岐に渡る分野でニーズが高まっている.
Our high-speed projector is a system that drastically exceeds the performance of conventional projectors in terms of the projection frame rate, the image transfer speed, and the latency until projection refresh.
For example, integrating this system with high-speed sensing allows delay-free projection onto moving
objects, as if the projected image were printed on or attached to the target surface. There is strong
demand for this kind of technology in a wide range of application fields, including projection mapping, digital signage, user interfaces, augmented reality, image sensing for robot control and inspection, and so on.

リアリスティックディスプレイ／ Realistic Display
現実と見分けがつかないようなイメージを認知させることができる提示デバイス. また, コンピュータによってその色, 形, 質感などの特性を自在に制御することが可能なもの. 特に, 人間の視覚に基づく認知に影響を与える外界の物理的な要因として, 対象の幾何的な形状, 対象表面の光学的特性, 環境の照明状態の3つが挙げられる. リアリスティックディスプレイの設計においては, この3つの全てを現実の対象と近いレベルに到達させることが重要となる.
Our realistic display is a display device that can show images that are difficult to distinguish from reality.
Additionally, the attributes of the displayed object, including its color, shape, and reflectance, can be controlled by a computer. In particular, the physical factors affecting human visual perception/recognition
include the target's geometric shape, optical characteristics on the target surface, and the lighting conditions in the environment. To design a realistic display, it is critically important to bring these three factors
close to real-world levels.

積層型ビジョンチップ／ 3D-Stacked Vision Chip
光検出器(PD: Photo Detector)と汎用ディジタル処理要素(PE: Processing Element)を, 異なる層に積層するタイプのビジョンチップ. ビジョンチップのコンセプトは, PDとPEを一体的に集積することで,チップ内で高速な画像処理を実現することである. しかし, PDとPEの両者をチップ内に一体化するため,解像度や感度の性能を上げることが困難であった. 積層型ビジョンチップでは, PEやメモリなどの周辺回路を, PDとは異なる層に配置する半導体技術を用いることで, 従来の問題が解決されている.
Our 3D-Stacked Vision Chip is a special type of vision chip in which photodetectors (PDs) and general
digital processing element (PEs) are stacked in different physical layers. The concept of a vision chip integrates the PDs and PEs to realize high-speed image processing in a single chip. However, it is difficult to127基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
improve the resolution and sensitivity performance because this would require both the PDs and PEs to be
implemented in a single chip. Our 3D-stacked vision chip can solve this problem by using semiconductor
technology which allows PEs and peripheral circuits, including memories, to be stacked in different physical layers from the PDs.

臨界融合周波数／ Critical Flicker Frequency
光の明暗変化の時間周期を短くしていくと, 人間は次第にその変化を知覚できなくなる. 臨界融合周波数とは, この変化が知覚できなくなる時間変化の周波数の境界値を意味する. 映画などで映像を提示する場合に重要な指標となる. 光の強さや提示面積などの環境条件によって変化する.

As the time cycle of a light-dark change is gradually shortened, eventually the change cannot beperceived by the human eye. Critical Flicker Frequency indicates the frequency at which this happens. It is
an important reference in order to display video in cinemas and so on. This value can change according to
the environmental conditions, including light intensity, displayed area, and so on.

ダイナミック プロジェクション マッピング（高速ディスプレー型）／ Dynamic Projection Mapping (type of high-speed display)
プロジェクションマッピングとは, 実世界の物体の形状に整合するように映像を投影する技術を指す. ダ
イナミックプロジェクションマッピングは, 特に運動する物体への投影を目的としたタイプのプロジェク
ションマッピングを指す. 建物などのように静止した物体への投影に比べて, ダイナミックプロジェクショ
ンマッピングでは人間を含めて様々な実世界上の物体が自由に動いている環境において, その外観のみを
シームレスに変化させることができる. このため, アート, エンターテイメント, ファッション, デジタルサ
イネージ, マンマシンインタラクション, 拡張現実, 学習支援などの様々な分野に展開可能である. ただし,物体が運動することによって, 実世界上の対象物体と投影する映像が位置ずれを起こさないように, 高速な
センシングと映像投影技術が必要である. 高速ディスプレー型では, 高速なセンシングの情報をリアルタイ
ムに解析することで, 対象表面に映像が整合するように高速に画像を生成し, 高速なプロジェクタで投影することを行う.
Projection Mapping is a technology that projects images onto objects in the real-world such that the
projected image and the object geometric surface fit together and are consistent. In particular, Dynamic
Projection Mapping is a special type of Projection Mapping in which images are projected onto moving
objects. Compared with projection onto static objects, such as buildings, Dynamic Projection Mapping
allows the visual appearance to be seamlessly changed in environments where real-world objects, including humans, move freely. Therefore, this technology covers a wide range of application fields, including
art, entertainment, fashion, digital signage, man-machine interaction, Augmented Reality, learning support,
and so on. However, it requires high-speed sensing and projection technologies in order not to produce
misalignment between the real-world object and the projected image, which is caused by the object
motion. A high-speed display is a solution for analyzing high-speed sensing information in real-time, generating visual images that fit the target surface at high speed, and projecting images by using high-speed
projection devices.

和英

アクティブパーセプション／Active Perception
メタ パーセプション／ Meta Perception
センシング技術, ディスプレイ技術, アクチュエータ技術等の進歩により, 人間の感覚運動系の能力をはるかに超えた感覚運動系が実現できるようになり, 人間と機械システムとの関係は, 大きく変化しようとしている. そのような人間の能力を超えたシステムを積極的に用いることによって, 新しい人間との相互コ
ミュニケーションを実現する技術分野をメタパーセプション (本研究室の造語) と呼ぶ. 従来のシステムが人間の機能に合わせたシステムの構築を目指していたのに対して, 人工のシステムがそれらの機能を上回る性能を持つ場合には, そのままの形でシステムを構成しても人間側が対応できないので, 人間の感覚運動系の機能と構造を理解した上で, 人間にどのような情報をどのように加工して出すべきかを考える必要がある. そのようなシステムの実現により, 本来人間が知覚・認識できない情報に対しても, 人間の関与が可
能となる.

128

基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
With advancing technologies such as sensors, displays, and actuators, sensory and motor systems withcapabilities far beyond those of human beings will become possible, and the relationship between humans
and machines is going to change greatly. In our laboratory we coined the term "Meta Perception" todescribe technologies that will enable humans to communicate in new ways with each other by actively
using such systems possessing capabilities surpassing those of humans. The conventional approach was
to develop systems that are matched with human functions. In contrast, if artificial systems possess capabilities beyond ours, we will need to consider how we process information and what kind of information toprovide, with full understanding of the capabilities and structure of the human sensory and motor systems.
By realizing such systems, humans can start to engage with information that we could not previously
perceive or recognize.

スマート レーザー スキャナ／ Smart Laser Scanner
スマートレーザースキャナは, 測定対象物に対して構造的な光線の運動を付与したレーザー光を当て, その反射光の強度変化を単一の受光素子で捉えることにより, 対象の形状や運動を捉え, それらに対して適応的な光線の運動を与えることにより, 対象に応じた光線の動きを実現するものであり, 光線の方向と反射光の強度から３自由度の計測が可能であり, 3次元位置計測, ２次元の対象の特徴トラッキング等を可能とするシステムである. 適応的な動作の設計に応じて, 意味のある動作を実現することが可能であり, 特にその高速性から, レーザー光が対象の変化に応じた動作を行うことが可能で, インタラクティブなインターフェ
イスにも利用することが可能である.
The Smart Laser Scanner aims a laser beam scanned to form a particular spatial pattern toward thetarget object to be measured, and captures the shape and motion of the target by capturing intensity variations of the reflected light with a single photosensor element. The light beam can be made to move in a
way that corresponds to the target by applying adaptive motion to the light beam. This system is capableof measuring three degrees of freedom from the direction of the light beam and the intensity of the reflected light and is capable of 3D position measurement, 2D feature tracking of targets, and so on. To correspond to the design of adaptive motion, this system is capable of creating meaningful motions. In particular, with the high-speed performance that the system achieves, the laser beam can be moved in responseto the motion of the target object, which can also be applied to interactive interfaces.

センシング ディスプレイ／ Sensing Display
光学的な計測を行う場合, 計測に用いる照明やビームをそのまま, あるいは別の光源を用いて, 表示系を同一の光学系を通すことにより, センシングと表示を同時に実現する方法. 例えば赤外のレーザービームで皮膚から血管像の計測を行い, そのビームと同じ場所に可視光レーザービームで計測結果を表示することによって, 皮膚表面に計測結果の表示が可能となる. 実物に表示でき, なおかつ同じ光学系を用いることにより, センシングと表示の位置ずれを起こさないという利点がある.
When performing optical measurements, Sensing Display is a method of realizing sensing and display
functions simultaneously, in order to use illumination and a laser beam for measurement and as a lightsource through the same optical system as the display system. For instance, this allows images of measured blood vessels to be displayed on the skin surface, to implement measurement of blood vessel
images above the skin with an infrared laser beam. This method has the advantage of not causing any
position misalignment between sensing and displaying.

インタラクティブ ディスプレイ／ Interactive Display
従来のディスプレイは, システムがもっている情報を何らかの形で表示し, 人間に伝えるだけのものであり, 利用している人間の意思や意図は, ディスプレイではなく, キーボードやマウスを通してシステムに入力されていた. インタラクティブディスプレイは, 人間の意思や意図をディスプレイで直接入力することを可能にするもので, 人間とシステムの直接的な相互コミュニケーションを可能とするものである. ディスプ
レイに直接入力することは, ディスプレイの座標系と入力デバイスとしての座標系が一致していることを意味し, キーボードやマウスで必要とされる人間の脳の内部での座標変換が必要なくなり, 直感的で快適な
インターフェイスが実現される. この際, 人間の動作から表示までのレイテンシーが操作感に大きく影響する. このため本研究室では, 高速ビジョンを用いることにより, 入力のレイテンシーをmsオーダーに押さえることにより, 高速の動作にも追従し, 追従性の高いディスプレイを実現している.
Up to now, displays just show information in some form or another to present it to users, and users input
their intentions via keyboards and mice, not the display. An interactive display enables them to input theirintentions directly, allowing the user and the system to communicate with each other directly. Inputting to
the display directly means that the coordinate system of the display corresponds to that of the input device,so that a coordinate transformation carried out in the user's head, which is needed when using keyboards

129基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
or mice, becomes unnecessary, allowing an intuitive and comfortable interface to be implemented. The
latency time between the user's operation and the information display strongly affects the operating sensation. Because of this, in this laboratory we use a high-speed vision system to keep the input latency below
a few milliseconds, allowing the implementation of a high-trackability display system that can track highspeed motion.

ダイナミック インタラクション／ Dynamic Interaction
人間とシステムとが相互作用（インタラクション）する場面において,「システムが人間の視覚認識速度よりも高速に認識・行動し, 人間が認識できない遅延レベルと高サンプリングレートで人間とシステムとの相互作用を実現する」インタラクションシステムの基本設計思想を指す．従来システムよりも高速な応答性を有するシステムを構築することにより, その速度性能によって人間とシステムとの協調性やリアリティを高め, インタラクションの質をも向上させるものである．知能システムが人間の視覚認識速度よりも低遅延かつ高速に動作することで, 人間がランダムかつ高速な運動を行ったとしても対応可能であり, 人間がシステムの挙動に適応する必要が無く, 操作性や正確性に優れたシステムとなる．本設計思想に基づくシステムとして, 例えば勝率100%じゃんけんロボットでは, 全体処理が約23ms（画像処理が2ms, 制御指令が1ms, ロボットハンドの運動が約20ms）で実行されており, 人間が遅延（後出し）に気づかないレベル（30ms以内）でロボットシステムが動作している. これにより, 人間の動作に協調しつつ, 人間を超える性能を実現している．本技術は, VR, ARから人間の運動の先回り支援, パワーアシスト, 人間機械協調まで,幅広い応用分野において適用可能であり, 特に遅延やサンプリングレートが重要となる場面において大きな役割を果たすと考えられる.
In this research we propose an entirely new concept named "Dynamic Interaction". "Dynamic Interaction" is a basic concept for the system design, in particular human-robot interaction and user interface, inwhich human interacts with system. This means that "The system can execute at higher speed beyond thehuman recognition and action. And the system can realize interaction between the human and the systemwith low-latency and highly sampling rate." By constructing such system with high-speed performance,cooperativeness and reality become higher quality than the conventional systems. We have developed
Janken (rock-paper-scissors) robot system with 100% winning rate as one example of Dynamic Interaction
applications. This system consists of a high-speed vision, a real time controller and a high-speed robot
hand. Since the whole processing can be executed every about 23ms (image processing: 2ms, control
input: 1ms and robot hand motion: 20ms), the human cannot recognize the system latency. This technology can be applied to various situations such as VR, AR, motion assist, power assist, human-machine
cooperation and so on. In particular, this can be considered to be significantly important role in a scenethat the time delay is a big problem to be solved.

自己受容性／ Proprioception
人間は, 自らの脳が指令した運動に対しては, 自らの感覚系を通して, その指令の実行状況を知ることができる. この性質を自己受容性と呼び, 身体性に関連した自己の認識を司るものとして, また異常の認識や他人や環境の存在の認識において, 極めて重要な役割を担っている. 脳の内部では, 遠心性 (efferent) の情報としての運動指令は, 運動系に伝達されるとともに, 認識系へもコピーされる. このパスは, 遠心性コピー(efferent copy) と呼ばれ, 求心性 (afferent) の情報である感覚系の情報と比較されて, 外界並びに身体のモデルの同定に用いられる. ヒューマンインターフェイスの設計では, いかに自己受容性を実現するかが一つの指標となり, インターフェイスにおける自己の認識の形成, ひいては没入感等の実現に重要な役割を
果たす.

和英

Proprioception is the ability of humans to determine the progress of their own motor commands throughtheir own sensory tract when commands are given by their brain. Proprioception plays an imporant role inrecognizing the state of one's own body, as well as recognizing something unusual, the presence of another person, and one's surroundings. Inside our brain, a motor command, as efferent information, is transmitted to the motor system, and at the same time, is copied to the recognition system. This process, calledefferent copy, is used for identifying the outside world and the body, as compared with the sensory tract
which involves afferent information. In designing human interfaces, how proprioception is implemented is
one of the indexes used to evaluate the system, and proprioception plays an important role in self-recognition.

自己認識／ Self Recognition
ヒューマンインターフェイスにおいて, バーチャルな世界に自己を何らかの形で投射した場合, その表現を自己のものとして理解できるかがバーチャルな世界への没入感の指標となる. 表現のテクスチャーやダ
イナミクス, 表示のレイテンシーや同期性等が関係し, 自己受容性の確保が鍵となる. また, 逆説的に自他の識別にもつながり, その明確な定義は極めて難しい課題とされている. 一般に, バーチャル世界で表現される自己は, 現実世界の自己とは違い, 情報のずれが存在し, そのずれの程度と人間の脳内での処理の関係で自他の識別が決定されるため, ヒューマンインターフェイスの実装にあたっては, 自己認識が容易なシステムの実現が一つの指標になる.

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基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
In human interfaces, when we reflect ourselves in a virtual world in some form or another, it is a measure of the realism of the virtual world whether or not we can understand the representation as our own. In
reference to texture and dynamics of representation, as well as latency and synchronization of display,
ensuring proprioception is critical. It is also related to discrimination between meum et tuum, paradoxically,
and a clear definition is too difficult a problem. In general, our selves in the virtual world have some information gaps with those in the real world, and discrimination between meum et tuum is determined by the
relation between the degree of those gaps and the processing in the human brain. So, regarding implementation of human interfaces, implementation of an easy self-recognition system is one of the indexes forevaluating the system.

ハプティックス／ Haptics
触覚に関連する知覚･認識の処理構造を対象とする学術分野. 皮膚の受容器としての触覚は, 機械的接触
圧力や熱流・温度の表面分布を測定量とするセンサと見なすことができるが, 手をかざしただけでは対象の情報は得られず, 手を動かして対象に接触させて始めて情報の取得が可能となる. このような手の動作を触運動と呼び, 認識のための運動の発現として, アクティブセンシングの典型例の一つと考えられている.
つまり, 触覚認識では,皮膚の受容器と触運動を一体のものとして考える必要がある. 触運動の発現は, 認識の準備行動, センサの動特性の補償, 局所性の回避, 空間分解能の向上, 表面テクスチャの認識等, 様々な機能に必要な機能である.
Haptics is an academic field involving processing structures of perception and recognition related to thetactile sense. The tactile receptors on the skin can be regarded as sensors whose measured variables aremechanical contact pressure and a surface map of heat flow and temperature. However, one cannot
obtain information about an object only by holding one's hand over it; it is not until one moves one's hand
and touches the object that we can get information about the object. The movement of the hands like thisis called a touching motion, and it is considered as one typical example of active sensing, as a manifestation of motion for recognition. That is, we need to consider that a receptor on the skin and the touchingmotion are united in tactile perception. A manifestation of the touching motion is required for several functions, such as a preparation act for recognition, compensation of the dynamic behavior of sensors, evasionof locality, improvement of spatial resolution, and recognition of surface texture.

デフォーマブル ディスプレイ／ Deformable Display
一般的な映像ディスプレイは, フラットな平面上に提示されるものであり、インタラクションもその平面上の2次元に拘束されるものであった. これに対して、映像が提示されるディスプレイ環境に、自由に変形するデフォーマブルな構造を導入することで, 3次元ユーザインターフェースとして全く新しいインターフェイスを提供することが可能となる. 具体的には, これまでの通常のマルチタッチの操作に加えて, 押し込みや変形といった新たな操作も可能となるとともに, インタラクションに応じて生じる曲面への映像提示を実現することができ, 様々な次世代のインタラクティブデジタルメディア環境を提案している.
Popular image displays are presented on a flat plane, and interactions are bounded by the two dimensions in this plane. On the other hand, by introducing a freely deformable structure to display an environment on which images are presented, it becomes possible to offer a totally new interface, that is, athree-dimensional user interface. Concretely, besides conventional ordinary multi-touch control, new controls such as push and deformation become possible, and also it becomes possible to present an image
on a curved surface, which is generated depending on the user's interaction with the display. This will leadto various next-generation interactive digital media environments.

アクティブパーセプション／ Active Perception
人間の知覚には受動的知覚と能動的知覚に大別されるが, 一般的に能動的知覚において身体動作による動きが加わることによって, 受動的知覚では感じ取ることができない情報を知覚することが可能となる. この従来の能動知覚に加え, 人や機械において, 能動的動作や刺激を加えることで本来の人と機械の能力を超えた知覚・認識系を実現する技術分野をアクティブパーセプションと呼ぶ. まず, 人や機械に対して, どのような動作や刺激を加えることで能力の限界を突破できるかについて把握する必要があるため, システムの設計段階で未知のパラメータの探索を行う. そこで得られたパラメータを元にしたシステムと認識系を組み合わせることにより, 人や機械の, 情報に対する新たな関与の仕方を可能とする.
Human perception can be divided into passive perception and active perception. In general, however,active perception is accompanied by movement due to body motion, allowing additional information to beperceived. In addition to this conventional active perception, active perception also includes the improved
ability of machines to sense and display information by adding active motion and stimulation. As for131基本概念・用語 Basic Concept and Technical Terms
machines, it is necessary to grasp what kind of actions and stimuli can be applied to overcome the limits of
their capabilities, so we must search for unknown parameters at the design stage of the system. By combining the system based on the parameters obtained and the recognition system, it is possible to devise
new ways of cooperatively handling information by people and machines.

画素単位ブラー除去イメージング／ Pixel-wise Deblurring Imaging (PDI)
高速移動体からの撮像ではモーションブラーが生じることから, 鮮明な画像を得るためには, シャッター
スピードを高速にする必要があり, 同じ感度条件の下では強力な照明が必要となる. そのため, 例えば, 高速
道路のトンネル壁面の検査用の撮像は, トンネルの交通を規制する必要が生じ, 頻度の高い検査の障害となっている. このモーションブラーを取り除くため, 像面情報のみから対象との相対速度と同じ速度で, 撮像系の光軸を高速に追従制御する「画素単位ブラー除去イメージング」を本研究室では提案している.
Motion blurring occurs in imaging of a high-speed moving object. Therefore, in order to obtain a clear
image, it is necessary to increase the shutter speed, and stronger illumination is thus required, assuming
the same sensitivity conditions. Therefore, for example, imaging for inspecting the surface of a tunnel wallin a highway requires placing restrictions on tunnel traffic, which is an obstacle to frequent inspection. In
order to remove motion blur, our laboratory has proposed a technique called "pixel-wise deburring imaging", which controls the optical axis of the imaging system at a high speed equal to the relative speed
between the object and the imaging system based on image plane information.

スポーツ訓練システム／ Sports Training Support System
スポーツの訓練において, 見よう見まねで動作を繰り返すことや本または言葉による指導での技能の習得が一般的であるが, これに対し, 近年ではメディア技術を駆使した効率的なスポーツ訓練システムが開発され, 学習効率の最適化が図られてきている. システムの設計仕様として, 実際のスポーツを行う場面と訓練時の差異が極力少ないことが効率的な訓練のために必須であり, 差異の要因としてシステムの空間分解
能・時間分解能・動作遅延の3点が挙げられる. 本研究室では, リアルタイム性を考慮した高速カメラによるビジュアルフィードバックを利用したスポーツ訓練システムの提案を行っている.
In sports training, the common conventional approach involves practicing a motion after observing
someone performing that motion and seeking skills or acquiring skills from instruction books or via verbal
instruction. In recent years, on the other hand, efficient sports training systems have been developed thatmake full use of multimedia technology, and optimization of learning efficiency has been attempted. As thedesign specifications of such a system, it is essential for efficient training that the difference between thedesired actual sports scenes and the training be as small as possible. Three factors in achieving this are:spatial resolution, temporal resolution, and operation latency of the system. In our laboratory, we haveproposed a sports training system using visual feedback based on a high-speed camera and taking into
consideration the real-time properties.

和英

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7. 論文Papers論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese

招待論文／Invited Papers
・鏡慎吾, 石川正俊: センサフュージョン — センサネットワークの情報処理構造 —（招待論文）, 電子情報通信学会論文誌 A,
Vol.J88-A, No.12, pp.1404-1412 (2005)

学術論文／Papers
・塚本勇介, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速ビジョンを用いた形状のフィードバックによる弾性体アームの操り, 計測自動制御学
会論文集, Vol.54, No.5, pp.468-475 (2018)
・山川雄司, 遠山渉, 黄守仁, 村上健一, 石川正俊: 人間の手先位置制御の高速高精度化を目指したモジュール開発と基礎検討, 日本
機械学会論文集, Vol.84, No.858, 17-00364 (2018)
・山川雄司, 久野和生, 石川正俊: 高速ロボットハンドシステムの人間機械協調動作への応用, 日本機械学会論文集, Vol.82,
No.844, 16-00352 (2016)
・松 本 卓 也, 奥 寛 雅, 石 川 正 俊: 構 造 化 ラ イ ト フ ィ ー ル ト を 用 い た 高 速 距 離 画 像 計 測, 日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 誌, Vol.34, No.1,
pp.48-55 (2015)
・玉田智樹, 五十嵐渉, 米山大揮, 田中和仁, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速2足走行システムACHIRESの開発, 日本ロボット学会
誌, Vol.33, No.7, pp.482-489 (2015)
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: 高速ロボットアームを用いた柔軟紐の動的マニピュレーション, 日本ロボット学会誌, Vol.31,
No.6, pp.628-638 (2013)
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊, 下条誠: ロボットハンドの構造・運動を考慮した操りスキルの統合に基づく結び目の生成計画, 日本ロボット学会誌, Vol.31, No.3, pp.283-291 (2013)
・妹尾拓, 高野光浩, 石川正俊: 滑り摩擦非対称性を利用した動的２脚移動, 日本ロボット学会誌, Vol.31, No.3, pp.301-309(2013)
・木崎昴裕, 並木明夫, 脇屋慎一, 石川正俊, 野波健蔵: 高速多指ハンドアームと高速ビジョンを用いたボールジャグリングシステム,
日本ロボット学会誌, Vol.30, No.9, pp.924-931 (2012)
・鈴木健治, 鈴木陽介, 長谷川浩章, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: ロボットハンド指先に付与したネット状近接覚センサ情報に基づく把持姿勢の決定, 計測自動制御学会論文集, Vol.48, No.4, pp.232-240 (2012)［2013年 FA財団論文賞受賞］
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: 高速多指ハンドシステムを用いた布の動的折りたたみ操作, 日本ロボット学会誌, Vol.30, No.2,
pp.225-232 (2012)
・寺田一貴, 鈴木陽介, 長谷川浩章, 曽根聡史, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 全方位検出・高速応答可能なネット状近接覚センサの開発,
日本ロボット学会誌, Vol.29, No.8, pp.683-693 (2011)
・溝口善智, 多田隈建二郎, 長谷川浩章, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 近接・触・すべり覚を統合したインテリジェントロボットハンドの開発, 計測自動制御学会論文集, Vol.46, No.10, pp.632-640 (2010)
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊, 下条誠: 高速多指ハンドと高速視触覚フィードバックを用いた柔軟紐の結び操作, 日本ロボット学
会誌, Vol.27, No.9, pp.1016-1024 (2009)
・西 野 高 明, 下 条 誠, 石 川 正 俊: 選 択 走 査 方 式 を 用 い た 省 配 線・分 布 型 触 覚 セ ン サ, 計 測 自 動 制 御 学 会 論 文 集, Vol.45, No.8,
pp.391-397 (2009) ［2010年 計測自動制御学会論文賞, 2010年 ファナックFAロボット財団論文賞受賞］
・岩下貴司, 下条誠, 石川正俊: 等電位法に基づく分布型オーバサンプリングＡ-Ｄ変換を用いた触覚センサ, 電子情報通信学会論文
誌C, Vol.J90-C, No.10, pp.683-692 (2007)
・東森充, 丁憙勇, 石井抱, 並木明夫, 石川正俊, 金子真: 二重旋回機構を備えた４本指ロボットハンドの開発, 日本ロボット学会誌,
Vol.24, No.7, pp.813-819 (2006)
・妹尾拓, 並木明夫, 石川正俊: 高速打撃動作における多関節マニピュレータのハイブリッド軌道生成, 日本ロボット学会誌,
Vol.24, No.4, pp.515-522 (2006)
・尾川順子, 阪口豊, 並木明夫, 石川正俊: 感覚運動統合システムにおけるダイナミックス整合の適応的獲得, 電子情報通信学会論文
誌D-II, Vol.J87-D-II, No.7, pp.1505-1515 (2004)
・並木明夫, 石井抱, 石川正俊: 高速センサフィードバックに基づく把握行動, 日本ロボット学会誌, Vol.20, No.7, pp.707-716(2002)
・中 坊 嘉 宏, 石 川 正 俊: 超 並 列・超 高 速 ビ ジ ョ ン を 用 い た ビ ジ ュ ア ル イ ン ピ ー ダ ン ス, 日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 誌, Vol.19, No.8,
pp.959-966 (2001)
・奥寛雅, 石井抱, 石川正俊: マイクロビジュアルフィードバックシステム, 電子情報通信学会論文誌D-II, Vol. J84-D-II, No.6,
pp.994-1002 (2001)
・並木明夫, 石川正俊: 視触覚フィードバックを用いた最適把握行動, 日本ロボット学会誌, Vol.18, No.2, pp.261-269 (2000)［2001年 日本ロボット学会論文賞受賞］
・大脇崇史, 中坊嘉宏, 並木明夫, 石井抱, 石川正俊: 視触覚モダリティ変換を用いたリアルタイム実環境仮想接触システム, 電子情報通信学会論文誌D-II, Vol.J81-D-II, No.5, pp.918-924 (1998)
・中坊嘉宏, 石井抱, 石川正俊: 超並列・超高速ビジョンを用いた1msターゲットトラッキングシステム, 日本ロボット学会誌,
Vol.15, No.3, pp.417-421 (1997)［1998年 日本ロボット学会論文賞, 1998年 高度自動化技術振興賞 (本賞) 受賞］
・向井利春, 石川正俊: アクティブセンシングを用いた視触覚融合システム, 日本ロボット学会誌, Vol.15, No.1, pp.75-81(1997)
・矢野晃一, 石川正俊: 最適軌道の探索と逆モデルの学習を行う運動の習熟機構, 電子情報通信学会論文誌D-II, Vol.J80-D-II,
No.5, pp.1231-1238 (1997)
・山口佳子, 石川正俊: 視覚情報を利用した力制御の学習, 電子情報通信学会論文誌D-II, Vol.J80-D-II, pp.277-285 (1997)
・石井抱, 石川正俊: 分布型触覚センサを用いた触覚パターン獲得のための能動的触運動, 日本ロボット学会誌, Vol.15, No.5,
pp.795-801 (1997)
・向 井 利 春, 石 川 正 俊: 複 数 セ ン サ に よ る 予 測 誤 差 を 用 い た ア ク テ ィ ブ セ ン シ ン グ, 日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 誌, Vol.12, No.5,
pp.715-721 (1994)
・高橋昭彦, 石川正俊: センサフュージョン技術の現状と課題, 機械の研究, Vol.45, No.12, pp.1219-1227 (1993)・下 条 誠, 石 川 正 俊, 金 谷 喜 久 雄: 高 密 度 フ レ キ シ ブ ル 圧 力 分 布 イ メ ー ジ ャ , 機 械 学 会 論 文 集(C編), Vol.57, No.537,
pp.1568-1574 (1991)
・下条誠, 石川正俊: 空間フィルタ型触覚センサを用いた能動的センシング, 電子情報通信学会論文誌C-II, Vol.J74-C-II, No.5,
pp.309-316 (1991)
・高橋昭彦, 石川正俊: センサフュージョンシステムにおける物理ネットワークの再構成手法, 電子情報通信学会論文誌C-II,
Vol.J74-C-II, No.5, pp.281-288 (1991)
・高橋昭彦, 石川正俊:物理ネットワークによる内部表現を用いたセンサフュージョン, 計測自動制御学会論文集, Vol.26, No.7,
pp.803-810 (1990)134

論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・石 川 正 俊, 吉 澤 修 治: 多 層 型 並 列 処 理 回 路 を 用 い たn次 モ ー メ ン ト の 検 出 方 法, 計 測 自 動 制 御 学 会 論 文 集, Vol.25, No.8,
pp.904-906 (1989)
・宇津木明男, 石川正俊: 格子型ネットワーク回路による線形連想写像の学習, 電子情報通信学会論文誌D-II, Vol.J72-D-II, No.12,
pp.2103-2110 (1989)
・金谷喜久雄, 石川正俊: 触覚画像システムとその応用，バイオメカニズム学会誌, Vol.13, No.1, pp.45-48 (1989)
・石川正俊: 並列処理を用いた能動的センサシステム, 計測自動制御学会論文集, Vol.24, No.8, pp.860-866 (1988)
・石 川 正 俊, 下 条 誠: ビ デ オ 信 号 出 力 を も つ 圧 力 分 布 セ ン サ と 触 覚 パ タ ー ン 処 理, 計 測 自 動 制 御 学 会 論 文 集, Vol.24, No.7,
pp.662-669 (1988)
・石川正俊: 並列処理を用いた局所パターン処理用LSIとその触覚センサへの応用, 計測自動制御学会論文集, Vol.24, No.3,
pp.228-235 (1988)
・下条誠, 石川正俊: 感圧導電性ゴムと液晶を用いた圧力分布の表示方法, 計測自動制御学会論文集, Vol.21, No.2, pp.177-182(1985)
・下条誠, 石川正俊: 薄型フレキシブル位置覚センサとその応用, 計測自動制御学会論文集, Vol.21, No.11, pp.1250-1252(1985)
・石川正俊: マトリクス状センサからの出力分布の中心の位置と総和の検出方法, 計測自動制御学会論文集, Vol.19, No.5,
pp.381-386 (1983)
・石川正俊, 武田常広, 下条誠, 伴菊夫: ３次元動態計測システムとその応用, バイオメカニズム６, pp.145-151, 東京大学出版会(1982)
・石川正俊, 下条誠: 感圧導電性ゴムを用いた２次元分布荷重の中心の位置の測定方法, 計測自動制御学会論文集, Vol.18, No.7,
pp.730-735 (1982) ［1984年 計測自動制御学会論文賞受賞］

本／Books
・山川雄司, 石川正俊: 20.3 高速ハンドリング, 第20章 高速ロボット, ロボット制御学ハンドブック (松野文俊, 大須賀公一編),
pp.656-660, 近代科学社 (2017.12)
・妹尾拓, 石川正俊: 20.5.1 野球ロボットとジャグリングロボット, 20.5 高速ロボットシステムの例, 第20章 高速ロボット, ロボット制御学ハンドブック (松野文俊, 大須賀公一編), pp.664-667, 近代科学社 (2017.12)
・石川正俊, 成瀬誠: 第8章 センシングと情報ネットワークの基本課題, 情報ネットワーク科学入門 (電子情報通信学会監修, 村田正幸, 成瀬誠編著), pp.132-138, コロナ社 (2015.10)
・山川雄司: 9-6 じゃんけんロボット, ハンディブック メカトロニクス 改訂3版, pp.444-449, オーム社 (2014)
・妹尾拓, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速ビジョン, ロボットテクノロジー (日本ロボット学会編), pp.202-205, オーム社 (2011.8)
・石川正俊: ２.感覚統合とセンサフュージョン, 脳と認識 (苧坂直行編), pp.74-93, 朝倉書店 (1997.4)
・石川正俊: ロボット群は周囲の状況をどうやって知るか, 自律分散をめざすロボ, pp.17-29, オーム社 (1995.6.20)
・石川正俊訳, : 力センシングと制御, ナチュラルコンピューテーション２ −聴覚と触覚・ 力センシング・運動の計算理論− (ホイットマン・リチャーズ編), pp.111-264, パーソナルメディア (1994.7)
・石川正俊訳, : 将来の方向性, ナチュラルコンピューテーション２ −聴覚と触覚・ 力センシング・運動の計算理論− (ホイットマン
・リチャーズ編), pp.265-281, パーソナルメディア (1994.7)
・山 崎 弘 郎, 石 川 正 俊 編 著: セ ン サ フ ュ ー ジ ョ ン−実 世 界 の 能 動 的 理 解 と 知 的 再 構 成 − (山 崎 弘 郎, 石 川 正 俊 編),コ ロ ナ 社(1992.11.10)
・石川正俊: 触覚情報のインテリジェント処理, センサの事典(高橋清,森泉豊栄, 藤定広幸, 江刺正喜, 芳野俊彦, 相沢益男, 舘暲, 戸川
達男, 小林彬編), 朝倉書店, pp.456-472 (1991.5)
・石川正俊: センシングとセンサフュージョン, ロボット工学ハンドブッ ク (ロボット 工学ハンドブック編集委員会編), コロナ社,
pp.103-110 (1990.10)
・赤松幹之, 石川正俊: 形状知覚における視−触覚感覚統合過程の解析 −感覚統合と能動性の関係−, バイオメカニズム10, 東京大学
出版会, pp.23-32 (1990.9)
・石川正俊, 下条誠: 第15章 圧力センサ, 透明導電性フィルムの製造と応用, 田畑三郎監修, ＣＭＣ, pp.187-195 (1986.8)
・石川正俊: 触覚センサー , 最新目視検査の自動化, テクノシステム, pp.101-111 (1986.8)
・石川正俊: 第19章 演算機能を持つ触覚形センサ, わかるセンサ技術(佐々木清人編著), 工業調査会, pp.221-224 (1986.6)
・石川正俊: 処理方式とその機能, 半導体センサの知能化, ミマツデータシステム, pp.273-303 (1985.4)

解説論文／Review Papers
・山川雄司: 高速ビジョンと高速ロボットによる人間機械協調, 日本ロボット学会誌, Vol.35, No.8, pp.596-599 (2017)
・黄守仁, 山川雄司, 妹尾拓, べリストロムニクラス: 高速ビジョンに基づく動的補償および産業用ロボットへの応用, 日本ロボット
学会誌, Vol.35, No.8, pp.591-595 (2017)
・下条誠, 小山佳祐: ロボットマニピュレーションのための触近接覚, 計測と制御, Vol.56, No.10, pp.758-763 (2017)
・並木明夫, 石川正俊: 高速ビジョンの応用展開, 日本ロボット学会誌, Vol.32, No.9, pp.766-768 (2014)
・妹尾拓, 山川雄司, 石川正俊: 高速ビジョンのロボット応用, 日本ロボット学会誌, Vol.32, No.9, pp.769-773 (2014)
・中坊嘉宏, 石川正俊: ハード・リアルタイム制御にかかわるディペンダビリティの課題, 日本信頼性学会誌, Vol.35, No.8,
pp.479-480 (2013)
・山川雄司, 石川正俊: 勝率100%じゃんけんロボットの開発, 画像ラボ, Vol.24, No.6, pp.1-8 (2013)
・渡辺義浩, 妹尾拓, 石川正俊: 高速ビジョンを用いた高速ロボットの実現, ロボット, No.192, pp.47-53 (2010)
・並木明夫, 妹尾拓, 石川正俊: 高速バッティングロボットシステムの開発, 自動車技術会誌, Vol.58, No.9, pp.79-80 (2004)
・石川正俊: ビジュアルサーボイングの現状と将来, 計測と制御, Vol.40, No.9, pp.615-617 (2001)
・石川正俊: 超高速ビジョンシステムが開く新しいロボットの世界，学術月報, Vol.53, No.9, pp.34-38 (2000)
・並木明夫, 金子真, 石川正俊: 感覚運動統合に基づく「手と脳」の工学的実現, 日本ロボット学会誌, Vol.18, No.6, pp.805-806(2000)
・並木明夫, 石川正俊: 高速フィードバック技術の最先端, 日本音響学会誌, Vol.56, No.5.pp.361-366 (2000)

135

論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・石川正俊: 新たなる計測の世界, 計測技術, Vol.26, No.4, pp.13-14 (1998)
・石川正俊: センサ情報処理で変わるロボットの世界, システム／制御／情報, Vol.42,No.4, pp.210-216 (1998)
・石川正俊: センサ情報の並列処理技術＝センサフュージョンと光インターコネクション＝, 計測技術, Vol.25, No.1, pp.61-64(1997)
・石川正俊: センサフュージョン −人間の五感の工学的実現を目指して−, 日本音響学会誌, Vol.52, No.4, pp.294-299 (1996)
・石川正俊: The Art of Sensing, 横河技報, Vol.39, No.34, pp.107-108 (1995)
・石川正俊: センサ情報の並列処理技術, 次世代センサ, Vol.5, No.1, pp.11-15 (1995)
・石川正俊: センサフュージョン −五感に迫るはかる技術−, 日本機械学会誌, Vol.98, No.918,pp.378-381 (1995)
・石川正俊, 山崎弘郎: センサフュージョンプロジェクト, 日本ロボット学会誌, Vol.12, No.5, pp.650-655 (1994)
・石川正俊: センサフュージョン, 電気学会雑誌, Vol.113, No.2, pp.131-138 (1993)
・石川正俊: 触覚をつくる, 数理科学, Vol.31, No.2 (No.356), pp.31-37 (1993)
・石川正俊: アクティブセンシングとロボットハンド, 日本ロボット学会誌, Vol.11, No.7,pp.938-942 (1993)
・石川正俊: センサ情報の群知能処理, 計測と制御, Vol.31, No.11, pp.1125-1130 (1992)
・石川正俊: センサフュージョン(Sensor Fusion), 日本ファジィ学会誌, Vol.4, No.3, pp.487 (1992)
・石川正俊: センサフュージョンがめざす新しいセンシング技術, μα, Vol.1, No.8, pp.26-30 (1991)
・石川正俊: センサ複合化の現状, 計測技術, Vol.19, No.6, pp.35-39 (1991)
・石川正俊: センサフュージョンの課題, 日本ロボット学会誌, Vol.8, No.6, pp.735-742 (1990)
・舘暲, 石川正俊, 木戸出正継, 三上章允: 21世紀のロボット, 座談会-新しいロボットのコンセプト−Neuroboticsとは？−, 日本の科学と技術, Vol.31, No.258, pp.34-51(1990)
・石川正俊: センサとニューロボティクス−新しいセンシング技術を求めて−, 日本の科学と技術, Vol.31, No.258, pp.64-70(1990)
・石川正俊: センサフュージョンシステム, センサ技術, Vol.10, No.2, pp.68-71 (1990)
・石川正俊: 触覚のセンシング技術, 精密工学会誌, Vol.55, No.9, pp.1583-1587 (1989)
・石川正俊: センサフュージョン, 計測と制御, Vol.28, No.4, pp.370 (1989)
・石川正俊: 触覚センサの研究開発動向, 自動化技術 (韓国), Vol.5, No.11, pp.33-37 (1989)
・原田和茂(神戸製鋼所), 石川正俊: Transputer搭載のMULTIBUSボードとFAシステムの応用案, 32ビット・マイクロプロセッ
サ −応用・開発・評価 (日経データプロ編), 日経マグロウヒル刊, pp.125-138 (1988)
・石川正俊: 触覚センサの研究・開発動向, オートメーション, Vol.33, No.4, pp.31-35 (1988)
・石 川 正 俊: 触 覚 セ ン サ の 作 り 方・考 え 方 ＝触 覚 セ ン サ の た め の 信 号 処 理 技 術＝, 省 力 と 自 動 化, Vol.19, No.2,
pp.25-35(1988)
・石 川 正 俊: セ ン サ フ ュ ー ジ ョ ン シ ス テ ム −感 覚 情 報 の 統 合 メ カ ニ ズ ム−, 日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 誌, Vol.6, No.3, pp.251-255(1988)
・石川正俊: 触覚システム, コンピュートロール, No.21, pp.59-66 (1988)
・石川正俊: 触覚をつくる, 工業技術, Vol.28, No.7, pp.34-35 (1987)
・石川正俊: 触覚センサとはなにか, 省力と自動化, Vol.18, No.3, pp.25-35 (1987)
・石川正俊: 触覚センサー , 最新目視検査の自動化, テクノシステム, pp.101-111 (1986)
・石川正俊: センサにおける信号処理技術の動向, センサ技術, Vol.6, No.7, pp.18-21 (1986)
・石川正俊: 人間の手に近づくために 触覚センサー , トリガー , Vol.5, No.2, pp.24-25 (1986)
・下条誠, 石川正俊: シート状圧力分布センサ, センサ技術, Vol.4, No.12, pp.68-72 (1984)
・石川正俊: ｢触覚センサ特集｣ 編集後記, 日本ロボット学会誌, Vol.2, No.5, p.120 (1984)
・石川正俊: ＬＳＩ化を目指した新しい発想のインテリジェントセンサ, Ｍ＆Ｅ, Vol.10, No.9, pp.30-31 (1983)
・石川正俊, 下条誠: 感圧導電性ゴムを用いた圧力センサ, バイオメカニズム学会誌, Vol.6, No.3, pp.46-51 (1982)
・石川正俊, 下条誠: マトリクス状触覚センサとその処理, センサ技術, Vol.3, No.6, pp.81-84 (1983)
・石川正俊, 下条誠: 感圧導電性ゴムを使った触覚センサ, センサ技術, Vol.2, No.1, pp.33-36 (1982)

招待講演／Invited Talks

・石川正俊, 山川雄司, 妹尾拓, 黄守仁: Dynamic Compensation の提案とその応用 (キーノート), 第16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 (SI2015) (名古屋, 2015.12.14) ／講演会論文集, pp.302-303
・石川正俊: 高速ビジョンを用いた高速ロボット, ハーモニックドライブ国際シンポジウム2015 (松本, 2015.5.22) ／講演資料,
pp.131-139
・石川正俊: 高速画像処理が拓く新しい画像応用システムの世界 (特別講演), 光産業技術振興協会 光技術動向セミナー (横浜,2013.10.17) ／講演プログラム, pp.1-9・石 川 正 俊: 高 速 ビ ジ ュ ア ル フ ィ ー ド バ ッ ク の 世 界 (特 別 講 演), 第127回 微 小 光 学 研 究 会「３D空 間 情 報 と 微 小 光 学」(東 京,2013.3.7) ／ MICROOPTICS NEWS, Vol.31, No.1, pp.1-6
・石川正俊: 新しいロボット産業分野の創生はなぜ難しいのか？ －「よい研究成果は, 必ず役に立つ」という妄想に秘められた構造的課題－, 日本ロボット学会第30回記念学術講演会ストラテジックセッション「新しいロボット産業分野の創生のための支援体
制－ロボット技術が事業に成長するためのファイナンス戦略は何か？－」(札幌, 2012.9.20)
・石川正俊: 高速画像処理技術が拓くロボットの新しい世界 －価値創造型研究開発と産学連携－ (基調講演), 応用科学学会秋季シンポジウム2011 (東京, 2011.10.28) ／予稿集, pp.2-11
・石川正俊: 高速画像処理技術が拓く高速知能システムの新展開, 第31回サイテックサロン (東京, 2010.6.19) ／講演録・対談録，pp.1-22
・石川正俊: ビジョンチップとその応用 ～ヒューマンインターフェイス, 検査, 医療・バイオ, ロボット～ (招待講演), 映像情報メデ
ィア学会情報センシング研究会／コンシューマエレクトロニクス研究会 (東京, 2010.3.26) ／映像情報メディア学会技術報告,
IST2010-11/CE2010-20, Vol.34, No.16, pp.15-20 (2010)
・石川正俊: センサ技術とネットワーク技術の真の融合はあるのか？－解くべき問題は何か？ (基調講演), ユビキタス・センサネッ
トワークシンポジウム (東京,2010.1.26) ／予稿集, pp.1-4
・妹尾拓: 人間を超える高速ロボットシステム, 豊橋技術科学大学GCOEシンポジウム (ADIST2008) (豊橋, 2008.10.17) ／抄
録集, p.7-15

136

論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・石川正俊: 超並列・超高速ビジョンとその超高速ロボットへの応用 —見えないスピードで動くロボットの実現— , 第49回プログ
ラミング・シンポジウム (箱根, 2008.1.9)
・並木明夫: 超高速マニピュレーションの展望, 第8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 (SI2007)(広島,
2007.12.20) ／講演会論文集, pp.49-50
・石川正俊: 高速ビジョンが拓く超高速ロボティクスの世界, 第8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(SI2007) (広島, 2007.12.20) ／講演会論文集, pp.61-62
・石川正俊: より速く、より柔軟に −ビジョンチップが拓く超高速ロボットの世界−, 東京大学公開講座（東京, 2006.10.21) ／講義
要項, pp.65-67
・石川正俊, 鏡慎吾: センサフュージョン, 電子情報通信学会 センサネットワーク研究会ワークショップ（東京, 2004.12.10) ／pp.97-110
・石川正俊, 鏡慎吾: センサネットワークの課題, 電子情報通信学会東京支部シンポジウム（東京, 2004.7.23) ／ pp.1-7
・石川正俊: 超高速ビジョンチップと1msロボットアームハンドシステム, '99建設ロボットフォーラム (東京, 1999.7.13)
・石川正俊: 超高速・超並列ビジョンとその応用 −1000分の1秒で画像処理ができるとロボットはどう変わるか−, 筑波研究フォー
ラム (筑波, 1998.10.15) ／資料, pp.1-5
・石川正俊: 知能システムにおけるセンシング技術の近未来(特別講演), 第25回知能システムシンポジウム（東京, 1998.3.20) ／資料, pp.99-105
・石川正俊: センシングシステムの未来 −1msビジョンチップとセンサフュージョン−, 第3回画像センシングシンポジウム (東京,1997.6.11) ／予稿集, pp.149-152
・石川正俊: 知能ロボットの五感 −センサフュージョンの動向−, 日本植物工場学会第7回SHITAシンポジウム 21世紀の植物工場−
安全・情報・未来− (東京, 1997.1.22) ／ SHITA REPORT, No.13, pp.1-8・石 川 正 俊: ア ク テ ィ ブ セ ン シ ン グ (概 論 と 展 望)，日 本 機 械 学 会 第73期 全 国 大 会 (福 岡, 1995.9.12) ／ 資 料 集, Vol.Ⅵ，
pp.75-77 (1995)
・石川正俊: センサフュージョン −センサ情報処理の新展開− (チュートリアル), 第39回システム制御情報学会研究発表講演会 (大阪, 1995.5.19) ／講演論文集, pp.25-32
・石 川 正 俊: セ ン サ フ ュ ー ジ ョ ン へ の 期 待 −セ ン サ 情 報 処 理 の 新 展 開− (基 調 講 演), 日 本 機 械 学 会 第72期 全 国 大 会 (札 幌,1994.8.19) ／講演論文集, pp.579-580
・石川正俊: センサとセンシング戦略 (キーノート), 日本機械学会ロボッティクス・メカトロニクス講演会 (神戸, 1994.7.1) ／講演論文集, pp.1451-1456
・石川正俊: センサフュージョンについて, IEEE Robotics and Automation Tokyo Chapter 講演会 (川崎, 1992.12.22)
・石川正俊: センサフュージョンによる知的計測, 計測自動制御学会東北支部講演会 (仙台, 1991.12.14)
・石川正俊: センサフュージョンの現状と課題 (チュートリアル), 第29回 計測自動制御学会学術講演会 (東京, 1990.7.24) ／予稿集, pp.i-viii
・石川正俊: センサフュージョン −感覚情報の統合メカニズム− (招待講演), センサの基礎と応用シンポジウム (東京, 1990.5.31)／ 講 演 概 要 集, p.21 ／ M.Ishikawa : Sensor Fusion -Mechanism for Integration of Sensory Information, Technical
Digest of 9th SENSOR SYMPOSIUM,pp.153-158 (1990)
・石川正俊: 光連想記憶と学習 (光学論文賞受賞記念講演), 第37回応用物理学関係連合講演会 (朝霞, 1990.3.29)
・石川正俊: 光ニューロコンピューティングの展望, 第9回光産業技術シンポジウム (東京, 1989.11.8) ／予稿集, 85-99

学会発表／Proceedings
・田中敬, 妹尾拓, 石川正俊: 高速アクティブビジョンを用いたマルチカメラトラッキングシステム, 第19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 (SI2018) (大阪, 2018.12.15) ／講演会論文集, pp.3002-3005
・平野正浩, 海保陽太, 妹尾拓, 岸則政, 石川正俊: ステレオ逆透視投影を用いたセルフウィンドウ法による一般物体の高速トラッキ
ング, 第19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 (SI2018) (大阪, 2018.12.15) ／講演会論文集,
pp.2953-2956
・妹尾拓, 陳嘉惠, 岸則政, 石川正俊: 高速ビジョンを用いた点滅パターン抽出に基づく信号機検出, 第19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 (SI2018) (大阪, 2018.12.15) ／講演会論文集, pp.2913-2915
・小山佳祐, 村上健一, 妹尾拓, 下条誠, 石川正俊: 触覚機能を内包する高速・高精度近接覚センサ-第2報：柔軟物を潰さずに高速キャッチするための視覚・近接覚制御の提案-, 第36回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2018) (春日井, 2018.9.5) ／講演概要集, 1G3-04
・後亮佑, 妹尾拓, 石川正俊: 高速ビジョンシステムを使用したゴルフ打球点制御システムの開発, ロボティクス・メカトロニクス
講演会 (ROBOMECH2018) (北九州, 2018.6.5) ／講演論文集, 2P2-E07
・小島治, 黄守仁, 村上健一, 石川正俊, 山川雄司: 高速ビジョンを用いた支援システムにおけるはめあいタスクの実現, ロボティク
ス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH2018) (北九州, 2018.6.5) ／講演論文集, 2A1-E13
・妹尾拓, 村上健一, 石川正俊: Zenerモデルに基づくロボットアームの形状変形制御, ロボティクス・メカトロニクス講演会(ROBOMECH2018) (北九州, 2018.6.5) ／講演論文集, 2A1-H17
・小山佳祐, 下条誠, 妹尾拓, 石川正俊: 触覚機能を内包する高速・高精度近接覚センサ —第1報：センサモジュールの開発と接触判定の実現—, ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH2018) (北九州, 2018.6.4) ／講演論文集, 1P1-H13
・佐藤宏, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 二足走行における高速ビジュアルフィードバックを用いた姿勢安定化制御, 第18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 (SI2017) (仙台, 2017.12.22) ／講演会論文集, pp.2591-2596
・平野正浩, 妹尾拓, 岸則政, 石川正俊: 下向き高速ビジョンによる自車両位置計測手法, 第18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 (SI2017) (仙台, 2017.12.22) ／講演会論文集, pp.3192-3195
・肥後亮佑, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速多指ハンドを用いた立体回転パズルハンドリング, 第18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 (SI2017) (仙台, 2017.12.21) ／講演会論文集, pp.1400-1401
・大前佑斗, 小林幹京, 酒井一樹, 塩野谷明, 高橋弘毅, 宮地力, 櫻井義久, 中井一文, 江崎修央, 秋月拓磨: 深層学習と慣性センサを活用した個別ストローク動作開始タイミングの推定手法, 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU2017) (熊本, 2017.10.13) ／電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117, No.238, pp.155-160
・黄守仁, 新家健太, ベリストロム ニクラス, 山川雄司, 山崎智裕, 石川正俊: 新しいビジョンチップを利用した動的補償ロボットシ
ステム, 第35回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2017) (川越, 2017.9.13) ／講演概要集, 2K1-01
・小山佳祐, 下条誠, 石川正俊: 触覚機能を内包する近接覚の提案, 第35回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2017) (川越,2017.9.12) ／講演概要集, 1F1-02
・妹尾拓, 田丸浩気, 村上健一, 石川正俊: 高速多指ハンドによるボール転がりを用いたピッチング戦略, 第35回日本ロボット学会
学術講演会 (RSJ2017) (川越, 2017.9.12) ／講演概要集, 1L1-01
・松井雄太郎, 山川雄司, 石川正俊: 高速ビジョンを用いた対象状態の実時間計測による人間機械協調の実現, ロボティクス・メカ
トロニクス講演会 (ROBOMECH2017) (郡山, 2017.5.12) ／講演論文集, 2P1-J06

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論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・石関峻一, 小山佳祐, 明愛国, 下条誠: 近接覚センサとRCサーボモータを用いた高機能・多自由度ハンドの開発, ロボティクス・メ
カトロニクス講演会 (ROBOMECH2017) (郡山, 2017.5.12) ／講演論文集, 2P1-B09
・妹尾拓, 村上健一, 石川正俊: 標準線形固体モデルを用いたマニピュレータの変形挙動生成, ロボティクス・メカトロニクス講演会
2017 (ROBOMECH2017) (郡山, 2017.5.11) ／講演論文集, 1P2-B12［2018年 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ROBOMEC表彰］
・村上健一, 堀内悠生, 中西慶亘, 妹尾拓, 石川正俊: ボールリリース解析に基づくロボット投球制御, 第22回ロボティクスシンポジ
ア (安中, 2017.3.16) ／講演論文集, pp.221-226
・塚本勇介, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速ビジュアルフィードバックによる線状弾性体の振動抑制手法, 第22回ロボティクスシ
ンポジア (安中, 2017.3.15) ／講演論文集, pp.63-64
・ベリストロム ニクラス, 黄守仁, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速高精度ロボットマニピュレーションのための二次元補償システ
ム, 第17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 (SI2016) (札 幌, 2016.12.17) ／ 講 演 会 論 文 集,
pp.2658-2660
・村上健一, 堀内悠生, 中西慶亘, 妹尾拓, 石川正俊: 指上での転がりを利用した高速ハンドアームによる投球方向制御, 第17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 (SI2016) (札幌, 2016.12.17) ／講演会論文集, pp.3086-3088
・黄守仁, Bergström Niklas, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速ビジョン及び力・トルクセンシングによる柔軟物に対する軌道ト
ラッキング, 第17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 (SI2016) (札幌, 2016.12.17) ／講演会論文集, pp.2651-2653
・遠山渉, 黄守仁, 村上健一, 山川雄司, 石川正俊: 高速ビジョンを用いた人間の手先位置の高精度制御, 第17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 (SI2016) (札幌, 2016.12.17) ／講演会論文集, pp.2654-2657
・石 川 正 俊: 高 速 ビ ジ ョ ン を 用 い た 画 像 計 測 と そ の 応 用, 第227・228回 西 山 記 念 技 術 講 座 (大 阪, 2016.11.9 ／ 東 京,
2016.11.25) ／鉄鋼の製造プロセスを革新し続けるセンシング技術, pp.1-10
・妹尾拓, 小池正憲, 村上健一, 石川正俊: 受動的緩衝動作における直列表現ベースの塑性変形制御, 第34回日本ロボット学会学術講
演会 (RSJ2016) (山形, 2016.9.9) ／講演概要集, 3E2-08
・佐藤宏, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速高精度ロボットハンドの開発, 第34回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2016) (山形,2016.9.7) ／講演概要集, 1B1-02
・山川雄司, 野田聡人, 石川正俊, 下条誠: 高速視触覚センサネットワークシステムの開発, 第33回センシングフォーラム (紀の川,2016.9.1) ／資料, pp.119-122［2017年 計測自動制御学会 学術奨励賞・技術奨励賞受賞］
・山川雄司, 古山佳和, 石川正俊: ブラキエーションロボットの開発と運動生成（第1報）, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニク
ス講演会2016 (ROBOMEC2016) (横浜, 2016.6.10) ／講演論文集, 2A2-08a3
・山川雄司, 安宅佑樹, 石川正俊: ブラキエーションロボットの開発と運動生成（第2報）, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニク
ス講演会2016 (ROBOMEC2016) (横浜, 2016.6.10) ／講演論文集, 2A2-08a4
・塚本勇介, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速ビジュアルフィードバックを用いた高速ロボットハンドによるねじ回し戦略, 日本機
械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2016 (ROBOMEC2016) (横浜, 2016.6.10) ／講演論文集, 2P1-04a3
・妹尾拓, 陣内岳, 村上健一, 石川正俊: 多関節ロボットアームの弾塑性変形制御, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2016 (ROBOMEC2016) (横浜, 2016.6.10) ／講演論文集, 2P1-04a6
・梅村元, 玉田智樹, 五十嵐渉, 米山大揮, 田中和仁, 山川雄司, 妹尾拓，石川正俊: 高速ビジュアルフィードバックを用いた二足走行ロボットによる空中転回, 第21回ロボティクスシンポジア (長崎, 2016.3.18) ／講演論文集, pp.414-419
・妹尾拓, 小池正憲, 村上健一, 石川正俊: インピーダンス制御によるマニピュレータの可塑的挙動生成, 第21回ロボティクスシンポ
ジア (長崎, 2016.3.17) ／講演論文集, pp.111-116［2016年 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 研究奨
励賞受賞］［2016年 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 若手奨励賞受賞］［2016年 ロボティックスシンポジ
ア 優秀論文賞受賞］
・妹尾拓, 小池正憲, 村上健一, 石川正俊: 塑性変形モデルを用いたロボットアームのインピーダンス制御設計, 第16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 (SI2015) (名古屋, 2015.12.14) ／講演会論文集, pp.158-160［2015年 計
測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2015優秀講演賞受賞］
・黄守仁, Bergström Niklas, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: Dynamic Compensationによる高速ペグ・イン・ホールの実現, 第16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 (SI2015) (名 古 屋, 2015.12.14) ／ 講 演 会 論 文 集,
pp.304-306
・黄守仁, Bergström Niklas, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速高精度軌道トラッキングロボットシステム, 第16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 (SI2015) (名古屋, 2015.12.14) ／講演会論文集, pp.307-309［2017年 計測自動制御学会 学術奨励賞・技術奨励賞受賞］［2015年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2015優秀講演
賞受賞］
・ペリストロムニクラス, 黄守仁, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: マイクロ操作のための人間支援ロボットシステム, 第16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 (SI2015) (名古屋, 2015.12.14) ／講演会論文集, pp.310-312
・伊藤光一郎, 末石智大, 山川雄司, 石川正俊: じゃんけんロボットに向けた高速アクティブセンシング, 第16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 (SI2015) (名古屋, 2015.12.14) ／講演会論文集, pp.321-323［2015年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2015優秀講演賞受賞］
・小池正憲, 村上健一, 妹尾拓, 石川正俊: 塑性変形制御に基づくビジュアルショックアブソーバ, 第33回日本ロボット学会学術講演
会 (RSJ2015) (東京, 2015.9.3) ／講演概要集, 1A2-04
・村上健一, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速キャッチのための多関節アームによる実時間軌道生成, 日本機械学会ロボティクス・
メカトロニクス講演会2015 (ROBOMEC2015) (京都, 2015.5.18) ／講演論文集, 1P1-H08
・梅村元, 玉田智樹, 五十嵐渉, 米山大輝, 田中和仁, 妹尾拓, 山川雄司, 石川 正俊: ダイナミックな脚運動の実現に向けた二足走行実
験 シ ス テ ムACHIRESの 機 構 改 良, 日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2015 (ROBOMEC2015) (京 都,2015.5.18) ／講演論文集, 1P2-B02
・妹尾拓, 小池正憲, 村上健一, 石川正俊: Maxwellモデルに基づく反発防止特性を備えた衝撃吸収制御, 日本機械学会ロボティクス
・メカトロニクス講演会2015 (ROBOMEC2015) (京都, 2015.5.18) ／講演論文集, 1P2-I07
・Shouren Huang, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, Masatoshi Ishikawa: Towards the High-Speed and Accurate
Macro Positioning, 第32回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2014) (福岡, 2014.9.5) ／講演概要集, 2A2-06
・玉田智樹, 五十嵐渉, 米山大輝, 田中和仁, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速ビジュアルフィードバックを用いた高速二足走行, 第32回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2014) (福岡, 2014.9.4) ／講演概要集, 1B2-03
・妹尾拓, 石川正俊: 重心加速度空間における二足ロボットの滑り状態判定, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
2014 (ROBOMEC2014) (富山, 2014.5.28) ／講演論文集, 3P1-D06
・村上健一, 山川雄司, 石川正俊: ロボットハンドアームを用いた変化球のための回転操り動作分析, 日本機械学会ロボティクス・メ
カトロニクス講演会2014 (ROBOMEC2014) (富山, 2014.5.28) ／講演論文集, 3P1-P03
・野田聡人, 山川雄司, 石川正俊: ネットワーク型高速ビジョンによるオクルージョンを考慮したターゲットトラッキング, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2014 (ROBOMEC2014) (富山, 2014.5.28) ／講演論文集, 3P2-M01
・野田聡人, 山川雄司, 石川正俊: ネットワーク型高速ビジョンシステムのフレーム同期, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニク
ス講演会2014 (ROBOMEC2014) (富山, 2014.5.28) ／講演論文集, 3P2-M02
・平野正浩, 野田聡人, 山川雄司, 石川正俊: 環境設置型高速ビジョンを用いた高速移動体の衝突回避支援システム, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2014 (ROBOMEC2014) (富山, 2014.5.27) ／講演論文集, 2A2-G06138

論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・玉田智樹, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速ロボットハンドと高速ビジュアルフィードバックを用いたコネクタの高速挿入操作,
第19回ロボティクスシンポジア (有間, 2014.3.14) ／講演論文集, pp.438-445
・野田聡人, 山川雄司, 石川正俊: 高速移動体追跡のためのネットワーク型高速ビジョンシステム, 電子情報通信学会ネットワークシ
ステム研究会 (沖縄, 2014.1.24) ／電子情報通信学会技術研究報告, NS2013-176, Vol.113, No.388, pp.77-80
・平野正浩, 野田聡人, 山川雄司, 石川正俊: 環境設置型高速ビジョンによるインテリジェントカーの衝突回避, 第14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 (SI2013)(神戸, 2013.12.18) ／講演会論文集, pp.940-941
・野田聡人, 平野正浩, 山川雄司, 石川正俊: ネットワーク化高速ビジョンシステムによる移動体の周辺環境認識, 第14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 (SI2013)(神戸, 2013.12.19) ／講演会論文集, pp.1046-1048
・金賢梧, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 柔軟物のねじりを利用した多指ハンドによる軸対象物の回転制御, 第14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 (SI2013)(神戸, 2013.12.19) ／講演会論文集, pp.1192-1194
・妹尾拓, 石川正俊: 動的2脚移動における状態遷移の2次元解析, 第3１回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2013) (東京,2013.9.4) ／講演論文集, 1K3-08
・山川雄司, 中農士誠, 妹尾拓, 石川正俊: 高速多指ハンドによるピザ回し動作の解析, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス
講演会2013 (ROBOMEC2013) (つくば, 2013.5.23) ／講演論文集, 1A2-J03
・田畑義之, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 視体積交差法を用いた空中回転物体の3次元形状復元, 第18回ロボティクスシンポジア (上山, 2013.3.15) ／講演論文集, pp.310-315
・妹 尾 拓, 高 野 光 浩, 石 川 正 俊: 非 対 称 摩 擦 に よ る 二 足 ロ ボ ッ ト の 並 進 滑 り 移 動, 第18回 ロ ボ テ ィ ク ス シ ン ポ ジ ア (上 山,
2013.3.15) ／講演論文集, pp.561-566
・長谷川浩章, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 抵抗ネットワーク型近接覚センサにおけるセンサ間相互干渉・妨害防止方式-直接スペクトラム拡散技術を応用した赤外線変調駆動の実験的検討-, 第18回ロボティクスシンポジア (上山, 2013.3.15) ／講演論文集, pp.586-591
・国府田直人, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 赤外線反射型センサアレーの発光位置制御による物体の質点モデル化, 第13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 (SI2012) (福岡, 2012.12.18) ／講演会論文集, pp.302-306［
2012年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2012優秀講演賞受賞］
・有田輝, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 抵抗ネットワークを持つ光学式センサアレイにおける回路設計の検討と三次元入力
インタフェースへの応用, 第13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 (SI2012) (福岡, 2012.12.18)／講演会論文集, pp.311-315
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: 高速多指ハンドシステムを用いたカード操り, 第13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 (SI2012) (福岡, 2012.12.19) ／講演会論文集, pp.1806-1809
・玉田智樹, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 高速多指ハンドを用いたケーブル・コネクタの接続操作, 第13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 (SI2012) (福岡, 2012.12.19) ／講演会論文集, pp.1810-1811
・石川正俊: 新しいロボット産業分野の創生のための支援体制 -ロボット技術が事業に成長するためのファイナンス戦略は何か？
-, 日本ロボット学会第30回記念学術講演会 (RSJ2012) (札幌, 2012.9.20) ／講演論文集, 4A2-1
・田畑義之, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 空中物体の3次元形状復元, 日本ロボット学会第30回記念学術講演会 (RSJ2012) (札幌,2012.9.20) ／講演論文集, 4I2-3
・高野光浩, 妹尾拓, 石川正俊: 摩擦非対称性を利用した脚ロボットの跳躍移動, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
2012 (ROBOMEC2012) (浜松, 2012.5.29) ／講演会論文集, 2A1-T02
・森明日見, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: フォトアレイとLED を用いた多点位置計測方式の提案, 日本機械学会ロボティク
ス・メカトロニクス講演会2012 (ROBOMEC2012) (浜松, 2012.5.29) ／講演会論文集, 2P1-P02
・宮本一郎, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: ネット状近接覚センサを用いたヒューマンインタフェースに関する基礎的検討, 日
本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2012 (ROBOMEC2012) (浜松, 2012.5.29) ／講演会論文集, 2P1-P03
・山川雄司，並木明夫，石川正俊: 高速ロボットハンドの指先高速振動を用いたカード飛ばし，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2012 (ROBOMEC2012) (浜松, 2012.5.28) ／講演会論文集, 1A1-J04
・叶沙, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 近接覚を用いた把持物体の位置・姿勢・動きに応じた把持手法, 日本機械学会ロボティ
クス・メカトロニクス講演会2012 (ROBOMEC2012) (浜松, 2012.5.28) ／講演会論文集, 1A1- L01
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: ロボットアームの等速度運動による紐の簡易変形モデルと形状制御, 第17回ロボティクスシンポ
ジア (萩, 2012.3.15) ／講演論文集, pp.421-426［2013年 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ROBOMEC
表彰］
・村上健一, 妹尾拓, 石川正俊: 時間反転に基づく捕球戦略, 第17回ロボティクスシンポジア (萩, 2012.3.15) ／講演論文集,
pp.580-585
・勅使河原誠一, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 高速高感度型すべり覚センサの研究開発 －荷重分布中心位置を用いたすべり方向の検出－, 第17回ロボティクスシンポジア (萩, 2012.3.14) ／講演論文集, pp.122-127
・田畑義之, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 多指ハンドによるリグラスピングを利用した能動的3次元センシング, 第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.23) ／講演会論文集, pp.352-353
・知場充洋, 勅使河原誠一, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 高速高感度型すべり覚センサの研究開発 -すべり検出原理の解明-,
第12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 (SI2011) (京 都, 2011.12.23) ／ 講 演 会 論 文 集,
pp.598-601
・向山由宇, 長谷川浩章, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 赤外線反射型近接センサアレーの適切な光学素子配置に関する研究, 第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.23) ／講演会論文集, pp.627-630
・曽根聡史, 長谷川浩章, 叶沙, 鈴木陽介, 石川正俊, 下条誠: 光電式近接覚センサによる対象物の反射特性に対しロバストな速度検出
手法, 第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.23) ／講演会論文集,
pp.631-634
・国府田直人, 向山由宇, 長谷川浩章, 鈴木陽介, 石川正俊, 下条誠: 赤外光反射分布型近接覚センサを用いたロバストな距離計測手法の検討, 第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.23) ／講演会論文集,
pp.635-637
・中農士誠, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊: 多指ハンドを用いた視覚フィードバックによる円盤状柔軟物体の回転保持, 第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.24) ／講演会論文集, pp.1407-1408
・村上健一, 妹尾拓, 石川正俊: 高速多指ハンドを用いた反転動作に基づくキャッチング動作, 第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.24) ／講演会論文集, pp.1409-1411
・Shouren Huang, Taku Senoo, Masatoshi Ishikawa:High-speed Visual Servoing with Cylindrical Coordinates by a
Robot Arm, 第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.25) ／講演会論文集, pp.2457-2460
・五十嵐渉, 山川雄司, 妹尾拓, 石川 正俊: 高速アクティブビジョンシステムを用いた位置計測精度の向上手法の提案, 第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.25) ／講演会論文集, pp.2461-2463
・叶沙, 鈴木健治, 向山由宇, 鈴木陽介, 石川正俊, 下条誠: ネット状近接覚センサのみを用いたロボットハンドによる物体探索と把持, 第29回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2011) (東京, 2011.9.8) ／予稿集, 3E2-1
・黒島麻衣, 米山大揮, 山川雄司, 妹尾拓, 並木明夫, 石川正俊: 高速ビジュアルサーボを用いた多指ロボットハンドによる微小物体の3次元把持動作, 第29回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2011) (東京, 2011.9.7) ／予稿集, 1E1-1

139

論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, Carl Henrik Ek, and Masatoshi Ishikawa:State Recognition ofDeformable Objects using Shape Contexts, 第29回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2011) (東京, 2011.9.7) ／予稿
集, 1E1-2
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: ロボットアームの高速運動を用いた紐の変形制御, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講
演会2011 (ROBOMEC2011) (岡山, 2011.5.28) ／講演会論文集, 2A1-K05
・奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: サッカードミラーと画像処理を用いた高速飛翔体の映像計測, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2011 (ROBOMEC2011) (岡山, 2011.5.28) ／講演会論文集, 2A1-L10
・勅使河原誠一, 秋本直哉, 清水智, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 高速すべり覚情報処理システムの開発 -信号処理手法の検討-, 日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2011 (ROBOMEC2011) (岡 山, 2011.5.28) ／ 講 演 会 論 文 集,
2A2-O03・勅使河原誠一, 森田竜峰, 清水智, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 高感度型すべり覚センサの研究開発 -高速度カメラによるすべり検出原理の解明-，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2011 (ROBOMEC2011) (岡山, 2011.5.28) ／講演会論文集, 2A2-O04
・国府田直人, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 布型近接覚センサからの情報処理, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス
講演会2011 (ROBOMEC2011) (岡山, 2011.5.28) ／講演会論文集, 2A2-P05
・森明日見, 寺田一貴, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊. 下条誠: ネット状近接覚センサの抵抗値設計手法, 日本機械学会ロボティクス・
メカトロニクス講演会2011 (ROBOMEC2011) (岡山, 2011.5.28) ／講演会論文集, 2P1-O01
・向山由宇, 鈴木陽介, 長谷川浩章, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 赤外線反射型近接センサアレーの適切な光学素子配置に関する研究,
日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2011 (ROBOMEC2011) (岡 山, 2011.5.28) ／ 講 演 会 論 文 集,
2P1-O15
・村上健一, 妹尾拓, 石川正俊: 逆再生動作を用いた高速キャッチングのための実時間軌道生成, 日本機械学会ロボティクス・メカト
ロニクス講演会2011 (ROBOMEC2011) (岡山, 2011.5.28) ／講演会論文集, 2P2-P03
・鈴木健治, 叶沙, 長谷川浩章, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: ネット状近接覚センサを用いた物体姿勢検出手法による把持動
作, 日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2011 (ROBOMEC2011) (岡 山, 2011.5.27) ／ 講 演 会 論 文 集,
1A1-J02
・西島良雄, 妹尾拓, 石川正俊, 並木明夫: 高速多指ロボットアームを用いた投球制御, 第16回ロボティクスシンポジア (指宿,2011.3.15) ／講演論文集, pp.417-422
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: 高速多指ハンドシステムによる面状柔軟物体の動的操り, 第16回ロボティクスシンポジア (指宿,2011.3.15) ／講演論文集, pp.506-511［2011年 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 研究奨励賞受賞］
・米山大揮, 水澤悟, 妹尾拓, 並木明夫, 石川正俊: 高速視覚サーボによるピンセット型道具操り, 第16回ロボティクスシンポジア (指宿, 2011.3.15) ／講演論文集, pp.512-517
・寺田一貴, 長谷川浩章, 国府田直人, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: ネット状近接覚センサの開発 -センサ回路の簡略化-，第11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 (SI2010)(仙 台, 2010.12.25) ／ 講 演 論 文 集,
pp.1784-1787 [2010年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2010優秀講演賞受賞]
・勅使河原誠一, 清水智, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: DWTを用いた高速すべり覚情報処理システムの開発, 第11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 (SI2010)(仙台, 2010.12.25) ／講演論文集, pp.1788-1791・長谷川浩章, 向山由宇, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 検出対象物の寸法・反射特性に対してロバストナ二層化近接覚センサの提案, 第11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 (SI2010)(仙台, 2010.12.25) ／講演論文集,
pp.1792-1793 [2010年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2010優秀講演賞受賞]
・鈴木健治, 長谷川浩章, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: ネット状近接覚センサを用いたロボットハンド・アーム方式の研究開発, 第11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 (SI2010)(仙 台, 2010.12.25) ／ 講 演 論 文 集,
pp.1976-1978
・高橋陽介, 鈴木陽介, 石川正俊, 明愛国, 下条誠: ネット状近接覚センサの距離出力補正方式の研究, 第11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 (SI2010)(仙台, 2010.12.23) ／講演論文集, pp.139-140
・石川正俊: 高速センサー技術に基づく調和型ダイナミック情報環境の構築, CREST「共生社会に向けた人間調和型情報技術の構築」研究領域 第一回公開シンポジウム (東京, 2010.11.25) ／講演予稿集, pp.75-83
・新納弘崇, 下条誠, 國本雅也, 鈴木隆文, 石川正俊, 矢口博彬, 満渕邦彦: 末梢神経障害による感覚障害に対するマイクロスティミュ
レ ー シ ョ ン 法 を 用 い た 感 覚 補 填・感 覚 強 化 シ ス テ ム モ デ ル の 構 築, 第23回 日 本 マ イ ク ロ ニ ュ ー ロ グ ラ フ ィ 学 会 (横 浜,2010.10.24) ／資料, p.4
・村上健一, 妹尾拓, 石川正俊: 多関節アームによる反転動作に基づくキャッチング動作, 第28回日本ロボット学会学術講演会(RSJ2010) (名古屋, 2010.9.22) ／予稿集, 1M2-5
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: 高速多指ハンドシステムによる視覚フィードバックを用いた布の動的折りたたみ操作, 第28回日
本ロボット学会学術講演会 (RSJ2010) (名古屋, 2010.9.22) ／予稿集, 1O3-6
・勅使河原誠一, 堤隆弘, 清水智, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊,下条誠: 高速・高感度型すべり覚センサの研究開発－多指ロボットハ
ンドへの応用－, 第28回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2010) (名古屋, 2010.9.23) ／予稿集, 2O1-5
・寺田一貴, 長谷川浩章, 曽根聡史, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 全方位ネット状近接覚センサによる複数物体検出手法, 第28回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2010) (名古屋, 2010.9.24) ／予稿集, 3I3-7
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: 2台の高速多指ハンドを用いた布の動的折りたたみ動作, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニ
クス講演会2010 (ROBOMEC2010) (旭川, 2010.6.16) ／講演会論文集, 2A1-F05
・妹尾拓, 丹野優一, 石川正俊: 1 自由度脚ロボットの跳躍パターン解析, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2010(ROBOMEC2010) (旭川, 2010.6.16) ／講演会論文集, 2A1-F30
・米山大揮, 妹尾拓, 並木明夫, 石川正俊: 多指ハンドによるピンセットでの三次元把持動作, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2010 (ROBOMEC2010) (旭川, 2010.6.16) ／講演会論文集, 2A2-D04
・曽根聡史, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 接触部位の面積とその中心位置が計測可能なセンサの開発, 日本機械学会ロボティクス・メ
カトロニクス講演会2010 (ROBOMEC2010) (旭川, 2010.6.15) ／講演会論文集, 1A1-C16
・清水智, 勅使河原誠一, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 高感度初期滑り検出センサの研究開発－感圧ゴムの種類と被覆材の検討, 日本機
械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2010 (ROBOMEC2010) (旭川, 2010.6.15) ／講演会論文集, 1A1- D02
・藤村竜徳, 向山由宇, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: ネット状近接覚センサの三次元素子配置に関する研究 ～光線追跡法による光電式
近接覚センサのシミュレーション～ , 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2010 (ROBOMEC2010) (旭川,2010.6.15) ／講演会論文集, 1A1- D03
・長谷川浩章, 明愛国, 石川正俊, 下条誠: 指先にネット状近接覚センサを装着したロボットハンド -近接覚情報を利用した移動物体
追従動作-, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2010 (ROBOMEC2010) (旭川, 2010.6.16) ／講演会論文集, 2A2-C22
・西島良雅, 妹尾拓, 並木明夫: 高速ハンドアームのダイナミクスを考慮した高速投球動作, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニ
クス講演会2010 (ROBOMEC2010) (旭川, 2010.6.15) ／講演会論文集, 1A1-G10
・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: 線状柔軟物体の柔軟性を利用したロボットアームによる高速結び操作, 第15回ロボティクスシン
ポジア (吉野, 2010.3.15) ／講演論文集, pp.114-119
・勅使河原誠一, 清水智, 明愛国, 下条誠, 石川正俊: 高感度初期滑り検出センサの研究開発－検出条件に関する検討－, 第10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 (SI2009) (東京, 2009.12.25) ／講演論文集, pp.1035-1038［
2009年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2009優秀講演賞受賞］

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論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・山川雄司, 並木明夫, 石川正俊: 高速アームによる柔軟紐のダイナミックな結び操作, 第10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 (SI2009) (東京, 2009.12.25) ／講演会論文集, pp.1227-1228
・村上健一, 妹尾拓, 石川正俊: 反転動作を用いた高速キャッチング, 第10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 (SI2009) (東京, 2009.12.25) ／講演会論文集, pp.1363-1364
・米山大揮, 妹尾拓, 並木明夫, 石川正俊: 高速多指ハンドによるピンセットを用いた微小物体把持, 第10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 (SI2009) (東京, 2009.12.25) ／講演会論文集, pp.1365-1366
・長谷川浩章, 多田建二郎, 明愛国, 石川正俊,下条誠: 指先にネット状近接覚センサを装着したロボットハンドの研究－高速な把持動作の実現のための制御系の構築－, 第27回日本ロボット学会学術講演会 (横浜, 2009.9.15) ／予稿集, 1A3-02
・寺田一貴，多田建二郎，石川正俊，下条誠：360°特異点の無いネット状近接覚センサの構成法，第27回日本ロボット学会学術講
演会 (横浜, 2009.9.15) ／予稿集, 1I1-02
・田中和仁，妹尾拓，並木明夫，石川正俊：ダイナミックリグラスピングにおける非対称物体のスローイング戦略，第27回日本ロボット学会学術講演会 (横浜, 2009.9.17) ／予稿集, 3A1-08
・勅使河原誠一，清水智，多田隈建二郎，明愛国，石川正俊，下条誠：感圧導電性ゴムを用いた高感度型滑り覚センサの研究開発，第27回日本ロボット学会学術講演会 (横浜, 2009.9.17) ／予稿集, 3I1-04
・並木明夫，水澤悟，石川正俊：視覚サーボ制御に基づく多指ハンドによる道具の操り，第11回「運動と振動の制御」シンポジウム－
MoViC2009－ (福岡, 2009.9.3) ／講演論文集, pp.204-207
・田中和仁，妹尾拓，古川徳厚，並木明夫，石川正俊：ダイナミックリグラスピングにおけるスローイング戦略, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2009 (ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.26) ／講演論文集, 2A2-B05
・西島良雅，妹尾拓，並木明夫：多指ハンドアームを用いた高速投球動作，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
2009 (ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.26) ／講演論文集, 2A2-B19
・山川雄司，並木明夫，石川正俊：高速ロボットアームを用いた線状柔軟物体のダイナミックマニピュレーション，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2009 (ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.26) ／講演論文集, 2A2-G07
・溝口善智，堤隆弘，長谷川浩章，明愛国，多田隈建二郎，石川正俊，下条誠： インテリジェントロボットハンドの研究開発－Pickand Place の達成－，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2009 (ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.26) ／講演論文集, 2A2-J04
・長谷川浩章，溝口善智，多田隈建二郎，明愛国，石川正俊，下条誠：薄型ネット状近接覚センサを装着したロボットハンド指先の開発と特性評価－手先に対し相対的に移動する把持対象物への追従制御－，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
2009 (ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.26) ／講演論文集, 2A2-J08
・清水智，綿奈部裕之，勅使河原誠一，多田隈建二郎，明愛国，石川正俊，下条誠：感圧導電性ゴムの特性を用いた滑り覚センサの研究
開 発－法 線 お よ び 接 線 方 向 変 形 と 抵 抗 値 変 化 の 関 係－，日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2009(ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.26) ／講演論文集, 2P1-J13
・寺西正裕，高橋陽介，多田隈建二郎，明愛国，石川正俊，下条誠：障害物回避のための同期検波を利用したネット状近接覚センサ，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2009 (ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.26) ／講演論文集, 2P1-K02
・勅使河原誠一，清水智，多田隈建二郎，明愛国，石川正俊，下条誠：感圧導電性ゴムの特性を用いた滑り覚センサの研究開発－抵抗
値 変 化 の 高 周 波 成 分 に つ い て－，日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2009 (ROBOMEC2009) (福 岡,2009.5.26) ／講演論文集, 2P1-K06
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：2台のマニピュレータによる非接触状態を利用した高速ダイナミックマニピュレーション，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2009 (ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.25) ／講演論文集, 1A1-B09
・妹 尾 拓，並 木 明 夫，石 川 正 俊：多 指 ハ ン ド ア ー ム シ ス テ ム に よ る 高 速 投 球 動 作，第14回 ロ ボ テ ィ ク ス シ ン ポ ジ ア (登 別,2009.3.16) ／講演会予稿集, pp.205-210
・山川雄司，並木明夫，石川正俊，下条誠：多指ハンドの動作を考慮したスキル統合に基づく結び操作，第14回ロボティクスシンポ
ジア (登別, 2009.3.17) ／講演会予稿集, pp.331-336
・山川雄司，並木明夫，石川正俊，下条誠：多指ハンドによる結び操作実現を目指したスキル統合，第9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 (SI2008) (岐阜, 2008.12.5) ／講演会論文集, pp.329-330
・妹尾拓,並木明夫，石川正俊：高速投球動作におけるリリース制御の解析，第9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 (SI2008) (岐阜, 2008.12.5) ／講演会論文集, pp.331-332
・溝口善智，多田隈建二郎，石川正俊，明愛国，下条誠： インテリジェントロボットハンドの研究開発 -触・近接覚センサによる捕獲から把持までの制御，第9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 (SI2008) (岐阜, 2008.12.7) ／講演会
論文集, pp.991-992 [2008年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2008優秀講演賞受賞]
・長谷川浩章，溝口善智，多田隈建二郎，石川正俊，明愛国，下条誠，ロボットハンド指先に搭載可能な薄型ネット状近接覚センサシートの開発，第9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 (SI2008) (岐阜, 2008.12.7) ／講演会論文集,
pp.995-996
・寺西正裕，多田隈建二郎，明愛国，石川正俊，下条誠：同期検波を利用したネット状近接覚センサの高機能化，第9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 (SI2008) (岐阜, 2008.12.7) ／講演会論文集, pp.997-998
・勅使河原誠一，多田隈建二郎，明愛国，下条誠，石川正俊：感圧導電性ゴムの特異性を用いた高感度型滑り覚センサの研究開発 -セ
ンサの試作と特性評価-，第9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 (SI2008) (岐阜, 2008.12.7) ／講演
会論文集, pp.1005-1006
・山川雄司，並木明夫，石川正俊，下条誠：高速多指ハンドシステムを用いた線状柔軟物体の結び操作，豊橋技術科学大学GCOEシン
ポジウム (ADIST2008) (豊橋, 2008.10.17) ／抄録集, p.64 [2008年 豊橋技術科学大学グローバルCOE ADISTシンポ
ジウム ADIST2008 最優秀ポスター講演賞受賞]
・溝口善智，多田隈建二郎，明愛国，石川正俊，下条誠：インテリジェントロボットハンドの研究開発，第26回日本ロボット学会学術講演会 (神戸, 2008.9.9) ／講演予稿集, 1E1-04
・勅使河原誠一，明愛国，多田隈建二郎，石川正俊，下条誠：高速・高感度な滑り覚センサの研究開発，第26回日本ロボット学会学術講演会 (神戸, 2008.9.11) ／講演予稿集, 3L1-08
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：運動連鎖スウィングモデルに基づく高速スローイング動作，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2008 (ROBOMEC2008) (長野, 2008.6.6) ／講演予稿集, 1A1-I14
・山川雄司，並木明夫，石川正俊，下条誠：スキル統合に基づく結び操作と多指ハンドによる実現，日本機械学会ロボティクス・メカ
トロニクス講演会2008 (ROBOMEC2008) (長野, 2008.6.6) ／講演予稿集, 1P1-A09
・水澤悟，並木明夫，石川正俊：高速多指ハンドによる高速視覚サーボを用いたピンセット型道具操り，日本機械学会ロボティクス・
メカトロニクス講演会2008 (ROBOMEC2008) (長野, 2008.6.6) ／講演予稿集, 1P1-A13
・山川雄司，並木明夫，石川正俊，下条誠：多指ハンドと視触覚フィードバックによる柔軟紐の高速マニピュレーション，第13回ロボティクスシンポジア (香川, 2008.3.17) ／講演予稿集, pp.529-534
・並木明夫，石原達也，山川雄司，石川正俊，下条誠：高速多指ハンドを用いた棒状物体の回転制御，第13回ロボティクスシンポジア(香川, 2008.3.17) ／講演予稿集, pp.541-546
・勅使河原誠一，西永知博，石川正俊，下条誠：滑り検出と感圧導電性ゴムの性質，第8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 (SI2007) (広島, 2007.12.21) ／講演会論文集, pp.487-488
・西野高明，石川正俊，下条誠: 省配線を可能とする荷重分布検出触覚センサの開発，第8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 (SI2007) (広島, 2007.12.21) ／講演会論文集, pp.489-490

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論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・柴崎保則，天本晴之，下条誠，石川正俊: ロボットの全身を被覆可能なネット状近接覚センサの開発 -センサを用いた衝突回避動作-，第8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 (SI2007)(広 島, 2007.12.21) ／ 講 演 会 論 文 集,
pp.491-492
・天本晴之，下条誠，柴崎保則，石川正俊: 赤外線を用いた接近感覚型センサにおけるロボットの対象物認識，第8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 (SI2007) (広島, 2007.12.21) ／講演会論文集, pp.493-494
・森川翔，並木明夫，石川正俊：画像モーメント情報を利用した棒状物体の回避行動，第8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 (SI2007) (広島, 2007.12.20) ／講演会論文集, pp.51-52
・水澤悟，並木明夫，石川正俊：高速視覚を用いた多指ハンドによる道具の操り，第8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(SI2007) (広島, 2007.12.20) ／講演会論文集, pp.55-56
・溝口善智，勅使河原誠一，並木明夫，石川正俊，明愛国，下条誠：滑り検出に基づくPick＆Place動作，第8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 (SI2007) (広島, 2007.12.20) ／講演会論文集, pp.57-58
・山川雄司，並木明夫，石川正俊，下条誠：高速視触覚フィードバックを用いた多指ハンドによる柔軟紐の操り，第8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 (SI2007) (広島, 2007.12.20) ／講演会論文集, pp.59-60
・山川雄司，並木明夫，石川正俊，下条誠：触覚フィードバックを用いた柔軟紐の高速片手結び，日本機械学会ロボティクス・メカト
ロニクス講演会2007 (ROBOMEC 007) (秋田, 2007.5.12) ／講演論文集, 2A1-E08
・郡司大輔，溝口善智，明愛国，並木明夫，石川正俊，下条誠：滑り検出に基づく多指ハンドの把持力制御，日本機械学会ロボティクス
・メカトロニクス講演会2007 (ROBOMEC2007) (秋田, 2007.5.12) ／講演論文集, 1A2-B07
・溝口善智，郡司大輔，明愛国，並木明夫，石川正俊，下条誠：触覚センサを用いた多指ハンドの接触力制御−触覚フィードバックによる多点接触力制御−，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2007 (ROBOMEC2007) (秋田, 2007.5.11) ／講演
論文集, 1A2-B08
・勅使河原誠一，石川正俊，下条誠：CoP触覚センサによる滑り検出−メカニズムの解明と被覆材の影響−，日本機械学会ロボティク
ス・メカトロニクス講演会2007 (ROBOMEC2007) (秋田, 2007.5.11) ／講演論文集, 1A2-B09
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：波動伝播に基づく高速スローイング動作，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
2007 (ROBOMEC2007) (秋田, 2007.5.11) ／講演論文集, 1A2-F10
・下条誠，天本晴之，柴崎保則，明愛国，石川正俊：近接覚から触覚までをシームレスにつなぐ汎触覚センサの開発，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2007 (ROBOMEC2007) (秋田, 2007.5.11) ／講演論文集, 1P1-B10
・古川徳厚，並木明夫，妹尾拓，石川正俊： ビジュアルフィードバックに基づく高速多指ハンドを用いたダイナミックリグラスピン
グ，第12回ロボティクスシンポジア (長岡, 2007.3.15) ／講演論文集, pp.144-149
・並木明夫：高速マニピュレーションプロジェクト，第7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 (SI2006)(
札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.722-723
・古川徳厚，妹尾拓，並木明夫，石川正俊：未知な動的パラメーターの学習と高速視覚を用いたダイナミックリグラスピング，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.724-725[2006年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2006優秀講演賞受賞]
・石原達也，並木明夫，石川正俊，下条誠：高速多指ハンドによるペン状物体の回転制御，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.726-727
・森川翔，並木明夫，石川正俊：高速ビジュアルサーボによる実時間障害物回避行動，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.728-729
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：高速スローイング動作におけるエネルギー伝播の解析，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.736-737
・大薄隆志，並木明夫，石川正俊：多関節マニピュレータによる低衝撃捕球動作，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.738-739
・荻野俊明，並木明夫，石川正俊：高速視覚による多指ハンドのテレマニピュレーション，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.740-741
・郡司大輔，荒木拓真，明愛国，並木明夫，下条誠： CoP触覚センサを装着したロボットハンドによる接線方向力に抗する把持力制御，第7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 (SI2006)(札 幌, 2006.12.15) ／ 講 演 会 論 文 集,
pp.742-743
・山川雄司，並木明夫，石川正俊，下条誠：高速多指ハンドを用いた柔軟紐の片手結び，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.744-745 [2006年 計測自動制御学会システムイ
ンテグレーション部門SI2006優秀講演賞受賞]
・石川正俊，並木明夫：超高速ロボティクスの展望，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.15) ／講演会論文集, pp.746-747
・柴崎保則，天本晴之，下条誠，石川正俊：触覚・近接覚融合センサによる対象物検出方式，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.14) ／講演会論文集, pp.460-461
・荒木拓真，下条誠，河原宏太郎，石川正俊：自由曲面への装着と省配線化を実現する網目状触覚センサの開発 -ヒューマンインターフェースへの応用-，第7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 (SI2006)(札幌, 2006.12.14) ／講演
会論文集, pp.462-463
・森川翔，並木明夫，石川正俊：小型軽量高速ビジョンを搭載したロボットマニピュレータによる実時間障害物回避行動，第24回日
本ロボット学会学術講演会 (岡山, 2006.9.15) ／予稿集, 2B18
・古川徳厚，妹尾拓，並木明夫，石川正俊：ダイナミックリグラスピングにおける把持戦略，日本機械学会ロボティクス・メカトロニ
クス講演会2006 (ROBOMEC2006) (東京, 2006.5.27) ／講演論文集, 1A1-B34 [2007年 日本機械学会ロボティクス
・メカトロニクス部門ROBOMEC表彰]
・石原達也，並木明夫，石川正俊，下条誠： 高速触覚システムを用いたペン状物体の高速把持・操り，日本機械学会ロボティクス・メ
カトロニクス講演会2006 (ROBOMEC2006) (東京, 2006.5.27) ／講演論文集, 1A1-B39
・並木明夫，石川正俊，加藤真一，金山尚樹，小山順二：高速キャッチングロボットシステム，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2006 (ROBOMEC2006) (東京, 2006.5.27) ／講演論文集, 1A1-E27
・塩形大輔，並木明夫，石川正俊：高速多指ハンドと視覚フィードバックによる高速ドリブル動作の研究，第11回ロボティクスシン
ポジア (佐賀, 2006.3.17) ／講演会論文集, pp.482-487
・並木明夫：感覚と運動の統合によるロボットの高性能化，第6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(SI2005) (熊本, 2005.12.17) ／講演会論文集, pp.693-694
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：高速バッティングシステムによる打ち分け動作，第6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 (SI2005)(熊本, 2005.12.17) ／講演会論文集, pp.695-696
・大薄隆志，妹尾拓，並木明夫，石川正俊：高速視覚フィードバックによる非把握キャッチング，第6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 (SI2005)(熊本, 2005.12.17) ／講演会論文集, pp.697-698
・古川徳厚，妹尾拓，並木明夫，石川正俊：高速多指ハンドと高速視覚を用いたダイナミックリグラスピング，第6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 (SI2005)(熊本, 2005.12.17) ／講演会論文集, pp.699-700
・石原達也，並木明夫，塩形大輔，石川正俊，下条誠：高速触覚フィードバックシステムによる動的なペン回し動作の実現，第6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 (SI2005)(熊本, 2005.12.17) ／講演会論文集, pp.701-702
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：高速ロボットシステムによるバッティングタスクの実現，第10回ロボティクスシンポジア (箱根，2005.3.14) ／講演論文集, pp.75-80

142

論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・並 木 明 夫，ハ イ パ フ ォ ー マ ン ス マ ニ ピ ュ レ ー シ ョ ン，第5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(SI2004)(つくば, 2004.12.19) ／講演会論文集, pp.1140-1141
・笠原裕一，並木明夫，石川正俊：多眼高速ビジョンを用いた高速マニピュレーション，第5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 (SI2004) (つくば, 2004.12.19) ／講演会論文集, pp.1142-1143
・下条誠，谷保勇樹，並木明夫，石川正俊，２次元分布荷重測定法を用いた触覚センサへの応用，第5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 (SI2004)(つくば, 2004.12.19) ／講演会論文集, pp.1144-1145
・鵜飼賀生，大西政彦，並木明夫，石川正俊：高速視覚と柔軟指先を用いたソフトキャッチング，第5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 (SI2004)(つくば, 2004.12.19) ／講演会論文集, pp.1146-1147
・塩形大輔，並木明夫，石川正俊：高速ロボットハンドによるドリブル動作の実現，第5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 (SI2004)(つくば, 2004.12.19) ／講演会論文集, pp.1148-1149 [2004年 計測自動制御学会システ
ムインテグレーション部門SI2004ベストセッション講演賞受賞]
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：高速バッティングシステムによる打球方向の制御，第5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 (SI2004)(つくば, 2004.12.19) ／講演会論文集, pp.1150-1151
・東森充，丁憙勇，金子真，石井抱，並木明夫，石川正俊：二重旋回機構を備えた高速４本指ロボットハンド，第22回ロボット学会学術講演会 (岐阜, 2004.9.17) ／予稿集, 3J22
・塩形大輔，並木明夫，石川正俊：高速ロボットハンドによる物体の動的保持，第22回ロボット学会学術講演会 (岐阜, 2004.9.17)／予稿集, 3J13・妹 尾 拓，並 木 明 夫，石 川 正 俊：高 速 バ ッ テ ィ ン グ ロ ボ ッ ト シ ス テ ム の 性 能 評 価，第22回 ロ ボ ッ ト 学 会 学 術 講 演 会 (岐 阜,2004.9.15) ／予稿集, 1D25
・谷保勇樹，下条誠，石川正俊，並木明夫：２次元分布荷重測定法を用いた触覚センサへの応用，第22回ロボット学会学術講演会 (岐阜, 2004.9.15) ／予稿集, 1J31
・並 木 明 夫，今 井 睦 朗，石 川 正 俊：高 速 多 指 ハ ン ド に よ る 能 動 的 捕 獲 戦 略，ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2004(ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2A1-L1-9
・大西政彦，並木明夫，橋本浩一，石川正俊：柔軟な指先を持つ高速ハンドによる捕球動作の実現，ロボティクス・メカトロニクス
講演会2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2A1-L1-10
・金子真，丁憙勇，東森充，石井抱，並木明夫，石川正俊：高速4本指ハンドシステムの開発，ロボティクス・メカトロニクス講演会
2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2A1-L1-13 [2005年 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス
部門ROBOMEC表彰]
・東森充，木村麻伊子，並木明夫，石川正俊，金子真，石井抱，高速視覚情報に基づくダイナミックキャッチング，ロボティクス・メカ
トロニクス講演会2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2A1-L1-14
・東森充，湯谷政洋，石井抱，並木明夫，石川正俊，金子真，なぞり型ジャンピングロボットの基本的特性，日本機械学会ロボティクス・
メカトロニクス講演会2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2A1-L1-73
・笠原裕一，並木明夫，小室孝，石川正俊：高速マニピュレーションのための多眼ビジュアルフィードバックシステム，日本機械学会
ロボティクス・メカトロニクス講演会2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2P2-L1-50
・鵜飼賀生，並木明夫，石川正俊：モーメント特徴量を利用した高速ビジョンによる実時間３次元形状認識，日本機械学会ロボティ
クス・メカトロニクス講演会2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2P1-H-61
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：高速打撃動作におけるマニピュレータのオンライン軌道生成，日本機械学会ロボティクス・メカト
ロニクス講演会2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.19) ／ 1P1-H-14
・今井睦朗，並木明夫，橋本浩一，石川正俊，金子真，亀田博，小山順二：高速多指ハンドと高速視覚によるダイナミックキャッチング
，第9回ロボティクスシンポジア (那覇, 2004.3.9) ／ pp.517-522
・並木明夫，石川正俊：高速視覚と多指ハンドアームを有する実時間感覚運動統合システム，第4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 (SI2003) (東京, 2003.12.19) ／ pp.109-110
・笠原裕一，並木明夫，小室孝，石川正俊：多眼高速ビジョンを用いた把握システム，第4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 (SI2003) (東京, 2003.12.19) ／ pp.111-112
・鵜飼賀生，並木明夫，石川正俊：高速ビジョンと能動的照明装置を用いた3次元形状認識，第4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 (SI2003) (東京, 2003.12.19) ／ pp.113-114
・今井睦朗，並木明夫，橋本浩一，石川正俊：高速多指ハンドによる柱状物体のキャッチング動作，第4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 (SI2003) (東京, 2003.12.19) ／ pp.121-122
・妹尾拓，並木明夫，石川正俊：多関節マニピュレータを用いた高速打撃動作の研究，第4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 (SI2003) (東京, 2003.12.19) ／ pp.123-124
・東森充，原田学，石井抱，並木明夫，石川正俊，金子真： ジャンピング動作のためのインピーダンス設計に関する基本的考察，第4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 (SI2003) (東京, 2003.12.19) ／ pp.129-130
・石川正俊, 並木明夫：感覚運動統合理論に基づく「手と脳」の工学的実現，第4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 (SI2003) (東京, 2003.12.19) ／ pp.131-132
・並木明夫，石川正俊，金子 真，亀田 博，小山 順二：軽量高速多指ロボットハンドの開発，(社) 日本機械学会 ロボティクスメカトロ
ニクス部門 ロボティクス・メカトロニクス講演会2003 (ROBOMEC2003) (函館, 2003.5.24) ／講演論文集, 1P1-1F-G3[PDF format ]・今井睦朗，並木明夫，橋本浩一，石川正俊：高速多指ハンドによる動的捕球動作の実現, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニク
ス講演会2003 (ROBOMEC2003) (函館, 2003.5.24) ／講演論文集, 1P1-1F-G2
・下条誠，金森克彦，明愛国，金森哉史，石川 正俊：液状感圧ゴムを用いた自由曲面型触覚センサの開発, 日本機械学会 ロボティクス
・メカトロニクス講演会2003 (ROBOMEC2003)(函館, 2003.5.24) ／講演論文集, 1A1-3F-B3
・並木明夫，石川正俊：視覚情報から運動指令へのダイレクトマッピングによる捕球動作の実現, 日本機械学会ロボティクス・メカ
トロニクス講演会2003 (ROBOMEC2003)(函館, 2003.5.25) ／講演論文集, 2A1-1F-C5 [PDF format ]・尾川順子，並木明夫，石川正俊：学習進度を反映した割引率の調整：電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (札幌市, 2003.2.4) ／電子情報通信学会技術研究報告, NC2002-129, pp.73-78
・並木明夫，今井睦朗，石川正俊：捕球動作のための視覚フィードバック制御，第3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 (神戸, 2002.12.20) ／講演論文集, Vol.2, pp.219-220 [2003年 計測自動制御学会システムインテグレー
ション部門奨励賞受賞]
・竹中麗香，東森充，金子真，並木明夫，石川正俊：100Gキャプチャリングシステム -高速ビジョンを使った動体捕獲−，第3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 (神戸, 2002.12.20) ／講演論文集, Vol.2，
pp.217-218
・東森充，竹中麗香，金子真，並木明夫，石川正俊：100Gキャプチャリングシステム -Dynamic Preshaping−，第3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 (神戸, 2002.12.20) ／講演論文集, Vol.2，
pp.215-216
・下条誠，金森克彦，明愛国，金森哉吏，石川正俊：高密度型触覚センサの開発 -液状感圧ゴムを用いた自由曲面型触覚センサの開発-，第3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 (神戸, 2002.12.20) ／講演論文集, Vol.2, pp.211-212
・下条誠，牧野了太，小川博教，鈴木隆文，並木明夫，齋藤敬，國本雅也，石川正俊，満渕邦彦： ロボットハンドからの触覚情報を人間の触覚神経経由により提示するシステムの開発，日本ロボット学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.12) ／講演論文集, 1Ｅ33143

論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・下条誠，金森克彦，明愛国，金森哉吏，石川正俊：液状感圧ゴムを用いた自由曲面型触覚センサの開発，日本ロボット学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.12) ／講演論文集, 1Ｇ24
・並木明夫，石川正俊：視覚情報に基づくオンライン軌道生成による捕球タスクの実現，日本ロボット学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.14) ／講演論文集, 3Ｍ23
・今井睦朗，並木明夫，橋本浩一，金子真，石川正俊：視覚フィードバックを用いた高速ハンドシステムの開発，日本ロボット学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.14) ／講演論文集, 3Ｅ11
・下条誠，牧野了太，小川博教，鈴木隆文，並木明夫，斎藤敬，石川正俊，満渕邦彦： ロボットハンドからの接触感覚を触覚神経経由によ り 提 示 す る シ ス テ ム の 開 発，日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2002 (ROBOMEC2002) (松 江,2002.6.9) ／講演論文集, 2P2-E08 [2003年 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門ROBOMEC表彰]
・並木明夫，亀田博，小林清人，坂田順，金子真，石川正俊：軽量高速ロボット指モジュールの開発，日本機械学会ロボティクス・メカ
トロニクス講演会2002 (ROBOMEC2002) (松江, 2002.6.9) ／講演論文集, 2P2-F04 [ PDF 形式 ]・奥寛雅，石川正俊：kHzオーダで応答可能な可変焦点レンズの試作，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2002 (松江, 2002.6.9) ／講演論文集, 2P2-J09
・並木明夫，中坊嘉宏，石川正俊：高速視覚を用いたダイナミックグラスピング，計測自動制御学会機械システム制御シンポジウム (東京, 2002.3.29) ／機械システム制御シンポジウム講演論文集, pp.96-99
・中坊嘉宏，並木明夫，石井抱，石川正俊：2台の超高速ビジョンによる3次元トラッキング，計測自動制御学会機械システム制御シ
ンポジウム (東京, 2002.3.29) ／機械システム制御シンポジウム講演論文集, pp.78-81
・橋本浩一，並木明夫，石川正俊：ビジョンベースドマニピュレーションのための視覚運動アーキテクチャ，計測自動制御学会シス
テムインテグレーション部門学術講演会 (名古屋, 2001.12.21) ／ SICE SI-2001 講演論文集, pp.137-138
・並木明夫，中坊嘉宏，石川正俊：ダイナミクスの整合に基づく高速マニピュレーション，計測自動制御学会システムインテグレー
ション部門学術講演会 (名古屋, 2001.12.21) ／ SICE SI-2001 講演論文集, pp.153-154
・金子真，竹中麗香，澤田光史，辻敏夫，並木明夫，石川正俊：高速キャプチャリングシステム，計測自動制御学会システムインテグレ
ーション部門学術講演会 (名古屋, 2001.12.21) ／ SICE SI-2001 講演論文集，pp.155-156
・下条誠，金森克彦，石川正俊：高密度型触覚センサの開発，計測自動制御学会システムインテグレーション部門学術講演会 (名古屋
, 2001.12.21) ／ SICE SI-2001 講演論文集, pp.159-160
・中坊嘉宏，並木明夫，石井抱，石川正俊：2台の高速ビジョンを用いた3次元トラッキング，計測自動制御学会システムインテグレ
ーション部門学術講演会 (名古屋, 2001.12.21) ／ SICE SI-2001 講演論文集, pp.161-162
・下条誠，金森克彦，石川正俊：低ヒステリシス型液状感圧ゴムの開発，第19回日本ロボット学会学術講演会 (東京，2001.9.20)／予稿集, pp.1211-1212
・中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：超高速ビジョンを用いた3次元セルフウィンドウ法，第19回日本ロボット学会学術講演会 (東京，2001.9.20) ／予稿集, pp.939-940
・尾川順子，阪口豊，並木明夫，石川正俊：多様な制約に対するダイナミクス整合の学習，第19回日本ロボット学会学術講演会 (東京, 2001.9.19) ／予稿集, pp.711-712
・並木明夫，中坊嘉宏，石川正俊：高速視覚を用いたダイナミックマニピュレーションシステム，第19回日本ロボット学会学術講演
会 (東京,2001.9.19) ／予稿集, pp.389-390[ PDF 形式 (0.2Mbytes)]
・中坊嘉宏，並木明夫，石井抱，石川正俊：2台の高速アクティブビジョンによる3次元トラッキング，日本機械学会ロボティクス・
メカトロニクス講演会2001 (ROBOMEC2001) (高松, 2001.6.9) ／講演論文集, 2A1-C1
・奥寛雅，石井抱，石川正俊：高速ビジュアルフィードバックによる微生物のトラッキング，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2001 (ROBOMEC2001) (高松, 2001.6.10) ／講演論文集, 2P2-C4
・尾川順子，阪口豊，並木明夫，石川正俊： ダイナミクス整合に基づく感覚運動統合---ターゲットトラッキングにおける戦略の学習---，電 子 情 報 通 信 学 会 ニ ュ ー ロ コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ 研 究 会 (東 京, 2001.3.14) ／ 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告,NC2000-109, Vol.100, No.686, pp.47-54
・池田立一，下条誠，並木明夫，石川正俊，満渕邦彦： ワイヤ縫込方式触覚センサの開発ー４本指ハンドを用いた把持実験ー，第18回
日本ロボット学会学術講演会 (草津, 2000.9.14) ／予稿集, 1B33, pp.69-70
・山田泉，並木明夫，石井抱，石川正俊：実時間視力覚フィードバックを用いた実環境作業支援システム，第18回日本ロボット学会
学術講演会 (草津, 2000.9.14) ／予稿集, 3A12, pp.959-960 [ PDF 形式 (0.2Mbytes)]
・中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：2台の超高速ビジョンシステムを用いた3次元トラッキング，第18回日本ロボット学会学術講演会 (草津, 2000.9.13) ／予稿集, 2K22, pp.821-822
・並木明夫，石井抱，石川正俊：視力覚フィードバックを用いた小型作業支援ツールの開発, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2000 (ROBOMEC2000) (2000) ／講演論文集, 2P2-76-101 [ PDF 形式 (0.2Mbytes)]
・奥寛雅，Andy Chen，石井抱，石川正俊：高速ビジュアルフィードバックによるマイクロアクチュエーション，日本ロボット学会
学術講演会 (平塚, 1999.9.10) ／予稿集, pp.637-638
・小室孝，小川一哉，鏡慎吾，中坊嘉宏，並木明夫，石井抱，石川正俊：高集積化に向けた汎用デジタルビジョンチップの開発とその応用，第38回計測自動制御学会学術講演会 (盛岡, 1999.7.29) ／予稿集, pp.375-376
・並木明夫，中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：1ms感覚運動統合システムにおける高速並列分散処理，日本機械学会ロボティクス・メカ
トロニクス'講演会1999 (ROBOMEC1999) (東京, 1999.6.13) ／講演論文集, 2P2-49-058 [ PDF 形式 (0.2Mbytes)]
・並木明夫，石井抱，石川正俊：高速センサフィードバックに基づく感覚運動統合アーキテクチャとその把握・操り行動への応用，
日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会1999 (ROBOMEC1999) (東 京, 1999.6.12) ／ 講 演 論 文 集,
1A1-63-094[ PDF 形式 (0.2Mbytes)]
・並木明夫，中坊嘉宏，石井 抱，石川正俊：高速センサフィードバックを用いた感覚運動統合把握システム，第4回ロボティクスシン
ポジア (仙台, 1999.3.31) ／予稿集, pp.1-6[ PDF 形式 (0.3Mbytes) ]・並木明夫，中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：高速視覚を用いた多指ハンドによる物体操作，第16回日本ロボット学会学術講演会 (札幌, 1998.9.19) ／予稿集, pp.699-700
・奥寛雅，並木明夫，石井抱，石川正俊：高速視覚を用いた運動教示システム，日本ロボット学会学術講演会'98 (札幌, 1998.9.19)／予稿集, pp.695-696
・白須潤一，並木明夫，石井抱，石川正俊：描画機能を有する能動的実環境作業支援システム，第16回日本ロボット学会学術講演会 (札幌, 1998.9.19) ／予稿集, pp.771-772
・並木明夫，中坊嘉宏，石井 抱，石川正俊：高速視覚を用いた多指ハンドによる物体操作，第16回日本ロボット学会学術講演会 (札幌, 1998.9.16) ／講演会論文集
・並木明夫，中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：高速視覚を用いた把握行動システム，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
1998 (ROBOMEC1998) (仙台, 1998) ／講演会論文集
・大脇崇史，並木明夫，中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：実時間ビジュアルハプタイゼーションシステムの開発，日本機械学会ロボティ
クス・メカトロニクス講演会1998 (ROBOMEC1998) (仙台，1998) ／講演会論文集
・日下部裕一，春日和之，石井抱，石川正俊：人間の視触覚における能動的統合機能の解析，日本バーチャルリアリティ学会第２回大会 (名古屋, 1997.9.19) ／論文集, pp.336-339
・大脇崇史，中坊嘉宏，並木明夫，石井抱，石川正俊：視触覚モダリティ変換機能を有するリアルタイム実環境提示システム，日本バーチャルリアリティ学会第２回大会 (名古屋,1997.9.18) ／論文集, pp.151-154

144

論文 Papers
センサフュージョン 和文 ／ Sensor Fusion Japanese・並木明夫，石川正俊：能動的探り動作と目的行動の統合 -- 把握・マニピュレーションへの応用 --，第15回日本ロボット学会学術講演会 (東京, 1997.9.13) ／予稿集
・石井抱，石川正俊：触覚パターンの獲得のための能動的触運動の解析，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会1997(ROBOMEC1997) (厚木, 1997.6.7) ／講演論文集, pp.549-552
・伊藤健太郎，石川正俊：群を形成するロボット群の構成，第14回日本ロボット学会学術講演会 (新潟, 1996.11.1) ／予稿集,
pp.1055-1056
・並木明夫，石川正俊：観測行動を導入した最適把握位置姿勢の探索，第14回日本ロボット学会学術講演会 (新潟, 1996.11.1) ／予稿集, pp.331-332
・中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：ビジュアルインピーダンスを用いたロボットの制御，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス
講演会1996 (ROBOMEC1996) (宇部, 1996.6.21) ／講演論文集, ビデオプロシーディングス, pp.999-1002
・並木明夫，石川正俊：視触覚を用いた最適把握位置姿勢の探索行動，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会1996(ROBOMEC1996) (宇部, 1996.6.20) ／講演論文集, pp.1003-1006
・穴吹まほろ，宇津木仁，石井抱，石川正俊：視触覚統合における能動性の影響，第39回 ヒューマンインターフェイス研究会 (東京,1996.5.28) ／ Human Interface News and Report,Vol.11, pp.273-278 ／電子情報通信学会技術報告, MVE96-27,
Vol.96, No.82, pp.83-88
・並木明夫，石井抱，中坊嘉宏，石川正俊：1ms感覚運動統合システムのアーキテクチャ，第5回ロボットセンサシンポジウム (新潟,1996.4.19) ／予稿集, pp.99-102
・山口佳子，石川正俊：視覚教示を利用した力制御の学習，第13回日本ロボット学会学術講演会 (東京, 1995.11.5) ／予稿集,
pp.1087-1088
・並木明夫，石川正俊：センサ情報を用いた最適把持位置の探索行動，第13回日本ロボット学会学術講演会 (東京, 1995.11.3) ／予稿集, pp.113-114
・鈴木伸介，小室孝，石川正俊：ビジョンチップのための並列演算アーキテクチャ，第34回計測自動制御学会学術講演会 (札幌,
1995.7.27) ／予稿集, pp.495-496
・矢野晃一，石川正俊：学習度に応じた最軌道の探索と逆モデルの学習を行う運動の習熟機構，第34回計測自動制御学会学術講演
会 (札幌, 1995.7.26) ／予稿集, pp.209-210
・山 口 佳 子，石 川 正 俊：視 覚 情 報 を 利 用 し た 力 制 御 の 学 習，電 子 情 報 通 信 学 会 ニ ュ ー ロ コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ 研 究 会 (金 沢,1995.5.22) ／電子情報通信学会技術報告, NC95-12, Vol.95, No.57, pp.89-96
・矢野晃一，石川正俊：最適軌道の探索と逆モデルの学習を行う運動の習熟機構，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (東京, 1995.3.17) ／電子情報通信学会技術報告, NC94-112, Vol.94, No.562, pp.277-284
・石川正俊，石井抱，並木明夫，中坊嘉宏，山口佳子，向井利春：1ms 感覚運動統合システム，第13回日本ロボット学会 (1995) ／予稿集, pp.483-484
・向井利春，石川正俊：予測誤差を用いた能動的な視触覚融合，第33回計測自動制御学会学術講演会 (東京, 1994.7.26) ／予稿集,
pp.127-128
・向井利春，石川正俊：予測誤差を用いた複数センサによるアクティブセンシング，第32回計測自動制御学会学術講演会 (金沢,1993.8.4) ／予稿集, pp.299-300
・石井抱，石川正俊：動物体形状の能動的認識機構，第10回ロボット学会学術講演会 (金沢, 1992.11.1) ／予稿集, pp.679-680
・青野俊宏，石川正俊：確率過程を用いた聴視覚融合，1992年電子情報通信学会春季大会 (野田, 1992.3.27) ／予稿集, 第6分冊,
pp.(6-293)-(6-294)
・森田彰，石川正俊：センサ情報処理のための大規模並列演算機構，第30回計測自動制御学会学術講演会 (米沢, 1991.7.17) ／予稿集, pp.371-372
・設楽光明，鄭有成，石川正俊，藤村貞夫：シミュレーティッドアニーリングを用いたセンサフュージョンシステム，第30回計測自動制御学会学術講演会 (米沢,1991.7.17) ／予稿集, pp.135-136
・青野俊宏，石川正俊：確率的手法を用いたセンサフュージョン−多系列隠れマルコフモデルを用いた視聴覚融合−，第2回自律分散システムシンポジウム (大阪, 1991. 1.16) ／予稿集, pp.115-118
・青 野 俊 宏，石 川 正 俊：確 率 過 程 を 用 い た 聴 視 覚 融 合，第34回 自 動 制 御 連 合 講 演 会 (日 吉, 1991.11.22) ／ 予 稿 集, pp.特 セ-87-89・向井利春，森隆，石川正俊，藤村貞夫：アクチュエータを含むセンサフュージョンシステム，第8回日本ロボット学会学術講演会 (仙台, 1990.11.3) ／予稿集, pp.853-856
・森隆，向井利春，石川正俊，藤村貞夫：位置情報間の学習を用いたセンサフュージョンシステム，第29回計測自動制御学会学術講
演会 (東京, 1990.7.24) ／予稿集, pp.201-202

展示会／Exhibition
・国 際 ロ ボ ッ ト 展 2017 (東 京, 東 京 ビ ッ グ サ イ ト), 2017年11月29日 ～ 12月2日［二 足 走 行 ロ ボ ッ ト, Active Assistant
Robot］
・国際ロボット展 2015 (東京, 東京ビッグサイト), 2015年12月2日～ 5日［Dynamic Compensation］
・NEDO FORUM 2014 (東京, 東京国際フォーラム), 2015年2月12日～ 13日［じゃんけんロボット］
・DIGITAL CONTENT EXPO 2014 (東京, 日本科学未来館), 2014年10月23日～ 26日［じゃんけんロボット Ver.2］
・CEATEC 2014 (千葉, 幕張メッセ), 2014年10月7日～ 11日［高速ロボット ビデオ展示］
・人とくるまのテクノロジー展 (横浜, パシフィコ横浜アネックスホール), 2014年5月21日～ 23日［じゃんけんロボットVer.2］
・国際ロボット展 2013 (東京, 東京ビッグサイト), 2013年11月6日～ 9日[じゃんけんロボット Ver.2］
・NI Week 2013 (Austin, Austin Convention Center), 2013年8月5日～ 8日［じゃんけんロボット・ディスプレイ版］
・SORSTシンポジウム併設展示 ((東京, 日本科学未来館), 2010年3月10日［バッティングロボット,ペン回しロボット］
・国際ロボット展 2009

(東京, 東京ビッグサイト), 2009年11月25日～ 28日［バッティングロボット］

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論文 Papers
センサフュージョン 英文 ／ Sensor Fusion English

招待論文／Invited Papers
・Masatoshi Ishikawa: Is There Real Fusion between Sensing and Network Technology? - What are the Problems? (Invited
Paper),IEICE Trans. Commun., Vol.E93.B, No.11, pp.2855-2858 (2010)
・Akio Namiki, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa:High Speed Sensory-Motor Fusion Based on Dynamics (Invited Paper),Proc.
IEEE, Vol.90, No.7, pp.1178-1187 (2002)

学術論文／Papers
・・Keisuke Koyama, Kenichi Murakami, Taku Senoo, Makoto Shimojo, Masatoshi Ishikawa:High-Speed, Small-Deformation Catching ofSoft Objects Based on Active Vision and Proximity Sensing,IEEE Robotics and Automation Letters, Vol.4, Issue2, pp.578-585 (2019)
・Keisuke Koyama, Makoto Shimojo, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:High-Speed High-Precision Proximity Sensor for Detection ofTilt,Distance, and Contact, IEEE Robotics and Automation Letters, Vol.3, No.4, pp.3224-3231 (2018)
・Yuji Yamakawa, Yutaro Matsui, Akihito Noda, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Development of a Sensor Network Systemwith High Sampling Rate Based on Highly Accurate Simultaneous Synchronization ofClock and Data Acquisition and Experimental
Verification, micromachines, Vol.9, No.7, Article No.325, pp.1-15 (2018)
・Akihito Noda, Satoshi Tabata, Masatoshi Ishikawa, and Yuji Yamakawa:Synchronized High-Speed Vision Sensor Network for Expansion of Field of View,Sensors, Vol.18, No.4, Article No.1276, pp.1-14 (2018)
・Shouren Huang, Kenta Shinya, Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, Tomohiro Yamazaki, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic compensation robot with a new high-speed vision system for flexible manufacturing,The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol.95, Issue9-12, pp.4523-4533 (2018)
・Masahiro Hirano, Akihito Noda, Masatoshi Ishikawa, Yuji Yamakawa:Networked high-speed vision for evasive maneuver assist, ICT
Express, Vol.3, Issue4, pp.178-182 (2017)
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Planning of Knotting Based on Manipulation Skills with Consideration of Robot Mechanism/Motion and Its Realization by a Robot Hand System, symmetry,Vol.9, No.9, Article No.194 (2017)
・Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Analysis of sliding behavior of a biped robot in centroid acceleration space,Robotica, Vol.35,
Issue3, pp.636-653 (2017)
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Simplified deformation model and shape generation of a rhythmic gymnastics
ribbon using a high-speed multi-jointed manipulator,Mechanical Engineering Journal, Vol.3, No.6, pp.15-00510 (2016)
・Taku Senoo, Masanori Koike, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa:Impedance Control Design Based on Plastic Deformation fora Robotic Arm,IEEE Robotics and Automation Letters, Vol.2, No.1, pp.209-216 (2017)
・Shouren Huang, Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Applying High-Speed Vision Sensing to an
Industrial Robot for High-Performance Position Regulation under Uncertainties,Sensors, Vol.16, No.8:1195, pp.1-15 (2016)
・Hyuno Kim, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Visual encoder: robust and precise measurement method ofrotation angle via high-speed RGB vision,Optics Express, Vol.24, Issue 12, pp.13375-13386 (2016)
・Hiroaki Hasegawa, Yosuke Suzuki, Aiguo Ming, Keisuke Koyama, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Net-Structure Proximity
Sensor: High-Speed and Free-Form Sensor With Analog Computing Circuit,IEEE/ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS,
Vol.20, No.6, pp.3232-3241 (2015)
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa: Analysis and Realization of Card Flicking Manipulation Using a High-speed
Robot Hand,International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol.12, Article No.130, pp.1-12 (2015)
・Shouren Huang, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa: A Pre-compensation Fuzzy Logic Algorithm Designed for the
Dynamic Compensation Robotic System,International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol.12, No.3, pp.1-12 (2015)
・Shouren Huang, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa: Dynamic compensation by fusing a high-speed actuator andhigh-speed visual feedback with its application to fast peg-and-hole alignment, Advanced Robotics, Vol.28, No.9, pp.613-624 (2014)
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa: Dynamic High-speed Knotting of a Rope by a Manipulator,International Journalof Advanced Robotic Systems, Vol.10, Article No.361, pp.1-12 (2013)
・Ichiro Miyamoto, Yosuke Suzuki, Aiguo Ming, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Basic Study of Touchless Human Interface
Using Net Structure Proximity Sensors,J. Robotics and Mechatronics Vol.25, No.3, pp.553-558 (2013)
・Hiroaki Hasegawa, Yosuke Suzuki, Aiguo Ming, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Robot Hand Whose Fingertip Covered with
Net-Shape Proximity Sensor-Moving Object Tracking Using Proximity Sensing-,Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.23, No.3,
pp.328-337 (2011)
・Masatoshi Ishikawa: Is There Real Fusion between Sensing and Network Technology? - What are the Problems?(Invited Paper),
IEICE Transactions on Communications, Vol.E93-B, No.11, pp.2855-2858 (2010)
・Makoto Shimojo, Takuma Araki, Aigou Ming, and Masatoshi Ishikawa:A High-Speed Mesh of Tactile Sensors Fitting Arbitrary
Surfaces,IEEE SENSORS JOURNAL, Vol.10, No.4, pp.822-830 (2010)
・Seiichi Teshigawara, Kenjiro Tadakuma, Aiguo Ming, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:High Speed and High Sensitivity Slip
Sensor Utilizing Characteristics of Conductive RubberRelationship Between Shear Deformation of Conductive Rubber and Resistance
Change,J. Robotics and Mechatronics Vol.21 No.2, pp.200-208 (2009)
・Alvaro Cassinelli, Stephane Perrin, and Masatoshi Ishikawa:Smart Laser-Scanner for 3D Human-Machine Interface, ACM SIGCHI2005 (Portland, 4.2-7)
・Naoko Ogawa, Yutaka Sakaguchi, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Adaptive Acquisition of Dynamics Matching in Sensory-Motor
Fusion System,Electronics and Communications in Japan (Part III: Fundamental Electronic Science),Vol.89, No.7, pp.19-30 (2006)
・Mitsuru Higashimori , Makoto Kaneko, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Design of the 100G capturing robot based on dynamic
preshaping,International Journal of Robotics Research, Vol.24, No.9, pp.743-753 (2005)
・Makoto Shimojo, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, Ryota Makino, and Kunihiko Mabuchi:A Tactile Sensor Sheet Using Pressure
Conductive Rubber With Electrical-Wires Stitched Method,IEEE SENSORS JOURNAL, Vol.4, No.5, pp.589-596 (2004) [Most Cited
from All Time by April 2014 (No.8)],[25 Most Accessed Articles - April 2012 (No.15), June 2012 (No.10), and April 2014 (No.22)],[50Most Accessed Articles - September 2014 (No.37), October 2014 (No.10), September 2016 (No.49), October 2016 (No.21)]
・Makoto Kaneko, Mitsuru Higashimori, Reika Takenaka, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:The 100G Capturing Robot -- Too fast tosee, IEEE/ASME Trans.on Mechatronics, Vol.8, No.1, pp.37-44 (2003)
・Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa:Moment feature-based 3-D tracking, Advanced Robotics, vol.17, no.10,
pp.1041-1056 (2003)
・Akio Namiki, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Hierarchical Control Architecture for High-speed Visual Servoing,The International Journal of Robotics Research, vol.22, no.10, pp.873-888 (2003)
・Akio Namiki, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa:High-speed sensory-motor fusion for robotic grasping,Measurement Scienceand Technology, Vol.13, No.11, pp.1767-1778 (2002)
・Akio Namiki, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa:High Speed Sensory-Motor Fusion Based on Dynamics Matching,Proceedingsof the IEEE, Vol.90, No.7, pp.1178-1187 (2002)146

論文 Papers
センサフュージョン 英文 ／ Sensor Fusion English
・Akio Namiki, Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa:1ms Sensory-Motor Fusion System, IEEE Transactions On
Mechatoronics,Vol.5, No.3, pp.244-252 (2000)
・Toshiharu Mukai, and Masatoshi Ishikawa:An Active Sensing Method Using Estimated Errors for Multisensor Fusion Systems,IEEE
Trans. IES, Vol.43, No.3, pp.380-386 (1996)
・Toshihiro Aono, and Masatoshi Ishikawa:Auditory-Visual Fusion Using Multi-Input Hidden Markov Model, Robotics,Mechatronics andManufacturing Systems (T.Takamori and K.Tsuchiya Eds.),pp.177-184, Elsevier (1993)
・Haruyoshi Toyoda, Naohisa Mukohzaka, Yoshiji Suzuki, and Masatoshi Ishikawa:Adaptive optical processing system with optical associative memory, Appl.Opt., Vol.32, No.8, pp.1354-1358 (1993)
・Masatoshi Ishikawa: Active Sensor System Using Parallel Processing Circuits,J. Robotics and Mechatronics, Vol.5, No.1, pp.31-37(1993)
・Masatoshi Ishikawa: The Sensor Fusion System Mechanisms for Integration of Sensory Information,Advanced Robotics, Vol.6, No.3,
pp.335-344 (1992)
・Masatoshi Ishikawa: Parallel Processing for Sensory Information,Electronics and Communications in Japan, Part 2, Vol.75, No.2,
pp.28-43 (1992)
・Akio Utsugi, and Masatoshi Ishikawa:Learning of Linear Associative Mapping by Latticed Network Circuits,Systems and Computers inJapan, Vol.22, No.2, pp.56-65 (1991)
・Akio Utsugi, and Masatoshi Ishikawa:Construction of Inner Space Representation of Latticed Network Circuits by Learning,Neural
Networks, Vol.4, pp.81-87 (1991)
・Makoto Shimojo, and Masatoshi Ishikawa:Thin and Flexible Position Sensor, J. Robo. Mech., Vol.2, No.1, pp.38-41 (1990)

本／Books
・Akio Namiki, Taku Senoo, Satoru Mizusawa and Masatoshi Ishikawa:High-speed Visual Feedback Control for Grasping and Manipulation,Visual Servoing via Advanced Numerical Methods (G. Chesi and K. Hashimoto Eds.),pp.39-53, Springer (2010)
・Taku Senoo, Akio Namiki and Masatoshi Ishikawa:Ball Control in High-speed Throwing Motion Based on Kinetic Chain Approach,Robotics 2010 Current and Future Challenges (H. Abdellatif Ed.),pp.109-122, INTECH (2010)
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa and Makoto Shimojo:Knotting a Flexible Rope using a High-speed Multifingered
Hand Systembased on Synthesis of Knotting Manipulation Skills,Robotics 2010 Current and Future Challenges (H. AbdellatifEd.),pp.149-166, INTECH (2010)
・Satoru Mizusawa, Akio Namiki, Taku Senoo and Masatoshi Ishikawa:Tweezers Type Tool Manipulation by a Multifingered Hand Usinga High-speed Visual Servoing,Cutting Edge Robotics 2010 (Vedran Kordic Ed.), pp.395-410, INTECH (2010)
・Koichi Hashimoto, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Visuomotor Architecture for High-Speed Robot Control, Control and Modelingof Complex Systems(Koichi Hashimoto, Yasuaki Oishi and Yutaka Yamamoto Eds.), pp.323-337, Birkhauser (2002.9)
・Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Vision-Based Online Trajectory Generation and Its Application to Catching,Control Problems in
Robotics (A.Bicchi, H.I.Christensen, and D. Prattichizzo Eds.),pp.249-264, Springer (2002)
・Masatoshi Ishikawa, Takashi Komuro, Akio Namiki, and Idaku Ishii:1ms Sensory-Motor Fusion System, Robotics Research(J.M.Hollerbach and D.E.Koditschek eds.), pp.359-364, Springer (2000.6)
・Masatoshi Ishikawa: Sensor Fusion : The State of the Art, Intelligent Sensors (ed. Hiro Yamasaki),Elsevier, pp.273-283 (1996)
・Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo: Tactile Systems, Intelligent Sensors (ed. Hiro Yamasaki),Elsevier, pp.165-176 (1996)
・Toshihiro Aono, and Masatoshi Ishikawa:Auditory-Visual Fusion Using Multi-Input Hidden Markov Model, Robotics,Mechatronics andManufacturing Systems (T.Takamori and K.Tsuchiya Eds.),pp.177-184, Elsevier (1993)

解説論文／Review Papers

・Taku Senoo, Yuji Yamakawa, Shouren Huang, Keisuke Koyama, Makoto Shimojo, Yoshihiro Watanabe, Leo Miyashita, Masahiro
Hirano, Tomohiro Sueishi, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Intelligent Systems Based on High-Speed Vision, Journal of Robotics andMechatronics, Vol.31, No.1, pp.45-56 (2019)・Taku Senoo, Yuji Yamakawa, Yoshihiro Watanabe, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:High-Speed Vision and its Application
Systems, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.26, No.3, pp.287-301 (2014)
・Masatoshi Ishikawa, Takashi Komuro, Yoshihiro Nakabo, and Akio Namiki:The 1ms-Vision System and Its Application Examples,Workshop:Innovative Sensory-Motor Fusion Opens a New Robotic World(Organizers : Masatoshi Ishikawa, Makoto Kaneko), 2002
IEEE International Conference onRobotics and Automation, (Washington D.C. 2002.5.11)
・Makoto Kaneko, Toshio Tsuji, and Masatoshi Ishikawa:Design of Capturing System with 100G, Workshop:Innovative Sensory-Motor
Fusion Opens a New Robotic World(Organizers: Masatoshi Ishikawa, Makoto Kaneko), 2002 IEEE International Conference onRobotics and Automation (Washington D.C. 2002.5.11)
・Masatoshi Ishikawa: Robot Sensors with Parallel Processing Capabilities,International Journal of the Japan Society for Precision Engineering, Vol.29, No.3, pp.201-204 (1995)
・Masatoshi Ishikawa: Sensor Fusion, The State of the Art,J. Robotics and Mechatronics, Vol.2, No.4, pp.235-244 (1991)
・Masatoshi Ishikawa: Optical Neurocomputing - Optical Associative Memory with Learning Capabilities -,Now and Future, Vol.5, 1990-1,
pp.4-6 (1990)
・M.Ishikawa: Tactile Sensors in Robotics, Now and Future, Vol.4, No.3, pp.11-12 (1988)

招待講演／Invited Talks

・Keisuke Koyama: Reactive Control for High-Speed Grasping Using Optical Proximity Sensors,1st Workshop on Proximity
Perception in Robotics,2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2018) (Madrid,2018.10.1)

147

論文 Papers
センサフュージョン 英文 ／ Sensor Fusion English

学会発表／Proceedings
・Hyuno Kim, Ryo Ito, Seohyun Lee, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Simulation of Face Pose Tracking System using Adaptive
Vision Switching,2019 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS2019) (Sophia Antipolis, 2019.3.11)
・Yuji Yamakawa, Yutaro Matsui, and Masatoshi Ishikawa:Development and Analysis of a High-speed Human-Robot Collaborative
System and its Application,2018 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2018)(Kuala Lumpur,
2018.12.15)/Proceedings, pp.2415-2420
・Kenichi Murakami, Shouren Huang, Hirofumi Sumi, Masatoshi Ishikawa, and Yuji Yamakawa:Towel-Like Object Alignment with
Human-Robot Cooperation and High-Speed Robotic Manipulation,2018 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics(ROBIO2018) (Kuala Lumpur, 2018.12.13)/Proceedings, pp.772-777
・Taku Senoo, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa:Robotic Physical Interaction Using Deformation Control Based on the Zener
Model,2018 IEEE International Conference on Cyborg and Bionic Systems (CBS2018) (Shenzhen, 2018.10.27)/Proceedings,
pp.445-448
・Shouren Huang, Kenichi Murakami, Takanori Akiyama, Sho Tatsuno, Tomohiko Hayakawa, Masatoshi Ishikawa, and Yuji Yamakawa:Experimental Study on Set-Point Regulation of Human Elbow Joint by Electric Stimulation Under Various Visual Feedback Rate,2018
IEEE International Conference on Cyborg and Bionic Systems (CBS2018) (Shenzhen, 2018.10.27)/Proceedings, pp.430-434
・Yuji Yamakawa, Yutaro Matsui, and Masatoshi Ishikawa:Human-Robot Collaborative Manipulation Using a High-speed Robot Hand
and a High-speed Camera,2018 IEEE International Conference on Cyborg and Bionic Systems (CBS2018) (Shenzhen,
2018.10.27)/Proceedings, pp.426-429
・Shouren Huang, Masatoshi Ishikawa, and Yuji Yamakawa:An Active Assistant Robotic System based on High-Speed Vision and
Haptic Feedback for Human-Robot Collaboration,The 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON2018)(Washington DC, 2018.10.22)/Proceedings, pp.3649-3654
・Osamu Kojima, Shouren Huang, Kenichi Murakami, Masatoshi Ishikawa, and Yuji Yamakawa:Human-robot interaction system for
micromanipulation assistance,The 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON2018) (Washington DC,
2018.10.22)/Proceedings, pp.3256-3261
・Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Dynamical Robotic Interaction Using High-speed Visual Feedback and High-speed Robot
Hand,Workshop on Human-Robot Cooperation and Collaboration in Manipulation: Advancements and Challenges,2018 IEEE/RSJ
International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2018) (Madrid, 2018.10.5)
・Shouren Huang, Masatoshi Ishikawa, and Yuji Yamakawa:Human-Robot Collaboration with Robotic Assistance Confined to Local
Motion to Assure Human Safety,Workshop on Human-Robot Cooperation and Collaboration in Manipulation: Advancements and Challenges,2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2018) (Madrid, 2018.10.5)
・Ryosuke Higo, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Rubik's Cube Handling Using a High-Speed Multi-Fingered
Hand and a High-Speed Vision System,2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2018)(Madrid, 2018.10.4)/Proceedings, pp.6609-6614
・Keisuke Koyama, Makoto Shimojo, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:High-Speed High-Precision Proximity Sensor for Detection ofTilt, Distance, and Contact,2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2018) (Madrid,2018.10.3)/Proceedings, pp.3224-3231
・Shouren Huang, Masatoshi Ishikawa, and Yuji Yamakawa:Human-Robot Collaboration based on Dynamic Compensation: fromMicro-manipulation to Macro-manipulation,27th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication(RO-MAN2018)(Nanjing, 2018.8.28)/Proceedings, pp.603-604
・Hyuno Kim, Masatoshi Ishikawa, and Yuji Yamakawa:Reference Broadcast Frame Synchronization for Distributed High-speed Camera
Network,2018 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS2018) (Seoul, 2018.3.14)/Proceedings, pp.389-393
・Kenta Kajihara, Shouren Huang, Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Tracking of Trajectory with Dynamic
Deformation Based on Dynamic Compensation Concept,2017 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics(ROBIO2017) (Macau, 2017.12.8)/Proceedings, pp.1979-1984
・Yutaro Matsui, Akihito Noda, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Development of a high-speed sensor network system with multiple sensors using simultaneous clock synchronizations,SICE Annual Conference 2017 (SICE2017) (Kanazawa, 2017.9.22)/Proceedings, pp.1595-1596
・Kenichi Murakami, Lihui Wang, Tomohiko Hayakawa, Taku Senoo, Masatoshi Ishikawa:Catching Robot Hand System in Dynamic
Depth Variation with a Rotating Variable Focusing Unit,OSA Frontiers in Optics 2017 (FiO2017) (Washington D.C., 2017.9.19)/Proceedings Frontiers in Optics 2017, JTu2A.52
・Koichiro Ito, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Winding Manipulator Based on High-speed Visual Feedback Control,2017 IEEE
Conference on Control Technology and Applications (CCTA) (Hawaii, 2017.8.28)/Proceedings, pp.474-480
・Taku Senoo, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa:Deformable Robot Behavior based on the Standard Linear Solid Model,2017
IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA) (Hawaii, 2017.8.28)/Proceedings, pp.746-751
・Yutaro Matsui, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Cooperative Operation between a Human and a Robot based on Real-Time
Measurement of Location and Posture of Target Object by High-speed Vision,2017 IEEE Conference on Control Technology andApplications (CCTA) (Hawaii, 2017.8.28)/Proceedings, pp.457-462
・Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, Shouren Huang, and Masatoshi Ishikawa:Accurate High-Speed 3D Reconstruction Using an Arrayof Networked Cameras,The 7th Annual IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation,Control and Intelligent
Systems (IEEE-CYBER2017) (Hawaii, 2017.8.3)/Proceedings, pp.1572-1575
・Shouren Huang, Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Robotic Contour Tracing with High-Speed
Vision and Force-Torque Sensing based on Dynamic Compensation Scheme,The 20th World Congress of the International Federationof Automatic Control(IFAC2017) (Toulouse, 2017.7.11)/Proceedings, pp.4702-4708
・Hiroshi Sato, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Development of a High-speed, High-accuracy Robot Hand forMicromanipulation,2016 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2016)(Qingdao, 2016.12.6)/Proceedings, pp.1535-1541
・Masanori Koike, Taku Senoo, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa:Plastic Deformation Control Based on Time-varying Impedance Adjustment,2016 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2016)(Qingdao, 2016.12.4)/Proceedings,
pp.106-111
・Yuji Yamakawa, Yuki Ataka, and Masatoshi Ishikawa:Development of a Brachiation Robot with Hook-shaped End Effectors and Realization of Brachiation Motion with a Simple Strategy,2016 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2016)(Qingdao, 2016.12.4)/Proceedings, pp.737-742
・Taku Senoo, Yuuki Horiuchi, Yoshinobu Nakanishi, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa:Robotic Pitching by Rolling Ball on
Fingers for a Randomly Located Target,2016 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2016)(Qingdao,
2016.12.4)/Proceedings, pp.325-330 [T. J. Tarn Best Paper in Robotics Award]
・Niklas Bergström, Shouren Huang, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Towards Assistive Human-Robot Micro
Manipulation,2016 IEEE-RAS 16th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids2016)(Cancun, 2016.11.17)/Proceedings, pp.1188-1195
・Wataru Tooyama, Shouren Huang, Kenichi Murakami, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Development of an Assistive System
for Position Control of a Human Hand with High Speed and High Accuracy,2016 IEEE-RAS 16th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids2016)(Cancun, 2016.11.16)/Proceedings, pp.230-235148

論文 Papers
センサフュージョン 英文 ／ Sensor Fusion English
・Shouren Huang, Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:High-Speed Visual Feedback for Realizing
High-Performance Robotic Manipulation,The 31st International Congress on High-Speed Imaging and Photonics (ICHSIP-31)(Osaka,
2016.11.10)/Proceedings, pp.706-711
・Yuji Yamakawa, Akihito Noda, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Integration of High-speed Visual and Tactile Sensors with
Synchronization in a Sensor Network System,IEEE SENSORS 2016 (Orlando, 2016.11.2)/Proceedings, pp.1703-1705
・Kenichi Murakami, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Rolling Manipulation for Throwing Breaking Balls by Changing Grasping Forms,2016 IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS CONFERENCE (IECON2016) (Florence, 2016.10.26)/Proceedings,
pp.791-796
・Taku Senoo, Gaku Jinnai, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa:Deformation Control of a Multijoint Manipulator Based on Maxwell and Voigt Models,2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2016)(Daejeon,
2016.10.12)/Proceedings, pp.2711-2716
・Koichiro Ito, Tomohiro Sueishi, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Tracking and Recognition of a Human Hand in Dynamic
Motion for Janken (rock-paper-scissors) Robot,2016 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering(CASE2016) (Fort Worth, 2016.8.24)/Proceedings, pp.891-896
・Yuji Yamakawa, Kazunori Odani, and Masatoshi Ishikawa: Sonic-speed Manipulation of a Bull Whip Using a Robot Manipulator,2016
IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM2016) (Banff, Alberta, 2016.7.13)/Proceedings,
pp.1139-1144
・Hyuno Kim, and Masatoshi Ishikawa: High-speed Distributed Camera Network Based on Message Passing Interface,2016 19th International Conference on Information Fusion (FUSION2016) (Heidelberg, 2016.7.8)/Proceedings, pp.1768-1773
・Shouren Huang, Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:High-Performance Robotic Contour
Tracking based on the Dynamic Compensation Concept,2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA2016) (Stockholm, 2016.5.18)/Proceedings, pp.3886-3893
・Kenichi Murakami, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Motion Planning for Catching a Light-weight Ball with
High-speed Visual Feedback,2015 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2015) (Zhuhai,
2015.12.7)/Proceedings, pp.339-344 [Finalist of Best Student Paper Award]
・Masanori Koike, Kenichi Murakami, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Visual Shock Absorber Based on Plastic Deformation
Control,2015 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2015) (Zhuhai, 2015.12.7)/Proceedings,
pp.656-661
・Yugo Katsuki, Yuji Yamakawa, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:High-speed Sensing of Softness during Grasping Process by
Robot Hand Equipped with Tactile Sensor,IEEE SENSORS 2015 (Busan, 2015.11.4)/Proceedings, pp.1693-1696
・Shouren Huang, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Robotic Needle Threading Manipulation based on High-Speed
Motion Strategy using High-Speed Visual Feedback,2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS2015) (Hamburg, 2015.9.30)/Proceedings, pp.4041-4046
・Yugo Katsuki, Yuji Yamakawa, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:Development of Fast-Response Master-Slave System
Using High-speed Non-contact 3D Sensing and High-speed Robot Hand,2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems (IROS2015) (Hamburg, 2015.9.29)/Proceedings, pp.1236-1241
・Taku Senoo, Masanori Koike, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa:Visual Shock Absorber Based on Maxwell Model for Anti-Rebound Control,2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2015) (Hamburg, 2015.9.29)/Proceedings, pp.1640-1645
・Hyuno Kim, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Robotic Manipulation of Rotating Object via Twisted Thread Using
High-Speed Visual Sensing and Feedback,2015 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent
Systems (MFI2015)(San Diego, 2015.9.16)/Proceedings, pp.265-270
・Shouren Huang, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Realizing 1D Robotic Catching Without Prediction Based on
Dynamic Compensation Concept,2015 IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM2015) (Busan,
2015.7.10)/Proceedings, pp.1629-1634
・Yuji Yamakawa, Kazuki Kuno, and Masatoshi Ishikawa:Human-Robot Cooperative Task Realization Using High-speed Robot Hand
System,2015 IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM2015) (Busan, 2015.7.8)/Proceedings,
pp.281-286
・Chris Raabe, Niklas Bergström, Emad Saad, John Vian, Masatoshi Ishikawa, and Shinji Suzuki:Robust Autonomous Navigation in a
Factory Environment,International Conference on Aeronautical, Robotics and Manufacturing Engineering (ARME2015) (Bangkok,
2015.6.15)/Proceedings, pp.72-79
・Niklas Bergström, Chris Raabe, Kenjiro Saito, Emad Saad, and John Vian:Sensitivity Study for Feature-Based Monocular 3D
SLAM,2015 IEEE Aerospace Conference (Montana, 2015.3.9)/Proceedings, pp.1-14
・Yugo Katsuki, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:High-speed Human/Robot Hand Interaction System --Rock-Paper-Scissors
Robot System with 100% Winning Rate,2015 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) (Portland,
2015.3.4)/Proceedings, pp.117-118
・Yugo Katsuki, Yuji Yamakawa, Yoshihiro Watanabe, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Super-Low-Latency Telemanipulation
Using High-Speed Vision and High-Speed Multifingered Robot Hand,2015 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot
Interaction (HRI) (Portland, 2015.3.3)/Proceedings, pp.45-46
・Yuji Yamakawa, Kazuki Kuno, and Masatoshi Ishikawa:Throwing and Shooting Manipulations of Playing Cards using a High-Speed
Multifingered Hand and a Vision System,2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids2014)/Proceedings, pp.92-98
・Tomoki Tamada, Wataru Ikarashi, Daiki Yoneyama, Kazuhito Tanaka, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi
Ishikawa:High-speed Bipedal Robot Running Using High-speed Visual Feedback,2014 IEEE-RAS International Conference on
Humanoid Robots (Humanoids2014)/Proceedings, pp.140-145
・Akihito Noda, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa: Target Tracking Behind Occlusions Using a Networked High-Speed Vision
System,IEEE SENSORS 2014 (Valencia, 2014.11.5)/Proceedings, pp.2018-2021
・Akihito Noda, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa: Frame Synchronization for Networked High-Speed Vision Systems,IEEE SENSORS 2014 (Valencia, 2014.11.3)/Proceedings, pp.269-272
・Chris Raabe, Niklas Bergström, Emad Saad, John Vian, Masatoshi Ishikawa, and Shinji Suzuki:Efficient Alignment of Position Measurements with Differing Reference Frames,Asia-Pacific International Symposium on Aerospace Technology (APISAT2014) (2014.9.)
・Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa: Planar Sliding Analysis of a Biped Robot in Centroid Acceleration Space,2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (Chicago, 2014.9.17)/Proceedings, pp.4050-4056
・Masahiro Hirano, Akihito Noda, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Collision Avoidance of Intelligent Vehicle based on
Networked High-speed Vision System,11th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO2014)(Vienna, 2014.9.1)/Proceedings, Vol.2, pp.539-544
・Hyuno Kim, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Manipulation Model of Thread-Rotor Object by a Robotic Hand forHigh-speed Visual Feedback Control,2014 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics(AIM2014)(2014.7.9)/Proceedings, pp.924-930
・Akihito Noda, Masahiro Hirano, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:A Networked High-Speed Vision System for Vehicle
Tracking, 2014 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS2014)(Queenstown, 2014.2.20)/Proceedings, pp.343-348

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論文 Papers
センサフュージョン 英文 ／ Sensor Fusion English
・Akihito Noda, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa: High-Speed Object Tracking Across Multiple Networked Cameras,2013
IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2013) (Kobe, 2013.12.17)/Proceedings, pp.913-918
・Tomoki Tamada, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:High-Speed Manipulation of Cable Connector Using a
High-Speed Robot Hand,2013 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2013), (Shenzhen,
2013.12.14)/Proceedings, pp.1598-1604
・Yuji Yamakawa, Shisei Nakano, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Manipulation of a Thin Circular Flexible Object using a
High-Speed Multifingered Hand and High-speed Vision,2013 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics(ROBIO2013), (Shenzhen, 2013.12.14)/Proceedings, pp.1851-1857
・Shouren Huang, Kenichi Murakami, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Fast Peg-and-Hole Alignment Using Visual
Compliance, 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2013)(Tokyo, 2013.11.4)/Proceedings, pp.286-292
・Yuji Yamakawa, Yoshiyuki Tabata, Taku Senoo and Masatoshi Ishikawa:3D Shape Reconstruction of an Object based on its Silhouette
using a High-speed Vision,SICE Annual Conference 2013 (Nagoya, 2013.9.17)/Proceedings, pp.1966-1971
・Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa: Two-Dimensional Analysis of Dynamic Biped Locomotion Based on Feet Slip,2013 IEEE/ASME
International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 013) (Wollongong, 2013.7.10)/Proceedings, pp.512-517
・Shouren Huang, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa: Realizing Peg-and-Hole Alignment with One Eye-in-Hand
High-Speed Camera,2013 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2013) (Wollongong,
2013.7.11)/Proceedings, pp.1127-1132
・Sha Ye, Kenji Suzuki, Yosuke Suzuki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Robust Robotic Grasping Using IR Net-Structure
Proximity Sensor to Handle Objects with Unknown Position and Attitude,2013 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA2013)(Karlsruhe, 2013.5.8)/Proceedings, pp.3256-3263
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Dexterous Manipulation of a Rhythmic Gymnastics Ribbon with Constant,
High-Speed Motion of a High-Speed Manipulator,2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2013) (Karlsruhe, 2013.5.7)/Proceedings, pp.1888-1893
・Niklas Bergström,Carl Henrik Ek, Danica Kragic, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:On-line learning of temporal
state models for flexible objects,2012 12TH IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robotics (Humanoids2012)(Osaka,
2012.12.1)/Proceedings, pp.712-718
・Masatoshi Ishikawa, Akio Namiki, Taku Senoo, and Yuji Yamakawa:Ultra High-speed Robot Based on 1 kHz Vision System,2012
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2012)(Vilamoura, 2012.10.11)/Proceedings,
pp.5460-5461 [Best IROS Jubilee Video Award]
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Card Manipulation using a High-speed Robot System with High-speed VisualFeedback,2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2012)(Vilamoura, 2012.10.10)/Proceedings, pp.4762-4767
・Taku Senoo, Mitsuhiro Takano, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Horizontal Movement of a Bipedal Robot Using Frictional Asymmetry,2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2012)(Vilamoura, 2012.10.9)/Proceedings,
pp.1834-1839
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Simple Model and Deformation Control of a Flexible Rope using Constant,
High-Speed Motion of a Robot Arm,2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2012)(St. Paul,2012.5.16)/Proceedings, pp.2249-2254
・Kenichi Murakami, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:High-speed Catching Based on Inverse Motion Approach,2011 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2011)(Phuket, 2011.12.9)/Proceedings, pp.1308-1313
・Taku Senoo, Daiki Yoneyama, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Tweezers Manipulation Using High-speed Visual Servoing Basedon Contact Analysis,2011 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2011)(Phuket, 2011.12.9)/Proceedings, pp.1936-1941
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Manipulation of a Cloth by High-speed Robot System using
High-speed Visual Feedback,the 18th IFAC World Congress (Milano, 2011.8.31)/Proceedings, pp.8076-8081
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Motion Planning for Dynamic Folding of a Cloth with Two High-speed Robot
Hands and Two High-speed Sliders,2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2011)(Shanghai,
2011.5.12)/Proceedings, pp.5486-5491
・Seiichi Teshigawara, Takahiro Tsutsumi, Satoru Shimizu, Yosuke Suzuki, Aiguo Ming, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Highly
Sensitive Sensor for Detection of Initial Slip and Its Application in a Multi-fingered Robot Hand,2011 IEEE International Conference on
Robotics and Automation (ICRA2011)(Shanghai, 2011.5.10)/Proceedings, pp.1097-1102
・Masatoshi Ishikawa: Dynamic Information Space based on High-speed Sensor Technology,JST Open Café (Singapore, 2011.3.21)
・Masatoshi Ishikawa: Dynamic Information Space based on High-speed Sensor Technology,JST Workshop in conjunction with ISVRI
2011 (International Symposium on VR Innovation)(Singapore, 2011.3.20)
・Taku Senoo, Yuichi Tanno, and Masatoshi Ishikawa:Jumping Patterns Analysis for 1-DOF Two-legged Robot,2010 11th International
Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV2010)(Singapore, 2010.12.8)/Proceedings, pp.603-608
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Motion Planning for Dynamic Knotting of a Flexible Rope with a High-speed
Robot Arm,2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2010)(Taipei, 2010.10.19)/Proceedings,
pp.49-54 [IEEE Robotics and Automation Society Japan Chapter Young Award]
・Taku Senoo, Daiki Yoneyama, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa:Tweezers-type Tool Manipulation By a High-speed Robot
System,Workshop: Bridging Human Hand Research and the Development of Robotic Technology for Hands,IEEE BIOROB 2010
(Tokyo, 2010.9.26)
・Masatoshi Ishikawa: Dynamic Hand Manipulation Using High Speed Visual Feedback (Invited),Workshop on Bridging Human Hand
Research and the Development of Robotic Technology for Hands,2010 IEEE/RAS-EMBS Int. Conf. on Biomedical Robotics andBiomechanics (Tokyo, 2010.9.26)
・Kunihiko Mabuchi, Hirotaka Niiro, Masanari Kunimoto, Takafumi Suzuki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Development of a
Wearable Sensory Prosthetic Device for Patients with Peripheral Neural Disturbances,15th Annual Conf. of the Int. FES Society(IFESS2010)(Vienna, 2010.9.8-12)/Proceedings, pp.309-311
・Akio Namiki, Ryoya Sugano, Satoru Mizusawa, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:High Speed Dexterous Manipulation withHigh Speed Vision (Invited),9th IFAC Symposium on Robot Control (SYROCO2009) (Gifu, 2009.9.11)/Proceedings, pp.529-534
・Masatoshi Ishikawa: High Speed Vision and Its Applications in Robotics (Invited),IEEE 1st Workshop on Computer Vision for
Humanoid Robots in Real Environments (Kyoto, 2009.9.27)/Invited Talk Abstracts, p.10
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:One-handed Knotting of a Linear Flexible Objectbased on
Reconfigurable Skill Synthesis Strategy,ASME/IFToMM International Conference on Reconfigurable Mechanisms and Robots(ReMAR2009)(London, 2009.6.23)/Proceedings, pp.486-493/Reconfigurable Mechanisms and Robots, pp.478-485
・Taku Senoo, Yuji Yamakawa, Satoru Mizusawa, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Skillful Manipulation Based on
High-speed Sensory-Motor Fusion,2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Kobe, 2009.5.15)/Proceedings,pp.1611-1612
・Masatoshi Ishikawa: High Speed Vision and its Applications in Robotics (Plenary),The 5th Int. Conf. on Ubiquitous Robots and AmbientIntelligence (URAI2008)(Seoul, 2008.11.21)/Proceedings, p.23

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論文 Papers
センサフュージョン 英文 ／ Sensor Fusion English
・Taku Senoo, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:High-speed Throwing Motion Based on Kinetic Chain Approach,2008 IEEE/RSJ
International Conference on Intelligent Robots and Systems(Nice, 2008.9.25)/Proceedings, pp.3206-3211
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Knotting Manipulation of a Flexible Rope by a Multifingered
Hand System based on Skill Synthesis,2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(Nice,2008.9.24)/Proceedings, pp.2691-2696
・Satoru Mizusawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Tweezers Type Tool Manipulation by a Multifingered Hand Using a
High-Speed Visual Servoing,2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(Nice, 2008.9.24)/Proceedings, pp.2709-2714
・Seiichi Teshigawara, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Development of High Speed and High Sensitivity Slip Sensor,2008
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(Nice, 2008.9.23)/Proceedings, pp.47-52
・Daisuke Gunji, Yoshitomo Mizoguchi, Seiichi Teshigawara, Aiguo Ming, Akio Namiki,Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Grasping Force Control of Multi-fingered Robot Hand based on Slip Detection Using Tractile Sensor,International Conference on Instrumentation,Control and Information Technology 2008 (SICE Annual Conference 2008)(Tokyo, 2008.8.20)/Proceedings, pp.894-899
・Seiichi Teshigawara, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Study of High Speed and High Sensitivity Slip Sensor Characteristic ofconductive material,International Conference on Instrumentation, Control and Information Technology2008 (SICE Annual Conference2008) (Tokyo, 2008.8.20)/Proceedings, pp.900-903
・Makoto Shimojo, Takuma Araki, Masahiro Teranishi, Aigou Ming, and Masatoshi Ishikawa:A Net-Structure Tactile Sensor Covering
Freeform Surface with Reduced Wiring,International Conference on Instrumentation, Control and Information Technology2008 (SICE
Annual Conference 2008) (Tokyo, 2008.8.20)/Proceedings, pp.904-909
・Akio Namiki, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa:Sensory-motor Integration for Dexterous High-speed Handling,International
Conference on Instrumentation, Control and Information Technology2008 (SICE Annual Conference 2008) (Tokyo, 2008.8.22)/Proceedings, pp.3376-3379
・Daisuke Gunji, Yoshitomo Mizoguchi, Seiichi Teshigawara, Aiguo Ming,Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa: Grasping Force Controlof Multi-fingered Robot Hand based onSlip Detection Using Tactile Sensor, 2008 IEEE International Conference on Robotics andAutomation (ICRA2008) (Pasadena, 2008.5.23)/Conference Proceedings, pp. 2605-2610
・Makoto Shimojo, Takuma Araki, Seiichi Teshigawara, Aigou Ming, and Masatoshi Ishikawa:A Net-Structure Tactile Sensor Covering
Free-form Surface and Ensuring High-Speed Response,2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems(San Diego, 2007.10.30)/Proceedings, pp.670-675 [Best Paper Nomination Finalist]
・Yuji Yamakawa, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:One-handed Knotting of a Flexible Rope with a High-speed
Multifingered Hand having Tactile Sensors,2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(San Diego,
2007.10.30)/Proceedings, pp.703-708
・Masatoshi Ishikawa:System Architecture for Dynamic Information Fusion:Dynamics Matching and Meta Perception(Plenary),The 10th
International Conference on Information Fusion (FUSION2007) (Quebec, 2007.7.12)
・Sho Morikawa, Taku Senoo, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Realtime collision avoidance using a robot manipulator withlight-weight small high-speed vision systems,2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2007)(Roma,
2007.4.11)/Proceedings, pp.794-799
・Masatoshi Ishikawa: Vision Chip and Its Applications for Robots (Invited), The 6thTaiwan-Japan Microelectronics Int. Symp. (Taiwan,
2006.11.1)/Proceedings, pp.1-13
・Akio Namiki, Taku Senoo, Noriatsu Furukawa, and Masatoshi Ishikawa:Visuomotor Integration in High-speed Manipulation
System,SICE-ICASE International Joint Conference 2006 (Busan, 2006.10.2)/Proceedings, pp.4192-4197
・Tatsuya Ishihara, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Dynamic Pen Spinning Using a High-speed Multifingered
Hand with High-speed Tactile Sensor,2006 IEEE RAS International Conference on Humanoid Robots (HUMANOIDS2006)(Genova,
2006.12.5)/Proceedings, pp.258-263
・Alvaro Cassinelli, Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa:Augmenting spatial awareness with Haptic Radar,Tenth International
Symposium on Wearable Computers (ISWC2006)(Montreux, 2006.10.12)/Proceedings, pp.61-64
・Makoto Shimojo, Takuma Araki, Aigou Ming, and Masatoshi Ishikawa:A ZMP Sensor for a Biped Robot, 2006 IEEE International
Conference on Robotics and Automation (ICRA2006)(Orlando, 2006.5.16)/pp.1200-1205
・Taku Senoo, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Ball Control in High-speed Batting Motion using Hybrid Trajectory Generator,2006
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2006)(Orlando, 2006.5.17)/pp.1762-1767
・Noriatsu Furukawa, Akio Namiki, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Regrasping Using a High-speed Multifingered Hand
and a High-speed Vision System,2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2006)(Orlando,
2006.5.16)/pp.181-187 [Best Manipulation Paper Award]・Daisuke Shiokata, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Robot Dribbling Using a High-Speed Multifingered Hand and a High-Speed
Vision System,2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2005)(Alberta, 2005.8.5)/Proceedings, pp.3945-3950
・Dirk Ebert, Takashi Komuro, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Safe Human-Robot-Coexistence:Emergency-Stop Using a
High-Speed Vision-Chip,2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2005)(Alberta,
2005.8.4)/Proceedings, pp.1821-1826
・Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:The Analysis of High-speed Catching with a Multifingered Robot Hand,2005 IEEE International
Conference on Robotics and Automation (ICRA2005)(Barcelona, 2005.4.20)/pp.2666-2671
・Mitsuru Higashimori, Hieyong Jeong, Idaku Ishii, Makoto Kaneko, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:A New Four-Fingered Robot
Hand with Dual Turning Mechanism,2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2005)(Barcelona,
2005.4.20)/pp.2690-2695
・Alvaro Cassinelli, Stephane Perrin, and Masatoshi Ishikawa:Markerless Laser-Based Tracking for Real-Time 3D gesture Acquisition,ACM SIGGRAPH 2004 (Los Angeles, 2004.8.10-11)
・Akio Namiki, Yoshiro Imai, Makoto Kaneko, and Masatoshi Ishikawa:Development of a High-speed Multifingered Hand System,International Conference on Intelligent Manipulation and Grasping (Genoa, 2004.7.1)/pp.85-90
・Stephane Perrin, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa:Gesture Recognition Using Laser-based Tracking System,6th International
Conference on Automatic Face and Gesture (Seoul, 2004.5.18)/pp.541-546
・Taku Senoo, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:High-Speed Batting Using a Multi-Jointed Manipulator,2004 IEEE International
Conference on Robotics and Automation (ICRA2004)(New Orleans, 2004.4.28)/pp.1191-1196
・Yoshiro Imai, Akio Namiki, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Active Catching Using a High-speed Multifingered
Hand and a High-speed Vision System,2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2004)(New Orleans,
2004.4.29)/pp.1849-1854 [Best Vision Paper Award Finalist]
・Akio Namiki, Yoshiro Imai, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Manipulation Using High-speed Multifingered Hand-Arm
System - Grasping, Catching, and Batting -,2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2004)(New
Orleans, 2004.4.26-5.1)/Video Proceedings, No.L・Stephane Perrin, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa:Laser-Based Finger Tracking System Suitable for MOEMS Integration,Image and Vision Computing New Zealand 2003 (IVCNZ2003)(Palmerston North, 2003,11.26)/Proceedings, pp.131-136

151

論文 Papers
センサフュージョン 英文 ／ Sensor Fusion English
・Akio Namiki, Yoshiro Imai, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Kaneko:Development of a High-speed Multifingered Hand System and Its
Application to Catching,2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(Las Vegas,
2003.10.30)/pp.2666-2671[ PDF format ]・Makoto Kaneko, Mitsuru Higashimori, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa :The 100G Capturing Robot -Too Fast To See-, Proc. of
11th Int. Symp. on Robotics Research(Siena , 2003.10.22)/W.2A-2
・Stephane Perrin, and Masatoshi Ishikawa:Quantized Features for Gesture Recognition Using High Speed Vision Camera, SIBGRAPI
2003(XVI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing)(Sao Carlos, SP, 2003.10.15)/pp.383-390
・Makoto Shimojo, Ryota Makino, Hironori Ogawa, Takafumi Suzuki, Akio Namiki, Takashi Saito,Masanari Kunimoto, Masatoshi Ishikawa, and Kunihiko Mabuchi:Development of a System for Experiencing Tactile Sensation from a Robot Hand byElectrically Stimulating
Sensory Nerve Fiber, 6th Japan-France & 4th Asia-EuropeMechatronics Congress (Saitama, 2003.9.11)/pp.471-476 [Excellent Paper
Award]
・Akio NAMIKI, Yoshiro IMAI, Masatoshi ISHIKAWA, Makoto KANEKO, Hiroshi KAMEDA, and Junji KOYAMA:Dynamic Catching Usinga Ultra-High-Speed Multifingered Hand System,2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation(Taipei,
2003.9.17)/Video Proceedings, Abstracts & References, pp.28-29
・Akio NAMIKI, and Masatoshi ISHIKAWA:Robotic Catching Using a Direct Mapping from Visual Information to Motor Command,2003
IEEE International Conference on Robotics and Automation (Taipei, 2003.9.17)/pp.2400-2405[ PDF format ]・Mitsuru Higashimori, Makoto Kaneko, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Preshaping for a Robot Driven by a Single Wire, 2003 IEEE
International Conference onRobotics and Automation (Taipei, 2003.9.16)/pp.1115-1120
・Makoto Shimojo, Takafumi Suzuki, Akio NAMIKI, Takashi Saito, Masanari Kunimoto, Ryota Makino,Hironori Ogawa, Masatoshi ISHIKAWA, and Kunihiko Mabuchi:Development of a System for Experiencing Tactile Sensation from a Robot Hand byElectrically Stimulating Sensory Nerve Fiber,2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Taipei, 2003.9.16)/pp.1264-1270
・Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Vision-Based Online Trajectory Generation and Its Application to Catching,Second Joint
CSS/RAS International Workshop on CONTROL PROBLEMS IN ROBOTICS AND AUTOMATION(Las Vegas, 2002.12.14)(Invited)[PDF format ]・Makoto Kaneko, Reika Takenaka, and Masatoshi Ishikawa: The Capturing Robot withSuper High Acceleration, 8th Int. Symp. on
Experimental Robotics (San't Angelo d'Ischia, 2002.8.9)/Experimental Robotics VIII
・Makoto Shimojo, Ryota Makino, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, Takafumi Suzuki, and Kunihiko Mabuchi:A Sheet Type Tactile
Sensor using Pressure Conductive Rubber with Electrical-Wires Stitches Method,2002 IEEE Sensors (Orlando, 2002.6.15)
・Makoto Shimojo, Ryota. Makino, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, Takafumi Suzuki,Kunihiko Mabuchi: A Sheet-Type Sensor Using
Pressure-Conductive Rubber withElectrical-Wire Stitches Method (Invited), The 1st IEEE Int. Conf. on Sensors (Orland,
2002.6.13)/Proceedings, 23.2
・Makoto Kaneko, Toshio Tsuji, and Masatoshi Ishikawa:The Robot that can Capture a Moving Object in a Blink, 2002 IEEE International
Conference onRobotics and Automation (Washington D.C., 2002.5.14)
・Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Sensory-Motor Fusion Architecture Based on High-Speed Sensory Feedback and Its Application
toGrasping and Manipulation Proceedings of the 32nd International Symposium on Robotics(Soul, 2001.4.19)/pp.784-789[PDF format]
・Masatoshi Ishikawa: How Can High Speed Vision Change Robotics World? (tutorialon "Sensing and Actuation toward 21st Century"),Int. Conf.on Intelligent Robots and Systems (Takamatsu, 2000.10.31)
・Hiromasa OKU, Idaku ISHII, and Masatoshi ISHIKAWA:Tracking a Protozoon Using High-Speed Visual Feedback, Proc. of 1st Annual
Int.IEEE-EMBS Special Topic Conf. on Microtechnologies in Medicine & Biology(Lyon, 2000.10.12-14)/pp.156-159
・T.Suzuki, K.Mabuchi, M.Kunimoto, M.Shimojo, T.Saito, N.Kakuta, and M.Ishikawa:Development of a system for experiencing tactile
sensation from an artificial armby electrically stimulating sensory nerve fiber, European Medical & BiologicalEngineering Conf. (Vienna,
1999.11.7)/Proc., p.776
・K.Mabuchi, T.Suzuki, M.Kunimoto, M.Shimojo, N.Kakuta, T.Saito, H.Nishimura, N.Inami,and M.Ishikawa: A system of interpreting
somatic sensations for use with artificialhands and limbs, The First Joint BMES/EMBS Conf. (Atlanta, 1999.10.13-16)/Proc.,p.643
・T.Suzuki, K.Mabuchi, H.Nishimura, T.Saito, N.Kakuta, M.Kunimoto, M.Shimojo, and M.Ishikawa:The electrical control of pressure
sensations: the relationship between stimulationsignals and subjective intensities and areas, The First Joint BMES/EMBS Conf. (Atlanta, 1999.10.13-16)/Proc., p.457
・Masatoshi Ishikawa, Takashi Komuro, Akio Namiki, and Idaku Ishii:1ms Sensory-Motor Fusion System (Invited), Int. Symp. of Robotics
Research(Snowbird, 1999.10.12)/pp.291-296[PDF format]
・Masatoshi Ishikawa, Akio Namiki, Takashi Komuro, and Idaku Ishii:New Generation of Sensory Information Processing for Intelligent
Systems- VLSI Vision Chip and Sensor Fusion System - (Plenary), Fourth Int. Conf.Electronics Measurement, and Instruments (ICEMI1999)(Harbin, 1999.8.18)/Proceedings,pp.1-6
・Masatoshi Ishikawa, Akio Namiki, Takashi Komuro, and Idaku Ishii:1ms Sensory-Motor Fusion System with Hierarchical Parallel
Processing Architecture (Invited),The Second International Conference on Information Fusion(Sunnyvale, 1999.7.7)/Proceedings,
pp.640-647
・T.Suzuki, K.Mabuchi, M.Kunimoto, M.Shimojo, T.Saito, N.Kakuta, and M.Ishikawa:Incorporating a Pressure-Sensing Function into an
Artificial Arm System, XIIth WorldCongress of the Int. Soc. for Artificial Organs/XXXVIth Congress of the European Soc.for Artificial
Organs (London, 1999.7)/Artificial Organs, Vol.23, No.7, p.674 (1999)
・K.Mabuchi, T.Suzuki, M.Kunimoto, M.Shimojo, T.Saito, and M.Ishikawa: RelationshipBetween an Intraneural Electrical Stimulation
Signal to a Slow Adaptive MechanoreceptorUnit and the Evoked Artificial Pressure Sensation, XIIth World Congress of the Int.Soc. for
Artificial Organs/XXXVIth Congress of the European Soc. for Artificial Organs(London, 1999.7)/Artificial Organs, Vol.23, No.7,
p.671(1999)
・Akio Namiki, Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa:High Speed Grasping Using Visual and Force Feedback, Proc.
IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation(Detroit, 1999.5.14)/Proceedings, pp.3195-3200[PDF format (0.4Mbytes), ps+gzip format(2.0Mbytes)]
・Akio Namiki, Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa:1ms Grasping System Using Visual and Force Feedback, Video
Proceedings of IEEE Int. Conf.Robotics and Automation (Detroit, 1999.5.13)/Abstract and References, p.12
・Masatoshi Ishikawa: New Generation of Sensory Information Processing for IntelligentSystems - VLSI Vision Chip and Sensor Fusion
System with 1ms Sampling Rate - (Plenary),The 5th Int. Conf. on Intelligent Autonomous Systems (Sapporo, 1998.6.2)
・Yoshihiro Nakabo, and Masatoshi Ishikawa:Visual Impedance Using 1ms Visual Feedback System, Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics
and Automation(Leuven, 1998.5.18)/Proceedings, pp.2333-2338
・Takashi Owaki, Yoshihiro Nakabo, Akio Namiki, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa:Real- time System for Virtually Touching Objects
in the real world Using a high Speed ActiveVision System, Video Proceedings of IEEE Int. Conf. Robotics and Automation(Leuven,
1998.5.18)/Abstract and References, p.2
・Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Optimal Grasping Using Visual and Tactile Feedback, IEEE International Conference on Multisensor Fusionand Integration for Intelligent Systems (Washington DC, 1996.12.11)/Proceedings, pp.589-596[PDF format 0.1Mbytes,
ps+gzip format 0.6Mbytes]
・Toshiharu Mukai, and Masatoshi Ishikawa:An Active Sensing Method Using Estimated Errors for Multisensor Fusion Systems,International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems(Las Vegas, 1994.10.5)/Proceedings, pp.615-622

152

論文 Papers
センサフュージョン 英文 ／ Sensor Fusion English
・Makoto Shimojo, and Masatoshi Ishikawa:An Active Touch Sensing Method Using a Spatial Filtering Tactile Sensor, IEEE Int. Conf.Robotics and Automation (Atlanta, 1993.5.3-5)/Proc. IEEE Int. Conf.Robotics and Automation, pp.948-954
・Akihiko Takahashi, and Masatoshi Ishikawa:Signal Processing Architecture with Bidirectional Network Topology for Flexible Sensor
Data Integration,IROS 1993 (1992 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)(Yokohama,
1993.7.27)/Proceedings, pp.407-413
・Toshiharu Mukai, Takashi Mori, and Masatoshi Ishikawa:A Sensor Fusion System Using Mapping Learning Method, IROS 1993(1992
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)(Yokohama, 1993.7.27)/Proceedings, pp.391-396
・Toshihiro Aono, and Masatoshi Ishikawa:Auditory-Visual Fusion Using Multi-Input Hidden Markov Model,IMACS/SICE International
Symposium on Robotics,Mechatronics and Manufacturing Systems '92 (Kobe, 1992.9.19)/Proceedings, pp.1085-1090
・Masatoshi Ishikawa: Robot Sensor Technology for Medical, Ergonomical and Physiological Applications,Colloquium on Medical and
Neurological Applications in Robotics:New Trends, IROS'92 (1992 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems)(Raleigh, 1992.7.8)/Proceedings, pp.1-7
・Kikuo Kanaya, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo:Tactile Imaging System for Body Pressure Distribution, 11th Congress of
Int.Ergonomics Association (Paris, 1991.7.15-20)/Proceedings (Designing for Everyone),Vol.2, pp.1495-1497
・Makoto Shimojo, Masatoshi Ishikawa, and Kikuo Kanaya:A Flexible High Resolution Tactile Imager with Video Signal Output, IEEE
Int.Conf. Robotics and Automation (Sacramento, 1991.4.9-11)/Proc. IEEE Int. Conf.Robotics and Automation, pp.384-391

153

論文 Papers
ダイナミックビジョンシステム

和文 ／ Dynamic Vision System Japanese

学術論文／Papers
・末石智大, 奥寛雅, 石川正俊: 駆動鏡面式高速光軸制御系の3次元計測に向けた高精度校正手法, 映像情報メディア学会誌,
Vol.71, No.5, pp.J162-J171 (2017)
・安井雅彦, アルバロ カシネリ, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 残像による動体軌跡上情報投影手法の提案とその実現にむけた残像特性の基礎的研究, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.20, No.1, pp.55-64 (2015)
・宮下令央, 藏悠子, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 高速光軸制御を用いた動的物体の非接触振動計測システム, 日本バーチャルリア
リティ学会論文誌, Vol.19, No.2, pp.99-104 (2014)
・末石智大, 長谷川圭介, 奥村光平, 奥寛雅, 篠田裕之, 石川正俊: 空中超音波触覚ディスプレイ・カメラ系による高速ダイナミック
情報環境とその校正手法, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.19, No.2, pp.173-183 (2014) [2015年 日本バーチャルリアリティ学会論文賞受賞]
・荒井祐介, 若林憲一, 吉川雅英, 奥寛雅, 石川正俊: 暗視野顕微鏡法におけるクラミドモナスの三次元トラッキング, 日本ロボット
学会誌, Vol.31, No.10, pp.1028-1035 (2013)
・奥村光平, 石井将人, 巽瑛理, 奥寛雅, 石川正俊: 高速視線制御光学系による高速飛翔体の映像計測, 計測自動制御学会論文集,
Vol.49, No.9, pp.855-864 (2013)［2014年 計測自動制御学会論文賞・蓮沼賞受賞］, [2014年 計測自動制御学会計測部門論文賞受賞]・末石智大, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 二眼駆動鏡面式視線制御による高速運動・変形物体のステレオ計測システム, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.18, No.2, pp.181-190 (2013)
・奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 高速光軸制御を用いた動的物体への投影型拡張現実感, 映像情報メディア学会誌, Vol.67, No.7,
pp.J204-J211 (2013)［2014年 映像情報メディア学会動画コンテンツ優秀賞受賞］
・奥村光平，奥寛雅，石川正俊：アクティブビジョンの高速化を担う光学的視線制御システム，日本ロボット学会誌, Vol.29, No.2,
pp.201-211 (2011)［2013年 日本ロボット学会論文賞受賞］
・奥寛雅，石川貴彦，石川正俊：光学系と画像処理系の速度を整合した高速フォーカスビジョン，日本ロボット学会誌, Vol.27,
No.7, pp.739-748 (2009) ［2010年 日本ロボット学会論文賞受賞］
・尾川順子，菊田恭平，奥寛雅，長谷川健史，アルバロカシネリ，石川正俊：微生物との実世界インタラクションシステムの提案と初期検討，情報処理学会論文誌, Vol.49, No.10, pp.3546-3552 (2008)
・長谷川健史，尾川順子，奥寛雅，石川正俊：三次元空間内における微生物のマイクロロボット応用に向けた制御フレームワークの提案，日本ロボット学会誌, Vol.26, No.6, pp.575-582 (2008)
・奥寛雅，石川正俊：キロヘルツオーダーで応答可能な高速ビジョンチップ用可変焦点レンズの構造，光学, Vol.31, No.10,
pp.758-764 (2002)

本／Books
・石川正俊: 2-2 画像処理とディスプレイ 高速画像処理が生み出すダイナミックディスプレイの世界, 第２章 どこでもディスプレ
イ, ディスプレイ技術年鑑2015, pp.34-41, 日経BP社 (2014)

解説論文／Review Papers
・渡 辺 義 浩, 末 石 智 大, 石 川 正 俊: ダ イ ナ ミ ッ ク プ ロ ジ ェ ク シ ョ ン マ ッ ピ ン グ, 映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 誌, Vol.72, No.3,
pp.332-335 (2018)
・奥寛雅, 末石智大: 高速ビジョンと科学計測, 日本ロボット学会誌, Vol.35, No.8, pp.605-609 (2017)
・奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 1msオートパン・チルト, 画像ラボ, Vol.25, No.5, pp.8-15 (2014)
・奥寛雅，石川正俊：微生物トラッキング顕微鏡の原理と特徴, 映像情報メディア学会誌, Vol.67, No.9, pp.771-775 (2013)
・奥寛雅，石川正俊：高速画像処理による運動細胞トラッキング，O plus E, Vol.33, No.3, pp.268-273 (2011)
・奥寛雅，石川正俊：高速ビジュアルフィードバックによる微生物トラッキング顕微鏡，機能材料, Vol.31, No.2, pp.39-47(2011)
・奥寛雅，石川正俊：高速液体レンズによる映像制御技術，画像ラボ, Vol.21, No.9, pp.16-22 (2010)
・奥寛雅，尾川順子，石川正俊：高速ビジョンによる微生物トラッキング顕微鏡，生物物理, Vol.49, No.1, pp.11-14 (2009)
・奥寛雅：ミリ秒レベルの高速応答を実現する液体可変焦点レンズ，O plus E, Vol.31, No.1, pp.1-2 (2009)
・石川正俊：ビジュアルサーボイングの現状と将来，計測と制御, Vol.40, No.9, pp.615-617 (2001)
・橋本浩一：ビジュアルサーボにおける予測と感度，計測と制御, Vol.40,No.9, pp.630-635 (2001)
・中坊嘉宏，石川正俊：1ms高速ビジョンを用いたビジュアルサーボイング，計測と制御, Vol.40, No.9, pp.636-640 (2001)

招待講演／Invited Talks
・末石智大: 動的対象の追従的画像計測によるダイナミックビジョンシステム, 第151回微小光学研究会 (東京, 2019.2.28) ／MICROOPTICS NEWS, Vol.37, No.1, pp.1-6
・石川正俊: 最先端高速画像処理技術のスポーツ科学への応用 (招待講演), 第11回JISSスポーツ科学会議 (東京, 2014.11.21)／プログラム・抄録集, pp.10-14
・奥寛雅: 光学系の高速制御に基づくロボプティクス, 映像情報メディア学会情報センシング研究会 (浜松, 2013.11.15) ／社団
法人映像情報メディア学会技術報告, Vol.37, No.48, pp.31-36
・奥寛雅：高速液体レンズによるダイナミック ビジョン システム，世代画像入力ビジョン・システム部会第１３４回定例会（主催
社団法人日本工業技術振興会）(東京, 2010.11.29) ／講演資料, pp.1-40
・奥寛雅：顕微鏡の高速制御技術とその生物学への応用，定量生物学の会第三回年会 (東京, 2010.11.27)
・奥寛雅，石川正俊：高速・高解像力液体レンズによるダイナミック ビジョン システム，映像情報メディア学会技術報告（情報センシング研究会）, IST2009-84, Vol.33, No.49, pp.7-14 (2009)
・尾川順子：高速ビジュアルサーボ技術を用いたマイクロ世界の計測と制御，第21回エアロ・アクアバイオメカニズム研究会 (千葉, 2008.3.21) ／講演会資料集, pp.6-9
・尾川 順子：ゾウリムシをロボットに〜微生物と高速ビジョンが拓くマイクロバイオロボティクス，ロボティクス若手ネットワーク・オープンセミナー「君と共に，ロボティクスが拓く未来」(第25回日本ロボット学会学術講演会一般公開セッション) (習志野, 2007.9.15)154

論文 Papers
ダイナミックビジョンシステム

和文 ／ Dynamic Vision System Japanese・奥寛雅，橋本浩一，石川正俊：1kHzの帯域幅を持つ高速可変焦点レンズ，日本光学会年次学術講演会Optics Japan 2005 (東京, 2005.11.23) ／講演予稿集, pp.158-159
・尾川順子，奥寛雅，橋本浩一，石川正俊：高速トラッキングを用いたゾウリムシの運動制御，計測自動制御学会第 5 回制御部門大会 (仙台, 2005.5.27) ／資料, pp.687-690
・尾川順子，奥寛雅，橋本浩一，石川正俊：ゾウリムシ電気走性のダイナミクスモデル，計測自動制御学会第 5 回制御部門大会 (仙台, 2005.5.27) ／資料, pp.691-694
・橋本浩一：視覚と制御，計測自動制御学会制御部門大会ワークショップ（京都，2001.5.）制御部門大会ワークショップテキスト／ pp.37-68

学会発表／Proceedings
・横山恵子, 谷内田尚司, 柴田剛志, 宮野博義, 石川正俊: 高速カメラでのリアルタイム画像認識に適した認識適合画像の選別, 動的
画像処理実利用化ワークショップ2019 (DIA2019) (北九州, 2019.3.8) ／講演論文集, pp.232-238
・三河祐梨, 末石智大, 渡辺義浩, 石川正俊: VarioLight: 高速プロジェクタ及び光軸制御による非対称な移動物体への投影型拡張現
実感システム, 第23回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2018) (仙台, 2018.9.19) ／論文集, 14D-4
・新田暢, 末石智大, 石川正俊: 光学的に動的な投影状況における高解像度静的映像投影手法, 第23回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2018) (仙台, 2018.9.19) ／論文集, 11D-4
・川原田美雪, 末石智大, 宮地力, 石川正俊: ゴルフスイングの即時情報提示に向けた高速光軸制御を用いた打具姿勢推定手法, 第23回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2018) (仙台, 2018.9.19) ／論文集, 12C-4
・末石智大, 小川拓也, 谷内田尚司, 渡辺義浩, 石川正俊: メダカの高速高解像度光学的追従撮影に向けた楕円セルフウィンドウ法,
電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU2017) (東京, 2018.3.19) ／電子情報通信学会技術研究報告,
Vol.117, No.514, pp.213-218
・三河祐梨, 末石智大, 石川正俊: 動的プロジェクションマッピングに向けた輪郭情報に基づく高速球体トラッキング, 第22回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2017) (徳島, 2017.9.27) ／論文集, 1E4-03
・末石智大, 石川正俊: 高速視線制御系と広角カメラの協調に向けたフラクタルパターンによるカメラ校正, 映像情報メディア学会
2016年次大会 (津, 2016.9.1) ／講演論文集, 21C-2
・末石智大, 石川正俊: ダイナミックプロジェクションマッピングに向けた低照度照明下におけるロバスト高速トラッキング, 第19回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ 2014) (名古屋, 2014.9.19) ／論文集, pp.369-372
・松本卓也, 奥寛雅, 石川正俊: 構造化ライトフィールドの投影による実時間距離計測, 第32回日本ロボット学会学術講演会(RSJ2014) (福岡, 2014.9.4) ／講演概要集, 1J3-06
・Alessandro Pieropan, Niklas Bergström, Hedvig Kjellström, and Masatoshi Ishikawa: Robust Tracking throughLearning, 第32回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2014) (福岡, 2014.9.5) ／講演概要集, 2A1-04
・奥村光平, 末石智大, 奥寛雅, 石川正俊: 時間幾何学的整合性を有する動的物体へのプロジェクションマッピング, 第20回画像センシングシンポジウム (SSII2014) (横浜, 2014.6.12-13) ／講演論文集, DS1-01
・安井雅彦, カシネリ アルバロ, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 追跡的光線投影による残像を用いた大空間情報提示手法の提案と基礎検討, 第18回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ 2013) (大阪, 2013.9.20) ／論文集, pp.499-502
・末石智大, 長谷川圭介, 奥村光平, 奥寛雅, 篠田裕之, 石川正俊: 駆動鏡面式高速視線制御を用いたステレオトラッキングによる動的対象への視触覚提示システム, 第18回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ 2013) (大阪, 2013.9.20) ／論文集,
pp.594-597
・長谷川圭介, 末石智大, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊, 篠田裕之: 運動する人体上へ高速追従する映像投影への空中超音波触覚の重
畳, 第18回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ 2013) (大阪, 2013.9.19) ／論文集, pp.307-310
・奥寛雅, 奥村光平, 石川正俊: 高速視線制御ユニットによる動的プロジェクションマッピング, 第18回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ 2013) (大阪, 2013.9.19) ／論文集, pp.373-375
・奥村光平, 横山恵子, 奥寛雅, 石川正俊: １msオートパン・チルト ～動きの並進成分を極力除去した映像の生成技術～ , 日本ロボット学会第3１回学術講演会 (RSJ2013) (東京, 2013.9.4) ／講演論文集, 1E2-03
・小林鉱石, 奥寛雅, 石川正俊: 可動ミラーを用いた全周走査高速視線制御ユニットの提案, 日本ロボット学会第3１回学術講演会(RSJ2013) (東京, 2013.9.4) ／講演論文集, 1E3-04
・奥寛雅, 奥村光平, 石川正俊: 高速光学系により応答時間を整合した新たなビジョンシステムの提案, 第19回画像センシングシン
ポジウム (SSII2013) (横浜, 2013.6.14) ／講演論文集, IS3-11［2014年 画像センシングシンポジウムSSII2013最優秀学術賞受賞］［2013年 画像センシングシンポジウムSSII2013 オーディエンス賞受賞］
・横山恵子, 末石智大, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 背景差分を適用した高速視線制御トラッキングシステムおよび屋外用ユニット,
第19回画像センシングシンポジウム (SSII2013) (横浜, 2013.6.13) ／講演論文集, DS1-07
・松﨑翔太, 奥寛雅, 石川正俊: 焦点距離の高速スキャンにより得られる時系列画像を用いた高速三次元動き推定手法, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2013 (つくば, 2013.5.23) ／講演論文集, 1P1-J06
・末石智大, 奥寛雅, 石川正俊: 駆動鏡面式高速視線制御光学系を用いた高精度計測のための光学パラメータ推定, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2013 (つくば, 2013.5.24) ／講演論文集, 2A1-J01
・奥寛雅, 奥村光平, 石川正俊: ロボプティックビジョン：フレーム毎の高速光学系制御に基づく次世代ビジョンシステムの提案,
日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2013 (ROBOMEC2013) (つ く ば, 2013.5.24) ／ 講 演 論 文 集,
2A1-J04
・横山恵子, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 可搬型高速視線制御システムの開発と背景差分を用いた屋外での高速物体追跡, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2013 (ROBOMEC2013) (つくば, 2013.5.24) ／講演論文集, 2A1-K01
・大塚博, 奥寛雅, 石川正俊: 液体可変焦点レンズの応用に向けた焦点距離計測機構の基礎評価, 日本機械学会ロボティクス・メカ
トロニクス講演会2013 (ROBOMEC2013) (つくば, 2013.5.24) ／講演論文集, 2A1-K03
・横山恵子, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 高速視線制御システムを用いた物体追跡のための背景除去アルゴリズム, 第13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 (SI 2012) (福岡, 2012.12.20) ／講演会論文集, pp.2237-2240
・井上碩，奥村光平，奥寛雅, 石川正俊：自由運動する球面鏡の高速高解像度トラッキングによる動的な周囲環境イメージング，第17回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ 2012) (横浜, 2012.9.14) ／講演論文集, pp.519-522
・奥村光平，奥寛雅，石川正俊：動的対象への投影型拡張現実感，映像情報メディア学会2012年次大会 (広島, 2012.8.29) ／講演
論文集, 2-4
・松﨑翔太，奥寛雅，石川正俊：焦点スキャン画像群による動的シーンにおける新たな三次元運動認識手法，第18回画像センシング
シンポジウム (SSII2012) (横浜, 2012.6.8) ／講演論文集, IS4-19
・大塚博，奥寛雅，石川正俊：液体可変焦点レンズを用いた高速ズーム系の基礎評価，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス
講演会2012 (ROBOMEC 2012) (浜松, 2012.5.29) ／講演会論文集, 2P1-K02
・末石智大，奥村光平，奥寛雅，石川正俊：二眼駆動鏡面式視線制御による高速ステレオビジョンシステム，日本機械学会ロボティク
ス・メカトロニクス講演会2012 (ROBOMEC 2012) (浜松, 2012.5.28) ／講演会論文集, 1A1-A11

155

論文 Papers
ダイナミックビジョンシステム

和文 ／ Dynamic Vision System Japanese・松崎翔太，奥寛雅，石川 正俊：焦点の異なる複数の画像を用いた３次元動き推定アルゴリズム，第12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 (SI 2011) (京都, 2011.12.25) ／講演会論文集, pp.2442-2445
・荒井祐介，持地翔太，若林憲一，吉川雅英，奥寛雅，石川正俊：暗視野顕微鏡法における遊泳細胞の三次元トラッキング，第12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 (SI 2011) (京都, 2011.12.24) ／講演会論文集, pp.1577-1580
・出口裕己，奥寛雅，石川正俊：高速液体レンズによるフォーカス走査画像系列を用いた任意焦点・被写界深度の画像合成手法，
2011年映像情報メディア学会冬季大会 (豊洲, 2011.12.21) ／講演会論文集, 6-2
・奥 村 光 平，奥 寛 雅，石 川 正 俊：Full HD画 質 対 応 超 高 速 パ ン チ ル ト カ メ ラ，映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会2011年 次 大 会 (東 京,2011.8.24) ／講演論文集, 7-11
・奥寛雅，清川博貴，山野隆志，吉川雅英，石川正俊：位相差顕微鏡法における遊泳細胞の三次元トラッキング，第17回画像センシン
グシンポジウム (SSII 2011) (横浜, 2011.6.9) ／講演論文集, IS1-11
・奥村光平，奥寛雅，石川正俊：駆動鏡面を用いた超高速アクティブビジョン，第16回画像センシングシンポジウム (SSII 2010) (横浜, 2010.6.10-11) ／講演論文集, DS2-04
・等康平，奥寛雅，石川正俊：高速焦点スキャン画像群に基づく実時間画像認識フレームワークの提案，第16回画像センシングシン
ポジウム (SSII 2010) (横浜, 2010.6.10) ／講演論文集, IS1-03
・奥村光平，奥寛雅，石川正俊：駆動する鏡面を用いた高速視線制御システム-サッカードミラー -，第15回 ロボティクスシンポジ
ア (吉野, 2010.3.15) ／講演論文集, pp.214-219
・奥 寛 雅，石 川 正 俊：高 速 画 像 処 理 と 高 速 光 学 デ バ イ ス に よ る 光 学 顕 微 鏡 の 高 機 能 化，定 量 生 物 学 の 会 第2回 年 会 (大 阪,2010.1.10-11) ／ポスター発表要旨集, 100・奥寛雅，石川正俊：高速液体可変焦点レンズの光学特性とコンピュータビジョンへの応用，日本光学会年次学術講演会 Optics &Photonics Japan 2009 (OPJ 2009) (新潟, 2009.11.26) ／講演予稿集, 26aE5
・奥村光平，奥寛雅，石川正俊：駆動鏡面式超高速アクティブビジョン，第27回日本ロボット学会学術講演 (横浜, 2009.9.17) ／予稿集, 3R1-02
・奥寛雅，石川貴彦，石川正俊：光学系と画像処理系の速度を整合した高速フォーカスビジョン，第27回日本ロボット学会学術講演(横浜, 2009.9.17) ／予稿集, 3R1-03
・細谷弘，奥寛雅，石川正俊：手の振戦のアクティブ制御による微細作業支援手法の提案，日本機械学会ロボティクス・メカトロニ
クス講演会2009 (ROBOMEC 2009) (福岡, 2009.5.25) ／予稿集, 1P1-F05
・奥寛雅，石川正俊：ダイナミック ビジョン システム，第3回新画像システム・情報フォトニクス研究討論会 (東京, 2009.5.20)／講演予稿集，pp.10-11
・奥寛雅，石川正俊：微生物トラッキング顕微鏡—細胞運動の定量的な計測を実現する顕微鏡—，定量生物学の会 第一回年会 (駒場, 2009.1.11) ／番号95
・菊田恭平，尾川順子，長谷川健史，奥寛雅，Cassinelli Alvaro，石川正俊： ローバ型インターフェースによる微生物との実世界イン
タラクション，日本バーチャルリアリティ学会第１３回大会 (生駒, 2008.9.24) ／論文集, pp.173-176
・奥寛雅，門内靖明，石川正俊：ミリセカンド高速液体可変焦点レンズとそのロボットビジョン応用への可能性，第26回日本ロボット学会学術講演会 (神戸, 2008.9.11) ／予稿集, 3I1-03
・奥村光平，長谷川健史，奥寛雅，石川正俊：運動する微生物の疑似静止観察—トラッキング映像のさらなる安定化—，第26回日本
ロボット学会学術講演会 (神戸, 2008.9.9) ／予稿集, 1D1-04
・奥寛雅，門内靖明，石川正俊：ミリセカンド高速・高解像力液体可変焦点レンズ，第69回応用物理学会学術講演会 (名古屋,
2008.9.2) ／講演予稿集, 2a-ZG-9
・牧瀬壮四郎，奥寛雅，石川正俊：細胞の回折像を用いた高速オートフォーカスの走査型顕微鏡への応用，第47回生体医工学会大会(神戸, 2008.5.8) ／プログラム・論文集, pp.390-391
・柴小菊，奥寛雅，尾川順子，石川正俊，吉田学：高速ビジュアルフィードバックを用いたトラッキング顕微鏡によるホヤ精子運動の長時間長距離観察，第60回日本動物学会関東支部大会 (東京, 2008.3.22) ／発表演題要旨, 36・尾川順子，長谷川健史，奥寛雅，石川正俊：微生物との実世界インタラクションに向けたインタフェース用アバタロボットの制御，
インタラクション2008(東京都, 2008.3.3) ／論文集, 0077
・長谷川健史，尾川順子，奥寛雅，石川正俊：高速ビジョンによるトラッキングを用いた３次元空間内での微生物制御，第25回日本
ロボット学会学術講演会 (千葉, 2007.9.14) ／予稿集, 2D12
・石川貴彦，奥寛雅，石川正俊：単眼高速ビジョンを用いた画像安定化機能を備えるモバイル顕微鏡の基礎検討，第13回画像センシ
ングシンポジウム (横浜, 2007.6.8) ／講演論文集IN4-21
・尾川順子，石川貴彦，奥寛雅，柴小菊，吉田学，石川正俊：高速ビジュアルフィードバックを用いたホヤ精子のトラッキング，ロボティクス・メカトロニクス講演会2007 (ROBOMEC 2007) (秋田，2007.5.12) ／講演論文集，2A2-O05
・長谷川健史，尾川順子，奥寛雅，石川正俊：高速ビジョンによる3次元トラッキングを用いた電場形成下での微生物運動計測，ロボティクス・メカトロニクス講演会2007 (ROBOMEC 2007) (秋田, 2007.5.12) ／講演論文集, 2A2-O06
・石川貴彦，奥寛雅，石川正俊：モバイル顕微鏡の実現に向けた単眼高速ビジョンによる画像安定化手法，ロボティクス・メカトロニクス講演会2007 (ROBOMEC 2007) (秋田, 2007.5.11) ／講演論文集, 1A2-N01
・牧瀬壮四郎，奥寛雅，石川正俊：回折像を用いた細胞群深さ位置の広範囲・高速推定手法，ロボティクス・メカトロニクス講演会
2007 (ROBOMEC 2007) (秋田, 2007.5.11) ／講演論文集, 1A2-N02
・奥寛雅，石川正俊：液体界面を屈折面とする高速可変焦点レンズの構造，日本光学会年次学術講演会・日本分光学会秋季講演会,
Optics & Photonics Japan 2006(東京, 2006.11.9) ／ Post-Deadline論文集, pp.10-11
・牧瀬壮四郎，奥寛雅，石川正俊：回折像を用いた細胞群に対する高速なオートフォーカスの研究，ロボティクス・メカトロニクス
講演会2006 (ROBOMEC 2006) (東京, 2006.5.2７) ／講演論文集, 1A1-C28
・尾川順子，奥寛雅，橋本浩一，石川正俊：マイクロロボット応用のための微生物の軌道計画，ロボティクス・メカトロニクス講演会2006(ROBOMEC 2006) (東京, 2006.5.28) ／講演論文集, 2P1-A26
・奥寛雅，Theodorus，橋本浩一，石川正俊：回折パターンを用いた細胞の高速フォーカシング，第6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 (SI2005) (熊本, 2005.12.16) ／講演会論文集, pp.121-122 [2005年 計測自動制御学
会システムインテグレーション部門SI2005ベストセッション講演賞受賞]
・奥寛雅，尾川順子，橋本浩一，石川正俊：トラッキング顕微鏡による遊泳する微生物のin vivo計測，第14 回日本バイオイメージ
ング学会学術集会 (東京, 2005.10.28) ／要旨集, pp.148-149
・尾川順子，奥寛雅，橋本浩一，石川正俊：電気走性アクチュエーションにおけるゾウリムシの非ホロノミック性，第23回日本ロボット学会学術講演会 (横浜, 2005.9.17) ／予稿集, 3F14
・尾川順子，奥寛雅，橋本浩一，石川正俊： ゾウリムシ電気走性のダイナミクスモデルによるオーバランの評価，ロボティクス・メ
カトロニクス講演会2005 (ROBOMEC 2005) (神戸, 2005.6.11) ／講演論文集, 2P1-N-078
・奥寛雅，橋本浩一，石川正俊： 1-kHz高速可変焦点レンズによる動的な顕微鏡下対象への高速焦点面トラッキング，ロボティク
ス・メカトロニクス講演会2004 (ROBOMEC 2004) (名古屋, 2004.6.19) ／ 1A1-H-25・テオドルス，奥寛雅，石川正俊，橋本浩一：微生物の三次元トラッキングに向けた高速ビジョンによる顕微鏡フォーカシング，ロボティクス・メカトロニクス講演会2004 (ROBOMEC 2004) (名古屋, 2004.6.19) ／ 1A1-H-26
・竹本征人，尾川順子，奥寛雅，石川正俊，橋本浩一：微生物トラッキングのための高速ビジョン用動的輪郭モデル，ロボティクス・
メカトロニクス講演会2004 (ROBOMEC 2004) (名古屋, 2004.6.19) ／ 1A1-H-27

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論文 Papers
ダイナミックビジョンシステム

和文 ／ Dynamic Vision System Japanese・山根淳，尾川順子，奥寛雅，橋本浩一，石川正俊： ゾウリムシの運動制御のための電流制御型電気刺激デバイス，ロボティクス・メ
カトロニクス講演会2004 (ROBOMEC 2004) (名古屋, 2004.6.19) ／ 1A1-H-28
・尾川順子，奥寛雅，橋本浩一，石川正俊：微生物の電気走性の継続観察システム，第4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 (SI2003)(東京, 2003.12.20) ／ pp.385-386
・奥寛雅，橋本浩一，石川正俊：1-kHz高速可変焦点レンズのための収差補正手法の検討，日本光学会年次学術講演会 (OJ 2003)(浜松, 2003.12.8) ／講演論文集, pp.4-5
・奥寛雅，尾川順子，橋本浩一，石川正俊： イメージインテンシファイア付高速視覚による微生物トラッキングシステム，計測自動制御学会 計測部門大会 第20回センシングフォーラム (小金井, 2003.9.17) ／講演論文集, pp.331-334
・橋本浩一：ビジュアルサーボにおける構成とロバスト性，(社) 日本機械学会 ロボティクスメカトロニクス部門 ロボティクス・
メカトロニクス講演会2003 (ROBOMEC 2003)(函館, 2003.5.25) ／講演論文集, 2A1-1F-C4
・尾川順子，奥寛雅，橋本浩一，石川正俊： オーガナイズドバイオモジュールの実現に向けたゾウリムシの応答計測,(社) 日本機械学会 ロボティクスメカトロニクス部門 ロボティクス・メカトロニクス講演会 2003 (ROBOMEC 2003) (函館, 2003.5.25)／講演論文集, 2P2-3F-E3・奥寛雅，石川正俊：高速可変焦点レンズHFLによる顕微鏡下対象奥行き情報の1ms高速計測，日本機械学会ロボティクスメカト
ロ ニ ク ス 部 門 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会 2003 (ROBOMEC 2003) (函 館, 2003.5.24) ／ 講 演 論 文 集,
1P1-3F-A5
・Koichi Hashimoto and Graziano Chesi：A Robust Visual Servoing with GlobalStability，計測自動制御学会機械システ
ム制御シンポジウム (東京, 2002.3.29) ／講演論文集, pp.82-87
・Graziano Chesi and Koichi Hashimoto：Static-eye against hand-eye visualservoing，第19回日本ロボット学会学術講
演会 (東京, 2001.9.20) ／講演論文集，pp.947-948
・橋本浩一：視覚による機械システムのダイナミック制御，第40回計測自動制御学会学術講演会 (名古屋, 2001.7.27) ／講演論
文集, 209A-8
・新開誠，橋本浩一，石川正俊：高速ビジョンを用いたビジュアルサーボシステムの同定，第40回計測自動制御学会学術講演会 (名古屋, 2001.7.27) ／講演論文集, 307C-6

展示会／Exhibition
・ACM SIGGRAPH 2018 Emerging Technologies (東 京, 東 京 国 際 フ ォ ー ラ ム), 2018年12月5日 ～ 7日［Yuri Mikawa,
Tomohiro Sueishi, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:VarioLight: Hybrid Dynamic Projection Mapping
Using High-speed Projector and Optical Axis Controller］
・PHOTON FAIR 2018 (浜松, アクトシティ浜松展示イベントホール), 2018年11月1日～ 3日［るみぺん２］・東京大学バーチャルリアリティ教育研究センター設立記念式典 (東京, 伊藤国際学術研究センター伊藤謝恩ホール), 2018年11月1日［VarioLight］
・NHKサイエンスゼロ (東京, 渋谷NHKスタジオ), 2018年4月20日［るみぺん, DynaFlash］
・DIGITAL CONTENT EXPO 2015 (東京, 日本科学未来館), 2015年10月22日～ 25日［るみぺん２］
・第20回 画像センシングシンポジウム (横浜, パシフィコ横浜アネックスホール), 2014年6月12日～ 13日［るみペン］
・ICATラボツアー・未来館オープンラボ (東京, 日本科学未来館), 2013年12月13日～ 15日[るみペン］
・DIGITAL CONTENT EXPO 2013 (東京, 日本科学未来館), 2013年10月24日～ 26日［1ms Auto Pan/Tilt］
・第19回 画 像 セ ン シ ン グ シ ン ポ ジ ウ ム (横 浜, パ シ フ ィ コ 横 浜 ア ネ ッ ク ス ホ ー ル), 2013年6月12日 ～ 14日［1ms Auto
Pan/Tilt］

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論文 Papers
ダイナミックビジョンシステム 英文 ／ Dynamic Vision System English

学術論文／Papers
・Lihui Wang, Jianjiang Cui, Satoshi Tabata, and Masatoshi Ishikawa:Low-cost, readily available 3D microscopy imaging system withvariable focus spinner,Optics Express, Vol.26, No.23, pp.30576-30587 (2018)
・Yuto Omae, Yoshihisa Kon, Masahiro Kobayashi, Kazuki Sakai, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi,Takuma Akiduki, Kazufumi
Nakai, Nobuo Ezaki, Yoshihisa Sakurai, and Chikara Miyaji:Swimming Style Classification Based on Ensemble Learning and Adaptive
Feature Value by Using Inertial Measurement Unit,Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.21,
No.4, pp.616-631 (2017)
・Lihui Wang, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Dielectric-elastomer-based fabrication method for varifocal microlens
array,Optics Express, Vol.25, No.25, pp.31708-31717 (2017)
・Lihui Wang, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Paraxial ray solution for liquid-filled variable focus lenses,Japanese Journal ofApplied Physics, Vol.56, No.12, 122501-1-7 (2017)
・Tomohiro Sueishi, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Lumipen 2: Dynamic Projection Mapping with Mirror-Based Robust
High-Speed Tracking against Illumination Changes,PRESENCE: Teleoperators and Virtual Environments, Vol.25, Issue4, pp.299-321(2017)
・Tomohiro Sueishi, Masato Ishii, and Masatoshi Ishikawa:Tracking background-oriented schlieren for observing shock oscillations oftransonic flying objects,Applied Optics, Vol.56, No.13, pp.3789-3798 (2017)
・Kohei Okumura, Keiko Yokoyama, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:1 ms Auto Pan-Tilt - video shooting technology for objects
in motion based on Saccade Mirror with background subtraction,Advanced Robotics, Vol.29, Issue 7, pp.457-468 (2015) [Advanced
Robotics Best Paper Award, the Robotics Society of Japan]
・Lihui Wang, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa: An improved low-optical-power variable focus lens with a large aperture,Optics
Express, Vol.22, Issue16, pp.19448-19456 (2014)
・Taku Senoo, Yuji Yamakawa, Yoshihiro Watanabe, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:High-Speed Vision and its Application
Systems, Journal of Robotics and Mechatronics,Vol.26, No.3, pp.287-301 (2014)
・Lihui Wang, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Variable-focus lens with 30 mm optical aperture based on liquid-membrane-liquid
structure,Applied Physics Letters, Vol.102, pp.131111-(1)-131111-(4) (2013)
・Hiromasa Oku, Soshiro Makise, Masatoshi Ishikawa:High-Speed Autofocusing of Cells Using Radial Intensity Profiles Based on Depth
From Diffraction (DFDi) Method,Journal of Aero Aqua Bio-mechanisms, Vol.3, No.1, pp.13-21 (2013)
・Hiromasa Oku and Masatoshi Ishikawa:High-speed liquid lens with 2 ms response and 80.3 nm root-mean-square wavefront error,Applied Physics Letters, Vol.94, 221108 (2009); DOI:10.1063/1.3143624
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Dynamics modeling and real-time observation of galvanotaxis in Paramecium caudatum,Bio-mechanisms of Swimming and Flying -- Fluid Dynamics, Biomimetic Robots and Sports Science--(N. Kato and S. Kamimura Eds.), pp.29-40, Springer (2007)
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Trajectory Planning of Motile Cell for Microrobotic Applications.Journal of Robotics and Mechatronics,Vol.19, No.2, pp.190-197 (2007)
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:A physical model for galvanotaxis of Paramecium cell,
Journal of Theoretical Biology,Vol.242, Issue 2, pp.314-328 (2006)
・Hiromasa Oku, Masatoshi Ishikawa, Theodorus, and Koichi Hashimoto:High-speed autofocusing of a cell using diffraction pattern, Opt.
Express, No.14, pp.3952-3960 (2006)
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Microrobotic Visual Control of Motile Cells using
High-Speed Tracking System,IEEE Transactions of Robotics, Vol.21, No.4, pp.704-712 (2005)
・Hiromasa Oku, Naoko Ogawa, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Two-dimensional tracking of a motile microorganism allowing high-resolution observation with variousimaging techniques, Review of Scientific Instruments, Vol.76, No.3, 034301 (2005)
・Hiromasa Oku, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: A microscopic visual feedback system,Systems and Computers in Japan, Vol.35,
No.13, pp.71-79 (2004)
・Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Variable-focus lens with 1-kHz bandwidth, Optics Express, Vol.12, No.10,
pp.2138-2149 (2004)
・Koichi Hashimoto: A review on vision-based control of robot manipulators, Advanced Robotics,Vol.17, No.10, pp.969-991 (2003)
・Graziano Chesi, and Koichi Hashimoto:Effects of camera calibration errors on static-eye and hand-eye visual servoing,Advanced
Robotics, Vol.17, No.10, pp.1023-1039 (2003)
・Koichi Hashimoto, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:Visuomotor Architecture for High-Speed Robot Control, Control and Modelingof Complex Systems(Koichi Hashimoto, Yasuaki Oishi and Yutaka Yamamoto Eds.), pp.323-337, Birkhauser (2002.9)

解説論文／ Review Papers

・Taku Senoo, Yuji Yamakawa, Shouren Huang, Keisuke Koyama, Makoto Shimojo, Yoshihiro Watanabe, Leo Miyashita, Masahiro
Hirano, Tomohiro Sueishi, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic Intelligent Systems Based on High-Speed Vision, Journal of Robotics andMechatronics, Vol.31, No.1, pp.45-56 (2019)

招待講演／Invited Talks

・Lihui Wang: A large aperture variable focus lens and its application on the next generation of clinical optics,2015 EMN Optoelectronics
Meeting (2015ENM) (Beijing, 2015.4.26)/Proceedings pp.195-196
・Hiromasa Oku: Dynamic image control based on high-speed optical devices (invited),The 5th International Symposim on Photoelectronic Detection and Imaging (ISPDI2013) (Beijing, 2013.6.26)/Invited Talks, p.59
・Hiromasa Oku: Dynamic imaging based on high-speed optical components (invited),The 5th International Symposium on Aero Aqua
Bio-Mechanisms (ISABMEC 2012) (Taipei, 2012.8.26)/Proceedings,pp.13-18
・Hiromasa Oku and Masatoshi Ishikawa: A rapidly deformable liquid lens,SPIE Newsroom (Technical Article) (2009.12.14);
DOI:10.1117/2.1200912.002505
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Microrobotic Control of Paramecium Cells using Galvanotaxis, 2005 IEEE InternationalConference on Robotics and Biomimetics (Robio 2005)(Hong Kong and Macau, 2005.7.3)/Workshop
Proceedings, pp.23-35
・Koichi Hashimoto: A visuomotor control architecture for high-speed grasping,Workshop on Visual Servoing at 2002 IEEE/RSJ Int.
Conf. on Intelligent Robots and Systems,(Lausanne, 2002.10.1)
・Koichi Hashimoto: A visuomotor control architecture for high-speed grasping,EURON Summer School on Visual Servoing, (Benicassim, 2002.9.20)

158

論文 Papers
ダイナミックビジョンシステム 英文 ／ Dynamic Vision System English
・Graziano Chesi, Koichi Hashimoto, D. Prattichizzo, and A. Vicino:Title: Keeping features in the camera's field of view: a visual servoing
strategy,15th Int. Symp. on Mathematical Theory of Networks and Systems (Notre-Dame, Indiana, 2002. 8.12-16)
・Koichi Hashimoto, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa:A Visuomotor Control Architecture for High-Speed Grasping,40th IEEE
Conference on Decision and Control (Orlando, Florida, 2001.12.4)/Proceedings pp.15-20

学会発表／Proceedings
・Yuri Mikawa, Tomohiro Sueishi, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Laser-based Photochromic Drawing Method for Rotating Objects with High-speed Visual Feedback,the 26th IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR 2019)(Osaka, 2019.3.27)
・Lihui Wang, Yunpu Hu, Hongjin Xu, and Masatoshi Ishikawa:Dynamic focal tracker display, SPIE Photonics West 2019(San Francisco,2019.2.7)/Proceedings of SPIE, Vol.10942, pp.109420K-1-8
・Yuri Mikawa, Tomohiro Sueishi, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:VarioLight: Hybrid Dynamic Projection Mapping Using
High-speed Projector and Optical Axis Controller,The 11th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics andInteractive Techniques in Asia (SIGGRAPH ASIA 2018)(Tokyo, 2018.12.4)/Emerging Technologies, Article No.17, pp.1-2
・Lihui Wang, Hongjin Xu, and Masatoshi Ishikawa:Optical Mechanism controlled by Shape Memory Alloy Spring,11th International
Conference on Optics-photonics Design & Fabrication (ODF'18) (Hiroshima, 2018.11.29)/Poster Session, 29PSb-36, pp.1-2
・Masashi Nitta, Tomohiro Sueishi, and Masatoshi Ishikawa:Tracking Projection Mosaicing by Synchronized High-speed Optical Axis
Control,The 24th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology (VRST2018) (Tokyo, 2018.11.29)/Article No.13, pp.1-5
・Lihui Wang, Hongjin Xu, and Masatoshi Ishikawa:Solar Energy Actuated Optical Mechanism, OSA Light,Energy and the Environment
Congress (Singapore, 2018.11.6)/Poster, JT2A.11
・Lihui Wang, Jianjiang Cui, Satoshi Tabata, and Masatoshi Ishikawa:Readily Available Varifocal Microscope Imaging System,40th
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society(EMBC2018) (Honolulu, 2018.7.20)/Proceedings, FrPoS-31.3
・Tomohiro Sueishi, Takuya Ogawa, Shoji Yachida, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:High-resolution Observation Method
for Freely Swimming Medaka Using High-speed Optical Tracking with Ellipse Self-window,40th Annual International Conference of theIEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2018)(Honolulu, 2018.7.20)/Proceedings, FrPoS-32.41
・Lihui Wang, and Masatoshi Ishikawa:Investigation of the dynamic response performance for the liquid-filled variable focus lens,SPIE
Photonics West 2018 (San Francisco, 2018.1.31)/Proceedings of SPIE, Vol.10544, 1054419-1-8
・Lihui Wang, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa: Depth of field extended imaging method based on intensification of timeand spatial expansion, SPIE Smart Structures/Nondestructive Evaluation 2017 (NDE 2017) (Portland, 2017.3.26)/Proceedings of
SPIE, Vol.10167, 101670C:1-8
・Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Motion-blur-compensated structural health monitoring system for tunnels using pre-emphasis technique,Fifth International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering(IALCCE2016) (Delft, 2016.10.19)/Life-Cycle of Engineering Systems: Emphasis on Sustainable Civil Infrastructure, 1627-1633
・Tomohiko Hayakawa, Lihui Wang, and Masatoshi Ishikawa:Three-dimensional scanning method based on deformation of a dielectric
elastomer actuator,European Optical Society Bi-Annual Meeting 2016 (EOSAM2016) (Berlin, 2016.9.29)/Poster, pp.283-284
・Lihui Wang, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:A fabrication method for variable focus micro lens array based on deformation of dielectric elastomer actuator,European Optical Society Bi-Annual Meeting 2016 (EOSAM2016) (Berlin, 2016.9.28)/Proceedings,
pp.452-453
・Tomohiko Hayakawa, Lihui Wang, and Masatoshi Ishikawa: Dielectric Elastomer Based Laser Beam Pointing Method with Ultraviolet
and Visible Wavelength,SPIE Photonics West 2016 (San Francisco, 2016.2.17)/Proceedings of SPIE, Vol.9742, 97421Y-1-7
・Tomohiro Sueishi, and Masatoshi Ishikawa: Circle Grid Fractal Pattern for Calibration at Different Camera Zoom Levels,8th ACM
SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques in Asia (SIGGRAPH ASIA 2015) (Kobe,
2015.11.2-5)/Poster, Article No.21
・Tomohiko Hayakawa, Lihui Wang, and Masatoshi Ishikawa: A Novel Precise Laser Beam Pointing Method with Dielectric Elastomer,OSA's 99th annual meeting, Frontiers in Optics 2015 (FiO2015) (San Jose, 2015.10.19)/Proceedings, pp.FM2G.5
・Tomohiro Sueishi, Hiromasa Oku, Masatoshi Ishikawa:Mirror-based High-speed Gaze Controller Calibration with Optics and Illumination Control,2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2015) (Hamburg, 2015.9.30)/Proceedings, pp.3064-3070
・Tomohiro Sueishi, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Robust High-speed Tracking against Illumination Changes for Dynamic
Projection Mapping,IEEE Virtual Reality Conference (VR2015) (Arles, 2015.3.26)/Proceedings pp.97-104
・Lihui Wang, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:An adaptive achromatic doublet design by double variable focus lenses,SPIE
Optics + Photonics 2014 (San Diego, 2014.8.18)/Proceedings SPIE Vol.9193, 91930O
・Lihui Wang, Alvaro Cassinelli, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:A pair of diopter adjustable eyeglasses for presbyopia vision
correction,SPIE Optics + Photonics 2014 (San Diego, 2014.8.18)/Proceedings SPIE Vol.9193, 91931G
・Niklas Bergström, and Masatoshi Ishikawa: 1 ms tracking of target boundaries using contour propagation,2013 IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2013)(Tokyo, 2013.11.4)/Proceedings, pp.2144-2151
・Lihui Wang, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa: A Weak Power Enhanced Liquid-Membrane-Liquid Lens by a Pretension Elastic
Membrane,OSA's 97th Annual Meeting, Frontiers in Optics 2013/Laser Science XXIX (FiO/LS 2013),(Orlando, 2013.10.8)/OSA Technical Digest FTu5F.5
・Kohei Okumura, Masato Ishii, Eri Tatsumi, Hiromasa Oku and Masatoshi Ishikawa:Gaze Matching Capturing for a High-speed Flying
Object, SICE Annual Conference 2013 (Nagoya, 2013.9.15)/Proceedings, pp.649-654
・Leo Miyashita, Yuko Zou, and Masatoshi Ishikawa: VibroTracker: a Vibrotactile Sensor Tracking Objects,2013 ACM SIGGRAPH (Anaheim, 2013.7.21-25)/Disc 1
・Kohei Okumura, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Active Projection AR using High-speed Optical Axis Control and Appearance
Estimation Algorithm,2013 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME2013) (San Jose, 2013.7.18)/IEEE Xplore
・Lihui Wang, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:A solution of pre-tension membrane for improving the usability of liquid-membrane-liquid lens in its weak power area,2nd EOS Conference on Optofluidics (EOSOF2013) (Munich, 2013.5.15)/Abstract,
1569716891
・Hiromasa Oku, Kazuma Tsukamoto, and Masatoshi Ishikawa:Measurement of temporal response characteristics of liquid-liquid interface with a pinned contact line for high-speed liquid lens design,2nd EOS Conference on Optofluidics (EOSOF2013) (Munich,2013.5.14)/ Abstract, 1569714639_002 (poster)・Lihui Wang, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Development of variable-focal lens with liquid-membrane-liquid structure and30mm optical aperture,SPIE Photonics West 2013 (San Francisco, 2013.2.7)/Oral Session, Proceedings 8617-5
・Hiroki Deguchi, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Arvitrarily Focused Video Using High-Speed Liquid Lens,5th ACM
SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques in Asia (SIGGRAPH ASIA 2012)(Singapore, 2012.11.29-12.1)/Poster

159

論文 Papers
ダイナミックビジョンシステム 英文 ／ Dynamic Vision System English
・Lihui Wang, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:A Liquid Lens with Liquid-Membrane-Liquid Structure,OSA's 96th Annual
Meeting, Frontiers in Optics 2012/Laser Science XXVIII (FiO/LS 2012)(NewYork, 2012.10.15)/Technical Digest FM3A
・Kohei Okumura, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Lumipen: Projection-Based Mixed Reality for Dynamic Objects,2012 IEEE
International Conference on Multimedia and Expo (ICME2012)(Melbourne, 2012.7.11)/Proceedings, pp.699-704
・Kohei Okumura, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:High-speed Gaze Controller for Millisecond-order Pan/tilt Camera,2011 IEEE
International Conference on Robotics and Automation (ICRA2011)(Shanghai, 2011.5.12)/Proceedings, pp.6186-6191
・Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:High-speed liquid lens with 2-ms response and 80.3-nm root-mean-square wavefront
error,SPIE Photonics West 2010 (San Francisco, 2010.1.25)/Proceedings, 7594-05
・Nobuyuki Mizoguchi, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:High-speed variable-focus optical system for extended depth offield,IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE2009)(Seoul, 2009.7.8)/Proceedings, pp.1668-1673
・Hiromasa Oku, Naoko Ogawa, Kogiku Shiba, Manabu Yoshida, and Masatoshi Ishikawa:How to Track Spermatozoa using
High-Speed Visual Feedback,30th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society(EMBC2008)(Vancouver, 2008.8.21)/Conference Proceedings, pp.125-128
・Soshiro Makise, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Serial Algorithm for High-speed Autofocusing of Cells using Depth From
Diffraction (DFDi) Method,2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2008)(Pasadena, 2008.5.23)/Conference Proceedings, pp.3124-3129
・Takahiko Ishikawa, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:Mobile microscope : A new concept for hand-held microscopes with image
stabilization,2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2008)(Pasadena, 2008.5.23)/Conference
Proceedings, pp.3130-3134
・Takeshi Hasegawa, Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:A New Framework for Microrobotic Control of Motile Cells
based on High-Speed Tracking and Focusing,2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2008)(Pasadena, 2008.5.23)/Conference Proceedings, pp.3964-3969 [IEEE Robotics and Automation Society Japan Chapter Young Award(ICRA2008)]
・Anchelee Davies, Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Visualization and Estimation of Contact
Stimuli using Living Microorganisms,2006 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2006)(Kunming,
2006.12.18)/Proceedings, pp.445-450 [Best Paper in Biomimetics]
・Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa: Rapid Liquid Variable-Focus Lens with 2-ms Response,19th Annual Meeting of the IEEE
Lasers & Electro-Optics Society(Montreal, 2006.11.2)/Proceedings, pp.947-948
・Koichi Hashimoto, Kiyonori Takahashi, Naoko Ogawa, and Hiromasa Oku:Visual Feedback Control for a Cluster of Microorganisms,
SICE-ICASE International Joint Conference 2006(SICE-ICCAS2006) (Busan, Korea, 2006.10.20)/Proceedings, pp.4198-4201
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Dynamics Modeling and Real-Time Observation of Galvanotaxis in Paramecium caudatum towardRobotic Maneuvering, The 3rd International Symposium on Aero Aqua Bio-mechanisms(ISABMEC2006)(Okinawa, 2006.7.5)/Proceedings, P02
・Hiromasa Oku, Theodorus, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:High-speed Focusing of Cells Using Depth-From-Diffraction
Method,2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2006)(Orlando, 2006.5.18)/Proceedings,
pp.3636-3641
・Kiyonori Takahashi, Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, and Koichi Hashimoto:Organized Motion Control of a lot of Microorganisms Using
Visual Feedback, 2006 IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA2006)(Orlando, 2006.5.16)/Proceedings,
pp.1408-1413
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Evaluation and Suppression of Overrun of Microorganisms
using Dynamics Model for Microrobotic Application,9th International Conference on Intelligent Autonomous Systems (IAS-9)(Kashiwa,
2006.3.8)/pp.1015-1024
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Dynamics Model of Paramecium Galvanotaxis for Microrobotic Application,2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2005)(Barcelona, 2005.4.19)/pp.1258-1263
・Hiromasa Oku, Naoko Ogawa, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Microorganism Tracking Microscope System, 2005 IEEE
International Conference on Robotics and Automation(ICRA 2005) (Barcelona, 2005.4.18-22)
・Theodorus, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Optical Axis Tracking of Microorganism using High-speed
Vision,Focus on Microscopy(FOM2005) (Jena, 2005.3.22)/p.105
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Motile Cell Galvanotaxis Control using High-Speed
Tracking System,2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA2004)(New Orleans,
2004.4.28)/pp.1646-1651
・Naoko Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa:Single-cell level continuous observation of microorganism
galvanotaxis using high-speed vision,2004 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging(ISBI2004)(Arlingtona,
2004.4.18)/pp.1331-1334
・Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa:A Variable-Focus Lens with 1kHz Bandwidth Applied to Axial-Scan of A Confocal Scanning
Microscope,The 16th Annual Meeting of the IEEE Lasers & Electro-Optics Society 2003(LEOS2003)(Tucson, 2003.10.28)/ Vol.1,
pp.309-310
・Graziano Chesi, and Koich Hashimoto:Improving camera displacement estimation in eye-in-hand visual servoing: a simple strategy,2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Taipei, 2003.9.18)/pp.3911-3916
・Graziano Chesi, Koich Hashimoto, D. Prattichizzo, and A. Vicino:A switching control law for keeping features in the field of view in
eye-in-hand visual servoing,2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Taipei, 2003.9.18)/pp.3929-3934
・Graziano Chesi, and Koich Hashimoto: A self-calibrating technique for visual servoing, 41st IEEE Conf.on Decision and Control (Las
Vegas, 2002.12.10-13)/pp.2878-2883
・Graziano Chesi, and Koich Hashimoto:Static-eye against hand-eye visual servoing, 41st IEEE Conf. on Decision and Control(Las
Vegas, 2002.12.10-13)/pp.2854-2859
・Graziano Chesi, and Koichi Hashimoto:Static-eye against hand-eye visual servoing, the 19th Annual conference of the Robotics Society of Japan,(Tokyo, 2001.10)/pp.947-948

160

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese

招待論文／Invited Papers
・石 川 正 俊, 小 室 孝: デ ィ ジ タ ル ビ ジ ョ ン チ ッ プ と そ の 応 用 (解 説 論 文), 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌C, Vol.J84-C, No.6,
pp.451-461 (2001)
・石川正俊：センサ情報の並列処理技術，電子情報通信学会論文誌C-II, Vol.J74-C-II，No.5，pp.255-266(1991)

学術論文／Papers
・・田畑智志, 渡辺義浩, 石川正俊: 移動量微小仮定に基づくPoint Cloud型3次元トラッキングの高速化, 電子情報通信学会論文誌
D, Vol.J101-D, No.12, pp.1539-1550 (2018)
・新家健太, 渡辺義浩, 石川正俊: カーネル法に基づく単眼カメラによる書籍画像のひずみ補正, 電子情報通信学会論文誌D,
Vol.J101-D, No.8, pp.1089-1098 (2018)
・呂彩林, 渡辺義浩, 石川正俊: 3次元計測を用いた書籍電子化のための高速かつ高精度なページ分割, 精密工学会誌, Vol.83,
No.12, pp.1192-1200 (2017)
・吉田貴寿, 渡辺義浩, 石川正俊: 周期運動する実物体と高速時分割構造化光を用いたリアリスティックディスプレイの開発, 日本
バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.22, No.2, pp.229-240 (2017)
・平野正浩, 渡辺義浩, 石川正俊: 曲率フローに基づく閉曲線ブレンディング, 情報処理学会論文誌ジャーナル, Vol.58, No.7,
pp.1311-1322 (2017)
・宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速ロールカメラを用いた回転ブラー相殺撮像, 映像情報メディア学会誌, Vol.70, No.9,
pp.J209-J214 (2016)［2017年 映像情報メディア学会 丹羽高柳賞論文賞賞受賞］
・田畑 智志, 野口 翔平, 渡辺 義浩, 石川 正俊: 3視点拘束に基づくセグメントパターン投影型高速3次元計測, 計測自動制御学会論文集, Vol.52, No.3, pp.141-151 (2016)
・新倉雄大, 渡辺義浩, 石川正俊: Anywhere Surface Touch: 実環境のあらゆる面を入力面とするインタフェース, 日本バーチャ
ルリアリティ学会論文誌, Vol.19, No.1, pp.69-80 (2014)
・野口翔平, 溜井美帆, 山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊: 自動めくり機を搭載する適応的撮像型の高速書籍電子化システム, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J96-D, No.10, pp.2590-2602 (2013)
・溜井美帆, 山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速書籍電子化のための高速書籍自動めくり機, 日本ロボット学会誌, Vol.31, No.7,
pp.712-719 (2013)
・渡辺義浩, 柴山裕樹, 石川正俊: 高速書籍電子化に向けた単眼動画像からの三次元変形とその展開テクスチャの復元, 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J96-D, No.8, pp.1731-1742 (2013)
・渡辺義浩, 畑中 哲生, 小室 孝, 石川 正俊: 単一のウェアラブルカメラを用いた人間の歩行動作推定, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.17, No.3, pp.219-229 (2012)［2013年 日本バーチャルリアリティ学会論文賞受賞］
・渡辺義浩，アルバロカシネリ，小室孝，石川正俊：変形するタンジブルスクリーンへの適応的映像投影を行うインタラクティブディスプレイシステム，日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.15, No.2, pp.173-182 (2010)［2011年 日本バーチャル
リアリティ学会論文賞受賞］
・渡辺義浩，小室孝，石川正俊：超並列コプロセッサを搭載する高速ビジョンシステムとリアルタイム多点計測への適用，電子情報通信学会論文誌D, Vol.J90-D, No.12, pp.3233-3245 (2007)
・石 川 正 俊：ビ ジ ョ ン チ ッ プ と そ の 応 用 展 開，電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告(集 積 光 デ バ イ ス 技 術 研 究 会), IPD07-15,
pp.36-41 (2007)
・渡辺義浩，小室孝，石川正俊：多点瞬時解析高速ビジョンによる運動/変形物体のリアルタイム３次元センシング，日本ロボット
学会誌, Vol.25, No.6, pp.1005-1013 (2007) ［2008年 日本ロボット学会論文賞受賞］
・小室孝，鏡慎吾，石川正俊，片山善夫：超並列画像プロセッサのためのビットレベルコンパイラ，情報処理学会論文誌コンピュー
ティングシステム, Vol.48, No.SIG13, pp.106-116 (2007)
・鏡慎吾，石川正俊：通信遅延を考慮したセンサ選択手法，電子情報通信学会論文誌 A,Vol.J88-A, No.5, pp.577-587 (2005)
・鏡慎吾，小室孝，渡辺義浩，石川正俊：ビジョンチップを用いた実時間視覚処理システム VCS-IV，電子情報通信学会論文誌 D-I,
Vol.J88-D-I, No.2, pp.134-142 (2005)
・小 室 孝，鏡 慎 吾，石 川 正 俊：ビ ジ ョ ン チ ッ プ の た め の 動 的 再 構 成 可 能 なSIMD プ ロ セ ッ サ，電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 D-II,
Vol.J86-D-II, No.11, pp.1575-1585 (2003)
・渡辺義浩，小室孝，鏡慎吾，石川正俊： ビジョンチップのためのマルチターゲットトラッキングとその応用，電子情報通信学会論
文誌 D-II,Vol.J86-D-II, No.10, pp.1411-1419 (2003)
・鏡慎吾，小室孝，藤村英範，石川正俊：ディジタルビジョンチップのためのソフトウェア A-D 変換手法，映像情報メディア学会誌, Vol.57, No.3, pp.385-390 (2003)
・鏡慎吾，小室孝，石井抱，石川正俊：実時間視覚処理のためのビジョンチップシステムの開発，電子情報通信学会論文誌 D-II,
Vol.J84-D-II, No.6, pp.976-984 (2001)
・小室孝，石井抱，石川正俊，吉田淳：高速対象追跡ビジョンチップ，電子情報通信学会論文誌D-II,Vol.J84-D-II, No.1, pp75-82(2001)
・石井抱，小室孝，石川正俊：ディジタルビジョンチップのためのモーメント計算法，電子情報通信学会論文誌D-II, Vol.J83-D-II,
No.8, pp.1733-1740 (2000)
・石 井 抱，石 川 正 俊：高 速 ビ ジ ョ ン の た め のSelf Windowing,電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 D-II,Vol.J82-D-II, No.12,
pp.2280-2287 (1999)
・石井抱，石川正俊：1msビジュアルフィードバックシステムのための高速対象追跡アルゴリズム，日本ロボット学会誌, Vol.17,
No.2, pp.195-201 (1999)
・石井抱，石川正俊：高速ビジョンのための直線抽出法,電子情報通信学会論文誌 D-II,Vol.J81-D-II, No.8, pp.1920-1926(1998)
・小室孝，鈴木伸介，石井抱，石川正俊：汎用プロセッシングエレメントを用いた超並列・超高速ビジョンチップの設計，電子情報通信学会論文誌, Vol.J81-D-I, No.2, pp.70-76 (1998)

本／Books
・小室孝，石川正俊： VII 2-5 ビジョンチップ，光科学研究の最前線（「光科学研究の最前線」編集委員会編），強光子場科学研究懇談会, pp.414-415 (2005.8)
・石井抱, 石川正俊: ビークルと画像処理, ビークル (金井喜美雄他著, 計測自動制御学会編), pp.124-141, コロナ社 (2003)
・石川正俊：6.4並列ビジョンセンサー，6.5並列画像入力・処理システム，光コンピューティングの事典（稲葉文男，一岡芳樹編），
朝倉書店, pp.218-231 (1997.12)161

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese

解説論文／Review Papers
・成田岳, 渡辺義浩, 石川正俊: 非剛体へのダイナミックプロジェクションマッピング, 光学, Vol.47, No.6, p.245 (2018)
・渡辺義浩: 高速ビジョンと映像投影, 日本ロボット学会誌, Vol.35, No.8, pp.587-590 (2017)
・渡辺義浩: 高速ビジョンの要素技術と応用展開の進化, 日本ロボット学会誌, Vol.35, No.8, pp.574-578 (2017)
・石川正俊: 高速ビジョンのアーキテクチャと新展開, 日本ロボット学会誌, Vol.35, No.8, pp.570-573 (2017)
・石川正俊: 高速画像処理の新展開, O plus E, Vol.39, No.9, pp.912-913 (2017)
・石 川 正 俊: 1000分 の1秒 の 画 像 処 理 で 常 識 を 超 え た 機 械 を 生 む, 日 経 エ レ ク ト ロ ニ ク ス, 2015年6月 号, pp.103-110(2015)
・並木明夫, 石川正俊: 高速ビジョンの応用展開, 日本ロボット学会誌, Vol.32, No.9, pp.766-768 (2014)
・渡辺義浩: 高速三次元センシングとその応用, 日本ロボット学会誌, Vol.32, No.9, pp.779-783 (2014)
・石川正俊: 二次元情報処理のシステムアーキテクチャー — 光ニューロコンピューティング, 光インターコネクション, 超高速ビ
ジョン — , 光学, Vol.43, No.1, pp.27-34 (2014)
・石川正俊, 池田誠, 角博文, 太田淳, 有本和民, 清水徹: 光り輝く日本のイメージセンサ技術とその応用の今後の取組み, 映像情報メディア学会誌, Vol.68, No.1, pp.12-20 (2014)
・渡辺義浩，石川正俊： 書籍電子化技術の新展開 -ブックスキャナの技術動向と超高速化への挑戦-, 現代の図書館, Vol.51, No.4,
pp.210-216 (2013)
・石川正俊: 忘れられていた時間軸 (巻頭言), 光学, Vol.42, No.8, p.393 (2013)
・石川正俊：高速ビジョンとその応用，応用物理, Vol.81, No.2, pp.115-120 (2012)
・小室孝，奥寛雅，石井抱，石川正俊：高速画像処理を利用した撮像システムならびにその撮像処理への応用, 映像情報メディア学
会誌, Vol.65, No.10, pp.1376-1380 (2011)
・渡 辺 義 浩，石 川 正 俊：超 高 速 セ ン シ ン グ を 実 現 す る リ ア ル タ イ ム ビ ジ ョ ン シ ス テ ム の 開 発，自 動 車 技 術, Vol.65, No.7,
pp.114-115 (2011)
・石 川 正 俊：ビ ジ ョ ン チ ッ プ と そ の 応 用（巻 頭 言），ア ド バ ン テ ス ト・テ ク ニ カ ル・レ ポ ー ト Probo35, No.35, pp.4-14(2010)
・渡辺義浩，小室孝，石川正俊：超高速3Dセンシング技術と3Dインタフェイス，映像情報インダストリアル増刊号, Vol.42,
No.13, pp.27-30 (2010)
・渡辺義浩，妹尾拓，石川正俊：高速ビジョンを用いた高速ロボットの実現，ロボット, No.192, pp.47-53 (2010)
・小室孝，石川正俊：インテリジェントカメラの可能性, 画像ラボ, Vol.19, No.9, pp.73-75 (2008)
・田畑友啓，小室孝，石川正俊：実用型高速ビジョン画像処理システム, 画像ラボ, Vol.19, No.9, pp.76-79 (2008)
・渡辺義浩：超並列コプロセッサ搭載型高速ビジョン-1,000対象を秒間1,000回解析するビジョンシステム-，画像ラボ,
Vol.19, No.2, pp.1-7 (2008)
・小室孝，石川正俊，鏡慎吾：ビジョンチップシステムを用いた高速視覚処理，画像ラボ, Vol.16,No.11，
pp.36-40 (2005)
・石川正俊：超高速ビジョンの展望：日本ロボット学会誌, Vol.23, No.3, pp.274-277 (2005)
・小室孝，石川正俊，石井抱，吉田淳，稲田喜昭，小宮泰宏：高速対象追跡ビジョンチップの開発，計測と制御, Vol.43, pp.802-804(2004)［2004年 計測自動制御学会技術賞友田賞受賞記念解説論文］
・渡辺義浩，石川正俊：ビジョンチップによるマルチターゲットトラッキングと視覚計測への応用，画像ラボ, Vol.15, No.9,
pp.17-21 (2004)
・鏡慎吾，石川正俊：分散リアルタイムセンシングによる高速動作獲得技術，情報処理, Vol.44,No.1, pp.34-39 (2003)
・小室孝，石川正俊：ビジョンチップを用いたオンライン計測，計測技術，Vol.30，
No.9，
pp.1-4 (2002)
・小室孝，石川正俊：ビジョンチップの概要と応用，画像ラボ，Vol.13，
No.7，
pp.1-4 (2002)
・小 室 孝，石 川 正 俊：コ ン ピ ュ テ ー シ ョ ナ ル セ ン サ の 研 究 の 歴 史 と 今 後 の 展 開，日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 誌，Vol.20，No.4，
pp.381-384 (2002)
・小室孝，並木明夫，石川正俊：多機能な目，映像情報メディア学会誌，Vol.56，
No.3，
pp.356-359 (2002)
・石川正俊，小室孝：デジタルビジョンチップとその応用，映像情報インダストリアル，Vol.33，No.12，pp.35-43 (2001) (＊電子情報通信学会論文誌 VOL.J84-C No.6より抜粋)
・小室孝，石川正俊：高速画像処理のワンチップ集積化，光学，Vol.30，
No.11，
pp,725-731 (2001)
・豊田晴義，向坂直久，水野誠一郎，中坊嘉宏，石川正俊：開発すすむ列並列ビジョンシステム，エレクトロニクス，Vol.46，No.3，
pp.18-21 (2001)
・吉田淳，小室孝，石川正俊：高速追跡用ビジョンチップの可能性，エレクトロニクス，Vol.46，
No.3，pp.22-23 (2001)
・鏡慎吾，小室孝，石川正俊：超並列ビジョンチップ開発は今…，エレクトロニクス，Vol.46，
No.3，pp.6-9 (2001)
・小室孝，石川正俊，吉田淳：ターゲットトラッキングビジョンチップ，画像ラボ，Vol.12, No.6,pp.5-8 (2001)
・石 川 正 俊，小 室 孝: デ ィ ジ タ ル ビ ジ ョ ン チ ッ プ と そ の 応 用，電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌C，Vol.J84-C，No.6，pp.451-461(2001)
・小室孝：ISSCC99詳報 ビジョンチップの最前線 -- 携帯機器開発に視覚情報を与える，エレクトロニクス，Vol.44，No.5，
pp.27-29 (1999)
・小室孝：ISSCC99詳報 イメージセンサの最前線，エレクトロニクス，Vol.44，
No.4，
pp.11-13 (1999)
・石井抱, 石川正俊：高速視覚とロボットシステム - 超並列ビジョンチップ の開発とその応用 -，画像ラボ，Vol.10，No.4，
pp.10-14 (1999)
・小室孝, 石井抱, 石川正俊：超並列ビジョンチップの開発, 映像情報, Vol.30, No.23, pp.35-40 (1998)
・石川正俊：超並列・超高速視覚情報システム
No.1，
pp.33-38 (1998)−汎用ビジョンチップと階 層型光電子ビジョンシステム−，応用物理，Vol.67，

・石川正俊：並列処理を用いた知能化センシング，計測と制御，Vol.36，
No.9，
pp.648-654 (1997)
・石川正俊：画像センシングの新展開, 映像情報，Vol.27，
No.23，
pp.25-28 (1995)
・石川正俊：高速ビジョン −その技術のうねり，エレクトロニクス，Vol.40，
No.10，
pp.21-23 (1995)
・石川正俊：光電子ハイブリッド型ビジョンシステム，O plus E，No.184，
pp.76-82 (1995)
・石川正俊：超並列システム ビジョン デザイン，BREAK THROUGH，No.103，
pp.17-19 (1995)
・石川正俊：超並列・超高速ワンチップビジョンとその応用，日本ロボット学会誌，Vol.13，
No.3，pp.335-338 (1995)
・石川正俊: 超高速・超並列ビジョンシステム, 光学, Vol.21, No.10, pp.678-679 (1992)
・石川正俊：超並列・超高速ワンチップビジョン，映像情報，Vol.24，
No.23，
pp.73-78 (1992)162

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese

招待講演／Invited Talks
・吉村真一, 山崎智裕, 片山博誠, 上原修二, 能勢敦, 小林正嗣, 志田さやか, 伊澤祟, 村松良徳, 小田原正起, 高宮健一, 久松康秋, 松本
静徳, 宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 140GOPS列並列PEを用いた積層型1000fpsビジョンチップとその応用, 第1回日本光学会情報フォトニクス研究グループ＋CMOS研究会 映像情報メディア学会情報センシング11月研究会,(東京, 2017.11.13) ／映像情報メディア学会技術報告 情報センシング, Vol.41, No.37, pp.1-4
・宮下令央, 石原響太, 渡辺義浩, 石川正俊: ZoeMatrope: マテリアルデザインのための実体ディスプレイ, Visual Computing/グ
ラフィクスとCAD 合同シンポジウム2016 (東京, 2016.6.20) ／予稿集, invited 04
・石川正俊: 高速ディスプレイと高速画像処理で創る新しいインタラクティブディスプレイの世界 (特別講演), 第18回レーザーディスプレイ技術研究会 (東京, 2016.2.3) ／講演予稿集, pp.3-11
・石川正俊: 高速画像処理が拓く新しい知能システムの世界 (基調講演), 第29回光通信シンポジウム (三島, 2015.12.17) ／講演
予稿集, pp.4-12
・宮下令央, 米澤亮太, 渡辺義浩, 石川正俊: 事前知識を用いない任意物体の3次元運動計測 (招待講演), 第161回CG・第199回
CVIM合同研究発表会 (神戸, 2015.11.6) ／ Vol.2015-CG-161, No.7 ／ Vol.2015-CVIM-199, No.7
・石川正俊: 超高速ビジョン／プロジェクターでクルマを革新 (特別講演), 日経エレクトロニクスセミナー「車載イメージングソリューション」(東京, 2015.8.7)
・石川正俊: 高速ビジョンとその応用 (特別講演), 画像符号化シンポジウム (PCSJ)・映像メディア処理シンポジウム (IMPS) (修善寺, 2014.11.13)
・石川正俊: 高速知能化センシングの未来 －高速ビジョンの応用展開－ (基調講演), 日本学術会議
測2014 (東京, 2014.3.11)

計測連合シンポジウム 先端計・石川正俊: 人を超える高速ビジョンシステムとその応用 (特別講演), ビジョン技術の実利用ワークショップ (ViEW 2013) (東京, 2013.12.5) ／講演概要集, pp.123-125
・石川正俊: 高速画像処理が拓く新しい画像応用システムの世界 (特別講演), 光産業技術振興協会 光技術動向セミナー (横浜,2013.10.17) ／講演プログラム, pp.1-9・石 川 正 俊: 高 速 ビ ジ ュ ア ル フ ィ ー ド バ ッ ク の 世 界 (特 別 講 演), 第127回 微 小 光 学 研 究 会「３D空 間 情 報 と 微 小 光 学」(東 京,2013.3.7) ／ MICROOPTICS NEWS, Vol.31, No.1, pp.1-6
・石川正俊: イメージセンサの応用展開, 2012年映像情報メディア学会冬季大会特別企画「最新のイメージセンサ技術と将来」 (東京, 2012.12.19)
・石川正俊, 山田雅宏: 高速画像処理技術とその応用
書館総合展フォーラム (横浜, 2012.11.22)－世界最速ブックスキャナの開発秘話と関連技術が拓く未来－, 第14回図・石川正俊: 広がる高速画像処理の世界—ビジュアルフィードバックの新展開—（基調講演）, 日本光学会年次学術講演会（Optics &Photonics Japan 2012) (東京, 2012.10.23) ／講演予稿集CD，
23pPL3 ／ Conference Guide, pp.29-30
・石川正俊: 高速ビジョンとその応用展開, 公益財団法人服部報公会第82回設立記念会, 報公賞受賞者講演 (東京, 2012.10.9)
・石川正俊: 新たな応用システムの開発が進む高速画像処理技術, CEATEC JAPAN コンファレンス (幕張, 2012.10.2)
・石川正俊: 高速画像処理とその応用 －技術移転の課題と展開方策－, 次世代センサ協議会特別講演会 (東京, 2012.7.4)
・石川正俊: 超並列・超高速ビジョンの開発とその応用展開, 第31回島津賞受賞記念講演 (京都, 2012.2.21) ／資料, pp.2-3
・石川正俊: 高速画像処理とその応用 －デバイスからシステムまで－ (特別講演), 計測展2011TOKYO<計測自動制御学会(SICE)50周年記念セミナー > (東京, 2011.10.28)
・石川正俊: 超高速画像処理とその応用 (招待講演), 徳島大学・日本光学会中四国支部・計測自動制御学会四国支部合同講演会「光センシングの質的変革」(徳島, 2011.4.14)
・石川正俊: 高速画像処理とその応用 (特別招待講演), 国際画像機器展2010国際画像セミナー (横浜, 2010.12.9)
・石川正俊: ビジョンチップとその応用 ～ヒューマンインターフェイス, 検査, 医療・バイオ, ロボット～ (招待講演), 映像情報メディア学会情報センシング研究会／コンシューマエレクトロニクス研究会 (東京, 2010.3.26) ／映像情報メディア学会技術報
告, IST2010-11/CE2010-20, Vol.34, No.16, pp.15-20 (2010)
・渡 辺 義 浩，石 川 正 俊：高 速3次 元 セ ン シ ン グ の 実 現 と そ の 新 応 用(招 待 講 演)，第57回 応 用 物 理 学 関 係 連 合 講 演 会 (神 奈 川,
2010.3.18) ／講演論文集, p.173
・石川正俊：超高速画像処理とその応用(招待講演)，電子情報通信学会2008年総合大会 (北九州, 2008.3.21) ／講演論文集,
DS-3-4・小 室 孝：高 速 イ メ ー ジ ン グ と 高 速 画 像 処 理(招 待 講 演)，第39回 光 波 セ ン シ ン グ 研 究 会(浜 松, 2007.6.13) ／ 講 演 論 文 集,
pp.197-204
・石川正俊：ビジョンチップが拓く未来, 第100回記念微小光学研究会 (東京，2006.5.16) ／ MICROOPTICS NEWS, Vol.24,
No.2, pp.7-12
・石川正俊，小室孝：ビジョンチップとその応用，第29回光学シンポジウム (東京, 2004.6.18) ／ pp.63-68
・石 川 正 俊，小 室 孝：瞬 く 間 に 反 応 す る ロ ボ ッ ト，第89回 微 小 光 学 研 究 会 (東 京，2003.7.29) ／ MICROOPTICS NEWS,Vol.21, No.3, pp.1-6
・石川正俊, 小室孝：ビジョンチップ応用の新展開（特別招待講演），電子情報通信学会集積回路研究会（東京, 2003.7.24) ／電子
情報通信学会技術研究報告, Vol.103, No.216, ICD2003-43, pp.25-30
・石川正俊：機能イメージセンサの展望(招待講演), 第6回システムLSIワークショップ (琵琶湖, 2002.11.26) ／講演資料集,
pp.99-108
・石川正俊，小室孝，鏡慎吾：ディジタルビジョンチップの新展開（特別招待講演），電子情報通信学会集積回路研究会 (東京，2002.7.25) ／電子情報通信学会技術研究報告，
ICD2002-39,Vol.102, No.234, pp.23-28
・石川正俊: イメージング技術の今後の動向と産業応用の可能性 (基調講演), 浜松地域知的クラスター創成事業発足記念イメージ
ングフォーラム (浜松, 2002.7.22)
・石川正俊：ビジョンチップとその応用(特別講演)，３次元画像コンファレンス(東京, 2002.7.4) ／講演論文集, pp.33-36
・石川正俊：1msビジョンチップの現状と将来(招待論文)，電子情報通信学会集積回路研究会（熊本, 2000.9.22）／電子情報通信学会技術研究報告, ICD00-138, Vol.100, No.652, pp.35-42, 映像情報メディア学会情報センシング研究会／映像情報メデ
ィア学会技術報告, Vol.24，No.53，pp.35-42 (2000)
・石川正俊：1msビジョンチップとその応用(特別講演), AVIRG総会 (東京, 2000.5.25)
・石川正俊: 超並列・超高速ビジョンチップとその応用, 日本光学会応第33回サマーセミナー「新しい視覚と画像の世界」(軽井沢,1999.9.18) ／講演論文集, pp.42-48
・石川正俊: スーパービジョンチップと今後の応用, STARCシンポジウム99 (京都, 1999.9.17) ／講演予稿集, pp.99-106
・石川正俊: スーパービジョンチップとその応用（招待講演）, 第2回システムLSI琵琶湖ワークショップ (琵琶湖, 1998.11.27) ／講演資料集, pp.175-190
・石川正俊: 超高速・超並列ビジョンとその応用 −1000分の1秒で画像処理ができるとロボットはどう変わるか−, 筑波研究フォーラム (筑波, 1998.10.15) ／資料, pp.1-5

163

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese・石川正俊：超並列ビジョンチップ，日本機械学会第75期通常総会「先端技術フォーラム」(東京, 1998.3.31) ／資料集VI,
pp.286-287
・石川正俊：知能システムにおけるセンシング技術の近未来（特別講演），第25回知能システムシンポジウム (東京, 1998.3.20)／資料, pp.99-105
・石川正俊: 計測技術の近未来, INTERMAC'97技術講演会 (東京, 1997.10.24)
・石川正俊：センシングシステムの未来 −1msビジョンチップとセンサフュージョン−，第3回画像センシングシンポジウム (東京,1997.6.11) ／予稿集, pp.149-152
・石川正俊：超並列・超高速ビジョンチップ，第10回回路とシステム軽井沢 ワークショップ (軽井沢, 1997.4.21) ／論文集,
pp.151-155
・石川正俊：超並列・超高速ビジョンとその応用 (招待講演)，レーザー学会学術講演会第16回年次大会 (横浜，1996.1.25) ／講演予稿集，pp.302-305
・石 川 正 俊：超 並 列・超 高 速 ワ ン チ ッ プ ビ ジ ョ ン と そ の 応 用，第15回 光 応 用 計 測 部 会 講 演 会 (東 京，1995.10.26) ／ 資 料,
pp.33-37
・石 川 正 俊：セ ン サ 技 術 と 並 列 処 理，計 測 自 動 制 御 学 会 第 ８ 回 先 端 電 子 計 測 部 会 講 演 会 (東 京，1991.11.29) ／ 予 稿 集,
pp.21-24

レター論文／Letters・山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊: 世界最速ブックスキャナの開発, 日本印刷学会誌, Vol.50, No.3, pp.267-271 (2013)［2013年 日本印刷学会技術奨励賞受賞］［2013年 日本印刷学会研究発表奨励賞受賞］
・岩下貴司，小室孝，石川正俊：128x128画素を有する画像モーメントセンサの開発，映像情報メディア学会誌，Vol.61，No.3，
pp.123-126 (2007)
・渡辺義浩，小室孝，鏡慎吾，石川正俊：超並列コプロセッサIPを用いたリコンフィギャラブル高速ビジョンシステムの構築と評価，
情報科学技術レターズ，Vol.5，
pp.25-28 (2006)

学会発表／Proceedings
・安井雅彦, 渡辺義浩, 石川正俊: インテグラルフォトグラフィ型システムの省スペース化のための鏡を利用した投影に関する検討,
映像情報メディア学会情報ディスプレイ研究会 (東京, 2018.10.25) ／映像情報メディア学会技術報告, Vol.42, No.35,
IDY2018-41, pp.1-3
・遠藤宣明, 渡辺義浩, 石川正俊: 変形する曲面モデルを利用した高速高精度非剛体3次元トラッキングの検討, 第23回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2018) (仙台, 2018.9.21) ／論文集, 32D-3
・加地宏乃介, 渡辺義浩, 石川正俊: 機械学習を用いた高精度・少数サンプリングを両立する反射特性推定器の構築, 第21回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2018) (札幌, 2018.8.7) ／講演論文集, PS2-6
・新田暢, 渡辺義浩, 石川正俊: モデル間分散を利用した適応的な反射特性計測手法の検討, 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU2017) (堺, 2018.1.19) ／電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117, No.391, pp.251-256
・渡辺義浩, 斎藤謙二郎, 宮下令央, 石川正俊: 反射特性計測の高速化に向けたベイズ最適化を利用したサンプリングの設計, 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU2017) (堺, 2018.1.19) ／電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117,
No.391, pp.245-250
・田畑智志, 天野光, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速3次元トラッキングを用いたマーカレスダイナミックプロジェクションマッピングの検証, 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU2017) (堺, 2018.1.18) ／電子情報通信学会技術研究報
告, Vol.117, No.391, pp.147-152
・遠藤宣明, 天野光, 渡辺義浩, 石川正俊: ダイナミックプロジェクションマッピングのための複数カメラを用いた高速非剛体3次元
トラッキング, 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU2017) (堺, 2018.1.18) ／電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117, No.391, pp.87-92
・岩永朋樹, 渡辺義浩, 石川正俊: 非負値行列因子分解を用いた空間分布反射特性の推定, 電子情報通信学会パターン認識・メディ
ア理解研究会 (PRMU2017) (堺, 2018.1.18) ／電子情報通信学会技術研究報告, Vol.117, No.391, pp.81-86
・石川正俊: 高速ビジョンセンシングの最新技術と応用, 第286回薄膜第131委員会 (名古屋, 2017.10.17) ／合同研究会資料,
pp.27-34
・天野光, 加藤俊幸, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速プロジェクタによる光源変調と階調制御の連携に基づく不可視パターン埋め込み手法の検討, 第22回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2017) (徳島, 2017.9.28) ／論文集, 2E1-01
・田畑智志, 渡辺義浩, 石川正俊: 移動量微小仮定に基づく対応点探索の効率化によるPoint Cloudベース3次元トラッキングの高速化, 第16回情報科学技術フォーラム (東京, 2017.9.12) ／講演論文集第3分冊, CH-003, pp.11-16
・新家健太, 渡辺義浩, 石川正俊: カーネル法に基づく単眼カメラによる書籍画像の歪み補正, 第20回画像の認識・理解シンポジウ
ム (MIRU2017) (広島, 2017.8.9) ／講演論文集, OS3-5
・丸山三智佳, 田畑智志, 渡辺義浩, 石川正俊: 微分情報に基づく位相接続を用いた運動物体に対する3次元計測, 第23回画像センシ
ン グ シ ン ポ ジ ウ ム (SSII2017) (横 浜, 2017.6.8) ／ 講 演 論 文 集, SO2-IS2-25［2018年 画 像 セ ン シ ン グ シ ン ポ ジ ウ ム
SSII2017 優秀学術賞受賞］
・宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 多重化レーザー計測による3次元運動センシングを用いた物体トラッキング, ロボティクス・メカ
トロニクス講演会 (ROBOMECH2017)(郡山, 2017.5.12) ／講演論文集, 2A2-M11
・小林正嗣, 山崎智裕, 片山博誠, 上原修二, 能勢敦, 志田さやか, 小田原正起, 高宮健一, 久松康秋, 松本静徳, 宮下令央, 渡辺義浩, 伊澤崇, 村松良徳, 石川正俊: 時空間処理のための140GOPS列並列演算器を有する積層型1ms-高速ビジョンチップ, 映像情報メディア学会情報センシング研究会 (東京, 2017.3.10) ／映像情報メディア学会技術報告, Vol.41, No.10, pp.3-6
・呂彩林, 渡辺義浩, 石川正俊: 3次元計測を用いた書籍電子化のための高速かつ高精度なページ分割手法の提案, 動的画像処理実利用化ワークショップ2017 (DIA2017) (松江, 2017.3.9) ／講演論文集, pp.58-64［2017年 動的画像処理実利用化ワーク
ショップDIA2017 研究奨励賞受賞］
・天野光, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速プロジェクタとウェアラブル型トラッキングに基づく低遅延な空間型拡張現実の検討, 情報処
理学会インタラクション2017 (東京, 2017.3.2) ／論文集, pp.210-215
・吉田貴寿, 渡辺義浩, 石川正俊: 実物体の周期運動と高速時分割構造化光を用いた形状と質感を再現するリアリスティックディス
プレイ, 第21回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2016) (つくば, 2016.9.16) ／論文集, 33C-01［2017年 日本
バーチャルリアリティ学会学術奨励賞受賞］
・渡辺義浩: 高速性がもたらす実世界把握・提示の新展開, 第77回応用物理学会秋季学術講演会 (新潟, 2016.9.15) ／講演予稿集, 15p-A32-3
・安宅佑樹, 渡辺義浩, 石川正俊: 音を用いた舌インタフェース, 第21回日本バーチャルリアリティ学会大会 (つくば, 2016.9.15)／論文集, 21B-01

164

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese・斎藤謙二郎, 宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速BRDF計測に向けた代数的解法の拡張の実機検証, 第19回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2016) (浜松, 2016.8.3) ／講演論文集, PS2-32
・平野正浩, 渡辺義浩, 石川正俊: ZoeMatrope: 一筆書きアニメーションの中割り手法の提案, Visual Computing/グラフィクスとCAD 合同シンポジウム2016 (東京, 2016.6.18) ／予稿集, No.19
・吉田健太郎, 龍野翔, 渡辺義浩, 石川正俊: 動的投影のための投影型不可視マーカーによる3 次元トラッキングに関する研究, 第22回画像センシングシンポジウム (SSII2016) (横浜, 2016.6.8) ／講演論文集, IS1-16
・板垣俊輝, 米澤亮太, 宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 三次元運動センシングを用いた運動物体の三次元形状・法線統合, 第22回画像センシングシンポジウム (SSII2016) (横浜, 2016.6.8) ／講演論文集, IS1-17
・斎藤謙二郎, 宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速BRDF計測に向けた代数的解法の拡張の提案. 2015年映像情報メディア学会冬季大会 (東京, 2015.12.15) ／講演予稿集, 11C-5
・龍野翔, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速プロジェクタを用いた位相シフト法による動物体への三次元センシングの検証, 第16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 (SI2015) (名古屋, 2015.12.14) ／講演会論文集, pp.366-370
・安井雅彦, 渡辺義浩, 石川正俊: 構造化光空間を用いた遮蔽に頑健な浮遊型入力機構の提案, 第16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 (SI2015) (名古屋, 2015.12.14) ／講演会論文集, pp.371-374［2015年 計測自動制御学会
システムインテグレーション部門SI2015優秀講演賞受賞］
・中井啓貴, 米澤亮太, 宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 三次元運動センシングを用いた移動体からの三次元形状統合システムの提案,
第16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 (SI2015) (名 古 屋, 2015.12.14) ／ 講 演 会 論 文 集,
pp.377-380
・米澤亮太, 宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 3次元運動計測を用いた動的物体の高解像度RGB-D取得, 第16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 (SI2015) (名古屋, 2015.12.14) ／講演会論文集, pp.381-386
・伊藤光一郎, 渡辺 義浩, 石川 正俊: 事例ベース歪み補正のための書籍構造を利用した紙面形状マッチング, ビジョン技術の実利用
ワークショップ (ViEW2015) (横浜, 2015.12.3) ／講演論文集, pp.116-120
・平野正浩, 渡辺義浩, 石川正俊: 曲率フローに基づく閉曲線ブレンディング, 第161回CG・第199回CVIM合同研究発表会 (神戸,2015.11.7) ／ Vol.2015-CG-161, No.28 ／ Vol.2015-CVIM-199, No.28［2017年 情報処理学会山下記念研究賞受
賞］
・宮下令央, 米澤亮太, 渡辺義浩, 石川正俊: 多重化レーザー計測を用いた任意物体の3次元運動センシングとその応用, 第20回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2015) (東京, 2015.9.10) ／論文集, pp.245-248
・安井雅彦, 渡辺義浩, 石川正俊: 空中像形成技術を用いた構造化光空間による3次元計測手法の提案, 第20回日本バーチャルリア
リティ学会大会 (VRSJ2015) (東京, 2015.9.10) ／論文集, pp.249-252
・吉田貴寿, 宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速カメラと偏光による透明物体の姿勢推定手法, 第20回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2015) (東京, 2015.9.10) ／論文集, pp.253-256
・畑中智貴, 渡辺義浩, 石川 正俊: ウェアラブル高速ビジョンを用いた実物体接触型アーカイブの検討, 第20回日本バーチャルリ
アリティ学会大会 (VRSJ2015) (東京, 2015.9.9) ／論文集, pp.46-49
・安宅佑樹, カシネリアルバロ, 渡辺義浩,石川正俊: 特徴音による無線無電源インタフェースの実現, 第20回日本バーチャルリアリ
ティ学会大会 (VRSJ2015) (東京, 2015.9.9) ／論文集, pp.50-53
・成田岳, 江連悠貴, 湯浅剛, 角野究, 渡辺義浩, 石川正俊: 1000fps・8bit 階調と低レイテンシ投影を実現する高速プロジェクタの開発, 第20回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2015) (東京, 2015.9.9) ／論文集, pp.162-165
・成田岳, 渡辺義浩, 石川正俊: マルチドットマーカの高速トラッキングによる変形・伸縮物体への高速プロジェクションマッピン
グ, 第20回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2015) (東京, 2015.9.9) ／論文集, pp.166-169
・米澤亮太, 宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 多重化レーザ計測による三次元運動センシングを用いた三次元形状統合, 第33回日本
ロボット学会学術講演会 (RSJ2015) (東京, 2015.9.3) ／講演概要集, 1H1-02
・日下部佑理, Muhammad Sakti Alvissalim, 渡辺義浩, 石川正俊: ウェアラブル高速ビジョンのための識別型指先トラッキング,
第21回画像センシングシンポジウム (SSII2015) (横浜, 2015.6.12) ／講演論文集, IS3-10
・田畑智志, 野口翔平, 渡辺義浩, 石川正俊: 3視点拘束に基づくセグメントパターン投影型リアルタイム3次元センシング, 第15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 (SI2014) (東京, 2014.12.17) ／講演会論文集, pp.2261-2265
・渡邊千紘, カシネリアルバロ, 渡辺 義浩, 石川 正俊: フラットな情報端末の物理的な拡張に向けたカスタム型柔軟体ユーザインタ
フェース, 第19回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ 2014) (名古屋, 2014.9.19) ／論文集, pp.427-430
・橋本順祥, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速動画像を用いた時系列伝搬による運動物体の逐次的形状復元, 第20回画像センシングシンポ
ジウム (SSII2014) (横浜, 2014.6.12) ／講演論文集, IS2-20
・多 田 圭 佑, 渡 辺 義 浩, 石 川 正 俊: 3次 元 形 状 の 事 前 知 識 を 用 い た 書 籍 画 像 展 開 補 正, 第20回 画 像 セ ン シ ン グ シ ン ポ ジ ウ ム(SSII2014) (横浜, 2014.6.13) ／講演論文集, IS2-31
・松本康平, 渡辺義浩, 石川正俊: 動的撮像制御を行うスタンドアロン高速ビジョンの設計と高速書籍電子化への応用, 第20回画像センシングシンポジウム (SSII2014) (横浜, 2014.6.13) ／講演論文集, IS2-33
・郷原啓生, 渡辺義浩, 石川正俊: 異なる時刻に撮像された複数視点画像を用いる統合型書籍画像生成とその高品質化, 第20回画像センシングシンポジウム (SSII2014) (横浜, 2014.6.13) ／講演論文集, IS2-35
・野口翔平, 渡辺義浩, 石川正俊: 小型・高速3次元センシングシステムを用いた高解像度形状復元, 第14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 (SI2013)(神戸, 2013.12.19) ／講演会論文集, pp.1067-1070
・郷原啓生, 渡辺義浩, 石川正俊: 複数視点型書籍電子化のためのテクスチャ配置と解像度向上を最適化する統合画像生成手法,
2013年度映像メディア処理シンポジウム (IMPS2013) (熱海, 2013.11.8) ／講演論文集, 1-5-04
・松本康平, 溜井美帆, Carson Reynolds, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速ビジョンの小型化とスタンドアロン化に向けた試作と検証, 第19回画像センシングシンポジウム (SSII2013) (横浜, 2013.6.14) ／講演論文集, IS3-24
・野口翔平, 溜井美帆, 山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊: 適応的撮像に基づく自動・高速・高精細書籍電子化システムの開発と評価,
日 本 機 械 学 会 ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会2013 (ROBOMEC2013) (つ く ば, 2013.5.24) ／ 講 演 論 文 集,
2A2-J03［2014年 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門ROBOMEC表彰］
・野口翔平, 溜井美帆, 山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊: 適応的撮像による書籍電子化のためのリアルタイムページ3次元トラッキン
グとその状態評価, 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU2012)(東京, 2013.3.15.) ／電子情報通信学会技術研究報告, Vol.112, No.495, pp.75-80
・宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: デジタル応用に向けた変形する紙の高速な反射特性の取得, 2012年映像情報メディア学会冬季大会 (東京, 2012.12.18) ／講演予稿集, 3-3
・郷原啓生, 渡辺義浩, 石川正俊: 多視点型高速書籍電子化のための適応的境界生成手法, 2012年映像情報メディア学会冬季大会 (東京, 2012.12.18) ／講演予稿集, 4-8
・多田圭佑, 渡辺義浩, 石川正俊: 書籍電子化のための単画像からの高精細化手法の検討, 2012年映像情報メディア学会冬季大会 (東京, 2012.12.18) ／講演予稿集, 4-9
・松本康平, 溜井美帆, Carson Reynolds, 渡辺義浩, 石川正俊: スタンドアロン高速ビジョンシステムの試作, 2012年映像情報メディア学会冬季大会 (東京, 2012.12.19) ／講演予稿集, 11-11
・宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊: 書籍のデジタルアーカイブに向けためくり動作中の高速反射特性計測, ビジョン技術の実利用ワ
ークショップ (ViEW2012) (横浜, 2012.12.7) ／講演論文集, IS2-D1

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論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese・野口翔平, 溜井美帆, 山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊: 自動めくり機を搭載する適応的撮像型の高速書籍電子化システム, ビジョン
技術の実利用ワークショップ (ViEW2012) (横浜, 2012.12.7) ／講演論文集, IS2-D2
・山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊: 世界最速ブックスキャナ, 日本印刷学会第128回秋期研究発表会 (大阪, 2012.11.9) ／講演予稿集, pp.39-42
・溜井美帆, 山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊: 高速書籍電子化のための高速書籍自動めくり機の設計と評価, 日本ロボット学会第30回記念学術講演会 (RSJ2012) (札幌, 2012.9.20) ／講演論文集, 4G3-8
・近藤理貴, 新倉雄大, 渡辺義浩, 石川正俊: バーチャルキーボードの高速入力に向けた指識別型の動作認識手法の提案, 第17回日
本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2012) (横浜, 2012.9.14) ／講演論文集, pp.515-518
・新倉雄大, 渡辺義浩, 石川正俊: Anywhere Surface Touch: 実環境のあらゆる平面を入力平面とするインタフェースの提案, 第17回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2012) (横浜, 2012.9.13) ／講演論文集, pp.385-388
・野口翔平，渡辺義浩，石川正俊：複数枚の距離画像からの適応的階層化に基づく高解像度形状復元，第15回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2012) (福岡, 2012.8.8) ／講演論文集, OS12-03
・松谷淳史，新倉雄大，小室孝，渡辺義浩，石川正俊：小型機器操作に向けた多指位置姿勢の高速推定，第18回画像センシングシン
ポジウム (SSII2012) (横浜, 2012.6.8) ／講演論文集, IS3-10
・久保伸太郎，小室孝，渡辺義浩，石川正俊： 3次元ジェスチャー UIのための魚眼ステレオを用いた手指検出手法，第18回画像セン
シングシンポジウム (SSII2012) (横浜, 2012.6.8) ／講演論文集, IS3-11
・竹岡英樹，望戸雄史，Carson Reynolds，小室孝，渡辺義浩，石川 正俊： VolVision：空中を自由に飛ぶ高速カメラからの画像群の3次元合成，第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.25) ／講演会論
文集,
・松谷淳史，新倉雄大，小室孝，渡辺義浩，石川正俊：高速ジェスチャインタラクションのための動的変形モデルを用いた指先トラッキング，第12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 (SI2011) (京都, 2011.12.25) ／講演会論文集,
pp.2436-2439
・久保伸太郎，小室孝，渡辺義浩，石川正俊： 3次元ジェスチャー UIのための魚眼ステレオを用いた手指検出手法，ビジョン技術の実利用ワークショップ (ViEW2011)(横浜, 2011.12.8) ／講演論文集, pp.79-84
・糸山浩太郎，山田雅宏，渡辺義浩，石川正俊：複数視点による同時撮像を行う高速書籍電子化システムのための三次元変形推定と展開画像合成，電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU2011)(長崎, 2011.11.24) ／電子情報通信学会
信学技報, Vol.111, No.317, pp.75-80
・大野紘明，小室孝，渡辺義浩，石川正俊：異なる人物間における３次元姿勢の類似性を用いたリアルタイム動作同期手法の提案，
第16回日本バーチャルリアリティ学会大会 (VRSJ2011) (函館, 2011.9.22) ／講演論文集, pp.646-649
・新倉雄大，渡辺義浩，石川正俊：高速モバイルセンシングを用いた実空間を仮想入力環境とするインタフェースの提案，第16回
日本バーチャルリアリティ学会大会 (函館, 2011.9.21) ／講演論文集, pp.394-395
・三浦洋平, 小室孝, 渡辺義浩, 石川正俊：高速動画像を用いた視覚音素織別手法の提案，ヒューマンインタフェースシンポジウム
2011 (仙台, 2011.9.14) ／講演論文集, pp.283-286
・柴山裕樹，小室孝，渡辺義浩，石川正俊：単眼動画像からの可展面物体の3次元変形とその展開テクスチャの復元，第12回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2011) (金沢, 2011.7.22) ／講演論文集, pp.1437-1444
・有間英志，糸山浩太郎，山田雅宏，小室孝，渡辺義浩，石川正俊：高速3次元センシングによる適応的撮像を行う高精細書籍電子化システムの提案，第17回画像センシングシンポジウム (SSII2011) (横浜, 2011.6.10) ／講演論文集, IS2-17 [2012年 画
像センシングシンポジウムSSII2011優秀学術賞受賞][2011年 画像センシングシンポジウムSSII2011オーディエンス賞受賞]
・上田知広，新倉雄大，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：高速カメラを用いた仮想物体とのインタラクションにおける同期精度向上，映像情メディア学会情報センシング研究会 (東京, 2011.5.27) ／映像情報メディア学会技術報告, IST2011-21, Vol.35,
No.19, pp.17-20 (2011)
・佐野乾一，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：物体の転がり運動を利用した三次元形状復元，第11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 (SI2010)(仙台, 2010.12.25) ／講演論文集, pp.2168-2169
・大野紘明，渡辺義浩，小室孝，石川正俊，深山理，鈴木隆文，満渕邦彦：姿勢と筋活動を提示するシンクロナイズドビデオ，第15回
日本バーチャルリアリティ学会大会 (石川, 2010.9.17) ／講演論文集, pp.444-447
・三浦洋平，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：口唇形状の時間変化に基づく日本語子音認識，映像情報メディア学会情報センシング研
究 会 (金 沢, 2010.6.22)) ／ 映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 技 術 報 告，IST2010-34, ME2010-106, Vol.34, No.22, pp.21-24(2011)
・畑中哲生，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：ウェアラブルカメラを用いた人間の歩行状態推定，第16回画像センシングシンポジウム(SSII2010) (横浜, 2010.6.11) ／講演論文集, IS3-05
・望戸雄史，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：Analysis-by-Synthesis法を用いた三次元物体姿勢推定手法のGPUによる実装，第16回
画像センシングシンポジウム (SSII2010) (横浜, 2010.6.11) ／講演論文集, IS4-17
・鍬利孝，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：投げ上げカメラによる広範囲画像センシング，映像情報メディア学会情報センシング研究会 (東京, 2009.12.10) ／映像情報メディア学会技術報告, IST2009-92, Vol.33, No.56, pp.9-12 (2009)
・田畑友啓，小室孝，石川正俊：高速エリアカメラを用いた回転体の表面画像合成，映像情報メディア学会情報センシング研究会 (東京, 2009.12.11) ／映像情報メディア学会技術報告, IST2009-97, Vol.33, No.56, pp.29-32 (2009)
・渡辺義浩，大野紘明，小室孝，石川正俊：シンクロナイズドビデオ：身体動作と調和するビデオ操作，第14回日本バーチャルリア
リティ学会大会 (東京, 2009.9.9) ／講演論文集, 1A3-2
・小藤健太郎，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：人工物に対する事前知識を用いたステレオビジョンの高性能化，第12回画像の認識・理解シンポジウム (島根, 2009.7.22) ／講演論文集, pp.1500-1507
・渡辺義浩，小室孝，石川正俊：複数の距離画像を用いた曲面/運動同時推定による高解像度形状復元，第12回画像の認識・理解シンポジウム (島根, 2009.7.22) ／講演論文集, pp.1638-1645
・望戸雄史，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：CGとGPUを用いた三次元物体の姿勢推定，第12回画像の認識・理解シンポジウム (島根, 2009.7.22) ／講演論文集, pp.1653-1660
・中島崇，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：可展面モデルを用いた非剛体変形の推定と展開，第12回画像の認識・理解シンポジウム (島根, 2009.7.22) ／講演論文集, pp.1690-1697
・山本啓太郎，小室孝，石川正俊：高速ビジョンを用いたビデオモザイキング，映像情報メディア学会情報センシング研究会・メディ ア 工 学 研 究 会 (金 沢, 2009.6.16) ／ 映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 技 術 報 告，IST2009-28,ME2009-104, Vol.33, No.23,
pp.49-52 (2009)
・廣部祐樹，船橋一訓，新倉雄大，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：単眼カメラを用いた携帯機器向け空中タイピングインターフェース，映像情報メディア学会情報センシング研究会・メディア工学研究会 (金沢, 2009.6.16) ／映像情報メディア学会技術報告，
IST2009-32, ME2009-108, Vol.33, No.23, pp.65-68 (2009)
・田畑友啓，小室孝，石川正俊：高速ビジョンシステムを用いた回転体の表面展開図作成，第15回画像センシングシンポジウム (横浜, 2009.6.11) ／講演論文集，IS1-18
・畑中哲生，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：ウェアラブルカメラを用いた人間の歩行状態推定手法の提案，日本機械学会ロボティク
ス・メカトロニクス講演会2009 (ROBOMEC2009) (福岡, 2009.5.25) ／講演論文集, 1A1-D02
・山口光太，小室孝，石川正俊：顔追跡によるPTZ操作と魚眼パノラマへの応用，情報処理学会インタラクション2009 (東京,2009.3.5) ／ CD-ROM

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論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese・山口光太，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：遠隔カメラ映像のための覗き込みインタフェース，第13回映像メディア処理シンポジウ
ム (IMPS2008) (伊豆, 2008.10.31) ／シンポジウム資料, pp.83-84 [2008年 映像メディア処理シンポジウム ベストポ
スター賞受賞]・小室孝，渡辺義浩，石川正俊：高フレームレートカメラを用いた動被写体の高画質撮影，第13回映像メディア処理シンポジウム(IMPS2008) (伊豆, 2008.10.31) ／シンポジウム資料, pp.129-130
・渡辺義浩，三浦洋平，小室孝，石川正俊：めくり動作を利用した書籍スキャンシステムの試作，第13回映像メディア処理シンポジ
ウム (IMPS2008) (伊豆, 2008.10.31) ／シンポジウム資料, pp.157-158
・小室孝, 渡辺義浩, 石川正俊, 奈良部忠邦：高フレームレートカメラを用いた運動物体の高S/N イメージング, 第11回画像の認識・理解シンポジウム (軽井沢, 2008.7.30) ／講演論文集, pp.973-978 (IS3-18)
・杉原裕，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：運動物体の三次元計測における高解像度形状の復元，3次元画像コンファレンス2008 (東京, 2008.7.10) ／講演論文集, pp.19-22 [2009年 ３次元画像コンファレンス2008優秀論文賞受賞]
・渡辺義浩，小室孝，石川正俊：マルチフレーム同時位置合わせに基づく運動物体形状の高解像度化，第14回画像センシングシン
ポジウム (横浜, 2008.6.13) ／講演論文集, IN3-22
・宮城康暢，渡辺義浩，小室孝，石川正俊： マルチフレーム画像合成による高速カメラ画像の高画質化，第14回画像センシングシン
ポジウム (横浜, 2008.6.13) ／講演論文集, IN3-15
・田畑友啓，小室孝，石川正俊：産業用途向け高速ビジョンモジュール 〜PCベースエントリーシステムと組み込み型ボードシステ
ム〜（特別展示），第14回画像センシングシンポジウム (横浜, 2008.6.13) ／講演論文集, EX2-03
・山本啓太郎，山口光太，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：高速ビジョンを用いた特徴点追跡による３次元形状復元，電子情報通信学会
2008年総合大会 (北九州, 2008.3.21) ／講演論文集, DS-3-5
・寺嶋一浩，小室孝，石川正俊：高フレームレートカメラとFPGAによる空中タイピングシステムの構築，動的画像処理実利用化ワークショップ2008 (豊田, 2008.3.7) ／講演論文集, pp.304-309
・田畑友啓，小室孝，石川正俊：産業用途に向けた高速ビジョンモジュールの開発，動的画像処理実利用化ワークショップ2008 (豊田, 2008.3.7) ／講演論文集, pp.314-318
・石川正俊：ビジョンチップとその応用展開，電子情報通信学会集積光デバイス技術研究会 (名古屋, 2007.12.6) ／電子情報通信学会技術研究報告, IPD07-15, pp.36-41
・渡辺義浩，河野仁，小室孝，石川正俊：運動物体の高分解能３次元センシングに向けた時系列統合の検討，第25回日本ロボット学
会学術講演会 (千葉, 2007.9.13) ／講演予稿集, 1N21
・西亀健太，小室 孝，石川正俊：モーメントテーブルを用いた３次元物体のトラッキング，第10回画像の認識・理解シンポジウム(広島, 2007.7.31) ／講演論文集, pp.1099-1104 (IS-3-30)
・宅見宗則，向坂直久，豊田晴義，石川正俊：超高速インテリジェントビジョンシステム： CPV‐4 −小型モジュール化のための128×128 PE アレイの１チップ化−，第13回画像センシングシンポジウム (横浜, 2007.6.7) ／講演論文集, LD1-08
・渡辺義浩，小室孝，石川正俊：超並列コプロセッサ搭載型高速ビジョンシステム，第13回画像センシングシンポジウム (横浜,2007.6.7) ／講演論文集, IN1-15
・寺嶋一浩，岩下貴司，小室孝，石川正俊：高速ビジョンを用いた空中タイピング動作の認識，第13回画像センシングシンポジウム（横浜, 2007.6.7）／講演論文集, IN2-12
・福岡功慶，小室孝，石川正俊：Zooming Touch Panel：小型カメラを用いたタッチパネルの高機能化，情報処理学会インタラク
ション2007 (東京, 2007.3.15) ／論文集, pp.33-34
・岩下貴司，小室孝，石川正俊：画像モーメントの抽出に特化した高分解能型ビジョンチップ，映像情報メディア学会情報センシン
グ研究会 (東京, 2007.1.25) ／映像情報メディア学会技術報告, Vol.31，No.3 (IST2007-2) pp.5-8
・寺嶋一浩，岩下貴司，小室孝，石川正俊：携帯機器向け空中キー入力インタフェースのための手指の動作認識アルゴリズム，第7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 (SI2006) (札幌, 2006.12.16) ／講演会論文集, pp.1378-1379
・渡辺義浩，小室孝，石川正俊：多点瞬時解析高速ビジョンシステムによる運動・変形物体のリアルタイム形状計測，第24回日本
ロボット学会学術講演会 (岡山, 2006.9.15) ／予稿集, 2B17
・小室孝，ビヨーン ウェアクマン，駒井崇志，鏡慎吾，石川正俊： ビジョンチップシステムの小型化とウェアラブルマンマシンイン
ターフェースへの応用，第5回情報科学技術フォーラム (福岡, 2006.9.6) ／一般講演論文集第3分冊，pp.463-464 (K-037)
・山口光太，渡辺義浩，小室孝，石川正俊：高速画像認識のための超並列ビジョンプロセッサの設計，第5回情報科学技術フォーラム(福岡, 2006.9.5) ／一般講演論文集第1分冊, pp.181-184
・山口光太，渡辺義浩，小室孝，石川正俊： メモリ共有型マルチSIMDアーキテクチャを有する高性能ビジョンプロセッサの設計，電子情報通信学会集積回路研究会・情報処理学会アーキテクチャ研究会 (川崎, 2006.6.9) ／電子情報通信学会技術研究報告,
Vol.106，No.92, (ICD2006-56) pp.89-94
・斉藤翔一郎，鏡慎吾，小室孝，石川正俊：ネットワーク接続機能を実装した高速ビジョンチップシステム，日本機械学会ロボティ
クス・メカトロニクス講演会'05 (神戸, 2005.6.11) ／講演論文集, 2A1-N-096
・葭本香太郎，小室孝，鏡慎吾，石川正俊：ビジョンチップによる背景存在下での高速トラッキング，日本機械学会ロボティクス・
メカトロニクス講演会'05 (神戸, 2005.6.11) ／講演論文集, 2P1-N-096
・岩下貴司，下条誠，石川正俊：触覚情報処理用 Mixed signal LSI の開発，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会'05(神戸, 2005.6.11) ／講演論文集, 2P1-N-103
・小室孝，鏡慎吾，渡辺義浩，竹内大介，神明前方嗣，石川正俊： ビジョンチップシステムを用いた高速視覚処理，第11回画像センシ
ングシンポジウム (横浜, 2005.6.10) ／講演論文集, pp.325-330 (G-2)
・小室孝，鏡慎吾，渡辺義浩，並木明夫，妹尾拓，奥寛雅，石川正俊： ビジョンチップによる高速視覚計測と機械制御への応用，第5回
計測自動制御学会制御部門大会 (仙台, 2005.5.25) ／資料, pp.5-8
・渡辺義浩，小室孝，鏡慎吾，石川正俊： リアルタイム画像計測のための多数粒子情報の並列抽出アーキテクチャの設計と実装，第12回 FPGA/PLD Design Conference (横浜, 2005.1.27) ／論文集，pp.1-6
・葭本香太郎，小室孝，鏡慎吾，石川正俊：ビジョンチップを用いた複雑背景下での二値画像トラッキング，第5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 (SI2004) (つくば, 2004.12.17) ／講演会論文集，pp.200-201
・駒井崇志，鏡慎吾，小室孝，石川正俊： ウェアラブルインタフェースのためのビジョンチップの位置姿勢推定法の検討，第5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 (SI2004) (つくば, 2004.12.17) ／講演会論文集，pp.202-203
・小室孝，
鏡慎吾，石川正俊： ドミノ論理を用いた可変長パイプライン総和回路と機能イメージセンサへの応用，第8回システムLSI
ワークショップ (北九州市, 2004.11.30) ／講演資料集およびポスター資料集，pp.259-262
・渡辺義浩, 小室孝，鏡慎吾，石川正俊：多数物体の画像モーメント取得のための並列演算アーキテクチャ，第8回システムLSIワー
クショップ (北九州市, 2004.11.30) ／講演資料集およびポスター資料集，pp.271-274
・小室孝，鏡慎吾，石川正俊：画像モーメントセンサの設計，映像情報メディア学会情報センシング研究会（東京, 2004.10.15) ／映像情報メディア学会技術報告，Vol.28，
No.59 (IST2004-86) pp.5-8
・鏡慎吾，小室孝，石川正俊：高速・高感度ビジョンチップのための画素内 A-D 変換を行う光検出回路の検討，映像情報メディア
学 会 情 報 セ ン シ ン グ 研 究 会 (東 京, 2004.10.14) ／ 映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 技 術 報 告，Vol.28，No.58 (IST2004-79)
pp.25-28
・小室孝，鏡慎吾，石川正俊：ビジョンチップを用いたリアルタイム形状認識，第22回日本ロボット学会学術講演会 (岐阜,2004.9.17) ／予稿集，3F21167

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese・鏡慎吾，小室孝，石川正俊： ビジョンチップシステム VCS-IV を用いたソフトウェア撮像制御，電子情報通信学会集積回路研究会（大阪, 2004.7.13) ／電子情報通信学会技術研究報告，ICD2004 ー 40，pp.17-22
・千條吉基，小室孝，鏡慎吾，石川正俊： リアルタイムビジョンのための画像マッチングによるモデルベース形状認識，ロボティク
ス・メカトロニクス講演会2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2P１-L1-54
・小室孝，石川正俊：リアルタイム図形処理のための次元階層並列プロセッサ，ロボティクス・メカトロニクス講演会2004(ROBOMEC 2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2P2-L1-45
・渡辺義浩，小室孝，鏡慎吾，石川正俊： ビジョンチップを用いたリアルタイム視覚計測，ロボティクス・メカトロニクス講演会
2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2P2-L1-46
・神明前方嗣，鏡慎吾，小室孝，渡辺義浩，石川正俊： ビジョンチップを用いた時間符号化光の画素並列検出手法，ロボティクス・メ
カトロニクス講演会2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2P1-L1-47
・鏡慎吾，小室孝，石川正俊：実時間視覚センシングにおけるフレームレートの最適選択，ロボティクス・メカトロニクス講演会
2004 (ROBOMEC2004) (名古屋, 2004.6.20) ／ 2P2-L1-51
・竹内大介，鏡慎吾，小室孝，石川正俊： ソフトウェアA-D変換を用いたビジョンチップの固定パターンノイズ除去手法，映像情報
メ デ ィ ア 学 会 情 報 セ ン シ ン グ 研 究 会 (東 京, 2003.10.16) ／ 映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 技 術 報 告，Vol.27，No.58(IST2003-71) pp.1-4
・宗玄清宏，小室孝，鏡慎吾，石川正俊：ビジョンチップのための並列処理を用いた形状認識手法の検討，日本ロボット学会第21回
学術講演会 (東京, 2003.9.20) ／予稿集，1K21
・佐々木広，笠原裕一，小室孝，石川正俊：複数のビジョンチップを用いた広視野ターゲットトラッキング，日本ロボット学会第21回学術講演会 (東京, 2003.9.20) ／予稿集，1K23
・鏡慎吾，石川正俊：通信遅延を考慮したセンサ選択手法，日本ロボット学会第21回学術講演会 (東京, 2003.9.20) ／予稿集，
1F25
・渡辺義浩，小室孝，鏡慎吾，石川正俊： ビジョンチップを用いた動画像統計解析とそのリアルタイム計測への応用，計測自動制御
学会計測部門大会 第20回センシングフォーラム (東京, 2003.9.17) ／講演論文集，pp.325-330
・山野高将，小室孝，鏡慎吾，石川正俊：ビジョンチップコンパイラのビットレベル最適化手法, 情報科学技術フォーラム 2003 (札幌，2003.9.10) ／講演論文集，第1分冊，pp.177-178
・豊田晴義，向坂直久，水野誠一郎，中坊嘉宏, 石川正俊：超高速インテリジェントビジョンシステム(CPV-II)を用いた動画像特徴
量抽出方法の検討，第9回画像センシングシンポジウム (横浜，2003.6.13) ／講演論文集，E-2，pp.289-294
・鳥居晋太郎，小室孝，石川正俊：ビジョンチップにおけるモーメント計算回路のパイプライン化，電子情報通信学会集積回路研究会 (東京，2003.7.24) ／電子情報通信学会技術研究報告，Vol.103，No.216，
ICD2003-42，pp.19-24
・鏡慎吾，小室孝，石川正俊：ディジタルビジョンチップを用いた実時間視覚処理システム ─ 小型化・高速化と感度特性制御の実
現 ─，(社) 日本機械学会ロボティクスメカトロニクス部門ロボティクス・メカトロニクス講演会 2003(ROBOMEC '03) (函館，2003.5.25) ／講演論文集2P2-1F-D8
・向坂直久，豊田晴義，水野誠一郎，中坊嘉宏，石川正俊: 超高速インテリジェントビジョンシステム: CPV-IIを用いたステレオ視，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 (神戸，2002.12.21) ／講演論文集，Vol.3，
pp.55-56
・沓掛暁史，佐藤辰雄，鏡慎吾，小室孝，石川正俊：高速ビジョンチップのためのぶれ画像復元の一手法，日本ロボッ ト学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.12) ／講演論文集，1A31
・向坂直久，豊田晴義，水野誠一郎，中坊嘉宏，石川正俊：超高速インテリジェントビジョンシステム： CPV-II —２眼システムによるステレオ視実験—，日本ロボット学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.14) ／講演論文集，1H21
・小室孝，石井抱，石川正俊，吉田淳：高速対象追跡ビジョンチップを用いた複数物体のトラッキング，日本ロボッ ト学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.14) ／講演論文集，3A16
・山野高将，中坊嘉宏，橋本浩一，石川正俊，ビジョンチップに適した並列化スネークアルゴリズム, 日本ロボット学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.14) ／講演論文集，3A12
・渡辺義浩，小室孝，鏡慎吾，石川正俊： ビジョンチップを用いた分割領域のラベリングと回転計測への応用，日本ロボット学会創立20周年記念学術講演会 (大阪, 2002.10.14) ／講演論文集，3A14・鏡慎吾，小室孝，石川正俊：ビジョンチップのためのソフトウェア A-D 変換とその動的制御，映像情報メディア学会情報センシ
ング研究会 (東京, 2002.6.21) ／映像情報メディア学会技術報告，Vol.26，No.42 (IPU2002-46), pp.51-54
・小室孝，鏡慎吾，石川正俊： 超高速ビジョンチップの試作と感度評価，映像情報メディア学会情報センシング研究会 (東京,2002.6.20) ／映像情報メディア学会技術報告，Vol.26，No.41 (IPU2002-30) pp.25-28
・小 室 孝，鏡 慎 吾，石 川 正 俊：高 性 能 デ ジ タ ル ビ ジ ョ ン チ ッ プ の 開 発，ロ ボ テ ィ ク ス・メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会'02 (松 江,2002.6.9) ／講演論文集，2P2-G02
・渡辺義浩，小室孝，鏡慎吾，橋本浩一，石川 正俊：ビジョンチップを用いた高速回転物体の運動計測，ロボティクス・メカトロニ
クス講演会'02 (松江, 2002.6.9) ／講演論文集，2P2-G03
・鏡慎吾，小室孝，石川正俊：ディジタルビジョンチップの動的な感度特性制御手法，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス
講演会'02 (松江, 2002.6.9) ／講演論文集，2P2-G06
・鏡慎吾，小室孝，藤村英範，石川正俊： ディジタルビジョンチップのためのソフトウェア A-D 変換方式の検討，電子情報通信学会
集 積 回 路 研 究 会・VLSI設 計 技 術 研 究 会 共 催 (沖 縄, 2002.3.7) ／ 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告，ICD2001-228，
VLD2001-153，pp.51-58
・武内喜則，川合英雄，柴田元司，馬場彩子，小室孝，藤村英範，石川正俊：高速視覚センサ「デジタル・スマートピクセル」と高速機
器制御，画像電子学会第190回研究会 (大阪, 2001.11.22) ／画像電子学会研究会予稿集01-05-04，pp.23-28
・川合英雄，馬場彩子，柴田元司，武内喜則，小室孝，藤村英範，石川正俊： デジタル・スマートピクセルによる画像処理と１６ｘ１
６デバイスの試作，日本光学会年次学術講演会 (東京, 2001.11.5) ／予稿集，pp.39-40
・向坂直久，豊田晴義，田中博，水野誠一郎，中坊嘉宏，石川正俊：超高速インテリジェントビジョンシステム，電子情報通信学会集積回路研究 (神戸, 2001.9.7) ／電子情報通信学会技術研究報告，ICD2001-100，pp.63-66
・鏡慎吾，小室孝，中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：ビジョンチップ評価システムとソフトウェア開発環境，第19回日本ロボット学会
学術講演会 (東京, 2001.9.18) ／予稿集，pp.387-388
・豊田晴義，向坂直久，田中博，宅見宗則，水野誠一郎，中坊嘉宏，石川正俊：超高速インテリジェントビジョンシステム：CPV-II−センサ部および並列演算部の小型集積化−，第19回日本ロボット学会学術講演会 (東京, 2001.9.18) ／予稿集，pp.383-384
・沓掛暁史，佐藤辰雄，鏡慎吾，小室孝，石川正俊： ビジョンチップの高速検査・計測への適用に関する検討，第19回日本ロボット
学会学術講演会 (東京, 2001.9.18) ／予稿集，pp.381-382
・吉田淳，小室孝，石川正俊：高速対象追跡ビジョンチップエバレーションボードの紹介，第19回日本ロボット学会学術講演会 (東京, 2001.9.18) ／予稿集，pp.237-238
・小室孝，石川正俊：ブロック内特徴量フィードバック機構を有するデジタルビジョンチップ，第19回日本ロボット学会学術講演
会 (東京, 2001.9.18) ／予稿集，pp.71-72
・川合英雄，馬場彩子，柴田元司，武内喜則，小室孝，藤村英範，石川正俊： デジタル・スマートピクセルによる画像処理，第６２回応用物理学会学術講演会 (愛知, 2001.9.12) ／講演論文集，pp.764
・小室孝，石川正俊：PE 結合機能を持つ汎用デジタルビジョンチップの設計，電子情報通信学会集積回路研究会(シリコン材料・
デバイス研究会共催) (室蘭, 2001.8.2) ／電子情報通信学会技術研究報告，ICD2001-37(SDM2001-114), pp.9-16

168

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese・小室孝，鏡慎吾，小川一哉，石井抱，石川正俊：高集積化ビジョンチップの開発，第40回計測自動制御学会学術講演会 (名古屋,
2001.7.27) ／講演論文集，310C-2
・藤村英範，小室孝，石井抱，石川正俊：完全ビットシリアルディジタルビジョンチップのための変動テンプレート相関トラッキン
グアルゴリズム，第40回計測自動制御学会学術講演会 (名古屋, 2001.7.27) ／講演論文集，310C-3
・向坂直久，豊田晴義，田中博，水野誠一郎，中坊嘉宏，石川正俊：超高速インテリジェントビジョンシステム-小型モジュール化-,
第7回画像センシングシンポジウム (横浜, 2001.6.6) ／講演論文集，A-1，pp.1-4
・小室孝，石井抱，石川正俊，吉田淳：高速対象追跡ビジョンチップの設計と試作，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講
演会'01 (高松, 2001.6.10) ／講演論文集，2P1-N4
・鏡慎吾，小室孝，小川一哉，石井抱，石川正俊：超並列ビジョンチップの実時間制御アーキテクチャとそのシステム開発，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会'01 (高松, 2001.6.10) ／講演論文集，2P1-N5
・中坊嘉宏，石川正俊，豊田晴義，向坂直久，水野誠一郎： 1ms列並列ビジョン(CPV)システム,第94回光コンピューティング研究会 (東京, 2001.5.25) ／予稿集，pp.18-22
・鏡慎吾，小室孝，小川一哉，石井抱，石川正俊： 64×64 PE を集積した超並列ビジョンチップとそのシステム開発，第4回システ
ムLSI琵琶湖ワークショップ (守山, 2000.11.28) ／講演資料集およびポスター資料集，pp.271-274 [2000年 IEEE
Solid-State Circuits Society Japan Chapter 奨励賞受賞]
・藤村英範，小室孝，石井抱，石川正俊： ディジタルビジョンチップのためのグレイコードを用いたビットシリアルAD変換，電子情報通信学会集積回路研究会 (熊本, 2000.9.22) ／電子情報通信学会技術研究報告，ICD2000-85(Vol.100，No.310) ／pp.7-14
・小室孝，鏡慎吾，奥寛雅，小川一哉，石井抱，石川正俊：高集積化ビジョンチップとその応用，第39回計測自動制御学会学術講演会(飯塚, 2000.7.27)
・豊田晴義，向坂直久，水野誠一郎，中坊嘉宏，石川正俊：超高速インテリジェントビジョンシステム： CPV 第6回画像センシング
シンポジウム (横浜, 2000.6.15)
・鏡慎吾，小室孝，石井抱，石川正俊：超並列ビジョンチップシステムを用いた高速ロボットビジョン，日本機械学会ロボティクス・
メカトロニクス講演会'00 (熊本, 2000.5.12) ／講演論文集，1A1-50-070
・中坊嘉宏，石川正俊，豊田晴義，水野誠一郎： ビジュアルフィードバックのための1ms列並列ビジョン(CPV)システム，第5回ロボティクスシンポジア論文集 (神戸, 2000.3.27) ／予稿集，22C2，pp.375-380
・中坊嘉宏，石川正俊，豊田晴義，水野誠一郎：超高速・列並列ビジョンシステム(CPV-I)を用いたアクティブビジョン，第17回日
本ロボット学会学術講演会 (東京, 1999.9.9) ／予稿集，2B23，pp.491-492
・小室孝，小川一哉，鏡慎吾，中坊嘉宏，並木明夫，石井抱，石川正俊：高集積化に向けた汎用デジタルビジョンチップの開発とその応用，第38回計測自動制御学会学術講演会 (盛岡, 1999.7.29) ／予稿集，pp.375-376
・小室孝，石井抱，中坊嘉宏，石川正俊：デジタルビジョンチップのためのモーメント抽出アーキテクチャ，電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (函館, 1999.7.16) ／電子情報通信学会技術研究報告，Vol.PRMU99-51，pp.17-22
・石井抱，小室孝，石川正俊：ビットプレーン特徴分解を用いたモーメント計算法，電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (函館, 1999.7.16) ／電子情報通信学会技術研究報告，Vol.PRMU99-52，pp.23-28
・中坊嘉宏，石井抱，石川正俊，豊田晴義，水野誠一郎：列並列S3PEアーキテクチャによる超高速ビジョンシステム(CPV-I)，日本
機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会'99 (東京, 1999.6.13) ／講演論文集，1P1-65-096
・小川一哉，小室孝，鏡 慎吾，石井抱，石川正俊：汎用デジタルビジョンチップのワンチップ集積化とシステム実装，日本機械学会ロボット・メカトロニクス’99講演会 (東京, 1999.6.13) ／講演論文集，2P2-49-057
・小川一哉，小室孝，石井抱，石川正俊： S3PEアーキテクチャに基づくデジタルビジョンチップとその高集積化，電子情報通信学会
集積化回路研究会 (松山, 1999.4.16) ／電子情報通信学会技術研究報告，Vol.ICD99-4，pp.7-13
・鏡慎吾，中坊嘉宏，小室孝，石井抱，石川正俊：1msビジョンチップシステムの制御アーキテクチャ，電子情報通信学会集積回路研究会 (松山, 1999.4.16) ／電子情報通信学会技術研究報告，Vol.ICD99-4，pp.15-20
・小川一哉，小室孝，中坊嘉宏，並木明夫，石井抱，石川正俊： スーパービジョンチップと応用システムのための処理アーキテクチャ，第2回システムLSI琵琶湖ワークショップ (滋賀, 1998.11.26) ／講演資料集及びポスター資料集，pp.269-271
・鏡慎吾，小室孝，石井抱，石川正俊: ロボットビジョンのためのビジョンチップシステムの設計，第16回日本ロボット学会学術講演会(札幌, 1998.9.19) ／予稿集，pp.697-698
・小室孝，石井抱，石川正俊：汎用プロセッシングエレメントを用いた超並列ビジョンチップの開発，日本機械学会ロボット・メカ
トロニクス’98講演会 (仙台, 1998.6.27) ／講演論文集，2CIII4-2
・石井抱，村田達也，松内良介，小室孝，石川正俊：高速ロボット制御のための超並列ビジョンチップシステム，第３回ロボティクス
シンポジア (広島, 1998.5.7) ／予稿集，pp.59-66 [1998年 ロボティックスシンポジア最優秀論文賞受賞]
・村田達也，松内良介，中坊嘉広，石井抱，石川正俊：超並列・超高速ビジョンチップシステムのための制御アーキテクチャ，電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (小樽, 1997.11.20) ／電子情報通信学会技術研究報告，Vol. PRMU97-150，pp.161-168
・松内良介，村田達也，中坊嘉広，石井抱，石川正俊： ビジョンチップシステムのためのソフトウェア開発環境の構築，情報処理学会
計算機アーキテクチャ研究会 (阿蘇, 1997.8.20) ／情報処理学会研究報告，Vol.ARC-125，No.7，
pp.37-42
・村田達也，松内良介，石井抱，石川正俊：超並列・超高速ビジョンチップの制御構造，日本機械学会ロボティクス・メカトロニク
ス講演会'97 (厚木, 1997.6.8) ／講演論文集，pp.1089-1092
・小室孝，鈴木伸介，坂口隆明, 石川正俊：プログラマブルな超高速ビジョンチップの設計および試作，電気学会センサ・マイクロマシン部門総合研究会 (東京, 1996.11.12) ／資料，pp.465-474
・石井抱，石川正俊：超高速ビジョンのための２値画像処理アルゴリズム，電気学会センサ・マイクロマシン部門総合研究会 (東京，1996.11.12) ／資料，pp.455-464
・中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：超並列・超高速ビジョンシステムを用いたビジュアルフィードバック，電気学会センサ・マイクロマシン部門総合研究会 (東京, 1996.11.12) ／資料，pp.445-454
・中 坊 嘉 宏，石 川 正 俊：ビ ジ ュ ア ル イ ン ピ ー ダ ン ス を 利 用 し た は め 合 い 動 作，第14回 日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 学 術 講 演 会 (新 潟,1996.11.1) ／予稿集，pp.755-756
・坂口隆明，小室孝，石井抱，石川正俊：ビジョンチップのためのモーメント出力回路，第35回計測自動制御学会学術講演会 (鳥取,1996.7.27) ／予稿集，pp.829-830
・小室孝，鈴木伸介，石川正俊：超並列ビジョンチップの設計と試作，1996年テレビジョン学会年次大会 (名古屋, 1996.7.19) ／講演予稿集，pp.25-26
・小室孝，鈴木伸介，石川正俊：FPGAを用いた超並列ビジョンチップの試作，ロボティクス・メカトロニクス講演会'96 (宇部,1996.6.20) (ROBOMEC1996) ／講演論文集, pp.698-701
・石井抱，中坊嘉宏，石川正俊：1msビジュアルフィードバックシステムのための画像処理アルゴリズム，第5回ロボットセンサシ
ンポジウム (新潟, 1996.4.20) ／予稿集，pp.141-146
・石 井 抱，中 坊 嘉 宏，石 川 正 俊：超 並 列・超 高 速 ビ ジ ョ ン チ ッ プ ア ー キ テ ク チ ャ，テ レ ビ ジ ョ ン 学 会 情 報 入 力 研 究 会 (東 京,1995.10.27) ／テレビジョン学会技術報告, Vol.19，No.57,pp.13-18
・鈴木伸介，小室孝，石川正俊：ビジョンチップのための並列演算アーキテクチャ，第34回計測自動制御学会学術講演会 (札幌,
1995.7.27) ／予稿集，pp.495-496

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論文 Papers
システム ビジョン デザイン 和文 ／ System Vision Design Japanese・石井抱，石川正俊：超並列・超高速ビジョンのためのマッチングアルゴリズム，電子情報通信学会パターン認識・理解研究会 (札幌, 1995.7.20) ／電子情報通信学会技術研究報告，PRU95-70，Vol.95，
No.165，
pp.121-126 (1995)
・小室孝，鈴木伸介，石川正俊：超並列ビジョンチップアーキテクチャ，電子情報通信学会コンピュータシステム研究会(フォールト
トレラント研究会，集積回路研究会共催)(新潟, 1995.4.28) ／電子情報通信学会技術研究報告, CPSY95-19, Vol.95, No.21,
pp.63-69
・山田義浩，高柳信夫，石川正俊：VLSIビジョンセンサの試作と評価，第42回応用物理学関係連合講演会 (東京, 1995.3.31) ／予稿集，pp.948
・石井抱，向井利春，石川正俊：並列処理に基づく視覚センサ情報処理システム，電気学会A部門総合研究会 (箱根, 1994.11.22)／技術資料IM-94-85，pp.53-62
・中坊嘉宏，石井抱，石川正俊：並列ビジョンシステムを用いた高速ターゲットトラッキング，第34回計測自動制御学会学術講演
会 (札幌, 1994.7.26) ／予稿集, pp.21-22
・山田義浩，高柳信夫，戸田真志，石川正俊：超高速ビジョンを用いた高速ターゲットトラッキングシステム，ロボティクス・メカ
トロニクス講演会'93(札幌, 1993.7.6) (ROBOMEC 1993) ／講演論文集，pp.190-193
・石井抱，石川正俊：超高速ビジョンを用いた高速ターゲットトラッキングアルゴリズム，ロボティクス・メカトロニクス講演会'93 (札幌, 1993.7.6) (ROBOMEC1993) ／講演論文集，pp.615-622
・向 井 利 春，石 川 正 俊: 並 列 ビ ジ ョ ン の た め の ２ 次 元 座 標 変 換 回 路，電 子 情 報 通 信 学 会 パ タ ー ン 認 識・理 解 研 究 会 (京 都,1992.11.19) ／電子情報通信学会技術研究報告，PRU92-72, Vol.92, No.329, pp.111-116
・高柳信夫，石川正俊：超並列・超高速視覚センサシステムの制御構造，第31回計測自動制御学会学術講演会 (熊本, 1992.7.24)／予稿集, pp.701-702
・高 柳 信 夫，森 田 彰，石 川 正 俊：大 規 模 並 列 処 理 を 用 い た 知 能 化 視 覚 セ ン サ シ ス テ ム，電 気 学 会 セ ン サ 技 術 研 究 会 (東 京,1992.3.13) ／資料, ST-92-4, ST-92-4, pp.29-35
・高柳信夫, 森田彰, 石川正俊: 大規模並列処理を用いた高速視覚センサシステム，第3回ロボットセンサシンポジウム (名古屋,
1992.1.18) ／予稿集, pp.145-148

展示会／Exhibition
・東京大学バーチャルリアリティ教育研究センター設立記念式典 (東京, 伊藤国際学術研究センター伊藤謝恩ホール), 2018年11月1日［DynaFlash］
・JSTフェア2017 (東京, 東京ビッグサイト), 2017年8月31日～ 9月1日［高速画像処理を用いた知能システムの応用展開(Dynaflash)］・Digital Signage Expo & Conference 2017 (Las Vegas, Las Vegas Convention Center),2017年3月28日 ～ 31日［Exvision ZKOO Light, 東京エレクトロンデバイス DynaFlash］
・ACM SIGGRAPH 2016 Emerging Technologies (Anaheim, Anaheim Convention Center),2016年7月24日 ～ 28日［Takatoshi Yoshida, Yoshihiro Watanabe, Masatoshi Ishikawa:Phyxel: realistic display using physical objects withhigh-speed spatially pixelated lighting］
・ACM SIGGRAPH 2016 Emerging Technologies (Anaheim, Anaheim Convention Center),2016年7月24日 ～ 28日［Leo Miyashita, Kota Ishihara, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:ZoeMatrope: a system for physicalmaterial design］
・ACM SIGGRAPH 2013 Emerging Technologies (Anaheim, Anaheim Convention Center),2013年7月21日 ～ 25日［Leo Miyashita, Yuko Zou, and Masatoshi Ishikawa: VibroTracker: a vibrotactile sensor tracking objects］
・センサエキスポ 2011 (東京, 東京ビッグサイト), 2011年10月12日～ 14日［高速画像処理］
・ACM SIGGRAPH 2010 Emerging Technologies (Los Angels, Los Angels Convention Center),2010年7月25日 ～29日［Takehiro Niikura, Yuki Hirobe, Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi
Ishikawa:In-air typing interface for mobile devices with vibration feedback］

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論文 Papers
システム ビジョン デザイン 英文 ／ System Vision Design English

学術論文／ Papers

・Yunpu Hu, Leo Miyashita, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Robust 6-DOF motion sensing for an arbitrary rigid body bymulti-view laser Doppler measurements, Optics Express, Vol.25, No.24, pp.30371-30387 (2017)
・Masahiro Hirano, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Rapid blending of closed curves based on curvature flow, Computer
Aided Geometric Design, Vol.52-53, pp.217-230 (2017)
・Gaku Narita, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Dynamic Projection Mapping onto Deforming Non-Rigid Surface Using
Deformable Dot Cluster Marker, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol.23, No.3, pp.1235-1248 (2017)
・Leo Miyashita, Kota Ishihara, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: ZoeMatrope: A System for Physical Material Design, ACM
Transactions on Graphics, Vol.35, No.4, pp.66:1-66:11 (2016)
・Takehiro Niikura, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: In-Air Finger Motion Interface for Mobile Devices
with Vibration Feedback, IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING, Vol.9, No.4, pp.375-383(2014)
・Shohei Noguchi, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: High-resolution Surface Reconstruction based on Multi-level Implicit
Surface from Multiple Range Images, IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, Vol.5, pp.143-152 (2013)
・Tomohira Tabata, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Surface Image Synthesis of Moving Spinning Cans Using a 1000-fps
Area Scan Camera, Machine Vision and Applications, Vol.21, No.5, pp.643-652 (2010)
・Takashi Komuro, Tomohira Tabata, and Masatoshi Ishikawa: A Reconfigurable Embedded System for 1000 f/s Real-Time Vision,
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol.20, No.4, pp.496-504 (2010)
・Takashi Komuro, Atsushi Iwashita, and Masatoshi Ishikawa: A QVGA-size Pixel-parallel Image Processor for 1,000-fps Vision, IEEE
Micro, Vol.29, No.6, pp.58-67 (2009)
・Atsushi Iwashita, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: An Image-Moment Sensor with Variable-Length Pipeline Structure, IEICE
Transactions on Electronics, Vol. E90-C, No.10, pp.1876-1883 (2007)
・Shingo Kagami, Masatsugu Shinmeimae, Takashi Komuro, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: A Pixel-Parallel Algorithm
for Detecting and Tracking Fast-Moving Modulated Light Signals, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.17, No.4, pp.387-394(2005)
・Takashi Komuro, Yoshiki Senjo, Kiyohiro Sogen, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: Real-time Shape Recognition Using a
Pixel-parallel Processor, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.17, No.4, pp.410-419 (2005)
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: Parallel Extraction Architecture for Information of
Numerous Particles in Real-time Image Measurement, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.17, No.4, pp.420-427 (2005)
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: Multi-Target Tracking Using a Vision Chip and its
Applications to Real-Time Visual Measurement, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.17, No.2, Apr., Special Issue on Selected
Papers from ROBOMEC'04 (I), pp.121-129 (2005)
・Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: A Dynamically Reconfigurable SIMD Processor for a Vision Chip, IEEE
Journal of Solid-State Circuits, Vol.39, No.1, pp.265-268 (2004.1)
・Takashi Komuro, Idaku Ishii, Masatoshi Ishikawa, and Atsushi Yoshida: A Digital Vision Chip Specialized for High-speed Target Tracking, IEEE Trans. on Electron Devices, Vol.50, No.1, pp.191-199 (2003)
・H. Kawai, A. Baba, M. Shibata, Y. Takeuchi, T. Komuro, H. Fujimura and M. Ishikawa: High-speed image processing on digital smart
pixel array, Electronics Letters, Vol.38, No.12, pp. 590-591 (2002)
・Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: Self windowing for high-speed vision, Systems and Computers in Japan, Vol.32, Issue 10,
pp.51-58 (2001.9)
・Takashi Komuro, Shingo Kagami, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: Device and System Development of General Purpose Digital
Vision Chip, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.12, No.5, pp.515-520 (2000)
・Takashi Owaki, Yoshihiro Nakabo, Akio Namiki, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: Real-time system for virtually touching objects in
the real world using modality transformation from images to haptic information, Systems and Computers in Japan, Vol.30, Issue 9,
pp.17-24 (1999.8)

本／ Books・Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: 64x64 Pixels General Purpose Digital Vision Chip, SOC Design Methodologies (Michel
Robert et al. ed.), pp.15-26, Kluwer Academic Publishers, (2002.7)
・Masatoshi Ishikawa: Description and Applications of a CMOS Digital Vision Chip Using General Purpose Processing Elements, Smart
Imaging Systems (Bahram Javidi ed.), pp.91-109, SPIE PRESS, (2001)

解説論文／ Review Papers

・Yoshihiro Watanabe: High-speed optical 3D sensing and its applications, Advanced Optical Technologies, Vol.5, Issue 5-6,
pp.367-376(2016)
・Yoshihiro WATANABE, Hiromasa OKU, and Masatoshi ISHIKAWA: Architectures and Applications of High-Speed Vision (Invited),
OPTICAL REVIEW, Vol.21, No.6, pp.875-882 (2014)
・Taku Senoo, Yuji Yamakawa, Yoshihiro Watanabe, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa: High-Speed Vision and its Application
Systems, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.26, No.3, pp.287-301 (2014)
・Takashi Komuro, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: General-purpose vision chip architecture for real-time machine vision, Advanced
Robotics, Vol.12, No.6, pp.619-627 (1999)

学会発表／ Proceedings

・Michika Maruyama, Satoshi Tabata, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Multi-Pattern Embedded Phase Shifting using a
High-speed Projector for Fast and Accurate Dynamic 3D Measurement, 2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer
Vision (WACV2018) (Lake Tahoe, 2018.3.13)/Proceedings, pp.921-929
・Yoshihiro Watanabe, Toshiyuki Kato, and Masatoshi Ishikawa: Extended Dot Cluster Marker for High-speed 3D Tracking in Dynamic
Projection Mapping, 2017 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR2017) (Nantes, 2017.11.11)/Proceedings, pp.52-61
・Püren Güler, Alessandro Pieropan, Masatoshi Ishikawa, and Danica Kragic: Estimating deformability of objects using meshless shape
matching, 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2017) (Vancouver, 2017.9.27)/Proceedings, pp.5941-5948

171

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 英文 ／ System Vision Design English
・Atsushi Nose, Tomohiro Yamazaki, Hironobu Katayama, Shuji Uehara, Masatsugu Kobayashi, Sayaka Shida, Masaki Odahara, Kenichi Takamiya, Yasuaki Hisamatsu, Shizunori Matsumoto, Leo Miyashita, Yoshihiro Watanabe, Takashi Izawa, Yoshinori Muramatsu,
Yoshikazu Nitta, and Masatoshi Ishikawa: A 1ms High-Speed Vision Chip with 3D-Stacked 140GOPS Column-Parallel PEs for Diverse
Sensing Applications, International Image Sensor Workshop (IISW2017) (Hiroshima, 2017.6.1)/Technical Program, R49
・Masahiro Hirano, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Rapid blending of closed curves based on curvature flow,
International Conference on Geometric Modeling and Processing (GMP2017) (Xiamen, 2017.4.19)/Computer Aided Geometric
Design, Vol.52-53, pp.217-230
・Tomohiro Yamazaki, Hironobu Katayama, Shuji Uehara, Atsushi Nose, Masatsugu Kobayashi, Sayaka Shida, Masaki Odahara, Kenichi Takamiya, Yasuaki Hisamatsu, Shizunori Matsumoto, Leo Miyashita, Yoshihiro Watanabe, Takashi Izawa, Yoshinori Muramatsu,
and Masatoshi Ishikawa: A 1ms High-Speed Vision Chip with 3D-Stacked 140GOPS Column-Parallel PEs for Spatio-Temporal Image
Processing, 2017 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC2017) (San Francisco, 2017.2.6)/DIGEST OF TECHNICAL PAPERS, pp.82-83
・Yoshihiro Watanabe: Emerging Applications Based on High-speed Computational Vision (Invited), The 22nd Asia and South Pacific
Design Automation Conference (ASP-DAC2017) (Chiba, 2017.1.19)
・Leo Miyashita, Kota Ishihara, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: ZoeMatrope for realistic and augmented materials, The
9th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques in Asia (SIGGRAPH ASIA 2016)(Macao, 2016.12.5)/Workshops, Virtual Reality meets Physical Reality: Modelling and Simulating Virtual Humans and Environments,
pp.2:1-2:2
・Yoshihiro Watanabe: High-speed 3D vision and its applications for real-world interaction, The 31st International Congress on
High-Speed Imaging and Photonics (ICHSIP-31) (Osaka, 2016.11.10)/Proceedings, pp.722-727
・Zhipeng Wu, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Hybrid LED Traffic Light Detection Using High-Speed Camera, 2016 IEEE
19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2016) (Rio de Janeiro, 2016.11.3)/Proceedings,
pp.1235-1241
・Takatoshi Yoshida, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Phyxel: Realistic Display of Shape and Appearance using PhysicalObjects with High-speed Pixelated Lighting, 29th ACM User Interface Software and Technology Symposium (UIST2016) (Tokyo,
2016.10.18)/Proceedings, pp.453-460
・Leo Miyashita, Kota Ishihara, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: ZoeMatrope: A System for Physical Material Design, ACM
SIGGRAPH 2016 (Anaheim, 2016.7.26)/Technical Papers, pp.66:1-66:11
・Takatoshi Yoshida, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Phyxel: Realistic display using physical objects with high-speed
spatially pixelated lighting, ACM SIGGRAPH 2016 (Anaheim, 2016.7.24-28)/Emerging Technologies, p.18:1
・Leo Miyashita, Kota Ishihara, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: ZoeMatrope: A System for Physical Material Design, ACM
SIGGRAPH 2016 (Anaheim, 2016.7.24-28)/Emerging Technologies, p.24:1
・Masahiko Yasui, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Occlusion-Robust 3D Sensing Using Aerial Imaging, IEEE
International Conference on Computational Photography (ICCP2016) (Evanston, 2016.5.15)/Proceedings, pp.170-179
・Yoshihiro Watanabe, Gaku Narita, Sho Tatsuno, Takeshi Yuasa, Kiwamu Sumino, and Masatoshi Ishikawa: High-speed 8-bit Image
Projector at 1,000 fps with 3 ms Delay, The International Display Workshops (IDW2015), (Shiga, 2015.12.11)/Proceedings,
pp.1064-1065 [Best Presentation Award]
・Gaku Narita, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Dynamic Projection Mapping onto a Deformable Object with Occlusion
Based on High-speed Tracking of Dot Marker Array, The 21st ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology(VRST2015) (Beijing, 2015.11.14)/Proceedings pp.149-152
・Leo Miyashita, Ryota Yonezawa, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: 3D Motion Sensing of any Object without Prior
Knoledge, 8th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques in Asia (SIGGRAPH
ASIA 2015) (Kobe, 2015.11.4)/218:1-218:11
・Leo Miyashita, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: High-Speed Image Rotator for Blur-Canceling Roll Camera, 2015
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2015) (Hamburg, 2015.10.1)/Proceedings, pp.6047-6052
・Satoshi Tabata, Shohei Noguchi, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: High-speed 3D Sensing with Three-view Geometry
using a Segmented Pattern, 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2015) (Hamburg,2015.9.30)/Proceedings, pp.3900-3907
・Leo Miyashita, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Rapid SVBRDF Measurement by Algebraic Solution Based on Adaptive
Illumination, International Conference on 3D Vision (3DV2014) (Tokyo, 2014.12.8-11)/Posters, pp.232-239
・Masahiro Hirano, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: 3D Rectification of Distorted Document Image based on Tiled Rectangle Fragments, 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2014) (Paris, 2014.10.29)/Proceedings, pp.2604-2608
・Masatoshi Ishikawa: High Speed Vision and Its Applications (Plenary), 2014 International Conference on Advanced Computer Scienceand Information Systems (ICACSIS 2014) (Jakarta, 2014.10.19)/ADVANCED PROGRAM, p.14
・Masahiro Hirano, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: High-Accuracy Rectification of Non-Planar Documents using
Isometric Developable Mesh, The 17th Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU2014) (Okayama, 2014.7.30)/Extended Abstracts, OS2-4・Chihiro Watanabe, Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Generic method for crafting deformable interfaces
to physically augment smartphones, Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI2014) (Toronto, 2014.4.29)Extended
Abstracts, pp.1309-1314
・Shohei Noguchi, Masahiro Yamada, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Real-time 3D Page Tracking and Book Status
Recognition for High-speed Book Digitization based on Adaptive Capturing, IEEE Winter Conference on Applications of Computer
Vision 2014 (WACV2014) (Colorado, 2014.3.24)/Proceedings, pp.137-144 [Best Paper Award]
・Takehiro Niikura, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Anywhere Surface Touch: Utilizing any surface as an input area, The
5th Augmented Human International Conference (AH2014) (Kobe, 2014.3.7) [Honorable Mention]
・Yoshihiro Watanabe, Miho Tamei, Masahiro Yamada and Masatoshi Ishikawa: Automatic Page Turner Machine for High-Speed Book
Digitization, 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2013) (Tokyo, 2013.11.4)/Proceedings,
pp.272-279
・Shohei Noguchi, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: High-Resolution Surface Reconstruction based on Multi-level Implicit
Surface from Multiple Range Images, 2013 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2013) (Melbourne,
2013.9.16)/Proceedings, pp.2140-2144
・Masatoshi Ishikawa: Emerging Technologies in High Speed Visual Feedback (special invited), INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON
OPTICAL MEMORY 2013 (ISOM'13) (Incheon, 2013.8.21)/Technical Digest, pp.154-155
・ Masatoshi Ishikawa: High Speed Vision and Its Applications - Sensor Fusion, Dynamic Image Control, Vision Architecture, andMeta-perception - (Keynote), Embedded Vision Alliance Member Meeting (San Jose, 2013.7.17)
・Hiroki Shibayama, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: Reconstruction of 3D Surface and Restoration of Flat Document
Image from Monocular Image Sequence, The 11th Asian Conference on Computer Vision (ACCV2012) (Daejeon, 2012.11.9)/Proceedings, pp.350-364
・Yoshihiro Watanabe, Kotaro Itoyama, Masahiro Yamada, and Masatoshi Ishikawa: Digitization of Deformed Documents using a
High-speed Multi-camera Array, The 11th Asian Conference on Computer Vision (ACCV2012) (Daejeon, 2012.11.09)/Proceedings,
pp.394-407

172

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 英文 ／ System Vision Design English
・Masatoshi Ishikawa: High Speed Image Processing and Its Application Systems, The 10th Int. System-on-Chip (SoC) Conf., Exhibit &Workshops (Irvine, 2012.10.25)/ Conference Proceedings, pp.1-21
・Takehiro Niikura, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: In-air Typing Interface: Realizing 3D operation formobile devices, The 1st IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2012) (Chiba, 2012.10.03)/ Proceedings,
pp.228-232
・Yoshihiro Watanabe, Atsushi Matsutani, Takehiro Niikura, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: High-Speed Estimation ofMulti-finger Position and Pose for Input Interface of the Mobile Devices, The 1st IEEE Global Conference on Consumer Electronics(GCCE2012) (Chiba, 2012.10.03) Proceedings, pp.233-237
・Yoshihiro Watanabe, Shintaro Kubo, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Finger Detection based on Data Fusion of Fish-eye
Stereo Camera for 3D-Gesture Input Interface, The 1st IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2012) (Chiba,2012.10.03) Proceedings, pp.284-288
・Hideki Takeoka, Yushi Moko, Carson Reynolds, Takashi Komuro, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa: VolVision:
High-speed Capture in Unconstrained Camera Motion, The 4th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics
and Interactive Techniques in Asia (SIGGRAPH ASIA2011) (Hong Kong, 2011.12.14)/Article No.4
・Masatoshi Ishikawa: High Speed Vision for Gesture UI, Dynamic Image Control and Visual Feedback (Invited), The 2011 Int. Conf. on
Solid State Devices and Materials (SSDM2011) (Nagoya, 2011.9.28)/Extended Abstracts, pp.1027-1028
・Yushi Moko, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, Masatoshi Ishikawa, Masami Nakajima, and Kazutami Arimoto: Implementationand evaluation of FAST corner detection on the massively parallel embedded processor MX-G, The Seventh IEEE Workshop on
Embedded Computer Vision (Colorado Springs, 2011.6.20)/Proceedings, pp.157-162
・Masatoshi Ishikawa: New Application Areas Made Possible by High Speed Vision (Invited), 2011 International Image Sensor
Workshop (IISW2011) (Hakodate-Onuma, 2011.6.9)/Proceedings, pp.189-192
・Kentaro Kofuji, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Stereo 3D Reconstruction using Prior Knowledge ofIndoor Scenes, 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2011) (Shanghai, 2011.5.10)/Proceedings,
pp.5198-5203
・Masatoshi Ishikawa: The Correspondence between Architecture and Application for High Speed Vision Chip (Invited), IEEE Symp. on
Low-Power and High-Speed Chips (COOL Chips XIV) (Yokohama, 2011.4.22)/Proceedings
・Yoshihiro Watanabe, Tetsuo Hatanaka, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Human Gait Estimation Using a Wearable Camera,
IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV2011) (Hawaii, 2011.1.5)/Proceedings, pp.276-281
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Nakashima, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Estimation of Non-rigid Surface Deformation
using Developable Surface Model, 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2010) (Istanbul, 2010.8.23)/Proceedings, pp.197-200
・Takehiro Niikura, Yuki Hirobe, Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: In-air Typing
Interface for Mobile Devices with Vibration Feedback, The 37th International Conference and Exhibition on Computer Graphics andInteractive Techniques (SIGGRAPH2010), (Los Angeles, 2010.7.25-29)/Article No.15
・Toshitaka Kuwa, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Wide Range Image Sensing Using a Thrown-up
Camera, 2010 IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME2010) (Singapore, 2010.7.21)/Proceedings, pp.878-883
・Takehiro Niikura, Yuki Hirobe, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: 3D Input Interface for Mobile Devices(demo session), 12th Virtual Reality International Conference (VRIC 2010/Laval Virtual) (Laval, 2010.4.7-11)/Proceedings, pp.297-298
・Masatoshi Ishikawa: Vision Chip and Its Applications to human interface, inspection, bio/medical industry, and robotics (Invited), ISSCC
2010 Forum on High Speed Image Sensor Technologies (San Francisco, 2010.2.11)/Proceedings, pp.1-42
・Takashi Nakashima, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Book Flipping Scanning, 22nd ACM Symposium
on User Interface Software and Technology (UIST2009) (Victoria, 2009.10.5)/Adjunct Proceedings, pp.79-80
・Yoshihiro Watanabe, Hiroaki Ohno, Takashi Komuro, Masatoshi Ishikawa: Synchronized Video: An Interface for Harmonizing Video
with Body Movements, 22nd ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST2009) (Victoria, 2009.10.5)/AdjunctProceedings, pp.75-76
・Yuki Hirobe, Takehiro Niikura, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Vision-based Input Interface for Mobile
Devices with High-speed Fingertip Tracking, 22nd ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST2009) (Victoria,
2009.10.5)/Adjunct Proceedings, pp.7-8
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: High-resolution Shape Reconstruction from Multiple Range Images
based on Simultaneous Estimation of Surface and Motion, The 12th IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV2009)(Kyoto, 2009.10.1)/Proceedings, pp.1787-1794
・Atsushi Iwashita, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: A 320x240 Pixel Smart Image Sensor for Object Identification and Pose
Estimation, IEEE Symposium on Low-Power and High-Speed Chips (COOL Chips XII) (Yokohama, 2009.4.17)/Proceedings,
pp.331-346
・Kazuhiro Terajima, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Fast Finger Tracking System for In-air Typing Interface, The 27th
Annual CHI Conference on Human Factors in Computer Systems (CHI2009) (Boston, 2009.4.7)/Extended Abstracts, pp.3739-3744
・Kota Yamaguchi, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: PTZ Control with Head Tracking for Video Chat, The 27th Annual CHI
Conference on Human Factors in Computer Systems(CHI2009) (Boston, 2009.4.7)/Extended Abstracts, pp.3919-3924
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Integration of Time-Sequential Range Images for Reconstruction of aHigh-Resolution 3D Shape, The 19th International Conference on Pattern Recognition(ICPR2008) (Florida, 2008.12.8)/Proceedings
・Masatoshi Ishikawa: Massively Parallel Processing Vision and Its Applications (Plenary), International Topical Meeting on Information
Photonics 2008 (Awajishima, 2008.11.17)/Technical Digest, p.18
・Takashi Komuro, Yoshihiro Watanabe, Masatoshi Ishikawa and Tadakuni Narabu: High-S/N Imaging of a Moving Object using a
High-frame-rate Camera, 2008 IEEE International Conference on Image Processing(ICIP2008) (San Diego, 2008.10.13)/Proceedings,
pp.517-520
・Yoshihiro Watanabe, Alvaro Cassinelli, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: The Deformable Workspace: a Membrane between
Real and Virtual Space, IEEE Int. Workshop on Horizontal Interactive Human-Computer Systems (Tabletops & Interactive Surfaces2008) (Amsterdam, 2008.10.3)/Proceedings, pp.155-162
・Haruyoshi Toyoda, Munemori Takumi, Naohisa Mukozaka, and Masatoshi Ishikawa: 1 kHz Measurement by Using Intelligent Vision
System -Stereovision experiment on Column Parallel Vision system:CPV4-, International Conference on Instrumentation, Control andInformation Technology 2008(SICE Annual Conference 2008) (Tokyo, 2008.8.20)/Proceedings, pp.325-328
・Kota Yamaguchi, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Interleaved Pixel Lookup for Embedded Computer
Vision, Fourth Workshop on Embedded Computer Vision(ECVW) (Anchorage, 2008.6.28)
・Shingo Kagami, Shoichiro Saito, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: A Networked High-Speed Vision System for 1,000-fps
Visual Feature Communication, First ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras (Vienna, 2007.9.26)/Proceedings, pp.95-100
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: A High-speed Vision System for Moment-based Analysis of
Numerous Objects, 2007 IEEE International Conference on Image Processing(ICIP2007) (San Antonio, 2007.9.19)/Proceedings,
pp.V177-V180173

論文 Papers
システム ビジョン デザイン 英文 ／ System Vision Design English
・Kota Yamaguchi, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Design of a Massively Parallel Vision Processor
based on Multi-SIMD Architecture, 2007 IEEE International Symposium on Circuits and Systems(ISCAS2007) (New Orleans,2007.5.30)
・Takashi Komuro, Bjorn Werkmann, Takashi Komai, Masatoshi Ishikawa, and Shingo Kagami: A High-Speed and Compact Vision
System Suitable for Wearable Man-machine Interfaces, IAPR 10th Conference on Machine Vision Applications(MVA2007) (Tokyo,
2007.5.17)/Proceedings, pp.199-202
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: 955-fps Real-Time Shape Measurement of a Moving/Deforming
Object Using High-Speed Vision for Numerous-Point Analysis, 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA2007) (Roma, 2007.4.13)/Proceedings, pp.3192-3197
・Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: A Moment-based 3D Object Tracking Algorithm for High-speed Vision, 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA2007) (Roma, 2007.4.11)/Proceedings, pp.58-63
・Masatoshi Ishikawa: Vision Chip and Its Applications for Robots (Invited), The 6th Taiwan-Japan Microelectronics Int. Symp. (Taiwan,
2006.11.1)/Proceedings, pp.1-13
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: Parallel Extraction Architecture for Image Moments ofNumerous Objects, IEEE 7th International Workshop on Computer Architecture for Machine Perception(CAMP2005) (Palermo,
2005.7.4)/Proceedings, pp.105-110
・Takashi Komuro, Shingo Kagami, Masatoshi Ishikawa, and Yoshio Katayama: Development of a Bit-level Compiler for Massively
Parallel Vision Chips, IEEE 7th International Workshop on Computer Architecture for Machine Perception(CAMP2005) (Palermo,
2005.7.5)/Proceedings pp.204-209
・Björn Werkmann, Takashi Komuro, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa: Development of a High Speed Eye Tracking System Using
the Vision Chip, 2005 JSME Conference on Robotics and Mechatronics (Kobe, 2005.6.11)/2P1-N-094
・Takashi Komuro, Shingo Kagami, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa: A High-speed Vision Chip and Robot Applications, 2004 1stIEEE Technical Exhibition Based Conference on Robotics and Automation(TExCRA2004) (Tokyo, 2004.11.18-19.)/pp.3-4
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: Real-time Visual Measurements using High-speed
Vision, Optics East 2004 (Philadelphia, 2004.10.28)/Machine Vision and its Optomechatronic Applications, Proceedings of SPIE Vol.
5603, pp. 234-242 [PDF]
・Dirk EBERT, Takashi KOMURO, Akio NAMIKI, and Masatoshi ISHIKAWA: Safe Human-Robot-Coexistence : Emergency Stop Usinga High-speed Vision Chip, The 22nd Annual Conference of the Robotics Society of Japan (Gifu, 2004.9.16)/Proceedings, 2E11
・Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: A Sensor Selection Method Considering Communication Delays, 2004 IEEE International
Conference on Robotics and Automation(ICRA2004) (New Orleans, 2004.4.28)/pp.206-211
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: Real-Time Visual Measurement using a High-Speed
Vision Chip, 2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA2004) (New Orleans, 2004.4.26-5.1)/Video
Proceedings
・Shingo Kagami, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: A High-Speed Vision System with In-Pixel Programmable ADCs and PEs
for Real-Time Visual Sensing, 8th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control (Kawasaki, 2004.3.26)/pp.439-443
・Daisuke Takeuchi, Shingo Kagami, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Improving the Sensitivity of a Vision Chip Using theSoftware A-D Conversion Method, IS&T/SPIE 16th Annual Symposium on Electronic Imaging Science and Technology (San Jose,
2004.1.21)/Sensors and Camera Systems for Scientific, Industrial, and Digital Photography Applications V, Proceedings of SPIE,
Vol.5301, pp.138-148
・Masatoshi Ishikawa: High-speed vision chips and its applications (Plenary), 16th Int. Conf. on Optical Fiber Sensors (Nara,
2003.10.14)/Technical Digest, pp.28-31
・Shingo Kagami, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: An Advanced Digital Vision Chip and Its System Implementation, SICE
Annual Conference 2003 (Fukui, 2003.8.5)/Proceedings, pp.2512-2515
・Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: Vision Chip Architecture for Simultaneous Output ofMulti-Target Positions, SICE Annual Conference 2003 (Fukui, 2003.8.5)/ Proceedings, pp.2591-2594
・Shingo Kagami, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: A Software-Controlled Pixel-Level A-D Conversion Method for Digital
Vision Chips, 2003 IEEE Workshop on Charge-Coupled Devices and Advanced Image Sensors (Elmau, 2003.5.17)
・Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: A High Speed Digital Vision Chip with Multi-grained Parallel Processing
Capability, 2003 IEEE Workshop on Charge-Coupled Devices and Advanced Image Sensors (Elmau, 2003.5.15)
・Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: 3D Tracking Using Two High-Speed Vision Systems, IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS2002) (Lausanne, 2002.10.4) /Proceedings, pp360-365
・Takashi Komuro, Shingo Kagami, and Masatoshi Ishikawa: A New Architecture of Programmable Digital Vision Chip, 2002 Symposium
on VLSI circuits (Honolulu, 2002.6.15)/Proceedings pp. 266-269
・Shingo Kagami, Takashi Komuro, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: A Real-Time Visual Processing System using a General-Purpose Vision Chip, 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Washington D.C. 2002.5.13)/Proceedings
pp.1229-1234
・Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: 64 x 64 Pixels General Purpose Digital Vision Chip, 11th IFIP International Conference on
Very Large Scale Integration (VLSI-SOC2001) (Montpellier. 2001.12.4)/Proceedings pp.327-332
・Masatoshi Ishikawa: High Speed Vision and Its Applications (Invited Lecture), Advance Science Institute 2001 (Tokyo, 2001.7.28)
・Hideo Kawai, Asako Baba, Motoshi Shibata, Yoshinori Takeuchi, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Image Processing on a
Digital Smart Pixel Array, CLEO/Pacific Rim 2001 (Makuhari, 2001.7.19)/Technical Digest, Vol.II, pp.680-681
・Haruyoshi Toyoda, Naohisa Mukohzaka, Seiichiro Mizuno, Yoshihiro Nakabo, and Masatoshi Ishikawa: Column parallel vision system(CPV) for high-speed 2D-image analysis, Optical Engineering for Sensing and Nanotechnology(ICOSN2001) (Yokohama.
2001.6.6)/Proceedings of SPIE Vol.4416, pp,256-259
・Masatoshi Ishikawa, and Takashi Komuro: Digital Vision Chips and High-Speed Vision Systems (Invited), 2001 Symposium on VLSI
Circuits (Kyoto, 2001.6.14-16)/Digest of Technical Papers, pp.1-4
・Masatoshi Ishikawa: How Can High Speed Vision Change Robotics World? (tutorial on "Sensing and Actuation toward 21st Century"),Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (Takamatsu, 2000.10.31)
・Masatoshi Ishikawa: High-Speed VLSI Vision Chip and Its Applications (Plenary), Int. Congress on High-Speed Photography andPhotonics (Sendai, 2000.9.27)/Proc. SPIE, Vol.4183, pp.1-8
・Kenji Tajima, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: CMOS Image Sensor with APS Structure for High-Speed Video Camera, Int.
Congress on High-Speed Photography and Photonics (Sendai, 2000.9.27)/Abstracts, p.253
・Takashi Komuro, Idaku Ishii, Masatoshi Ishikawa, and Atsushi Yoshida: High Speed Target Tracking Vision Chip, Int. Conf. on Computer Architecture for Machine Perception (Padova, 2000.9.11)/proceedings, pp.49-56
・Idaku Ishii, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Method of Moment Calculation for a Digital Vision Chip System, Int. Conf. on
Computer Architecture for Machine Perception (Padova, 2000.9.11)/proceedings, pp.41-48
・Yoshihiro Nakabo, Masatoshi Ishikawa, Haruyoshi Toyoda, and Seiichiro Mizuno: 1ms Column Parallel Vision System and Its Application of High Speed Target Tracking, IEEE Int. Conf. Robotics and Automation (San Francisco, 2000.4.26)/Proceedings,pp.650-655174論文 Papers
システム ビジョン デザイン 英文 ／ System Vision Design English
・Idaku Ishii and Masatoshi Ishikawa: A Line Extraction Algorithm for High Speed Vision, Forth Asian Conf. on Computer Vision (Taipei,
2000.1.9)/Proc., pp.330-335
・Masatoshi Ishikawa: VLSI Vision Chip and Its Applications (Invited), Int. Conf. on Solid State Devices and Materials (Tokyo,
1999.9.21)/Extended Abstracts, pp.106-107
・Masatoshi Ishikawa, Takashi Komuro, Akio Namiki, and Idaku Ishii: New Generation of Sensory Information Processing for Intelligent
Systems - VLSI Vision Chip and Sensor Fusion System -(Plenary), Fourth International Conference on Electronic Measurement andInstruments (Harbin, 1999.8.18)/Proceedings, pp.1-6
・Masatoshi Ishikawa, Akio Namiki, Takashi Komuro, and Idaku Ishii: 1ms Sensory-Motor Fusion System with Hierarchical Parallel
Processing Architecture (Invited), The Second International Conference on Information Fusion (Sunnyvale, 1999.7.7)/Proceedings,
pp.640-647
・Idaku Ishii and Masatoshi Ishikawa: Self Windowing for High Speed Vision, IEEE Int. Conf. Robotics and Automation (Detroit,
1999.5.13)/Proc., pp.1916-1921
・Masatoshi Ishikawa, Takashi Komuro, Kazuya Ogawa, Yoshihiro Nakabo, Akio Namiki, and Idaku Ishii: Vision Chip with General
Purpose Processing Elements and Its Application, Int. Symp. on Future of Intellectual Integrated Electronics (Sendai,1999.3.16)/Proceedings, pp.169-174
・Masatoshi Ishikawa, Kazuya Ogawa, Takashi Komuro, and Idaku Ishii: A CMOS Vision Chip with SIMD Processing Element Array for
1ms Image Processing, 1999 Dig. Tech. Papers of 1999 IEEE Int. Solid-State Circuits Conf(ISSCC1999) (San Francisco,1999.2.16)/Abst. pp.206-207
・Ferenc Birloni, and Masatoshi Ishikawa: Depth Estimation Using Focusing and Zooming, for High Speed Vision Chip, Int. Conf. Intelligent Autonomous Systems 5 (Sapporo, 1998.6.3)/Intelligent Autonomous Systems (Y.Kakazu, M.Wada, and T.Sato eds.),
pp.116-122, IOP Press
・Masatoshi Ishikawa: New Generation of Sensory Information Processing for Intelligent Systems - VLSI Vision Chip and Sensor Fusion
System with 1ms Sampling Rate - (Plenary), The 5th Int. Conf. on Intelligent Autonomous Systems (Sapporo, 1998.6.2)
・Masatoshi Ishikawa: 1ms VLSI Vision Chip System and Its Application (Plenary), Int. Conf. on Automatic Face and Gesture
Recognition (Nara, 1998.4.15)/Proceedings, pp.214-219
・Takashi Komuro, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: Vision Chip Architecture Using General-Purpose Processing Elements for 1ms
Vision System, 4th IEEE Int. Workshop on Computer Architecture for Machine Perception(CAMP1997) (Cambridge, 1997.10.22)/Proceeding, pp.276-279
・Idaku Ishii, Yoshihiro Nakabo, and Masatoshi Ishikawa: Target Tracking Algorithm for 1ms Visual Feedback System Using Massively
Parallel Processing, IEEE Int. Conf. Robotics and Automation (Minneapolis, 1996.4.25)/Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, pp.2309-2314
・Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: High Speed Target Tracking Using 1ms visual Feedback System, Video
Proceedings of IEEE Int. Conf. Robotics and Automation (Minneapolis, 1996.4.24-26)/Abstract, p.6 [ps+gzip] [Best Video Award Finalist]
・Masatoshi Ishikawa, Takashi Komuro, Yoshihiro Nakabo, and Idaku Ishii: Massively Parallel Processing Vision and Its Applications, 4thInt. Conf. on Soft Computing (Iizuka, 1996.10.3)/proceedings, pp.117-120
・Toshiharu Mukai, and Masatoshi Ishikawa: Resistive Network for Detecting the Centroid of Nonlinear Coordinates, The 22nd Annual
Int. Conf. on Industrial Electronics, Control, and Instrumentation (Taipei, 1996.8.8)/Proceedings, pp.1052-1058
・Masatoshi Ishikawa: Parallel Processing Architecture for Sensory Information, The 8th International Conference on Solid-State
Sensors and Actuators (Transducers1995), and Eurosensors (Stockholm, 1995.6.27)/Proceedings, pp.103-106
・Masatoshi Ishikawa: The Art of Sensing (Tutorial), The Fourth Int. Symp. on Measurement and Control in Robotics (Houston,
1994.11.30)
・Masatoshi Ishikawa: High speed vision system with massively parallel processing architecture for integration into one chip, Workshop
on Computer Architectures for Machine Perception(CAMP1993) (New Orleans, 1993.12.15)
・Yoshihiro Yamada, and Masatoshi Ishikawa: High Speed Target Tracking Using Massively Parallel Processing Vision, IROS1993(1992 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems) (Yokohama, 1993.7.27)/Proceedings, pp.267-272
・Masatoshi Ishikawa, Akira Morita, and Nobuo Takayanagi: Massively Parallel Processing System with an Architecture for Optical Computing, Optical Computing Topical Meeting (Palm Springs, California, 1993.3.18)/1993 Technical Digest Series, Vol.7, pp.272--275
・Masatoshi Ishikawa, Akira Morita, and Nobuo Takayanagi: High Speed Vision System Using Massively Parallel Processing, IROS1992(1992 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems) (Raleigh, 1992.7.8)/Proceedings, pp.373-377

175

論文 Papers
アクティブ パーセプション 和文 ／ Active Perception Japanese

学術論文／Papers
・門脇拓也, 丸山三智佳, 早川智彦, 松澤直熙, 岩崎健一郎, 石川正俊: 身体感覚と視覚情報にずれが生じる没入環境における低遅延な映像のユーザーへの影響, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.24, No.1, pp.23-30 (2019)
・龍野翔, 早川智彦, 石川正俊: ボウリング投球動作を対象とした電気刺激によるスポーツスキル習得支援システムの開発, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.22, No.4, pp.447-455 (2017)
・安井雅彦，M. Sakti Alvissalim，山本裕紹，石川正俊: 空中映像と高速3Dジェスチャー認識技術の統合による低遅延な立体映像作
業環境の実現, 計測自動制御学会論文集, Vol.52, No.3, pp.134-140 (2016)
・宮下令央, 藏悠子, 奥村光平, 奥寛雅, 石川正俊: 高速光軸制御を用いた動的物体の非接触振動計測システム, 日本バーチャルリア
リティ学会論文誌, Vol.19, No.2, pp.99-104 (2014)

解説論文／Review Papers
・・早川智彦: 高速ビジョンのインフラ検査への応用, 日本ロボット学会誌, Vol.35, No.8, pp.600-604 (2017)
・渡辺義浩，石川正俊：仮想物体を3次元操作するインタラクティブディスプレイシステム -The Deformable Workspace-，機能材料, Vol.31, No.1, pp.33-42 (2011)

招待講演／Invited Talks
・石川正俊，アルバロカシネリ，カーソンレノツ：メタ・パーセプション(招待講演)，レーザー学会学術講演会第28回年次大会 (名古屋，2008.1.31) ／講演予稿集, pp.199-200

学会発表／Proceedings
・・久保田祐貴, 早川智彦, 石川正俊: 眼球運動に同期した運動錯視画像の補償提示と評価, 電子情報通信学会ヒューマン情報処理研究会 (HIP) (高知, 2019.3.9) ／電子情報通信学会技術研究報告, Vol.118, No.493, pp.29-31
・門脇拓也, 早川智彦, 石川正俊: 回転アクリルキューブによる光軸制御を用いたモーションブラー補償システム, 第19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 (SI2018) (大阪, 2018.12.15) ／講演会論文集, pp.3105-3107
・池田遼, 早川智彦, 石川正俊: Landの二色法を用いたモノクロ高速プロジェクタにおけるカラー化手法の提案, 第19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 (SI2018) (大阪, 2018.12.15) ／講演会論文集, pp.3063-3066
・早川智彦, 望戸雄史, 森下健太, 石川正俊: 白線認識による画角補償機能を利用した時速100km対応トンネル覆工表面画像検査シ
ステム, 第16回ITSシンポジウム2018 (京都, 2018.12.14) ／対話セッションショットガンスライド集, 4-B-01, p.1
・村上健一, 早川智彦, デ レオン ジェローム ピトゴ, 石川正俊: ガルバノミラーによるリアルタイム高速モーションブラー補償を利用したマイクロ加工物体の形状計測手法, 日本機械学会第9回マイクロ・ナノ工学シンポジウム (札幌, 2018.11.1) ／講演論
文集, 01pm1-PN-153
・門脇拓也, 丸山三智佳, 早川智彦, 松澤直熙, 岩崎健一郎, 石川正俊: 身体感覚と視覚情報にずれが生じる没入環境における映像遅
延 の ユ ー ザ ー パ フ ォ ー マ ン ス へ の 影 響 に 関 す る 研 究, 第23回 日 本 バ ー チ ャ ル リ ア リ テ ィ 学 会 大 会 (VRSJ2018) (仙 台,
2018.9.19) ／論文集, 12B-1
・深山理, 龍野翔, 安井雅彦, Muhammad Sakti Alvissalim, 早川智彦, 石川正俊: 高速撮像系フィードバックを用いた介入的スポーツ訓練システムのプロトタイプ, 計測自動制御学会ライフエンジニアリング部門シンポジウム2018 (LE2018) (会津若松,
2018.9.12) ／論文集, 3B1-1
・龍野翔, 早川智彦, 石川正俊: 学習促進としての電気刺激による感覚提示システムの開発, 第17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 (SI2016) (札幌, 2016.12.16) ／講演会論文集, pp.2080-2084
・早川智彦, 小松由里子, 東晋一郎, 石川 正俊: インフラ維持・管理におけるモーションブラー補償装置の利用, 第31回日本道路会
議 (東京, 2015.10.27) ／論文集, pp.2006:1-2006:2
・安井雅彦, M.Sakti Alvissalim, 山本裕紹, 石川正俊: 空中映像と高速3Dジェスチャー認識技術の統合による直感的操作可能なイ
ンタラクションシステム, 第15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 (SI2014) (東京, 2014.12.16)／講演会論文集, pp.1404-1407［2014年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2014優秀講演賞受賞］
・高橋彩, 岩崎健一郎, カシネリアルバロ, 渡辺義浩, 石川正俊: 仮想コンテナ重畳システムを用いた拡張現実感ユーザインタフェー
ス の 評 価 手 法 の 検 討, 第19回 日 本 バ ー チ ャ ル リ ア リ テ ィ 学 会 大 会 (VRSJ 2014) (名 古 屋, 2014.9.18) ／ 論 文 集,
pp.314-317
・Ken Iwasaki, Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa: Toward Augmenting Emotion: Study On Real Time ECG
Feedback, 第156回 ヒ ュ ー マ ン コ ン ピ ュ ー タ イ ン タ ラ ク シ ョ ン 研 究 会 (下 呂, 2014.1.15) ／ 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告,Vol.2014-HCI-156, No.6, pp.1-4
・宮下令央，Cassinelli Alvaro，石川正俊：マウスチェア −restless-interface−，エンタテインメントコンピューティング2011(EC 2011) (東京, 2011.10.9) ／講演論文集, pp.322-325, 06B-01
・藏悠子，Alvaro Cassinelli，石川正俊：Extroverting Interface，エンタテインメントコンピューティング2011 (EC 2011) (東京, 2011.10.9) ／講演論文集, 06B-07
・吉田匠，家室証，南澤孝太，新居英明，舘暲：再帰性投影型多視点立体ディスプレイのための物体操作インタフェース，第15回日本バーチャルリアリティ学会大会 (石川, 2010.9.16) ／講演論文集, 2A2-2
・伊藤崇仁，Alvaro Cassinelli，小室孝，石川正俊：タンジブルスクリーンを用いた３次元物体表現，第7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 (SI 2006) (札幌，2006.12.15) ／講演会論文集，pp.774-775

展示会／Exhibition
・サイエンスアゴラ (東京, 日本科学未来館), 2014年11月7日～ 9日［AIRR Tablet］
・JST Symposium in conjuntiction with IEEE VR2011, (Singapore, Suntec Convention Center), 2011年3月20日 ～27日［scoreLight］
・ACM SIGGRAPH 2010 Emerging Technologies (Los Angels, Los Angels Convention Center),2010年7月25日 ～29日［Alvaro Cassinelli, Alexis Zerroug, Yoshihiro Watanabe, Masatoshi Ishikawa, and Jussi Angesleva:Camera-less Smart Laser Projector］
・SIGGRAPH ASIA 2009 (juried), Art Gallery & Emerging Technologies, (横浜, パシフィコ), 2009年12月17日～ 19日［scoreLight］

176

論文 Papers
アクティブ パーセプション 和文 ／ Active Perception Japanese・CONTEX2009 exhibition, (Tokyo, Miraikan), 2009年10月22日～ 25日,［scoreLight］
・13th Japan Media Art Festival 2009 (Excellence Prize), (東京, 国立新美術館), 2009年2月3日～ 14日［scoreLight］
・Ars Electronica - Tokyo University Campus Exhibition, (Linz, kunstuniversität: University of Art and Industrial
Design Linz),2008年9月4日～ 9日［HYBRID EGO: boxedEgo, Sticky Light, Wireless Haptic Radar］
・Prix Ars Electronic 2006, Interactive Art Category, (Linz, O.K. Center for Contemporary Art), 2006年8月31日
10月8日,［Khronos Projector］～

・TIMESCAPE, the Okamura Design Space (collaboration with architect Hiroshi Naito), (東京, ホテルニューオータニ),
2006年7月13日～ 28日,［Khronos Projector］
・第9回メディアアートフェスティバル, (東京, 東京都写真美術館) 2006年2月24日～ 3月5日,［Khronos Projector］
・Laval Virtual, (Laval, Salle Polyvalente, Place de Hercé), 2006年4月25日～ 30日,［Khronos Projector］
・Digital Art Festival 2005 (東京, パナソニックセンター東京), 2005年12月9日～ 13日,［Khronos Projector］

177

論文 Papers
アクティブ パーセプション 英文 ／ Active Perception English

学術論文／Papers
・Tomohiko Hayakawa, Takanoshin Watanabe, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Gain-compensation Methodology for a Sinusoidal Scan of a Galvanometer Mirror in Proportional-Integral-Differential Control Using Pre-emphasis Techniques,Journal of
Visualized Experiments, Issue122, pp.e55431:1-e55431:11 (2017)
・Tomohiko Hayakawa, Takanoshin Watanabe, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa:Gain-compensated sinusoidal scanning of agalvanometer mirror in proportional-integral-differential control using the pre-emphasis technique for motion-blur compensation,Applied Optics, Vol.55, Issue21, pp.5640-5646 (2016)
・Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Development of Motion-Blur-Compensated High-Speed Moving Visual Inspection
Vehicle for Tunnels,International Journal of Structural and Civil Engineering Research, Vol.5, No.2, pp.151-155 (2016)
・Tomohiko Hayakawa, Takanoshin Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:Real-time high-speed motion blur compensation system
based on back-and-forth motion control of galvanometer mirror,Optics Express, Vol.23, Issue25, pp.31648-31661 (2015)
・A.Cassinelli, E.Sampaio, S.B.Joffily, H.R.S.Lima, and B.P.G.R.Gusmao:Do blind people move more confidently with the Tactile
Radar?,IOS Press, Technology and Disability/pp.161-170 (2014)

招待講演／Invited Talks

・Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Monitoring Method of Concrete Crack on Tunnel Surface Using Motion-blur Compensation System as Health Monitoring,BIT's 6th Annual World Congress of Advanced Materials-2017 (WCAM-2017) (Xi'an,
2017.6.15)/Conference Abstract Book, p.405
・Masatoshi Ishikawa: Interactive Display Technologies Using High-speed Image Processing (Invited),Workshop on 3D/Hyper-Realistic Display in The 21st International Display Workshops (IDW '14) (Niigata, 2014.12.4)/Proceedings, pp.812-813
・Alvaro Cassinelli : Time Delayed Cinema, [PPT-28MB],invited talk at Microwave/Animatronica New Media Art Festival(HongKong, 2006.11.4-15)

学会発表／Proceedings
・Tomohiko Hayakawa, Yushi Moko, Kenta Morishita, and Masatoshi Ishikawa:Real-time Robust Lane Detection Method at a Speed of
100 km/h for a Vehicle-mounted Tunnel Surface Inspection System,2019 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS2019) (Sophia
Antipolis, 2019.3.11)
・Seohyun Lee, Hyuno Kim, Masatoshi Ishikawa, and Hideo Higuchi:3D Nanoscale Tracking Data Analysis for Intracellular Organelle
Movement using Machine Learning Approach,IEEE The 1st International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC2019) (Naha, 2019.2.12)
・Tomohiko Hayakawa, Kenichi Murakami, Jerome Pitogo de Leon, and Masatoshi Ishikawa:Focus adjustable motion-blur compensation
method using deformable mirror,SPIE Photonics West 2019 (San Francisco, 2019.2.5)/Proceedings of SPIE, Vol.10925,
pp.1092507-1-6
・Takuya Kadowaki, Michika Maruyama, Tomohiko Hayakawa, Naoki Matsuzawa, Kenichiro Iwasaki, and Masatoshi Ishikawa:Effects oflow video latency between visual information and physical sensation in immersive environments,The 24th ACM Symposium on Virtual
Reality Software and Technology (VRST2018) (Tokyo, 2018.11.29)/Article No.84, pp.1-2
・Kenta Morishita, Tomohiko Hayakawa, Yushi Moko, Hiroyuki Kameoka, and Masatoshi Ishikawa: Tunnel inspection system using
high-speed moving visual inspection vehicle, 25th ITS World Congress (ITSWC18) (Copenhagen, 2018.9.20)/AP-TP1421, pp.1-7
・Jerome de Leon, Kenichi Murakami, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:High-resolution Accurate Mosaic Imaging Technique for Laser Micro-fabrication using Motion-blur Compensation,The 13th Pacific Rim Conference on Lasers and Electro-Optics(CLEO Pacific Rim 2018) (Hong Kong, 2018.8.2)/Proceedings, PDP.9
・Osamu Fukayama, Naoki Sudo, Kunihiko Mabuchi, and Takashi Isoyama:Rattractor - Closed-loop Rat Attractor by Deep Brain Stimulation,40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2018)(Honolulu,
2018.7.18)/proceedings, WePoS-26.43
・Kenichi Murakami, Tomohiko Hayakawa, Jerome Pitogo de Leon, and Masatoshi Ishikawa:Real-time high-speed motion blur compensation method using galvanometer mirror for shape sensing of microfabricated objects,SPIE Photonics Europe 2018 (Strasbourg,
2018.4.25)/Proceedings of SPIE, Vol.10679, 106790Z:1-6
・Tomohiko Hayakawa, Kenichi Murakami, Chung Wenting, and Masatoshi Ishikawa:Motion-Blur-Less Microscopic Imaging without
Thermal Effect,Focus on Microscopy 2018 (FOM2018) (Singapore, 2018.3.27)/Program and Abstract Book Focus on Microscopy FOM
2018, p.105
・Tomohiko Hayakawa, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa:Precise shape-sensing method using micro pinhole for microholes,SPIE Smart Structures and Materials + Nondestructive Evaluation and Health Monitoring 2018(Denver, 2018.3.5)/Proceedingsof SPIE, Vol.106020, 106020D:1-6
・Tomohiko Hayakawa, Yushi Moko, Kenta Morishita, and Masatoshi Ishikawa:Pixel-Wise Deblurring Imaging System Based on Active
Vision for Structural Health Monitoring at a Speed of 100 km/h,2017 The 10th International Conference on Machine Vision(ICMV2017)(Vienna, 2017.11.14)/Proceedings of SPIE, Vol.10696, 1069624-1-7
・Sho Tatsuno, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Supportive Training System for Sports Skill Acquisition Based on Electrical Stimulation,2017 IEEE World Haptics Conference (WHC)(Munich, 2017.6.8)/Proceedings of the 2017 IEEE World Haptics Conference (WHC), pp.466-471
・Tomohiko Hayakawa, Masatoshi Ishikawa, Tomohiro Imahoko, Hirokazu Tahara, and Hitoshi Sekita:Micro fabrication and inspection offine ceramics using ultra-short pulse laser,International Conference on Small Science 2017 (ICSS2017)(San Sebastian,2017.5.11)/PROGRAM & ABSTRACTS, pp.65-66
・Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa: Motion-blur-compensated structural health monitoring system for tunnels at a speed of
100 km/h, SPIE Smart Structures/Nondestructive Evaluation 2017 (NDE 2017) (Portland, 2017.3.29)/Proceedings of SPIE, Vol.10169,
101692G:1-8
・Sho Tatsuno, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Trajectory Adjustment System for Learning based on Electrical Stimulation,Augumented Human 2017 (AH2017) (California, 2017.3.17)/Proceedings, Article No.28
・Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Simultaneous position and angle control for outgoing laser beam design using two
galvanometer mirrors,SPIE Photonics West 2017 (San Francisco, 2017.2.2)/Proceedings, 100850Z-1-7
・Sho Tatsuno, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa:Comparison of Reaction Times in Response to Electrical and Visual
Stimulation Using a High-speed Camera,2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2016)(Budapest, 2016.10.12)/CONFERENCE PROCEEDINGS, pp.1251-1256
・Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa: Outdoor Gesture Recognition System Using Accurate Absolute Position Coordinates,18th International Conference on Human-Computer Interaction (HCI International 2016) (Toronto, 2016.7.20-22)/Posters'
Extended Abstracts, pp.101-106

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論文 Papers
アクティブ パーセプション 英文 ／ Active Perception English
・Tomohiko Hayakawa and Masatoshi Ishikawa: Development of Motion-Blur-Compensated High-Speed Moving Visual Inspection Vehicle for Tunnels,2016 3rd International Conference on Geological and Civil Engineering (ICGCE2016) (Penang, 2016.1.13)/Proceedings, pp.24-28 [Best Presentation Award]
・Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa: GPS Error Range Reduction Method based on Linear Kinematic Model,2015 IEEE
International Conference on Automation Science and Engineering (CASE2015) (Gothenburg, 2015.8.27)/Proceedings, pp.1515-1520
・Muhammad Sakti Alvissalim, Masahiko Yasui, Chihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:Immersive Virtual 3D Environment basedon 499 fps Hand Gesture Interface,2014 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (Jakarta,
2014.10.18)/Proceedings, pp.198-203 [Best Student Paper Award]
・Ken Iwasaki, Emi Tamaki, Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa: Augmenting Emotion with Real Time Biofeedback: A Pilot
Study,4th International Symposium on Pervasive Computing Paradigms for Mental Health (MindCare2014) (Tokyo, 2014.5.9)
・Ken Iwasaki, Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa: Toward Emotional Well-Being: Staying Calm with ECG Feedback,AAAI 2014
Spring Symposia, Big Data Becomes Personal: Knowledge into Meaning (Stanford, 2014.3.25)/AAAI Spring Symposium Technical
Report, Vol.SS-14-01, pp.17-22
・Yuko Zou, Leo Miyashita, Tomohiko Hayakawa, Eric Siu, Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa:i-me TOUCH: Detecting Human
Touch Interaction, 2013 ACM SIGGRAPH (Anaheim, 2013.7.21-25)/Disc 1
・Kaisa Väänänen-Vainio-Mattila, Jonna Häkkilä, Alvaro Cassinelli,Jorg Müller, Enrico Rukzio, Albrecht Schmidt:Experiencing
Interactivity in Public Spaces (EIPS),CHI'13 Extended Abstracts on Human Factors in Computing, ACM Press, 2013 (Paris,
2013.4.26)/pp.3275-3278
・Jurgen Steimle, Hrvojo Benko, Alvaro Cassinelli, Hiroshi Ishii, Daniel Leithinger, Pattie Maes, and Ivan Poupyrev:Displays Take New
Shape: An Agenda for Future Interactive Surfaces,CHI'13 Extended Abstracts on Human Factors in Computing, ACM Press, 2013
(Paris, 2013.4.26)/pp.3283-3286
・Alvaro Cassinelli, Jussi Angesleva, Yoshihiro Watanabe, Gonzalo Frasca, and Masatoshi Ishikawa:Skin Games, ACM international
conference on Interactive tabletops and surfaces (ITS2012),(Cambridge, 2012.11.13)/Proceedings, pp.323-326
・Kazuma Murao, Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa:Blink Suppression Sensing and Classification,The 30th ACM Conferenceon Human Factors in Computing Systems (CHI2012)(Austin, 2012.5.10)/Proceedings, Proceedings, pp.2255-2260
・Danielle Wilde, Alvaro Cassinelli, Alexis Zerroug:LightArrays, The 30th ACM Conference on Human Factors in Computing Systems(CHI2012)(Austin, 2012.5.8)/Proceedings, pp.987-990
・Alvaro Cassinelli, Daito Manabe, Stephane Perrin, Alexis Zerroug, Masatoshi Ishikawa:scoreLight & scoreBots, The 30th ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI2012)(Austin, 2012.5.8)/Proceedings, pp.1011-1014
・Alvaro Cassinelli, Yuko Zhou, Alexis Zerroug, and Masatoshi Ishikawa:The Laser Aura: a prosthesis for emotional expression,
SIGGRAPH ASIA 2011,Tech. Sketches and Posters (Hong Kong, 2011.12.12-15)/Article No.24
・Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:The Volume Slicing Display: a tangible interface for slicing and annotation of volumetric data (Invited),Optics & Photonics Japan 2011 (OPJ2011) (Suita, 2011.11.29)/Proceedings, 29pCS4
・Alexis Zerroug, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa:Invoked computing: Spatial audio and video AR invoked through miming,Virtual Reality International Conference (VRIC 2011) (Laval, 2011.4.7)/Proceedings, pp.31-32
・Chi Man Siu, and Carson Reynolds: Optical Handlers - eeyee,Third Workshop on Devices that Alter Perception (DAP 2010)in conjunction with 2010 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2010)
・Carson Reynolds: Surfel Cameras,Third Workshop on Devices that Alter Perception (DAP 2010)in conjunction with 2010 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2010)(Seoul, 2010.10.13)/Proceedings, pp.38-41
・Alvaro Cassinelli: EARLIDS & entacoustic performance,Third Workshop on Devices that Alter Perception (DAP 2010)in conjunction
with 2010 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2010)(Seoul, 2010.10.13)
・Alvaro Cassinelli, and Stephane Perrin: To Blink or Not To Blink,Third Workshop on Devices that Alter Perception (DAP 2010)inconjunction with 2010 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2010)(Seoul, 2010.10.13)
・Tomoko Hayashi, and Carson Reynolds: Empathy Mirrors,Third Workshop on Devices that Alter Perception (DAP 2010)in conjunction
with 2010 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2010)(Seoul, 2010.10.13)
・Danielle Wilde:The Poetics of Extension: using art & design ideation techniques to develop engaging body-worn devices,2010 IEEE
International Symposium on Wearable Computing (ISWC 2010) (Seoul, 2010.10.12)/Proceedings, pp.242-247
・Carson Reynolds: Uncanny Moral Behavior, 8th European Conference on Computing and Philosophy (ECAP10)(Munich,2010.10.4-6)/pp.173-175
・Danielle Wilde, Alvaro Cassinelli, Alexis Zerroug, R J N Helmer, and Masatoshi Ishikawa:Light Arrays: a system for extended engagement, 2010 International Conference Series on Disability,Virtual Reality and Associated Technologies (ICDVRAT) with ArtAbilitation(Chile, 2010.9.1)/Proceedings, pp.157-164
・Danielle Wilde, R J N Helmer, and M Miles: Extending body & imagination: moving to move,2010 International Conference Series on
Disability,Virtual Reality and Other Technologies (ICDVRAT) with ArtAbilitation(Chile, 2010.9.1)/Proceedings, pp.175-183
・Alvaro Cassinelli, Alexis Zerroug, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:Camera-less Smart Laser Projector (Invited),The 37th
International Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques(SIGGRAPH2010) (Los Angeles,
2010.7.25-29)/Article No.9
・Alvaro Cassinelli, Yusaku Kuribara, Alexis Zerroug, Masatoshi Ishikawa, and D. Manabe:scoreLight: Playing with a human-sized laser
pick-up,International Conference on New Instruments for Musical Expression (NIME2010)(Sydney, 2010.6.15-18)/Proceedings,
pp.144-149
・Alvaro Cassinelli, Alexis Zerroug, and Masatoshi Ishikawa:Camera-less Smart Laser Projector, 12th Virtual Reality International
Conference(VRIC 2010/Laval Virtual) (Laval, 2010.4.7-11)/Proceedings, pp.291-295
・Carson Reynolds, Susanna Hertrich, Alvaro Cassinelli, Masatoshi Ishikawa, and Marshall Smith:Ethical Aspects of Video Game Experiments,Video Games as Research Instruments Workshop in conjunction with Conference on Human Factors in Computing Systems(CHI2010) (Atlanta, 2010.4.10)/Proceedings, pp.1-4
・Carson Reynolds, Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:I am near my navel: learning mappings between
location and skin,Key Issues in Sensory Augmentation Workshop (Brighton, 2009.3.26-27)
・Yoshihiro Watanabe, Alvaro Cassinelli, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa:The DeformableWorkspace:a Membrane between
Real and Virtual Space,IEEE International Workshop on Horizontal Interactive Human-Computer Systems(Tabletops & Interactive
Surfaces 2008) (Amsterdam, 2008.10.3)/Proceedings, pp.155-162
・Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa: Boxed Ego,Devices that Alter Perception Workshop (DAP2008) in conjunction with
UbiComp 2008(Seoul, 2008.9.21)/Proceedings, pp.10-13
・Carson Reynolds, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa: Aural Antennae,Devices that Alter Perception Workshop (DAP 2008) inconjunction with UbiComp 2008(Seoul, 2008.9.21)/Proceedings, pp.26-29
・Alexis Zerroug, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa: Spatial coverage vs. sensorial fidelity in VR,Devices that Alter Perception
Workshop (DAP 2008) in conjunction with UbiComp 2008(Seoul, 2008.9.21)/Proceedings, pp.34-37
・Carson Reynolds, Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa:Manipulating Perception, 6th European Conference
on Computing and Philosophy(Montpellier, 2008.6.16)

179

論文 Papers
アクティブ パーセプション 英文 ／ Active Perception English
・Carson Reynolds, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa:Meta-perception: reflexes and bodies as part of the interface,Conferenceon Human Factors in Computing Systems(CHI 2008)(Florence, 2008.4.7)/Proceedings, pp.3669-3674
・Carson Reynolds: Image Act Theory, Seventh International Conference of Computer Ethics,Philosophical Enquiry (San Diego,
2007.7.12-14)[PDF]
・Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa:Robotic Thugs, The Ninth ETHICOMP International Conference on the Social and EthicalImpacts ofInformation and Communication Technology(ETHICOMP 2007)(Tokyo, 2007.3.28)/Proceedings, pp.487-492[PDF]
・Carson Reynolds, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa:Economically Autonomous Robotic Entities, 2007 IEEE International
Conference on Robotics andAutomation(ICRA'07) (Roma, 2007.4.14)[PDF-54KB]・Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa:Robot Trickery, International Workshop on Ethics of Human Interaction with Robotic, Bionicand AI Systems: Concepts and Policies (Naples, 2006.10.18)/Proceedings, pp.43-46[PDF]
・Carson Reynolds, Hiroshi Tsujino, and Masatoshi Ishikawa:Realizing Affect in Speech Classification in Real-Time, Aurally Informed
PerformanceIntegrating Machine Listening and Auditory Presentation in Robotic Systems(Washington, D.C., 2006.10.13)/Proceedings, pp.53-54[PDF]
・Carson Reynolds, and Wren C.: Worse Is Better for Ambient Sensing, Workshop on Privacy,Trust and Identity Issues for AmbientIntelligence, In conjunction with the 4thInternational Conference on Pervasive Computing (Dublin, 2006.5.7-10)[PDF]
・Carson Reynolds: Boo-Hooray and Affective Approaches to Ethical Textual Analysis,Computers and Philosophy, an International
Conference (Laval, 2006.5.3-5)[PDF]
・Alvaro Cassinelli, Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa:Augmenting spatial awareness with Haptic Radar, Tenth International
Symposium on Wearable Computers(ISWC)(Montreux, 2006.10.11-14)/pp.61-64[PDF-103KB][PPT-6.4MB]
・Alvaro Cassinelli, Carson Reynolds, and Masatoshi Ishikawa:Haptic Radar, The 33rd International Conference and Exhibition on Computer Graphics and InteractiveTechniques(SIGGRAPH) (Boston, 2006.8.1)[PDF-202KB, Large Quicktime Video, Small Quicktime
Video, MPG-4]
・Alvaro Cassinelli, Takahito Ito, and Masatoshi Ishikawa:Khronos Projector, Interactive Tokyo 2005 (Tokyo,
2005.8.25-26)/p.23[PDF-2.1MB]・Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa: Khronos Projector,Emerging Technologies, SIGGRAPH 2005 (Los Angeles, 2005)/One
page abstract[PDF-0.5MB]Video Demo[WMB-40MB]Power Point presentation (with abundant video)[PPT-10MB]・Alvaro Cassinelli, Stephane Perrin, and Masatoshi Ishikawa: Smart Laser-Scanner for 3D Human-Machine Interface,ACM SIGCHI2005 (Portland, 2005.4.2-7 )/pp.1138-1139[PDF-835KB]Video Demo : Good Quality:[MPG-176MB]Compressed :[MPG-28MB]Slides
Presentation[PPT-10MB]・Alvaro Cassinelli, Stephane Perrin, and Masatoshi Ishikawa:Markerless Laser-based Tracking for Real-Time 3D Gesture Acquisition,
ACM SIGGRAPH 2004(Los Angeles, 2004.8.8-12)/Abstract[PDF-87KB]Video Demo : Good Quality :[AVI-24,7MB]Compressed:[AVI-6MB]Poster [JPG -835KB]
・Stephane Perrin, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa:Gesture Recognition Using Laser-based Tracking System, 6th International Conference on Automatic Face andGesture Recognition 2004(FG 2004) (Seoul, 2004.5. 17-19)/pp.541-546[PDF-402KB],Poster[PPT-457KB]・Stephane Perrin, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa:Laser-Based Finger Tracking System Suitable for MOEMS Integration,
Image and Vision Computing,New Zealand(IVCNZ 2003) (Palmerston North, 2003.11.27)/proceedings,
pp.131-136[PDF-239KB],Poster presentation[PPT-1432KB]

180

論文 Papers
光コンピューティング 和文 ／ Optics in Computing Japanese

学術論文／Papers
・成瀬誠，石川正俊：光インターコネクションを用いたシステムのための並列アルゴリズムの構築，情報処理学会論文誌, Vol.41，
No.5, pp.1509-1516(2000)
・成瀬誠，石川正俊：特異値分解を用いた光インターコネクションのアライメント解析，光学, Vol.29, No.2, pp.101-107(2000)
・成瀬誠，ニール マッカードル，豊田晴義，小林祐二，川又大典，石川正俊： 再構成可能光インターコネクションを用いた階層的並列処理システム，電子情報通信学会論文誌 C, Vol.83, No.5, pp.397-404 (2000)
・石川正俊，石田隆行：ホログラムを用いた光インターコネクション，光学, Vol.24, No.6, pp.341-342 (1995)
・豊田晴義，石川正俊：スパースコーディングを用いた相関学習，光学, Vol.22, No.4, pp.210-215 (1993)

本／Books
・石川正俊: 光情報処理, 応用物理ハンドブック第２版, pp.58-59, 丸善 (2002.4)
・石川正俊：光インターコネクションを用いた並列処理システム，光通信技術の最新資料集Ⅴ，オプトロニクス社, pp.286-290(2001.6)
・石川正俊：光ニューロコンピューティング，生物化学素子とバイオコンピュータII −バイオコンピューティング研究戦略− (神沼二真，甘利俊一，相澤益男，三輪錠司 編)，サイエンスフォーラム, pp.326-331 (1990.12)
・石川正俊：光ニューロコンピューティング, ニューロコンピュー タの現状と将来 (甘利俊一監修，日本学際会議編)，共立出版,
pp.61-98 (1990.7)
・石川正俊：ニューラルネットワークプロセッサ，光コンピュータ技術(谷田貝豊彦 監修)，トリケップス, pp.91-109 (1989.7)

解説論文／Review Papers
・石川正俊：The Art of Photonics，
O plus E, Vol.23, No.1 (2001)
・石川正俊：情報技術の中で輝く光技術，オプトロニクス, No.229, p.53 (2001)
・石川正俊：光インターコネクションを用いた並列処理システム，オプトロニクス, No.223, pp.176-180 (2000)
・石川正俊：自由空間型スマートピクセルと並列処理システムへの応用，情報処理, Vol.41, No.9, pp.1021-1025 (2000)
・石川正俊：光インタコネクションで変わるコンピュータの世界，エレクトロニクス実装学会誌, Vol.1, No.3, pp.176-179(1998)
・石川正俊：光インタコネクションで変わるコンピュータ技術, Computer Today, Vol.16, No.1, pp.19-24 (1999)
・石川正俊：スマートピクセルと並列画像処理，オプトロニクス, No.203, pp.145-152 (1998)
・石川正俊：光インタコネクションで変わるコンピュータ技術, M&E, Vol.25, No.8, pp.134-139 (1998)
・石川正俊：超並列・超高速視覚情報システム −汎用ビジョンチップと階層型光電子ビジョンシステム−，応用物理, Vol.67,
No.1, pp.33-38 (1998)
・石川正俊：スマートピクセル並列処理システム，O plus E, No.209, pp.99-106 (1997)
・石川正俊：光インターコネクションと光設計，光学, Vol.25, No.12, pp.705-706 (1996)
・石川正俊：同じ方向に向っていくようなことをやっていたのでは、エネルギーの無駄遣いになります，O plus E，No.195，
pp.67-73 (1996)
・石川正俊：光オリエンティッドなアーキテクチャを実現しないと光は電子の下僕になります，O plus E, No.194, pp.69-74(1996)
・石川正俊：光インターコネクションと超並列処理, 光技術コンタクト, Vol.32, No.3, pp.137-143 (1994)
・石川正俊：光センシングの現状と将来，計測と制御, Vol.32, No.11, pp.877-883 (1993)
・神谷武志，森村正直，大津元一，石川正俊：ハイテクノロジーはいま −−光技術の夢を語る，Renta Station, No.27 (1993)
・石川正俊：超高速・超並列ビジョンシステム, 光学, Vol.21, No.10, pp.678-679 (1992)
・石川正俊：センサ情報の並列処理技術，電子情報通信学会論文誌C-II, Vol.J74-C-, No.5, pp.255-266 (1991)
・石川正俊：並列処理システムとしての光ニューロコンピューティング，光学, Vol.19, No.11, pp.755-761 (1990)
・石川正俊：光ニューロコンピューティング, vision, Vol.3, No.3, pp.137-144 (1990)
・石川正俊：光アソシアトロン −学習可能な光連想記憶システム−，別冊数理科学「脳と情報−ニューロサイエンス−」，サイエンス社,
pp.144-148 (1989.4)
・石川正俊：光アソシアトロン−学習を実現した光連想記憶システム，電気学会雑誌, Vol.109, No.6, pp.438-444 (1989)
・石川正俊：光コンピューティング，電子情報通信学会誌, Vol.72, No.2, pp.157-163 (1989)
・石川正俊：センサ情報の並列処理技術，光技術コンタクト, Vol.27, No.1, pp.9-14 (1989)
・石川正俊：学習機能を実現した光連想記憶システム，O Plus E, No.110, pp.97-103 (1989)
・石川正俊：光並列演算による連想記憶システム，Inter AI, Vol.2, No.3, pp.36-38 (1988)
・石川正俊：光ニューロコンピュータ，I/O, Vol.13, No.5, pp.233-236 (1988)
・石川正俊：光連想記憶システム，コンピュートロール, No.24, pp.82-90 (1988)
・石川正俊：光ニューロ・コンピューティング, 光技術コンタクト, Vol.26, No.8, pp.543-552 (1988)
・石 川 正 俊：光 ア ソ シ ア ト ロ ン −学 習 可 能 な 光 連 想 記 憶 シ ス テ ム−，Computer Today, Vol.5, No.5(No.27), pp.68-72(1988)
・石川正俊：光並列演算による連想記憶システム，エレクトロニクス, Vol.33, No.8, pp.39-44 (1988)
・石川正俊：光コンピュータと並列学習情報処理，計測と制御, Vol.27, No.12, pp.1115-1122 (1988)181

論文 Papers
光コンピューティング 和文 ／ Optics in Computing Japanese

招待講演／Invited Talks
・石川正俊: 光インターコネクションを用いた並列処理システムとその応用 (基調講演), 第7回OEIC・光インターコネクションミ
ニワークショップ「高機能・小型化が進む光デバイス技術」(東京, 1999.1.18) ／講演予稿集, pp.3-10
・石川正俊：光波センシングと光コンピューティングの接点，第17回光波センシング技術研究会 (大宮, 1996.6.19) ／講演論文集, pp.99-106
・石川正俊：計測・センシングにおける光の役割，計測自動制御学会第9回光応用計測部会講演会 (東京, 1992.11.5) ／資料,
pp.1-6
・石川正俊，豊田晴義，向坂直久，鈴木義二：光アソシアトロン −学習を 実現した光連想記憶システム−(招待講演)，レーザー学会学術講演会第9回年次大会 (大阪, 1989.1.27) ／予稿集, pp.217-220

学会発表／Proceedings
・成瀬誠，石川正俊：高密度光インターコネクトの機械的ダイナミクスを用いたアクティブアライメント，第49回応用物理学関係
連合講演会 (神奈川, 2002.3.30) ／講演予稿集, pp.1193
・成瀬誠，山本成一，齋藤章人，石川正俊：自由空間光インターコネクションのための実時間アクティブアライメント，第62回応用物理学会学術講演会 (愛知, 2001.9.11) ／講演予稿集, pp.887
・藤田元信，成瀬誠，石川正俊：面発光レーザアレイを用いたコンフォーカルマイクロスコピー，第26回光学シンポジウム (東京,2001.6.21) ／講演予稿集, pp.61-62
・川合英雄，馬場彩子，武内喜則，小室孝，石川正俊：８ｘ８デジタル・スマートピクセルと光接続，Optics Japan '00 (北見,2000.10.7) ／講演予稿集, pp.31-32
・成 瀬 誠：シ ス テ ム フ ォ ト ニ ク ス − 計 測・処 理・通 信 の 統 合 −，第99回 光 コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ 研 究 会 (京 都, 2000.7.7) ／pp.33-37
・成瀬誠，豊田晴義，小林祐二，石川正俊：階層的並列処理のための自由空間光インターコネクションモジュール，信学技報，
EMD2000-3 (2000-4) ／ pp.13-17
・成瀬誠，石川正俊：スマートピクセルを用いた高速・並列共焦点顕微鏡システム，第47回応用物理学関係連合講演会 (東京,2000.3.29)
・石川正俊，成瀬誠，小林祐二，豊田晴義：再構成可能な光インターコネクションを用いた並列処理システム，レーザ・量子エレク
トロニクス研究会 (東京, 2000.2.23)
・川 合 英 雄，馬 場 彩 子，武 内 喜 則，小 室 孝，石 川 正 俊：デ ジ タ ル・ス マ ー ト ピ ク セ ル と 光 接 続，Optics Japan '99 (大 阪,1999.11.25) ／講演予稿集, pp.127-128，23pA4
・川又大典，成瀬誠，石井抱，石川正俊：固有空間法による動画像データベース構築・検索アルゴリズム，Optics Japan '99 (大阪,
1999.11.25)
・成瀬誠，豊田晴義，小林祐二，川又大典，ニール マッカードル，石川正俊： 光インターコネクションを用いた階層的並列処理システム(OCULAR-II)，Optics Japan '99 (大阪, 1999.11.23)
・成瀬誠：Optoelectronic VLSI と光インターコネクションを用いた システムにおける認識系アルゴリズム，第84回光コンピューティング研究会 (1998.12.4)
・川又大典，成瀬誠，石井抱，石川正俊：超並列アーキテクチャ SPEを用いた画像検索アルゴリズム，Optics Japan'98 (岡山,1998.9.19) ／講演予稿集
・N.McArdle，M.Naruse，A.Okuto，T.Komuro，and M.Ishikawa：Realization of a Smart-Pixel Parallel Optoelectronic
Computing System，
Optics Japan '97 (仙台, 1997.10.1) ／講演予稿集, pp.169-170
・成瀬誠，石川正俊：光電子ハイブリッドシステムのための階層的処理アルゴリズム，Optics Japan '97 (仙台, 1997.10.1) ／講演予稿集, pp.171-172
・奥戸あかね, 成瀬誠, ニール・マッカードル, 石川正俊： 光電子ハイブリッドシステム(SPE-II)における光インターコネクションの特性評価, Optics Japan '97 (仙台, 1997.10.1) ／講演予稿集, pp.173-174
・田畑友啓，石川正俊：フーリエ変換ホログラムを用いた書き換え可能なスペースバリアント光インターコネクション，第44回応用物理学関係連合講演会 (東京, 1997.3.29) ／予稿集, pp.909
・N.McArdle，and M.Ishikawa：Comparisonof GRIN Rods and Conventional Lenses for Imaging of 2D
Optoelectronic Computing Devices，
第44回応用物理学関係連合講演会 (東京, 1997.3.29) ／予稿集，pp.909
・成瀬誠，石川正俊： 特異値分解を用いた２次元光デバイスのアライメントの解析，第44回応用物理学関係連合講演会 (東京,1997.3.29) ／予稿集, pp.908
・田畑友啓，石川正俊： 書き換え可能なスペースバリアントインターコネクションを用いた実時間ガーベッジコレクションの提案，
電子情報通信学会コンピュータシステム研究会 (東京, 1996.10.31) ／電子情報通信学会技術研究報告，CPSY-73, Vol.96,
No.342, pp.31-38
・N.McArdle，M.Naruse，T.Komuro，H.Sakaida and M.Ishikawa：An optoelectronic smart-pixel parallel processing，光学連合シンポジウム (福岡, 1996.9.7) ／講演予稿集, pp.247-248
・山本裕紹，石川正俊：非線形写像変換を有する光フィードバックシステム，光学連合シンポジウム (東京, 1995.9.22) ／講演予稿集, pp.389-390
・境田英之，Neil McArdle，石川正俊： 光電子ハイブリッド並列処理システム (SPE-II)における多段光インターコネクション，光学連合シンポジウム (東京, 1995.9.21) ／講演予稿集, pp.217-218
・成瀬誠，石川正俊：光インターコネクションを利用した３次元シストリックアレイアーキテクチャ，光学連合シンポジウム (東京, 1995.9.21) ／講演予稿集, pp.215-216
・石田隆行，石川正俊：バイナリーホログラムを用いた再構成可能なスペースバリアント光インターコネクション，光学連合シンポジウム (東京, 1995.9.21) ／講演予稿集, pp.213-214
・田畑友啓，石川正俊：光−電子ハイブリッドチップ間光インターコネクションの提案，光学連合シンポジウム (東京, 1995.9.21)／講演予稿集, pp.211-212
・山本裕紹，成瀬誠，石川正俊：再構成可能な光インターコネクションを用いた汎用並列処理システム，情報処理学会計算機アーキ
テクチャ研究会 (別府, 1995.8.24) ／情報処理学会研究報告, 95-ARC-113, Vol.95, No.80, pp.113-120
・成瀬誠，山本裕紹，石川正俊：光インターコネクションを用いた並列処理システムにおけるパターン抽出，第42回応用物理学関係連合講演会 (東京, 1995.3.29) ／予稿集, pp.905
・田 畑 友 啓，石 川 正 俊：超 並 列・超 高 速 ビ ジ ョ ン と 光 イ ン タ ー コ ネ ク シ ョ ン，第4回 フ ォ ト ニ ッ ク 情 報 処 理 研 究 会 (大 阪,1994.11.9) ／資料，PIP94-30，PIP94-30，pp.53-62
・石田隆行，鈴木隆文，田畑友啓，Andrew Kirk，石川正俊：光インターコネクションを用いた並列演算処理システム，第54回応用物理学会学術講演会 (札幌, 1994.9.28) ／予稿集(第Ⅲ分冊), pp.877
・田畑友啓，石川正俊： 実時間フーリエ変換ホログラムを用いた光インターコネクション−性能評価と最大チャンネル数の改善−，
光学連合シンポジウム (浜松, 1994.9.22) ／予稿集, pp.95-96

182

論文 Papers
光コンピューティング 和文 ／ Optics in Computing Japanese・成瀬誠，山本裕紹, 石川正俊：光インターコネクションを用いた並列処理システムのための演算アルゴリズム，光学連合シンポジ
ウム (浜松, 1994.9.22) ／予稿集，pp.209-210
・石田隆行，石川正俊：アダプティブバイナリーホログラム, 光学連合シンポジウム(浜松, 1994.9.22) ／予稿集, pp.207-208
・中坊嘉宏，寺田夏樹，山本裕紹，成瀬誠，石川正俊： 再構成可能な光インターコネクションを用いた並列処理システム，光学連合シンポジウム (浜松, 1994.9.22) ／予稿集, pp.97-98
・田畑友啓，アンドリュー・カーク，石川正俊：実時間フーリエ変換ホログラムを用いた光インターコネクション，光学連合シンポジウム (旭川, 1993.9.25) ／予稿集, pp.27-28
・Andrew Kirk，Tomohira Tabata，and Masatoshi Ishikawa： Signal to noise ratio enhancement with quasi-periodic
computer generated holograms (quasi-periodic 構造を有する計算機ホログラムにおけるS/N比の改善)，第40回応用物理学関係連合講演会 (東京, 1993.3.30) ／予稿集, pp.902
・Andrew Kirk，Tomohira Tabata，and Masatoshi Ishikawa： Reconfigurable shift-invariant diffractive
interconnects for parallel processing (書き換え可能なホログラムを用いた並列処理用光インターコネクション)，第40回応用物理学関係連合講演会 (東京, 1993.3.29) ／予稿集, pp.876
・大石峰士，田原鉄也，石川正俊：Poisson方程式を解くための光演算アーキテクチャ，第53回応用物理学会学術講演会 (大阪,
1992.9.16) ／予稿集，pp.790

183

論文 Papers
光コンピューティング 英文 ／ Optics in Computing English

招待講演／Invited Talks

・Neil McArdle, Makoto Naruse, Haruyoshi Toyoda, Yuji Kobayashi, and Masatoshi Ishikawa: Reconfigurable Optical Interconnections for Parallel Computing (Invited), Proc. IEEE, Vol. 88, No.6, pp.829-837 (2000)
・N.McArdle, M.Naruse, and M.Ishikawa: Optoelectronic Parallel Computing Using Optically Interconnected Pipelined Processing
Arrays (Invited), IEEE J. of Selected Topics in Quantum Electronics, Vol.5, No.2, pp.250-260 (1999)
・Masatoshi Ishikawa: System Architecture for Integrated Optoelectronic Computing (Invited), Optoelectronics - Devices and Technologies -, Vol.9, No.1, pp.29-38 (1994)

学術論文／Papers
・Makoto Naruse, Hirokazu Hori, Kiyoshi Kobayashi, Masatoshi Ishikawa, Kenji Leibnitz, Masayuki Murata, Naoya Tate, and Motoichi
Ohtsu: Information theoretical analysis of hierarchical nano-optical systems in the subwavelength regime, Journal of the Optical Society of America B, Vol.26, No.9, pp.1772-1779 (2009)
・Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Multistage Network with Globally-Controlled Switching Stages and its
implementation using Optical Multi-interconnection Modules, IEEE/OSA Journal of Lightwave Technology, Vol.22, No.2, pp.315-328(2004)・Alain Goulet, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Simple integration technique to realize parallel optical interconnects: implementation of a pluggable two-dimensional optical data link, Applied Optics, Vol.4, No.26, pp.5538-5551 (2002.9.10)
・H. Kawai, A. Baba, M. Shibata, Y. Takeuchi, T. Komuro, H. Fujimura, and M. Ishikawa: High-speed image processing on digital smart
pixel array, Electronics Letters, Vol.38, No.12, pp.590-591 (2002.6.6)・Makoto Naruse, Seiichi Yamamoto, and Masatoshi Ishikawa: Real-time Active Alignment Demonstration for Free-space Optical Interconnections, IEEE Photonics Technology Letters, Vol.13, No.11, pp.1257-1259 (2001)
・James Gourlay, Tsung-Yi Yang, and Masatoshi Ishikawa: Andrew C. Walker: Low-order Adaptive Optics for Free-space Optoelectronic
Interconnects, Applied Optics, Vol.39, No.5, pp.714-720 (2000)
・Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Analysis and Characterization of Alignment for Free-Space Optical Interconnects Based on
Singular-Value Decomposition, Applied Optics, Vol.39, No.2, pp.293-301 (2000)
・Neil McArdle, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Optoelectronic Parallel Computing Using Optically Interconnected Pipelined
Processor Arrays, IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, Vol.5, No.2, pp. 250-260 (1999)
・Masatoshi Ishikawa, and Neil McArdle: Optically Interconnected Parallel Computing Systems, IEEE Computer, Vol.3, No.2, pp.61-68(1998)
・Haruyoshi Toyoda, and Masatoshi Ishikawa: Learning and recall algorithm for optical associative memory using a bistable spatial light
modulator, Appl. Opt., Vol.34, No.17, pp.3145-3151 (1995)
・Andrew G. Kirk, Tomohira Tabata, and Masatoshi Ishikawa: Programmable diffractive optical interconnections for cellular processing
applications, International Journal of Optoelectronics, Vol. 9, No.1, pp.13-23 (1994)
・Andrew G. Kirk, Tomohira Tabata, and Masatoshi Ishikawa: Design of an optoelectronic cellular processing system with a reconfigurable holographic interconnect, Appl. Opt., Vol.33, No.8, pp.1629-1639 (1994)
・Andrew G. Kirk, Tomohira Tabata, Masatoshi Ishikawa, and Haruyoshi Toyoda: Reconfigurable Computer Generated Holograms, Opt.
Comm., Vol.105, No.5,6, pp.302-308 (1994)
・Masatoshi Ishikawa, Sadao Fujimura, and Tadashi Ito: Massively Parallel Optical Computing, Ultrafast and Ultra-Parallel Optoelectronics - Interim Report -, pp.95-96 (1992)
・Masatoshi Ishikawa: Optical Neuron Computers - Associative Memory and Learning by Optical Parallel Processing -, J. Robotics andMechatronics, Vol.2, No.4, pp.322-323 (1991)
・Masatoshi Ishikawa, Naohisa Mukohzaka, Haruyoshi Toyoda, and Yoshiji Suzuki: Experimental studies on learning capabilities of
optical associative memory, Appl. Opt., Vol.29, No.2, pp.289-295 (1990)
・Masatoshi Ishikawa, Naohisa Mukohzaka, Haruyoshi Toyoda, and Yoshiji Suzuki: Experimental Studies on Adaptive Optical Associative Memory, Optical Computing 88, J.W.Goodman, P.Chavel, G.Roblin, Eds., Proc. SPIE, Vol.963, pp.527-536 (1989)
・Masatoshi Ishikawa, Naohisa Mukohzaka, Haruyoshi Toyoda, and Yoshiji Suzuki: Optical Associatron - A Simple Model for Optical
Associative Memory -, Appl. Opt., Vol.28, No.2, pp.291-301 (1989) [Best Optics Paper Award from Society of Applied Physics inJapan]

本／Books
・Masatoshi Ishikawa, Haruyashi Toyoda, and Ming Hsein Wu: Optical Associative Memory and Adaptive Learning, Optical Storage andRetrieval (Eds. Francis T. S. Yu and Suganda Jutamulia), Marcel Dekker, Inc., pp.247-282 (1996)
・Masatoshi Ishikawa: Optoelectronic Parallel Computing System with Reconfigurable Optical Interconnection, Optoelectronic Interconnects and Packaging (Eds. Ray T.Chen and Peter S. Guilfoyle), Critical Reviews of Optical Science and Technology, SPIE , Vol.CR62,
pp.156-175 (1996)
・Masatoshi Ishikawa: Parallel Optoelectronic Computing System, Ultrafast and Ultra-Parallel Optoelectronics (Eds. T.Sueta andT.Okoshi), Ohmsha and John Wiley & Sons, pp.486-494 (1995)
・Masatoshi Ishikawa: Parallel optoelectronic computing systems and applications, Proc. Int. Conf. Optical Computing '94/Optical Computing, Inst. Phys. Conf. Ser., No.139: Part I, pp.41-46 (1995)
・Masatoshi Ishikawa, Naohisa Mukohzaka, Haruyoshi Toyoda, and Yoshiji Suzuki: Optical Associative Memory with Learning Capabilities, Optical Computing in Japan (S.Ishihara ed.), NOVA Science Publishers, pp.175-182 (1990)

解説論文／Review Papers

・Masatoshi Ishikawa, Makoto Naruse, T. Haruyoshi, and Y. Kobayashi: Reconfigurable free-space optical interconnection module,
Optics & Information Systems (SPIE's International Technical Group Newsletter), Vol.11, No.1, May 2000.
・Timothy Drabik, Hugo Tienpont, and Masatoshi Ishikawa: Optics in computing: introduction to the feature issue, Appl. Opt., Vol.39,
No.5, pp.669-670 (2000)
・Masatoshi Ishikawa, and Neil McArdle: Optically Interconnected Parallel Computing Systems, IEEE Computer, pp.61-68, 1998184

論文 Papers
光コンピューティング 英文 ／ Optics in Computing English
・Masatoshi Ishikawa: Optoelectronic Parallel Computing Systems and Applications, Optoelectronics Research in Japan and the U.S.,
Stanford University, 1996.5.9
・Masatoshi Ishikawa: Parallel optoelectronic computing system with reconfigurable optical interconnection, Optical Processing & Computing (SPIE), Vol.7, No.1, pp.6, 1996
・Masatoshi Ishikawa: System Architecture for Integrated Optoelectronic Computing (Invited Paper), Optoelectronics - Devices andTechnologies -, Vol.9, No.1, pp.29-38 , 1994
・Masatoshi Ishikawa: Optical Neurocomputing, Japan Computer Quarterly, No.89, pp.45-50, 1992
・Masatoshi Ishikawa: Optical Neurocomputing - Optical Associative Memory with Learning Capabilities -, Now and Future, Vol.5, pp.4-6,
1990-1・Masatoshi Ishikawa: Optical Neurocomputing, Science & Technology In Japan, Vol.9, No.34, pp.20-21, 1990

学会発表／Proceedings
・Alvaro Cassinelli, Alain Goulet, Makoto Naruse, Fumito Kubota, and Masatoshi Ishikawa: Load-Balanced Optical Packet Switching
using two-stage time-slot interchangers, IEICE Conference (Tokushima, 2004.9.23)/Proceedings, pp.49-50
・Alain Goulet, Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, Fumihito Kubota, and Masatoshi Ishikawa: A Load-Balanced Optical Packet Switch
Architecture 30th European conference on Optical Communication(ECOC2004) (Stockholm, 2004.9.5-9)
・Alain Goulet, Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, Fumihito Kubota, and Masatoshi Ishikawa: A Load-Balanced Optical Packet Switch
Architecture with an O(1) scheduling complexity, 9th Optoelectronic and Communications Conference / 3rd International Conference
on Optical Internet(OECC/COIN) (Yokohama, 2004.7.12)
・Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, Alain Goulet, and Masatoshi Ishikawa: Arbitration-free Time-Division Permutation Switching suitablefor All-Optical Implementation, IEICE meeting (Koufu, 2003.12.18)/pp.23-27
・Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Stage-Distributed Time-Division Permutation Routing in a Multistage
Optically Interconnected Switching Fabric, ECOC-IOOC 2003 (Rimini, 2003.9.24)/pp.830-831, Poster presentation, We4.P.137
・Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, Masatoshi Ishikawa, and Fumito Kubota: Reconfigurable optical interconnections using multi-permutation-integrated fiber modules, Optics Japan 2003 Conference, Japanese Society of Applied Physics and Related Societies(JSAP)(Kanagawa, 2003.3.27)/Extended Abstracts p.1256 (27a-W12)
・Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, Masatoshi Ishikawa, and Fumito Kubota: A modular, guided wave approach to plane-to-plane opticalinterconnects for multistage interconnection networks, Optics Japan 2002 Conference, Japanese Society of Applied Physics(JSAP)(Koganei, 2002.11.2-4)/Extended Abstracts pp.124-125(3aES4)
・Makoto Naruse, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa: Two-dimensional fiber array with integrated topology for short-distance
optical interconnections 2002 IEEE LEOS Annual Meeting Conference Proceedings (2002.11.14)/pp.722-723
・Makoto Naruse, Alvaro Cassinelli, and Masatoshi Ishikawa: Real-Time Alignment Using Mechanical Dynamics of Optical Interconnection Systems, OSA Annual Meeting & Exhibit 2002 (Orlando, 2002.10.1)/Conference Program, p.77
・Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Quad-tree image compression using reconfigurable free-space opticalinterconnections and pipelined parallel processors, Optics in Computing conference, Grand Hotel Taipei (Taipei, 2002.4.8-11)/Proceedings, pp.23-25
・Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Active alignment for dense optical interconnections using mechanical dynamics of opticalsystems, The Japan Society of Applied Physics and Related Societies,Extended Abstracts (The 49th Spring Meeting, 2002) (Kanagawa, 2002.3.27)/p.1204
・Alvaro Cassinelli, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Elemental optical fiber-based blocks for building modular computing
parallel architectures, The Japan Society of Applied Physics and Related Societies, Extended Abstracts, The 49th Spring Meeting,2002 (Kanagawa, 2002.3.27)/p.1204
・Motonobu Fujita, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Parallel confocal microscope using vertical-cavity surface-emitting laser
array, Microscopy and Microanalysis 2001 (Long Beach, 2001.8.7)/pp.1004-1005
・Masatoshi Ishikawa, Makoto Naruse, Alain Goulet, Haruyoshi Toyoda, and Yuji Kobayashi: Reconfigurable Free-space Optical Interconnection Module for Pipelined Optoelectronic Parallel Processing (Invited), Int. Symp. on Optical Science and Technology, Conference 4457: Spatial Light Modulators : Technology and Applications (San Diego, 2001.7.31)/proceedings, Vol.4457, pp.82-87
・Masatoshi Ishikawa, and Makoto Naruse: Optoelectronic Parallel Computing System with Reconfigurable Interconnection (Invited),
CLEO/Pacific Rim 2001 (Makuhari, 2001.7.19)/Technical Digest, Vol.II, pp.678-679
・Alain Goulet, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Integration technique to realize alignment-free opto- electronic systems, 2001
International Topical Meeting on Optics in Computing (Lake Tahoe, 2001.1.11)/Technical Digest, pp.122-124
・Alain Goulet, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Novel integration and packaging technique for free-space optoelectronicsystems, Optics Japan 2000, (Kitami, 2000.10.8)/pp.247-248
・Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Parallel Confocal Laser Microscope System using Smart Pixel Arrays, The International
Symposium on Optical Science and Technology 2000 (San Diego, 2000.10.1)
・Masatoshi Ishikawa: Parallel Computing System Using Integrated Optoelectronic Devices (invited), Int. Symp. on Optical Science andTechnology, Conf. 4114: Photonic Devices and Algorithms for Computing II (San Diego, 2000.8.3)/proceedings, Vol.4114, pp.146-153,
SPIE・Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: An Optimal Distribution of Interconnections and Computations for Optically Interconnected
Parallel Processing Systems, 2000 IEEE/LEOS Summer Topical Meetings (Aventura, 2000.7.25)
・Hideo Kawai, Asako Baba, Yoshinori Takeuchi, Takashi Komuro, Masatoshi Ishikawa: 8 x 8 Digital Smart Pixel Array, Int. Conf. on
Optics in Computing 2000 (Quebec City, 2000.6.22)/Proc. SPIE, Vol.4089, pp.715-720 (2000)
・D. Kawamata, Makoto Naruse, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa: Image Database Construction and Search Algorithm for Smart
Pixel Optoelectronic systems, in Optics in Computing 2000, R. A. Lessard and T. Galstian, eds., Proc. SPIE, 4089 (2000)/pp.797-805
・Makoto Naruse, Haruyoshi Toyoda, Yuji Kobayashi, D. Kawamata, Neil McArdle, Alain Goulet, and Masatoshi Ishikawa, "An OpticallyInterconnected Pipelined Parallel Processing System: OCULAR-II," in Optics in Computing 2000, R. A. Lessard and T. Galstian, eds.,
Proc. SPIE, 4089 (2000)/pp.440-448
・Neil McArdle, Makoto Naruse, Haruyoshi Toyoda, Yuji Kobayashi, and Masatoshi Ishikawa: Reconfigurable Optical Interconnections
for Parallel Computing (Invited), Proc. IEEE, Vol.88, No.6, pp.829-837 (2000)
・A.Goulet, H.Thienpont, I.Veretennicoff, and M.Ishikawa: Board to Board Parallel Optical Interconnects Using Large Diameter GradedIndex Polymer Optical Fiber (GIPOF), Int. Conf. on Optics in Computing (Quebec City, 2000.6.19)/Proc. SPIE, Vol.4089, pp.234-241(2000)
・Neil McArdle, Makoto Naruse, Masatoshi Ishikawa, Haruyoshi Toyoda, and Yuji Kobayashi: Implementation of a Pipelined Optoelectronic Processor : OCULAR-II, 1999 International Topical Meeting on Optics in Computing (Snowmass, 1999.4.13)/Technical Digest,
pp.72-74

185

論文 Papers
光コンピューティング 英文 ／ Optics in Computing English
・Haruyoshi Toyoda, Kobayashi, N.Yoshida, Y.Igasaki, T.Hara, Neil McArdle, Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: Compact Optical
Interconnection Module for OCULAR-II: a pipelined parallel processor, 1999 International Topical Meeting on Optics in Computing(Snowmass, 1999.4.15)/Technical Digest, pp.205-207
・Neil McArdle, Makoto Naruse, Akane Okuto, and Masatoshi Ishikawa: Design of a Pipelined Optoelectronic Processor, Optics in Computing (Brugge, 1998.6.19)/Optics in Computing'98 (P.Chavel, D.A.B.Miller, and H.Tienpont eds.), Proc.SPIE, Vol.3490, pp.302-305(1998)
・Neil McArdle, S.J.Francey, J.A.B.Dines, J.F.Snowdon, Masatoshi Ishikawa, and A.C.Walker: Design of Parallel Optical Highways forInterconnecting Electronics, Optics in Computing (Brugge, 1998.6.18)/Optics in Computing '98 (P.Chavel, D.A.B.Miller, and H.Tienponteds.), Proc.SPIE, Vol.3490, pp.143-146 (1998)
・Masatoshi Ishikawa: Optical Interconnection for Integrated Massively Parallel Processing (Invited), Second Int. Research Workshop on
Future Information Processing Technologies (Sapporo, 1997.8.26)
・Neil McArdle, Makoto Naruse, Takashi Komuro, and Masatoshi Ishikawa: Realization of a Smart-Pixel Parallel Optoelectronic Computing System, International Conference on Massively Parallel Processing Using Optical Interconnections (Motreal, 1997.6.24)/Proceedings, pp.190-195
・Makoto Naruse, and Masatoshi Ishikawa: A theoretical and experimental analysis of active alignment based on singular value decomposition, 1997 International Topical Meeting on Optics in Computing (Lake Tahoe, 1997.3.20)/Technical Digest, pp.230-232
・Neil McArdle, and Masatoshi Ishikawa: Analysis of GRIN Rod and Conventional Optical Systems for Imaging of Two-Dimensional
Optoelectronic Device Arrays, 1997 International Topical Meeting on Optics in Computing (Lake Tahoe, 1997.3.18)/Technical Digest,
pp.36-38
・Haruyoshi Toyoda, Yoshiji Suzuki, and Masatoshi Ishikawa: Optical Design of Associative Memory Using a Bistable Spatial Light Modulator, Proc. Int. Conf. on Neural Information Processing and Intelligent Information Systems, pp.745-748 (1997)
・Masatoshi Ishikawa: System Architecture for Optoelectronic Parallel Computing (Invited), 1996 International Topical Meeting on OpticalComputing (Sendai, 1996.4.21)/Technical Digest, pp.8-9・Masatoshi Ishikawa: Optoelectronic parallel Computing System with Reconfigurable Optical Interconnection, Photonics WEST,OE/LASE '96 SPIE's International Symposium on Lasers and Integrated optoelectronics, conference CR62 (San Jose, 1996.1.30)/proceedings, Vol.CR62, pp.156-175
・Neil McArdle, Makoto Naruse, Takashi Komuro, Hideyuki Sakaida, Masatoshi Ishikawa, Yuji Kobayashi, and Haruyoshi Toyoda: A
Smart-Pixel Parallel Optoelectronic Computing System with Free-Space Dynamic Interconnections, International Conference on Massively Parallel Processing Using Optical Interconnections (Maui, 1996.10.28)/Proceedings, pp.146-157
・Neil McArdle, Takashi Komuro, Makoto Naruse, Hideyuki Sakaida, and Ishikawa: An Optoelectronic Smart-Pixel Parallel Processing
System with Dynamic Interconnections, OSA Annual Meeting & Exhibit (Rochester, 1996.10.22)
・Neil McArdle, Takashi Komuro, Makoto Naruse, Hirotsugu Yamamoto, Hideyuki Sakaida, and Masatoshi Ishikawa: A Smart-Pixel
Free-Space Interconnected Parallel Processing System, 1996 Summer Topical Meeting on Smart Pixels (Keystone, 1996.8.8)/Digest,
pp.59-60
・Makoto Naruse, Neil McArdle, Hirotsugu Yamamoto, and Masatoshi Ishikawa: An algorithmic approach to hierarchical parallel opticalprocessing systems, 1996 International Topical Meeting on Optical Computing (Sendai, 1996.4.21)/Technical Digest, pp.102-103
・Neil McArdle, Hideyuki Sakaida, Hirotsugu Yamamoto, and Masatoshi Ishikawa: A Compact Dynamically-Interconnected Parallel Optoelectronic Computing System, 1996 International Topical Meeting on Optical Computing (Sendai, 1996.4.21)/Technical Digest,
pp.16-17・Masatoshi Ishikawa: Parallel optoelectronic computing system, '95 RWC Symposium (Tokyo, 1995.6.15)/Proceedings, pp.145-146
・Takayuki Ishida, and Masatoshi Ishikawa: Reconfigurable Space-Variant Optical Interconnection Using Binary CGH, OpticalComputing Topical Meeting (Salt Lake City, Utah, 1995.3.14)/1995 Technical Digest Series, Vol.10, pp.PD1 1-1 - PD 1-4
・Masatoshi Ishikawa: Parallel Optoelectronic Processing Systems and Applications (Invited), International Conference on Optical Computing (Edinburgh, 1994.8.25)/Technical Digest, pp.385-386
・Masatoshi Ishikawa: Massively Parallel Processing System with Reconfigurable Diffractive Interconnects, International Symposium on
Ultrafast and UltraParallel Optoelectronics (Makuhari, 1994.7.12)/Proceedings, pp.203-206
・Andrew Kirk, Tomohira Tabata, Takayuki Ishida, and Masatoshi Ishikawa: Optoelectronic parallel processing system with reconfigurable diffractive interconnections, International Conference on Optical Computing (Edinburgh, 1994.8.25)/Technical Digest, pp.85-86
・Andrew G. Kirk, Tomohira Tabata, and Masatoshi Ishikawa: Cellular processing with diffractive optical elements, Optical Computing
Topical Meeting (Palm Springs, California, 1993.3.18)/1993 Technical Digest Series, Vol.7, pp.272-275
・Andrew G. Kirk, Masatoshi Ishikawa, S.Jamieson, and T.J.Hall: The Design and Fabrication of Quasi- Periodic Computer Generated
Holograms, Fourth Int. Conf. on Holographic Systems, Components and Applications (Switzerland, 1993.9.13-15)
・Haruyoshi Toyoda, and Masatoshi Ishikawa: Sparse Encording Algorithm for Optical Associative Memory Using Bistable Spatial Light
Modulator, Japan Display '92 (Kobe, 1992.9.19)/Proceedings, pp.371-374
・Masatoshi Ishikawa, Haruyoshi Toyoda, Naohisa Mukohzaka, and Yoshiji Suzuki: Optical Associative Memory Combining with Optical
Preprocessing, OPTICAL COMPUTING '90 (Kobe, 1990.4.10)/Technical Digest, pp.160-161
・Masatoshi Ishikawa, Naohisa Mukohzaka, Haruyoshi Toyoda, and Yoshiji Suzuki: Experimental studies on adaptive optical associative
memory, OPTICAL COMPUTING '88 (Touron, 1988.9.1)/Proc. SPIE, Vol.963, pp.527-536

186

論文 Papers
その他 ／ Other

学術論文／Papers
・野口達治, 水落隆司, 堀越喜臣, 近重勝吉, 佐々田博信, 各務茂夫, 石川正俊: リアル・オプションを活用した大学の知的財産に関する財務戦略, 研究技術計画, Vol.20, No.2, pp.166-175 (2005)
・石川正俊，原俊弘，塩田ふゆひこ，原宏：ジョゼフソンダブルジャンクションのアナログシミュレーション，応用物理, Vol.47,
No.7, pp.641-648 (1978)

本／Books
・石 川 正 俊: プ ロ ジ ェ ク ト を 終 え て, 50年 後 の 日 本 (東 京 大 学 野 村 證 券 共 同 研 究
pp.214-217, 三笠書房 (2006.3)

未 来 プ ロ デ ュ ー ス プ ロ ジ ェ ク ト),・石川正俊: 産学連携の推進, 東京大学大変革 現状と課題, pp.71-80, 国立大学法人東京大学 (2005.3)
・石 川 正 俊: 第11章 法 人 化 後 の 国 立 大 学 に お け る 産 学 連 携 ポ リ シ ー , 産 学 連 携 と 技 術 経 営 (西 村 吉 雄, 塚 本 芳 昭 編),
pp.153-162, 丸善 (2005)

解説論文／Review Papers
・石川正俊: 最先端研究を取り巻く社会構造の変化と新規産業分野創出－市場原理が働く研究成果－, 化学経済, 9月号, pp.71-74(2013)
・柘植綾夫, 市川惇信, 北森俊行, 石川正俊, 永島晃: 第二回パネルディスカッション報告 ｢After 3.11 我々はどう行動すべきか｣,
計測と制御, Vol.51, No.2, pp.111-116 (2012)
・石川正俊: 新たな一歩の重み －変える勇気と変えない勇気 (巻頭言), 計測と制御, Vol.51, No.1, p.1 (2012)
・石川正俊: 未来へ—50年の歴史から学ぶもの— (巻頭言), 計測と制御, Vol.50, No.8,9, p.533 (2011)

・石川正俊: 会長就任にあたって 創立50周年迎えるSICE －科学技術の構造の変化を学会の力に (巻頭言), 計測と制御, Vol.50,
No.4, p.255 (2011)
・石川正俊: 新たな「創造」を生み出すこれからの産学連携, 商工にっぽん, No.736, pp.40-43 (2008)
・石 川 正 俊: 新 し い 研 究 者 像 と 求 め ら れ る 創 造 的 知 財 戦 略 成 果 の 社 会 還 元 の た め に, 科 学, Vol.78, No.9, pp.1002-1005(2008)
・石川正俊: 研究における特許使用の円滑化(2007)
・石川正俊: ベンチャー企業の活用を目指す—大学における研究活動と成果活用の促進— , 特許研究, No.43, pp.44-50

ライセンスに伴う株式等の取得規則, ビジネス法務, ６月号, pp.8-9 (2006)

・石川正俊: 技術移転の現場から-東京大学産学連携本部の試み-, 特技懇, No.240, pp.24-31 (2006)
・石川正俊: 産学連携が拓く創造的未来, inrevium lab, pp.3-6 (2006)
・石川正俊: 創造的産学官連携の推進, InterLab, No.87, p.33 (2006)
・水落隆司, 野口達治, 堀越喜臣, 近重勝吉, 佐々田博信, 秋山忠次, 石川正俊: 金融工学の視点から見た大学と企業の共同研究, 電子
情報通信学会誌, Vol.88, No.9, pp.740-744 (2005)
・石川正俊: 東京大学の知的財産戦略, 化学工学, Vol.69, No.7, pp.27-30 (2005)
・石川正俊: 新たな知的生産構造が求められるとき, 時評, pp.41-45 (2005)
・石川正俊: 創造を支える構造, 淡青, Vol.15, p.17 (2005)
・石川正俊: 工学部を志望する高校生へ 工学を学ぶということは, 自らの創造性を磨き, それを発揮することだ, 工学部受験の総合的研究, pp.110-114, 旺文社 (2005)
・石川正俊: 進化する産学連携 新産業を創出する研究・創造機能の強化, BUSINESS RESEARCH, No.970, pp.6-12 (2005)
・石川正俊: 東京大学の産学連携, 文部科学時報, N0.1547, p.29 (2005)
・石川正俊: 産学連携が目指すもの, BIO Clinica, Vol.20, No.3, p.13 (2005)
・石川正俊: 巻頭言 科学技術の構造と産学連携, RICOH TECHNICAL REPORT, No.30, pp.3-5 (2004)
・石川正俊: 研究、教育に次ぐ大学の使命, 産業力向上へ産学連携, 日本経済新聞, 31面 (平成16年11月13日)
・石川正俊: 大学の法人化と産学連携への取り組み, CIAJ Journal, Vol.44, No.10, pp.4-9 (2004)
・石川正俊: 東京大学の産学連携, IDE現代の高等教育, No.463, pp.27-31 (2004)
・石川正俊: 法人化後の産学連携, 淡青, No.12, p.10 (2004)

招待講演／Invited Talks
・石川正俊: 超高速ビジョンの開発と高速知能システムへの応用, 立石科学技術振興財団 助成研究成果集, 第27号, pp.10-13(2018)
・石川正俊: 高速画像技術が拓く知能システムの未来 (Future of Intelligent Systems Created by High-speed Vision) (基調講演), 日本光学会年次学術講演会 (Optics & Photonics Japan 2018) (東京, 2018.10.31) ／ Conference Guide, p.33
・石川正俊: 科学技術の構造の変化と産学官連携－新規産業分野の創成はなぜ難しいのか？－(招待講演), 第1回情報フォトニクス
シンポジウム（東京, 2013.6.11）／講演予稿集, pp.30-33
・石川正俊:新しいロボット産業分野の創生のための支援体制 －ロボット技術が事業に成長するためのファイナンス戦略は何か？
－, 日本ロボット学会第30回記念学術講演会 (札幌, 2012..9.20) ／ 講演予稿集, RSJ2012AC4A2-1 (2012)
・石川正俊：イノベーションエコシステムの推進方策について －大学発新産業創出のための基盤構造－(基調講演), 文部科学省「大学発新産業創出拠点プロジェクト」シンポジウム (東京, 2012.2.8) ／資料, pp.7-16
・石川正俊: 新規産業分野創造のための研究開発戦略 -科学技術の構造の変化と産官学連携-, パネルディスカッション｢日本産業の将 来 を 創 る 産 学 連 携 と 知 財 マ ネ ジ メ ン ト｣, 国 際 知 的 財 産 活 用 フ ォ ー ラ ム2012 (東 京, 2012.1.23) ／ 講 演 会 予 稿 集,
pp.181-189
・石川正俊：価値創造のための研究開発戦略 －科学技術の構造の変化と産官学連携－，つくば発イノベーション第17回講演会 (つくば, 2011.11.29) ／資料, p.1-6
・石川正俊：創造的産学連携のすすめ，財団法人光産業技術振興協会 平成17年度成果報告および18年度事業方針説明会（特別講演）（東京，2006.5.12) ／講演要旨集，pp.57-72

187

論文 Papers
その他 ／ Other
・石川正俊：創造的知的財産戦略の実現に向けて(基調講演)，平成18年度 発明の日記念シンポジウム (東京，2006.4.18) ／配布
資料集，pp.1-10・石 川 正 俊：新 た な ス テ ー ジ を 迎 え た 産 学 官 連 携 ～ 東 京 大 学 の 事 業 戦 略 ～ (特 別 講 演)，第4回 産 学 官 連 携 推 進 会 議(京 都，2005.6.25)
・石川正俊: 大学における知的財産戦略, 知的財産シンポジウム (東京, 2004.10.18)

学会発表／Proceedings (和文／Japanese)
・新井俊希, 安江俊夫, 北村和也, 島本洋, 小杉智彦, ジュンスンウク, 青山聡, Ming-Chieh Hsu, 山下雄一郎, 角博文, 川人祥二: サ
イクリック系3段ADCを用いた1.1μm3,300 万画素240枚/秒3次元積層構造CMOSイメージセンサ, 映像情報メディア学会
情報センシング研究会 (東京, 2016.3.11) ／映像情報メディア学会技術報告, pp.21-24
・塚本勇介, 加藤俊幸, 石川正俊: 研究用標準高速動画 (SHIP-v) の構築とジェスチャー認識条件, 第20回日本バーチャルリアリテ
ィ学会大会 (VRSJ2015) (東京, 2015.9.9) ／論文集, pp.20-21
・高 橋 彩, 加 藤 俊 幸, 石 川 正 俊: 研 究 用 標 準 高 速 動 画（SHIP-v）の 構 築 と 撮 影 条 件, ビ ジ ョ ン 技 術 の 実 利 用 ワ ー ク シ ョ ッ プ(ViEW2014) (横浜, 2014.12.4) ／講演論文集, IS1-21
・高橋彩, 石川正俊: 研究用標準高速動画(SHIP-v)の構築とその解析, 第32回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2014) (福岡,2014.9.5) ／講演概要集, 2J2-06
・石川正俊：研究開発･市場開拓戦略 －ファイナンスの改革が新しいロボット産業を生み出す－，パネルディスカッション「ロボット市場創造課題研究」，第28回日本ロボット学会学術講演会 (名古屋, 2010.9.22)
・石川正俊：産学連携の基本構造と実効的運用方策，日本光学会年次学術講演会・日本分光学会秋季講演会，Optics & Photonics
Japan 2006 (東京，2006.11.9) ／講演予稿集，9aDS3
・石川正俊：東京大学の産学連携体制と事業戦略，日本知財学会第3回年次学術研究発表会（東京，2005.5.28) ／講演要旨集，p.2
・石川正俊, 原宏：ジョゼフソン接合線路を用いた論理回路, 第39回応用物理学会学術講演会 (札幌, 1979.10) ／予稿集, p.347
・石川正俊：ジョゼフソン素子の神経モデルへの応用, 電気学会クライオエレクトロニクス常置専門委員会 (東京, 1979.7.27)
・石川正俊, 原俊弘, 塩田ふゆひこ, 原宏：ダブルジャンクションのアナログシミュレータ, 第38回応用物理学会学術講演会 (岡山,1977.10.10) ／予稿集, p.482

学会発表／ Proceedings (英文／English)

・Yasuaki Monnai: A Consideration of High-Speed and Non-Contact Human Physiology Sensing for Dynamic Human-Computer Interaction Scenarios,NAMIS (Nano and Micro Systems) Workshop 2013 (Hsinchu, 2013.12.13)
・Masatoshi Ishikawa: University Cooperate Relations for Designing the Future World (Keynote),3rd Conf. of the Association of
University Technology Managers in Asia (AUTM Asia 2013) (Kyoto, 2013.3.22)

188

8. 動画

Movies動画 Movies
YouTube Ishikawa Senoo Laboratory Channel
我々の研究室では, YouTube内に独自のチャンネル（Ishikawa Senoo Laboratoryチャンネル: 主チャンネル）を設定
し, 整理された最新の研究成果のビデオを公開・広報用に順次アップしています. また, このチャンネル以外にも, 多くのYouTubeページで我々の研究室のビデオや研究室を紹介したビデオが使われております.
主チャンネルとは別に, YouTube内に第二チャンネル（Ishikawa Senoo Laboratory IIチャンネル）を設定し, 主チャン
ネルにない実験結果等のビデオを記録・保存用にアップしています.
Our laboratory has our own YouTube channel (Ishikawa Senoo Laboratory channel). We will upload edited videos on
recent research results timely.You can also access to various videos concerning our research or laboratory in other channels.
In addition, our laboratory has the second YouTube channel (Ishikawa Senoo Laboratory II channel). We will upload
videos on our research results which have not uploaded to the main channel.

https://www.youtube.com/IshikawaLab
アップロード動画数 99
Uploaded Videos: 99

登録者数 6,460人
Subscribers: 6,460

動画の再生回数 893万回（2019.5.16 現在）
Video Views: over 8,938,000 (2019.5.16)

研究室 / Laboratory1

研究成果の概要2

研究用標準高速動画 SHIP-v

3

ダイナミック知能システムの研究

4

超高速ロボットの研究

5

研究室紹介ビデオ 2010 年版

Recognition and Behavior in Smart Systems
SHIP-v: High Frame Rate Video Samples for researches of High-speed Image Processing
Dynamic Intelligent Systems Based on 1 kHz Vision System
Ultra High-speed Robot Based on 1 kHz Vision System
Ishikawa Lab Video

センサフュージョン / Sensor Fusion
1

ダイナミック人間ロボット協調システム

2

高速多指ハンドと高速ビジョンを用いたルービックキューブの操作

3

高速視覚・近接覚センサを用いたマシュマロの非変形キャッチ

4

動的補償に基づく人間機械協調：マイクロからマクロまで

5

高速・高精度近接覚センサを用いた紙風船キャッチ6ACHIRES: 高速ビジュアルフィードバックによる , より安定な前傾走行

7

動的補償ロボットによる高精度ピックアンドプレース

8

ACHIRES: 高速ビジュアルフィードバックによる , より安定な前傾走行

9アクティブアシスタントロボット - 新しい高速ビジョンに基づく人間協調

Dynamic Human-Robot Interactive System

Rubik's Cube handling using a high-speed multi-fingerd hand and a high-speed vision system
High-Speed, Non-deformation Catching of a Marshmallow with High-speed Vision and Proximity Sensor
Human-Robot Collaboration based on Dynamic Compensation: from Micro-manipulation to Macro-manipulation
High-Speed Catching of a Paper Balloon using High-Performance Proximity Sensor
ACHIRES: Robust Bipedal Running Based on High-speed Visual Feedback

Accurate pick-and-place under uncertainties by a dynamic compensation robot
ACHIRES: Improved Running Taking Dynamically Unstable Posture Achieved with High-Speed Vision
Active Assistant Robot - human robot cooperation based on a new high-speed vision10

新しいビジョンチップを利用した動的補償ロボットシステム

11

動的補償に基づく全自動化高速高精度軌道トラッキング

12動的補償に基づく全自動ペグ・アンド・ホールアライメント

13

産業用ロボットを変革する Dynamic Compensation( 動的補償 )14

人間のマイクロ操作のためのロボットシステム

15

ロボットハンドを用いた糸・ロータ系の回転操作

16

勝率 100％のじゃんけんロボット（人間機械協調システムの実現）

Dynamic Compensation Robot with a Newly Developed High-speed Vision Chip
Fully Automatic Robotic Tracking of Uncertain Contours

Fully Automatic Peg-and-Hole Alignment Based on Dynamic Compensation
Dynamic Compensation - Toward the Next-Generation Industrial Robot

Human-Robot Cooperation for Micrometer-Order Manipulation Using High-Speed Vision
Robotic Button Spinner – Manipulation of High-speed Rotating Object via Twisted Thread
Janken (rock-paper-scissors) Robot with 100% winning rate: 3rd version

190

動画 Movies
17

野球ロボット：投げる、見る、打つ、走る、捕る（撮影協力

18

高速ビジュアルフィードバックを用いた高速二足走行

19

超高速ロボットの研究20

勝率 100％のじゃんけんロボット（人間機械協調システムの実現）

21

勝率 100％のじゃんけんロボット（人間機械協調システムの実現）

22

高速ビジュアルフィードバックを用いた高速二足走行

23

高速ビジュアルフィードバックを用いた高速二足走行

24

多関節マニピュレータを用いた高速打撃動作

25

高速多指ハンドを用いた動的保持動作

26

軽量高速多指ハンドシステム

Toward the Dream of a Baseball Android

東大野球部）ACHIRES: Bipedal Running Using High-speed Visual Feedback
Ultra High-speed Robot Based on 1 kHz Vision System
Janken (rock-paper-scissors) Robot with 100% winning rate: 2nd version
Janken (rock-paper-scissors) Robot with 100% winning rate
Running Progress - The History of Project ACHIRES -(no narration version) ACHIRES: Bipedal Running Using High-speed Visual Feedback
Batting Motion

High-speed Dribbling
High-speed Hand

27 「ロボットが投げたボールをロボットが打つ」システムの開発
Throwing & Batting Robot

28 「ロボットが投げたボールをロボットが打つ」システムの開発
Throwing & Batting Robot (full ver.).wmv

29

高速運動中の微小物体把持30

高速多指ハンドと柔軟指先を用いたソフトキャッチング

31

高速多指ハンドを用いた高速ペン回し

32

高速多指ハンドを用いたダイナミックリグラスピング

33

高速キャッチングシステム（日本科学未来館常設展示）

34

高速多指ハンドを用いた柔軟紐の片手結び

35

高速多指ハンド , 高速視覚を用いた道具操り

36

高速多指ハンドを用いたダイナミックキャッチング

37

高速打撃動作におけるボール制御

38

波動伝播に基づく高速スローイング動作

3D catching with tweezers
Egg Catching
Pen Spinning

Dynamic Regrasping

High-speed Catching System
Knotting of a Rope

Grasping with Tweezers
Active Catching

Directional Hitting
Throwing motion

ダイナミックビジョンシステム / Dynamic Vision System
1

液体レンズを用いた高速焦点追従投影システム

2

VarioLight（広域運動・回転変形に対応したプロジェクションマッピング）

3

トラッキング BOS: 高速飛翔体の衝撃波画像計測

4

ダイナミックプロジェクションマッピング総集編

5

3D 拡張現実ヘッドアップディスプレイ

6

るみぺん２（ダイナミックプロジェクションマッピングに向けたロバストトラッキング）

7

DynaFlash: 1,000fps・3ms 遅延で 8bit 階調の映像を投影する高速プロジェクタ

8

るみぺん２（ダイナミックプロジェクションマッピングに向けたロバストトラッキング）

9

大口径可変焦点レンズ

10

Dynamic Depth-of-Field Projection for 3D Projection Mapping
VarioLight: Dynamic Projection Mapping for a Wide Range and Rotative/Deformative Performance
Tracking Background-oriented Schlieren: shock-wave image measurement of high-speed flying objects
Dynamic Projection Mapping; Now and the Future at Ishikawa Watanabe Laboratory
3D Augmented Reality Head-Up-Display for the Advanced Driver Assistance System in-vehicle
Lumipen 2: Illumination and Magic by Dynamic Projection Mapping

DynaFlash: High-speed 8-bit image projector at 1,000fps with 3ms delay
Lumipen 2: Robust Tracking for Dynamic Projection Mapping
Optics revolution: variable focus lens with large aperture

1ms オートパン・チルト

1ms Auto Pan-Tilt; Yo-yo version

191

動画 Movies
11

高フレームレート全焦点画像合成のための高速可変焦点光学系

12

るみぺん（動的対象へのプロジェクションマッピング）

13

1ms オートパン・チルト

14

動く手のひらや物体に映像と触覚刺激を提示できるシステム：高速で無拘束な未来型情報環境の実現

15

サッカードミラー（駆動鏡面を用いた高速視線制御デバイス）16

高速・高解像力の液体可変焦点レンズ －ダイナモルフレンズ－

17

高フレームレート全焦点画像合成のための高速可変焦点光学系

18

ホヤ精子の高速トラッキング

19

微生物の 3 次元トラッキングA high-speed liquid lens called "Dynamorph Lens (DML)" applied for extended depth-of-field.
Lumipen: Projection Mapping on a Moving Object
1ms Auto Pan-Tilt for perfect recentering
Visual and Tactile Cues for High-Speed Interaction

Saccade Mirror: High Quality Video-shooting System for Dynamic Sport Games by Super-speed Tracking
Dynamorph Lens - a high-speed liquid lens with 2-ms response

High-speed focus stacked movie using a high-speed liquid lens called "Dynamorph Lens (DML)".
High-speed visual tracking of a swimming ascidian spermatozoa
Three-dimensional tracking of a freely swimming paramecium

システムビジョンデザイン / System Vision Design
1

MIDAS projection: マーカーレス・モデルレスの動的プロジェクションマッピングによる質感表現

2

ポータブルるみぺん：小型ダイナミックプロジェクションマッピングシステム

3

DynaFlash v2 とポストリアリティ

4

SENSECASE: スマートフォンを拡張するデフォーマブルユーザインタフェース

5

ダイナミックプロジェクションマッピング総集編

6

ビジョンチップの歴史

7

ソニーと東京大学石川渡辺研究室が共同で開発したビジョンチップ

MIDAS Projection: Markerless and Modelless Dynamic Projection Mapping for Material Representation
Portable Lumipen: mobile dynamic projection mapping system
DynaFlash v2 and Post Reality

SENSECASE: Crafting Deformable Interfaces to Physically Augment Smartphones

Dynamic Projection Mapping; Now and the Future at Ishikawa Watanabe Laboratory
History of Vision Chip at Ishikawa Watanabe Laboratory
ISSCC 2017 New Vision Chip Demo

高速プロジェクタを用いた変形する非剛体曲面へのダイナミックプロジェクションマッピング
8

Dynamic projection mapping onto deforming non-rigid surface

3 視点拘束に基づくセグメントパターン投影型高速 3 次元計測
9

High-speed 3D Sensing with Three-view Geometry using a Segmented Pattern

10

Phyxel: 実物体の周期運動と高速時分割構造化光を用いた形状と質感を再現するリアリスティックディスプレイ

11

ZoeMatrope: マテリアルデザインのための実体ディスプレイ

12

空中像形成技術を用いた遮蔽に頑健な３次元計測

13

高速ロールカメラ

14

多重化レーザーによる任意物体の３次元運動センシング

15

DynaFlash: 1,000fps・3ms 遅延で 8bit 階調の映像を投影する高速プロジェクタ

16

代数的アルゴリズムと適応的照明を用いた高速 SVBRDF 計測

17

Anywhere Surface Touch: 実環境のあらゆる面を入力面とするインタフェース

18

BFS-Solo: 単眼動画像を用いた高速書籍電子化システム

19

BFS-Auto: 高速・高精細書籍電子化システム

20

ブックフリッピングスキャニングのプロトタイプ

21

携帯機器向け空中タイピングインターフェース

22

運動／変形物体の高速リアルタイム 3 次元センシング

23

変形するディスプレイ (Deformable Workspace): 3 次元の仮想物体を扱うための新しい枠組み

24

スマートレーザスキャナ：カメラレス 3 次元インターフェイス

Phyxel: Realistic Display using Physical Objects with High-speed Spatially Pixelated Lighting
ZoeMatrope: A System for Physical Material Design
Occlusion-Robust 3D Sensing Using Aerial Imaging

High-Speed Image Rotator for Blur-Canceling Roll Camera
3D Motion Sensing of any Object without Prior Knowledge

DynaFlash: High-speed 8-bit image projector at 1,000fps with 3ms delay

Rapid SVBRDF Measurement by Algebraic Solution Based on Adaptive Illumination
Anywhere Surface Touch: utilizing any surface as an input area with a wearable device
BFS-Solo: High Speed Book Digitization using Monocular Video
BFS-Auto: High Speed Book Scanner at over 250 pages/min
Book Flipping Scanning

3D Input Interface for Mobile Devices
Real-time Shape Measurement
The Deformable Workspace

Map browsing with the Smart Laser Scanner192

動画 Movies
アクティブパーセプション / Active Perception1

高速道路における点検の高度化に関する研究

2

VibroTracker: 振動触覚共有システム

3

鮮明な３次元立体映像を素手で高速に操作できるシステム

4

AIRR Tablet: 空中映像を手で操作できるシステム ～ 自由空間をインタラクティブなディスプレイに ～5

VibroTracker: 振動触覚共有システム

6

高速ジェスチャー UI: 低レイテンシーと自己受容性7

動く手のひらや物体に映像と触覚刺激を提示できるシステム：高速で無拘束な未来型情報環境の実現

8

スコアライト：レーザーを用いた人工的共感覚生成楽器

9

スマートレーザープロジェクター：カメラレス センシングディスプレイシステム

Advanced Inspection System on Expressways Using Pixel-wise Deblurring Imaging
VibroTracker; Tele-Vibration by Visual Target Tracking and Vibration Measurement (Revised Video)High Speed Gesture Recognition for zSpace 3D Display

AIRR Tablet: Floating Display with High-Speed Gesture UI
VibroTracker: You can feel vibrations of moving objects

High Speed Gesture UI: Ultra Low latency with Proprioception
Visual and Tactile Cues for High-Speed Interaction
scoreLight

The Smart Laser Projector: a laser based, camera-less "Sensing Display"10

3 次元データの能動的表示 (Volume Slicing Display)11

変形するディスプレイ (Deformable Workspace): 3 次元の仮想物体を扱うための新しい枠組み

12

スマートレーザスキャナ：カメラレス 3 次元インターフェイス

13

クロノスプロジェクタ：時空間を操るディスプレイ

14

ハプティックレーダー：近接覚と振動刺激による皮膚感覚の拡張

15

スマートレーザスキャナ：カメラレス 3 次元インターフェイス

16

スマートレーザスキャナ：カメラレス 3 次元インターフェイス

17

スマートレーザスキャナ：カメラレス 3 次元インターフェイス

Volume Slicing Display

The Deformable Workspace

3d tracking with the markerless Smart Laser Scanner

The Khronos Projector - a tangible, deformable screen to explore pre-recorded video
Haptic Radar

Map browsing with the Smart Laser ScannerMarkerless Smart Laser Tracking for HCI

Video browsing with the Smart Laser Scanner193

動画 Movies
研究用標準高速動画／
Services for High-speed Image Processing - Videos
概要・目的／Summary
高速画像処理技術は, 従来の画像処理が対応できていなかった, 高速のフレームレートで画像情報を活用しようとするものです. 従来の画像処理では, 高速の対象を処理しようとすると, 対象のダイナミクスをカバーできていないフレームレート
では, 取得した画像情報だけでは対象のダイナミクスを完全に把握することができないため, 不足する情報を補うために, 予測, 推測, 学習, 広範囲の探索等の複雑なアルゴリズムを用いることが多く, このことが画像処理の高速化を難しくするという問題がありました. 一方, 我々の研究室で推進している高速画像処理では, 必要なダイナミクスをカバーするフレームレー
トでの撮像・処理を前提とするため, 処理アルゴリズムが簡素化し, 高速の処理の実現が容易で, 多くの新しい応用を開拓しています.
今後,高速画像処理はますます魅力的な研究分野となると考えられるので, 関連研究の推進を図るべく, 研究に必要となる
高速動画サンプルを手軽に利用できるように, 研究用標準高速動画データベース(Services for High-speed
Image Processing - Videos) を立ち上げました. 高速動画撮影用のカメラをお持ちでない研究者の方でも, 容易に高速画
像処理の研究を始められるように, 必要となる各種データを添えた研究用高速動画を提供しサポートすることで, 広く高速
画像処理研究に活用していただくことを目的としております. また, 共通の動画を研究者の方々に使用していただくことにより, 新しい高速動画処理アルゴリズムのベンチマークとして役立つことも, 併せて目的としております.
高速画像処理の応用分野は幅広いので, 今後, 様々な場面を想定した高速動画を追加していく予定ですし, 動画の種類の追加希望などにも可能な限り対応していく所存です. また, 将来の撮像機器の性能の向上に対しても, より高性能な機材を用いた動画の更新に対応していく予定です.
なお,には, ジェスチャーの高速動画が多く含まれておりますが, これは昨今ジェスチャー認識を利用したアプリ
ケーションの開発が進んでいることが背景にあります. しかしながら, 現状では, アプリケーションによって, あるいは開発主体によって, ジェスチャーとそれに対応した操作の意味が異なっていることがあり, ジェスチャーの意味が定まらないことでジェスチャー認識を用いたアプリケーションの進展が妨げられる可能性があります. それを防ぐため, この標準高速動
画プロジェクトでは, ジェスチャー認識の意味づけについて広くご意見をいただき, どのようなジェスチャが適しているかをまとめるきっかけにしたいと考えております.
High-speed image processing technology allows us to take advantage of information from high-frame-rate video, something that traditional technology cannot do. At low frame rates, it is impossible to completely capture the dynamics ofhigh-speed objects using image information obtained from processing those objects with traditional image processing technology. Therefore, complex algorithms (prediction, calculation, learning and wide searching) are often used to make up for
shortage in information, but with this approach, it is difficult to speed up the image processing. On the other hand, with thehigh-speed image processing technology being developed in our laboratory, we can acquire and process images at a frame
rate that is high enough to capture the necessary dynamics. In addition, high-speed image processing simplifies theprocessing algorithms, makes high-speed processing easy, and will pave the way to a number of new applications.
We believe that research on high-speed image processing will become increasingly important. Therefore, we set up(Services for High-speed Image Processing – Videos) for encouraging the development of related work , so that researchers can easily use sample high-speed videos needed for their research. Our aim in developingis to allow researchers
to engage in high-speed image processing research with the support offered by high-speed videos and associated necessary data that we make available , so that even researchers who do not have cameras capable of acquiring high-speed
video can begin to investigate high-speed image processing without difficulty. Another benefit ofis that it helps
researchers by setting benchmarks for new high-speed image processing algorithms by using a common set of videos.
High-speed image processing has a wide range of applications, and therefore, we are going to add new high-speed
videos for various situations in the future. Please give us your ideas about the kinds of videos you want. Also, we are planning to update the videos to replace them with videos taken with higher-spec equipment as better cameras become available in the future.
Meanwhile,
includes many high-frame-rate videos of gestures. The reason for this is that the number of applications that take advantage of gesture recognition has been on the increase in recent years. However, in this situation, there
are differences between gestures and the meanings of the corresponding operations, depending on the applications ordevelopers. Uncertain meanings have the potential to nip the progress of applications that use gesture recognition. Therefore, in this project, we would like to obtain diverse feedback from you about creating meanings for recognized gestures,and we hope to use
as an opportunity to collect suitable gestures.

動画の例／Sample Videos

腕主体ジェスチャー
arm gestures

腕主体ジェスチャー
arm gestures

指主体ジェスチャー
finger gestures

指主体ジェスチャー
finger gestures

指+腕ジェスチャー
finger and arm
gestures

３次元対象物
3D objects

３次元対象物
3D objects

マルチターゲット
multiple targets

マルチターゲット
multiple targets

アクティブビジョン
画像
active-vision

車の走行動画
running car

剛体の回転運動rolling movement ofrigid body194

9. 受章・受賞

Awards

受章・受賞 Awards
褒章（1件）／ Medal of Honour (Domestic) (1)2011年 紫綬褒章 （石川正俊）
2011 Medal with Purple Ribbon, Japanese Government (Masatoshi Ishikawa)

学会論文賞・技術賞・業績賞等（国内, 論文賞・技術賞・業績賞またはそれらに相当するもの）（20件）／Awards from Academic Society (Domestic) (20)2018年 日本バーチャルリアリティ学会 論文賞（吉田貴寿, 渡辺義浩, 石川正俊）
2017年 映像情報メディア学会 丹羽高柳賞論文賞（宮下令央, 渡辺義浩, 石川正俊）
2016年 日本ロボット学会 Advanced Robotics Best Paper Award （Kohei Okumura, Keiko Yokoyama, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa）
2015年 日本バーチャルリアリティ学会 論文賞（末石智大, 長谷川圭介, 奥村光平, 奥寛雅, 篠田裕之, 石川正俊）
2014年 計測自動制御学会 論文賞・蓮沼賞（奥村光平, 石井将人, 巽瑛理, 奥寛雅, 石川正俊）- 映像情報メディア学会 動画コンテンツ優秀賞（奧村光平, 奥寛雅, 石川正俊）
2013年 日本バーチャルリアリティ学会 論文賞（渡辺義浩, 小室孝, 石川正俊）- 日本ロボット学会 学会誌論文賞（奧村光平, 奥寛雅, 石川正俊）- 日本印刷学会 技術奨励賞（山田雅宏, 渡辺義浩, 石川正俊）
2011年 日本バーチャルリアリティ学会 論文賞（渡辺義浩, アルバロ カシネリ, 小室孝, 石川正俊）
2010年 日本ロボット学会 論文賞（奥寛雅, 石川貴彦, 石川正俊）- 計測自動制御学会 論文賞（西野高明, 下条誠, 石川正俊）
2008年 日本ロボット学会 論文賞（渡辺義浩, 小室孝, 石川正俊）
2005年 応用物理学会 光・電子集積技術業績賞（林厳雄賞）（石川正俊）
2004年 計測自動制御学会 技術賞・友田賞（石川正俊, 小室孝, 石井抱, 吉田淳, 稲田喜昭, 小宮泰宏）- 映像情報メディア学会 技術振興賞開発賞（インテリジェントビジョンシステム開発グループ ［浜松ホトニクス、理化学研究所、東京大学、代表：豊田晴義, 中坊嘉宏, 石川正俊］）
2001年 日本ロボット学会 論文賞（並木明夫, 石川正俊）
1998年 日本ロボット学会 論文賞（中坊嘉宏, 石井抱, 石川正俊）
1990年 応用物理学会 光学論文賞（石川正俊）
1984年 計測自動制御学会 論文賞（石川正俊, 下条誠）
2018 Best Paper Award, the Virtual Reality Society of Japan (Takatoshi Yoshida, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi
Ishikawa)
2017 Niwa Takayanagi Best Paper Award, the Institute of Image Information and Television Engineers (Leo
Miyashita, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)2016 Advanced Robotics Best Paper Award, the Robotics Society of Japan (Kohei Okumura, Keiko Yokoyama,
Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa)2015 Best Paper Award, the Virtual Reality Society of Japan (Tomohiro Sueishi, Keisuke Hasegawa, Kohei Okumura,
Hiromasa Oku, Hiroyuki Shinoda, and Masatoshi Ishikawa)2014 Best Paper Award and Hasunuma Award, the Society of Instrument and Control Engineers (Kohei Okumura,
Masato Ishii, Eri Tatsumi, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa)- Best Video Contents Award, the Institute of Image Information and Television Engineers (Kohei Okumura,
Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa)2013 Best Paper Award, the Virtual Reality Society of Japan (Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi
Ishikawa)- Best Paper Award, the Robotics Society of Japan (Kohei Okumura, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa)- Award for Encouragement of Research, the Japanese Society of Printing Science and Technology (Masahiro
Yamada, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)2011 Best Paper Award, the Virtual Reality Society of Japan (Yoshihiro Watanabe, Alvaro Cassinelli, Takashi
Komuro, and Masatoshi Ishikawa)
2010 Best Paper Award, the Robotics Society of Japan (Hiromasa Oku, Takahiko Ishikawa, and Masatoshi Ishikawa)- Best Paper Award, the Society of Instrument and Control Engineers (Takaaki Nishino, Makoto Shimojo, andMasatoshi Ishikawa)
2008 Best Paper Award, the Robotics Society of Japan (Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, and Masatoshi
Ishikawa)
2005 Major Contribution Award in integration of opto-electronics, the Society ofApplied Physics in Japan (Izuo
Hayashi Award) (Masatoshi Ishikawa)
2004 Best Technique Award, Tomoda Award, the Society of Instrument and Control Engineers (Masatoshi Ishikawa,Takashi Komuro, Idaku Ishii, Atsushi Yoshida, Yoshiaki Inada, and Yasuhiro Komiya)- Best Development Award, the Institute of Image Information and Television Engineers (Intelligent Vision System
Development Group [Hamamatsu Photonics, RIKEN, the University of Tokyo,Haruyoshi Toyoda, Yoshihiro
Nakabo, and Masatoshi Ishikawa] )2001 Best Paper Award, the Robotics Society of Japan (Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa)
1998 Best Paper Award, the Robotics Society of Japan (Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa)
1990 Best Optics Paper Award, the Optical Society of Japan, the Society of Applied Physics in Japan (Masatoshi
Ishikawa)
1984 Best Paper Award, the Society of Instrument and Control Engineers (Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo)

196

受章・受賞 Awards
学会以外表彰等（国内）（29件）／ Awards from non-Academic Society (Domestic) (29)2019年 船井情報科学振興財団 船井研究奨励賞（宮下令央）
2018年 立石科学技術振興財団 立石賞特別賞（石川正俊）- 船井情報科学振興財団 船井研究奨励賞（末石智大）- 船井情報科学振興財団 船井学術賞（山川雄司）- 井上科学振興財団 井上研究奨励賞（宮下令央）
2015年 テレビ東京 ワールドビジネスサテライト トレたま2015 大江・大浜賞（石川渡辺研究室）- 経済産業省, デジタルコンテンツ協会 Innovative Technologies 2015（石川渡辺研究室）- テレビ東京 ワールドビジネスサテライト トレたま選考委員会, トレたま4000回記念 ベスト オブ ト
レたま 優秀賞（東京大学工学部）
2014年 経済産業省, デジタルコンテンツ協会 Innovative Technologies 2014（石川渡辺研究室）
2013年 FA財団 論文賞（鈴木健治, 鈴木陽介, 長谷川浩章, 明愛国, 石川正俊, 下条誠）
- 経済産業省, デジタルコンテンツ協会 Innovative Technologies 2013 特別賞 (Industry）（石川奥研究室）- 経済産業省, デジタルコンテンツ協会 Innovative Technologies 2013（石川奥研究室）- 井上科学振興財団 井上研究奨励賞（山川雄司）
2012年 エリクソン・ジャパン株式会社 エリクソン・テレコミュニケーション・アワード（石川正俊）- 服部報公会 報公賞（石川正俊）- 船井情報科学振興財団 船井研究奨励賞（山川雄司）- 島津科学技術振興財団 島津賞（石川正俊）
2010年 文化庁 メディア芸術祭 エンターテインメント部門 優秀賞（アルバロ カシネリ, 真鍋大度, 栗原優作, ア
レクシィ ゼログ）- ファナックFAロボット財団 論文賞（下条誠, 西野高明, 石川正俊）
2009年 エリクソン・ジャパン株式会社 エリクソン・ヤング・サイエンティスト・アワード（渡辺義浩）
2006年 文化庁 メディア芸術祭 アート部門 大賞（アルバロ カシネリ）
2002年 エリクソン・ジャパン株式会社 エリクソン・ヤング・サイエンティスト・アワード（小室孝）- LSI IP デザイン・アワード 完成表彰部門 IP賞（石川正俊, 鏡慎吾, 小室孝, 石井抱）2000年 光科学技術研究振興財団 研究表彰（成瀬誠）- 井上科学振興財団 井上研究奨励賞（成瀬誠）- LSI IP デザイン・アワード 完成表彰部門 IP優秀賞（石川正俊, 小室孝, 小川一哉, 石井抱）1999年 光産業技術振興協会 櫻井健二郎氏記念賞（石川正俊）
1998年 高度自動化技術振興財団 高度自動化技術振興賞（本賞）（中坊嘉宏, 石井抱, 石川正俊）
1988年 通商産業省工業技術院 工業技術院長賞（石川正俊）

2019 Funai Research Award, the Funai Fundation for Information Technology (Leo Miyashita)
2018 Tateisi Prize, Grand Award, Tateisi Science and Technology Foundation (Masatoshi Ishikawaa)- Funai Research Award, the Funai Fundation for Information Technology (Tomohiro Sueishi)- Funai Academic Award, the Funai Fundation for Information Technology (Yuji Yamakawa)- Inoue Research Award for Young Scientists, the Inoue Fondation for Science (Leo Miyashita)
2015 Oe Ohama Award of 2015 Toretama, World Business Satellite, TV TOKYO (Ishikawa Watanabe Laboratory)- Innovative Technologies 2015, Minister of Economy, Trade and Industry, Japan and Digital Content Associationof Japan (Ishikawa Watanabe Laboratory)- Best of Toretama Finalist, the commemorative 4000th Toretama,Toretama Award Selection Committee, World
Business Satellite, TV TOKYO (Faculty of Engineering, The University of Tokyo)
2014 Innovative Technologies 2014, Minister of Economy, Trade and Industry, Japan and Digital Content Associationof Japan (Ishikawa Watanabe Laboratory)
2013 Best Paper Award, FA Foundation (Kenji Suzuki, Yousuke Suzuki, Hiroai Hasegawa, Aigou Ming, Masatoshi
Ishikawa, and Makoto Shimojo)- Special Award of Innovative Technologies 2013 (Industry), Minister of Economy, Trade and Industry, Japan and
Digital Content Association of Japan (Ishikawa Oku Laboratory)- Innovative Technologies 2013, Minister of Economy, Trade and Industry, Japan and Digital Content Associationof Japan (Ishikawa Oku Laboratory)- Inoue Research Award for Young Scientists, the Inoue Fondation for Science (Yuji Yamakawa)2012 Ericsson Telecommunications Award, Ericsson Japan K.K. (Masatoshi Ishikawa)- Houkou Award, the Hattori Houkou Foundation (Masatoshi Ishikawa)- Funai Research Award, the Funai Fundation for Information Technology (Yuji Yamakawa)- Shimazu Award, the Shimazu Science and Technology Foundation (Masatoshi Ishikawa)
2010 Excellence Prize, Entertainment Division of Japan Media Arts Festival (Alvaro Cassinelli, Daito Manabe, Yusaku
Kuribara, and Alexis Zerroug)- Best Paper Award, the FANUC FA and Robot Foundation (Makoto Shimojo, Takaaki Nishino, and Masatoshi
Ishikawa)
2009 Ericsson Young Scientist Award, Ericsson Japan K.K. (Yoshihiro Watanabe)
2006 Grand Prize, Art Division of Japan Media Arts Festival (Alvaro Cassinelli)
2002 Ericsson Young Scientist Award, Ericsson Japan K.K. (Takashi Komuro)197

受章・受賞 Awards
2002 IP Award (LSI IP Design Award), the Steering Committee of LSI IP Design Award (Masatoshi Ishikawa, Shingo
Kagami, Takashi Komuro, and Idaku Ishii)
2000 Research Award, the Research Foundation for Opto-Science and Technology (Makoto Naruse)- Inoue Research Award for Young Scientists, the Inoue Fondation for Science (Makoto Naruse)- Best IP Award (LSI IP Design Award), the Steering Committee of LSI IP Design Award (Masatoshi Ishikawa,Takashi Komuro, Kazuya Ogawa, and Idaku Ishii)
1999 Kenjiro Sakurai Memorial Prize, the Optoelectronic Industry and Technology Development Association(Masatoshi Ishikawa)
1998 Award for Progress in Advanced Automation Technology, the Foundation forPromotion of Advanced
Automation Technology (Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa)
1988 Best Researcher Award, the Agency of Industrial Science and Technology (Masatoshi Ishikawa)

学会部門賞等（国内，部門論文賞・部門業績賞またはそれらに相当するもの）（11件）／Awards from Division of Academic Society (Domestic) (11)2018年 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ROBOMEC表彰 （妹尾拓, 村上健一, 石川正俊）
2016年 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 研究奨励賞 （妹尾拓, 小池正憲, 村上健一, 石川正俊）
2014年 計測自動制御学会 計測部門 論文賞 （奥村光平, 石井将人, 巽瑛理, 奥寛雅, 石川正俊）- 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ROBOMEC表彰 （野口翔平, 溜井美帆, 山田雅宏,
渡辺義浩, 石川正俊）
2013年 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ROBOMEC表彰 （山川雄司, 並木明夫, 石川正俊）
2011年 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 研究奨励賞 （山川雄司, 並木明夫, 石川正俊）
2007年 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ROBOMEC表彰 （古川徳厚, 妹尾拓, 並木明夫, 石川正俊）
2005年 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ROBOMEC表彰 （金子真, 丁憙勇, 東森充, 石井抱,並木明夫, 石川正俊）
2003年 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 奨励賞 （並木明夫, 今井睦朗, 石川正俊）- 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 ROBOMEC表彰 （下条誠, 牧野了太, 小川博教, 鈴木隆文, 並木明夫, 斉藤敬, 石川正俊, 満渕邦彦）
1999年 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門 学術業績賞（石川正俊）
2018 ROBOMEC Award, Division of Robotics and Mechatronics, the Japan Society of Mechanical Engineers (Taku
Senoo, Kennichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa)2016 Award for Encouragement of Research, Technical Division of System Integration, the Society of Instrument andControl Engineers (Taku Senoo, Masanori Koike, Kennichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa)2014 Best Paper Award, Technical Division of Measurement, the Society of Instrument and Control Engineers (Kohei
Okumura, Masato Ishii, Eri Tatsumi, Hiromasa Oku, and Masatoshi Ishikawa)- ROBOMEC Award, Division of Robotics and Mechatronics, the Japan Society of Mechanical Engineers (Shohei
Noguchi, Miho Tamei, Masahiro Yamada, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)2013 ROBOMEC Award, Division of Robotics and Mechatronics, the Japan Society of Mechanical Engineers (Yuji
Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa)2011 Award for Encouragement of Research, Technical Division of System Integration, the Society of Instrument andControl Engineers (Yuji Yamakawa, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa)2007 ROBOMEC Award, Division of Robotics and Mechatronics, the Japan Society of Mechanical Engineers(Noriatsu Furukawa, Taku Senoo, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa)2005 ROBOMEC Award, Division of the Robotics and Mechatronics, the Japan Society of Mechanical Engineers(Makoto Kaneko, Hieyong Jeong, Mitsuru Higashimori, Idaku Ishii, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa)
2003 Award for Encouragement, Technical Division of System Integration, the Society of Instrument and Control
Engineers (Akio Namiki, Yoshiro Imai, and Masatoshi Ishikawa)- ROBOMEC Award, Division of Robotics and Mechatronics, the Japan Society of Mechanical Engineers (Makoto
Shimojo, Ryota Makino, Hironori Ogawa, Takafumi Suzuki,Akio Namiki, Takashi Saito, Masatoshi Ishikawa, andKunihiko Mabuchi)
1999 Major Contribution Award, Division of Robotics and Mechatronics, the Japan Society of Mechanical Engineers(Masatoshi Ishikawa)

学会フェロー等（国内）（4件）／ Fellow from Academic Society (Domestic) (4)2014 年 日本機械学会 フェロー（石川正俊）
2012 年 電子情報通信学会 フェロー（石川正俊）
2010 年 日本ロボット学会 フェロー（石川正俊）
1997 年 計測自動制御学会 フェロー（石川正俊）
2014 Fellow, the Japan Society of Mechanical Engineers (Masatoshi Ishikawa)2012 Fellow, the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (Masatoshi Ishikawa)
2010 Fellow, the Robotics Society of Japan (Masatoshi Ishikawa)
1997 Fellow, the Society of Instrument and Control Engineers (Masatoshi Ishikawa)198

受章・受賞 Awards
国際学会受章（1件）／ Awards from International Academic Society (1)2011 The Finkelstein Medal, Institute of Measurement and Control (InstMC) (Masatoshi Ishikawa)

国際学会・国際会議論文賞等（39件）／Best Paper Awards of International Journal or Conference (39)2018 Microsoft Award, The 24th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology (VRST2018) (Masashi
Nitta, Tomohiro Sueishi, and Masatoshi Ishikawa)- Honorable Mentions (Paper), The 24th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology(VRST2018) (Masashi Nitta, Tomohiro Sueishi, and Masatoshi Ishikawa)2017 Outstanding Reviewer, Mechatronics, Elsevier (Taku Senoo)
2016 T.J.Tarn Best Paper in Robotics Award, 2016 IEEE Int. Conf. on Robotics and Biominetics (ROBIO 2016) (Taku
Senoo, Yuuki Horiuchi, Yoshinobu Nakanishi, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa)- Best Presentation Award, 2016 3rd Int. Conf. on Geological and Civil Engineering (ICGCE 2016) (Tomohiko
Hayakawa)
2015 Best Paper Award, Int. Display Workshop (IDW '15) (Yoshihiro Watanabe, Gaku Narita, Sho Tatsuno, Takeshi
Yuasa, Kiwamu Sumino, and Masatoshi Ishikawa)- Finalist of Best Student Paper Award, 2015 IEEE Int. Conf. on Robotics and Biominetics (ROBIO 2015) (Kenichi
Murakami, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa)- Young Scientist Award, 2015 Asia-Pacific Symposium on Measurement of Mass, Force and Torque(APMF2015) (Yuji Yamakawa)2014 Best Student Paper Award, 2014 Int. Conf. on Advanced Computer Science and Information Systems(Muhammad Sakti Alvissalim, Masahiko Yasui, Chihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)- Best Paper Award, Winter Conf. on the Applications of Computer Vision (Shohei Noguchi, Masahiro Yamada,
Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)- Honorable Mention, 5th Augmented Human Int. Conf. (Takehiro Niikura, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi
Ishikawa)
2013 Young Author Award, 2013 Asia-Pacific Symposium on Measurement of Mass, Force and Torque (APMF2013)(Yuji Yamakawa)- Poster Award, International Workshop on Optical Terahertz Science and Technology (OTST) 2013 (Yasuaki
Monnai)2012 Best IROS Jubilee Video Award, 2012 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (Masatoshi
Ishikawa, Akio Namiki, Taku Senoo, and Yuji Yamakawa)2011 Young Author Award, 2011 Asia-Pacific Symposium on Measurement of Mass, Force and Torque (APMF2011)(Yuji Yamakawa)- Best Presentation Award, 42nd IEEE VAIL Computer Elements Workshop (Masatoshi Ishikawa)- Le Grand Prix du Jury, 13th Int. Conf. on Virtual Reality (Laval Virtual) (Ishikawa Komuro Laboratory)
2010 IEEE Robotics and Automation Society Japan Chapter Young Award(IROS'10) (Yuji Yamakawa)2009 Best project in the category of Medicine and Health, 11th Int.Conf.on Virtual Reality (Laval Virtual) (Ishikawa
Komuro Laboratory)
2008 IEEE Robotics and Automation Society Japan Chapter Young Award (ICRA'08) (Takeshi Hasegawa)2007 Best Paper Nomination Finalist, 2007 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (Makoto Shimojo,
Takuma Araki, Aiguo Ming, and Masatoshi Ishikawa)
2006 Best Paper in Biomimetics, 2006 IEEE Int. Conf. on Robotics and Biomimetics (Anchelee Davies, Naoko
Ogawa, Hiromasa Oku, Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa)- Best Manipulation Paper Award, 2006 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (Noriatsu Furukawa, Akio
Namiki, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa)
2004 Best Vision Paper Award Finalist, 2004 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (Yoshiro Imai, Akio Namiki,
Koichi Hashimoto, and Masatoshi Ishikawa)
2003 Excellent Paper Award, 2003 6th Japan-France Congress on Mechatronics & 4th Asia-Europe Congress on
Mechatronics (Makoto Shimojo, Ryota Makino, Hironori Ogawa, Takafumi Suzuki, Akio Namiki,Takashi Saito,
Masanori Kunimoto, Masatoshi Ishikawa, and Kunihiko Mabuchi)
1996 Best Video Award Finalist, 1996 IEEE Int.Conf.on Robotics and Automation (Yoshihiro Nakabo, Idaku Ishii, andMasatoshi Ishikawa)IEEE Sensors Council, 50 Most Accessed Articles
2017 May No.41 Apr. No.35 Mar. No.50
2016 Dec. No.32 Nov. No.16 Oct. No.21 Sep. No.49
2014 Oct. No.10 Sep. No.37
IEEE Sensors Council, Most Cited from All Time by April 20142014 Apr. No.8
IEEE Sensors Council, 25 Most Accessed Articles
2014 Apr. No.22
2012 Jun. No.10 Apr. No.15(Makoto Shimojo, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, Ryota Makino, and Kunihiko Mabuchi)

199

受章・受賞 Awards
学会以外表彰等（国際）（2件）／Awards from non-Academic Society (International) (2)2017年 中国深圳・第1回国際イノベーションコンテスト情報分野決勝戦三等賞 (黄守仁, 山川雄司, 郭登極)
2010年 Nissan Research Challenge Innovative Concept Award, Nissan Research Center (Carson
Reynolds, Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, Masatoshi Ishikawa, Tomoko Hayashi, Isao
Kanemaki, Takehiro Goto, Takashi Asari, Yuichi Nakamura, Koutaro Furukawa)2017 Third Prize winner in the Internet and Mobile Internet (IT) Industry Final of The First China (Shenzhen)
Innovation & Enterpreneurship International Competotion (Shouren Huang, Yuji Yamakawa, Dengji Guo)2010 2010 Nissan Research Challenge Innovative Concept Award, Nissan Research Center (Carson Reynolds,
Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, Masatoshi Ishikawa, Tomoko Hayashi, Isao Kanemaki, Takehiro Goto,
Takashi Asari, Yuichi Nakamura, Koutaro Furukawa)

学会奨励賞等（国内）（20件）／Awards for Young Researcher from Academic Society (Domestic) (20)2018年 日本ロボット学会 研究奨励賞（小山佳祐）
2017年 日本バーチャルリアリティ学会 学術奨励賞（吉田貴寿）- 情報処理学会 山下記念研究賞（平野正浩）- 計測自動制御学会 学術奨励賞・技術奨励賞（黄守仁）- 計測自動制御学会 学術奨励賞・技術奨励賞（山川雄司）
2016年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門 若手奨励賞（妹尾拓）- 映像情報メディア学会 学生優秀発表賞（斎藤謙二郎）- 計測自動制御学会 学術奨励賞・技術奨励賞（田畑智志）- 計測自動制御学会 学術奨励賞・研究奨励賞（安井雅彦）
2014年 日本機械学会 奨励賞(研究)（山川雄司）
2012年 計測自動制御学会システムインテグレーション部門 若手奨励賞（山川雄司）- 映像情報メディア学会 鈴木記念奨励賞（奥村光平）
2011年 日本ロボット学会 研究奨励賞（山川雄司）
2009年 日本ロボット学会 研究奨励賞（奥寛雅）
2006年 日本ロボット学会 研究奨励賞（尾川順子）
2005年 計測自動制御学会 学術奨励賞（妹尾拓）
2004年 日本ロボット学会 研究奨励賞（鏡慎吾）
2002年 映像情報メディア学会 研究奨励賞（小室孝）
2000年 日本ロボット学会 研究奨励賞（並木明夫）
1999年 日本ロボット学会 研究奨励賞（石井抱）2018 Young Investigation Excellence Award, the Robotics Society of Japan (Keisuke Koyama)
2017 Award for Encouragement of Research, The Virtual Reality Society of Japan (Takatoshi Yoshida)- Yamashita Memorial Research Award, Information Processing Society of Japan (Masahiro Hirano)- Young Author Award, the Society of Instrument and Control Engineers (Shouren Huang)- Young Author Award, the Society of Instrument and Control Engineers(Yuji Yamakawa)2016 Young Excellence Award, the System Integration Technical Division of the Society of Instrument and Control
Engineers (Taku Senoo)- Best Student Research Presentation Award, the Institute of Image Information and Television Engineers(Kenjiro Saito)- Young Author Award, the Society of Instrument and Control Engineers (Satoshi Tabata)- Young Author Award, the Society of Instrument and Control Engineers (Masahiko Yasui)2014 Young Engineers Award (Research), the Japan Society of Mechanical Engineers (Yuji Yamakawa)2012 Young Excellence Award, the System Integration Technical Division of the Society of Instrument and Control
Engineers (Yuji Yamakawa)- Suzuki Memorial Incentive Award, the Institute of Image Information and Television Engineers (Kohei Okumura)2011 Young Investigation Excellence Award, the Robotics Society of Japan (Yuji Yamakawa)2009 Young Investigation Excellence Award, the Robotics Society of Japan (Hiromasa Oku)
2006 Young Investigation Excellence Award, the Robotics Society of Japan (Naoko Ogawa)2005 Young Author Award, the Society of Instrument and Control Engineers (Taku Senoo)
2004 Young Investigation Excellence Award, the Robotics Society of Japan (Shingo Kagami)
2002 Best Author Award, the Institute of Image Information and Television Engineers (Takashi Komuro)2000 Young Investigation Excellence Award, the Robotics Society of Japan (Akio Namiki)1999 Young Investigation Excellence Award, the Robotics Society of Japan (Idaku Ishii)200

受章・受賞 Awards
国内会議論文賞等（36件）／ Best Paper Awards of Domestic Conference (36)2018年 画像センシングシンポジウム SSII2017 優秀学術賞 （丸山三智佳, 田畑智志, 渡辺義浩, 石川正俊）- 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会PRMU月間ベストプレゼンテーション賞 （田畑智志）
2017年 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017) MIRU学生奨励賞 （新家健太）- 動的画像処理実利用化ワークショップDIA2017 研究奨励賞 （呂彩林, 渡辺義浩, 石川正俊）
2016年 情報処理学会 CGとビジュアル情報学研究会 優秀研究発表賞 （平野正浩）- ロボティックスシンポジア 優秀論文賞 （妹尾拓, 小池正憲, 村上健一, 石川正俊）
2014年 画像センシングシンポジウム SSII2013 最優秀学術賞 （奥寛雅, 奥村光平, 石川正俊）- 日本機械学会 若手優秀講演フェロー賞 （野口翔平）
2013年 画像センシングシンポジウム SSII2013 オーディエンス賞 （奥寛雅, 奥村光平, 石川正俊）- 日本印刷学会 研究発表奨励賞（山田雅弘, 渡辺義浩, 石川正俊）
2012年 計測自動制御学会 計測部門 研究・技術奨励賞（山川雄司）- 映像情報メディア学会 学生優秀発表賞（奥村光平）- 画像センシングシンポジウム SSII2011 優秀学術賞 （有間英志, 糸山浩太郎, 山田雅弘, 小室孝, 渡辺義浩, 石川正俊）
2011年 画像センシングシンポジウム SSII2011 オーディエンス賞 （有間英志, 糸山浩太郎, 山田雅弘, 小室孝,
渡辺義浩, 石川正俊）
2009年 ３次元画像コンファレンス2008 優秀論文賞 （杉原裕, 渡辺義浩, 小室孝, 石川正俊）
2008年 豊橋技術科学大学グローバルCOE ADISTシンポジウム ADIST2008 最優秀ポスター講演賞 （山川雄司）- 映像メディア処理シンポジウム ベストポスター賞（山口光太）
2000年 IEEE Solid-State Circuits Society Japan Chapter 奨励賞受賞 （鏡慎吾, 小室孝, 小川一哉, 石井抱,石川正俊）
1998年 ロボティックスシンポジア 最優秀論文賞 （石井抱, 村田達也, 松内良介, 小室孝, 石川正俊）
計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演賞等
2018年 SI2018 優秀講演賞 （門脇拓也, 早川智彦, 石川正俊）
2017年 SI2017 優秀講演賞 （佐藤宏, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊）- SI2017 優秀講演賞 （平野正浩, 妹尾拓, 岸則政, 石川正俊）
2015年 SI2015 優秀講演賞 （安井雅彦, 渡辺義浩, 石川正俊）- SI2015 優秀講演賞 （伊藤光一郎, 末石智大, 山川雄司, 石川正俊）- SI2015 優秀講演賞 （妹尾拓, 小池正憲, 村上健一, 石川正俊）- SI2015 優秀講演賞 （黄守仁, Niklas Bergström, 山川雄司, 妹尾拓, 石川正俊）
2014年 SI2014 優秀講演賞 （安井雅彦, M. Sakti Alvissalim, 山本裕紹, 石川正俊）
2012年 SI2012 優秀講演賞 （国府田直人, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠）
2010年 SI2010 優秀講演賞 （寺田一貴, 長谷川浩章, 国府田直人, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠）
- SI2010 優秀講演賞 （長谷川浩章, 向山由宇, 鈴木陽介, 明愛国, 石川正俊, 下条誠）
- SI2009 優秀講演賞 （勅使河原誠一, 清水智, 明愛国, 石川正俊, 下条誠）
2008年 SI2008 優秀講演賞 （溝口善智, 多田隈建二郞, 明愛国, 石川正俊, 下条誠）
2006年 SI2006 優秀講演賞 （古川徳厚, 妹尾 拓, 並木明夫, 石川正俊）- SI2006 優秀講演賞 （山川雄司, 並木明夫, 石川正俊, 下条誠）
2005年 SI2005 ベストセッション講演賞 （奥寛雅, Theodorus, 橋本浩一, 石川正俊）
2004年 SI2004 ベストセッション講演賞 （塩形大輔, 並木明夫, 石川正俊）
2018 Excellent Paper Award, Symposium on Sensing via Image Information SSII2017 (Michika Maruyama, Satoshi
Tabata, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)- PRMU Monthly Best Presentation Awrad (Satoshi Tabata)2017 MIRU Student Encourage Award, MIRU2017 (Kenta Shinya)- Rsearch Encouragement Award, Dynamic Image-processing for Real Application Workshop 2017 (Chaerim
Yeo, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)2016 Best Research Presentation Award, Information Processing Society of Japan, The Special Interest Group ofComputer Graphics and Visual Informatics (Masahiro Hirano)- Excellent Paper Award, Robotics Symposia (Taku Senoo, Masanori Koike, Kennichi Murakami, and Masatoshi
Ishikawa)
2014 Best Paper Award, Symposium on Sensing via Image Information SSII2013 (Hiromasa Oku, Kohei Okumura,and Masatoshi Ishikawa)- Young Fellow Award for Best Presentation, the Japan Society of Mechanical Engineers (Shohei Noguchi)
2013 Audience Award, Symposium on Sensing via Image Information SSII2013 (Hiromasa Oku, Kohei Okumura, andMasatoshi Ishikawa)- Award for Encouragement of Research Presentation, the Japanese Society of Printing Science and Technology(Masahiro Yamada, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)2012 Award for Encouragement of Research and Technology, the Measurement Technical Division of the Society of
Instrument and Control Engineers (Yuji Yamakawa)- Excellent Student Presentation Award, the Institute of Image Information and Television Engineers (Kohei
Okumura)201

受章・受賞 Awards
2012 Excellent Paper Award, Symposium on Sensing via Image Information SSII2011 (Hideshi Arima, Koutaro
Itoyama, Masahiro Yamada, Takashi Komuro, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)2011 Audience Award, Symposium on Sensing via Image Information SSII2011 (Hideshi Arima, Koutaro Itoyama,
Masahiro Yamada, Takashi Komuro, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)2009 Best Paper Award, 3D Image Conference 2008 (Yutaka Sugihara, Yoshihiro Watanabe, Takashi Komuro, andMasatoshi Ishikawa)
2008 Best Poster Award, Global COE ADIST Symposium, Toyohashi University of Technology (Yuji Yamakawa)- Best Poster Award, Image Media Processing Symposium (Kota Yamaguchi)
2000 Award for Encouragement, IEEE Solid-State Circuits Society Japan Chapter (Shingo Kagami, Takashi Komuro,Kazuya Ogawa, Idaku Ishii, and Masatoshi Ishikawa)
1998 Best Paper Award, Robotics Symposia (Idaku Ishii, Tatsuya Murata, Ryosuke Matsuuchi, Takashi Komuro, andMasatoshi Ishikawa)Award from the System Integration Technical Division of the Society of Instrument and Control Engineers
2018 SI2018 Best Presentation Award (Takuya Kadowaki, Tomohiko Hayakawa, and Masatoshi Ishikawa)2017 SI2017 Best Presentation Award (Hiroshi Sato, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, and Masatoshi Ishikawa)- SI2017 Best Presentation Award (Massahiro Hirano, Taku Senoo, Norimasa Kishi, and Masatoshi Ishikawa)2015 SI2015 Best Presentation Award (Massahiko Yasui, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa)- SI2015 Best Presentation Award (Koichiro Ito, Tomohiro Sueishi, Yuji Yamakawa, and Masatoshi Ishikawa)- SI2015 Best Presentation Award (Taku Senoo, Masanori Koike, Kenichi Murakami, and Masatoshi Ishikawa)- SI2015 Best Presentation Award (Shouren Huang, Niklas Bergström, Yuji Yamakawa, Taku Senoo, andMasatoshi Ishikawa)2014 SI2014 Best Presentation Award (Masahiko Yasui, M. Sakti Alvissalim, Hirotsugu Yamamoto, and Masatoshi
Ishikawa)
2012 SI2012 Best Presentation Award (Naoto Kouda, Yousuke Suzuki, Aigou Ming, Masatoshi Ishikawa, and Makoto
Shimojo)2010 SI2010 Best Presentation Award (Kazuki Terada, Hiroaki Hasegawa, Naoto Kouda, Yousuke Suzuki, Aiguo
Ming, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo)- SI2010 Best Presentation Award (Hiroaki Hasegawa, Yu Mukoyama, Yousuke Suzuki, Aiguo Ming, Masatoshi
Ishikawa, and Makoto Shimojo)- SI2009 Best Presentation Award (Seiichi Teshigawara, Satoru Shimizu, Aiguo Ming, Masatoshi Ishikawa, and
Makoto Shimojo)
2008 SI2008 Best Presentation Award (Yoshitomo Mizoguchi, Kenjiro Tadakuma, Aigou Ming, Masatoshi Ishikawa,and Makoto Shimojo)
2006 SI2006 Best Presentation Award (Noriatsu Furukawa, Taku Senoo, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa)- SI2006 Best Presentation Award (Yuji Yamakawa, Akio Namiki, Masatoshi Ishikawa, and Makoto Shimojo)
2005 SI2005 Best Session Presentation Award (Hiromasa Oku, Theodorus, Koichi Hashimoto, and Masatoshi
Ishikawa)
2004 SI2004 Best Session Presentation Award (Daisuke Shiokata, Akio Namiki, and Masatoshi Ishikawa)

研究室が協力した作品の受賞（2件）／ Awards to Related Persons (2)2018年 Best Animated Music Videos, 25. Internationale Trickfilm-Festival Stuttgart（Nobumichi
Asai, Eiji Tanigawa）- 第21回文化庁メディア芸術祭アート部門審査委員会推薦作品選定（浅井宣道, 谷川英司, Aya Bambi）
2018 Best Animated Music Videos, 25. Internationale Trickfilm-Festival Stuttgart (Nobumichi Asai, and Eiji Tanigawa)- Recommended Work by Review Committee, Art Division of Japan Media Arts Festival (Nobumichi Asai, Eiji
Tanigawa, and Aya Bambi)

学内（7件）／ University of Tokyo (7)情報理工学系研究科 研究科長賞
2019年 システム情報学専攻 博士課程（田畑智志）
2017年 システム情報学専攻 博士課程（宮下令央）- システム情報学専攻 修士課程（吉田貴寿）
2016年 システム情報学専攻 修士課程（安井雅彦）
2014年 創造情報学専攻 博士課程（黄守仁）2013年 創造情報学専攻 修士課程（ダニエル ヘフェルナン）2011年 システム情報学専攻 博士課程（山川雄司）
2008年 創造情報学専攻 修士課程（寺嶋一浩）
Dean's Award, Graduate School of Information Science and Technology
2019 Department of Information Physics and Computing, Doctor Course (Satoshi Tabata)2017 Department of Information Physics and Computing, Doctor Course (Leo Miyashita)

202

受章・受賞 Awards
2017 Department of Information Physics and Computing, Master Course (Takatoshi Yoshida)2016 Department of Information Physics and Computing, Master Course (Masahiko Yasui)2014 Department of Creative Informatics, Doctor Course (Shouren Huang)2013 Department of Creative Informatics, Master Course (Daniel Heffernan)
2011 Department of Information Physics and Computing, Doctor Course (Yuji Yamakawa)
2008 Department of Creative Informatics, Master Course (Kazuhiro Terajima)

203

204

10. メンバー及び所在地 / 連絡先

Members/Affiliation and Location

メンバー Members
教授

石川 正俊

Professor Masatoshi Ishikawa

講師

妹尾 拓

Assistant Professor / Lecturer Taku Senoo

助教

深山 理 ,

客員教授
特任助教
金 賢梧 ,
王 立輝 ,

Assistant Professor (Research Associate)
Osamu Fukayama, Tomohiko Hayakawa

早川 智彦

Visiting Professor Osamu Hoshuyama

宝珠山 治

Project Assistant Professor (Research Associate)
Hyuno Kim, Tomohiro Sueishi, Leo Miyashita, Keisuke Koyama
Lihui Wang, Shouren Huang, Masahiro Hirano, Satoshi Tabata

末石 智大 , 宮下 令央 , 小山 佳祐
黄 守仁 , 平野 正浩 , 田畑 智志

客員研究員
岸 則政 （JST ACCEL PM）
熊澤 金也 （知財プロデューサ）
渡辺 義浩 （東工大 准教授）

Visiting Researcher
Norimasa Kishi (JST ACCEL Program Manager)
Kinya Kumazawa (Intellectual Property Producer)
Yoshihiro Watanabe (Associate Professor, Tokyo Institute of Technology)

プロジェクトメンバ

山川 雄司（情報学環 講師）

Project Member Yuji Yamakawa(Assistant Professor / Lecturer, Interfaculty Initiative in Information Studies)

特任研究員
角 博文 , 宮地 力 ,下条 誠 ,

Project Researcher
Hirofumi Sumi, Chikara Miyaji, Makoto Shimojo
Yasunori Ishikawa, Seohyun Lee

石川 安則 ,

学術支援職員（研究スタッフ）
望戸 雄史 , 村上 健一 , 栃岡 陽麻里 ,大学院生（博士課程）
胡 云普 , 石川 貴彦 ,小川 拓也 ,

学術支援専門職員

Academic Support Staff (Research Staff)
Yushi Moko, Kenichi Murakami, Himari Tochioka, Yushan Ke柯 毓珊

Graduate Students (Doctor Course)
Yunpu Hu, Takahiko Ishikawa, Masahiko Yasui

安井 雅彦

大学院生（修士課程）
井倉 幹大 , 池田 遼 , 伊藤 遼 ,島田 史也 , 田中 敬 , 中根 悠 ,濱崎 龍馬 , 深水 健太郎
共同研究員
谷内田 尚司 ,李 藇賢

木村 洋太 ,
西薗 良太 ,

Graduate Students (Master Course)
Mikihiro Ikura, Haruka Ikeda, Ryo Ito, Yohta Kimura
Yuki Kubota, Fumiya Shimada, Satoshi Tanaka
Haruka Nakane, Ryota Nishizono, Yuri Mikaw
Ryoma Hamasaki, Kentaro Fukamizua

久保田 祐貴三河 祐梨

Research Fellows
Shoji Yachida, Takuya Ogawa, Yao Pan潘尧

佐久間 淳 ,

Academic Support Specialist

近藤 翔午

Atsushi Sakuma, Shogo Kondo

Academic Support Staff (Support Staff)
Reiko Sakamoto, Yufu Saito, Kimie Oya
Keiko Yajima, Itsuko Shigemori, Emi Oguro

学術支援職員（事務スタッフ ）坂本 麗子 , 斉藤 由布 , 大矢 公枝 ,矢嶋 慶子 , 重森 逸子 , 小黒 恵美

外国人のカタカナ表記は、[First Name] [Middle Name][Last Name] を原則として、本人の希望の表記を用いています．

206

所在地／連絡先 Affiliation and Location

石川 妹尾 研究室

Ishikawa Senoo Laboratory

東京大学 大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻, 創造情報学専攻
工学部 計数工学科 システム情報工学コース
Department of Information Physics and Computing, Department of Creative Informatics
Graduate School of Information Science and Technology
Department of Mathematical Engineering and Information Physics
Faculty of Engineering
University of Tokyo

住所： 〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1
Address: Hongo 7-3-1, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan

FAX： 教授室・講師室 03-5841-8604, 研究室 03-5841-6952
Prof. Ishikawa and Assistant Prof. Senoo +81-3-5841-8604
other members +81-3-5841-6952

石川教授室：工学部 6号館 2階 251号室（Tel: 03-5841-8602 ／ 03-5841-6935）
妹尾講師室：工学部 6号館 2階 254号室（Tel: 03-5841-6936 ／ 03-5841-8704）
Faculty Members' Room
Prof. Ishikawa: Room No.251, 2nd Floor, Faculty of Engineering Bldg. No.6 (Tel: +81-3-5841-8602)
Assistant Prof. Senoo: Room No.254, 2nd Floor, Faculty of Engineering Bldg. No.6 (Tel: +81-3-5841-8704)

研究室メンバー居室：
工学部 6号館 2階
230号室（Tel: 03-5841-6937）
工学部 6号館 地下
060号室（Tel: 03-5841-0225）

232号室（Tel: 03-5841-7906）

Lab Members' Room
2nd Floor, Faculty of Engineering Bldg. No.6
Room No.230 (Tel: +81-3-5841-6937)
Room No.232 (Tel: +81-3-5841-7906)
1st Basement, Faculty of Engineering Bldg. No.6
Room No.060 (Tel: +81-3-5841-0225)

233号室（Tel: 03-5841-8702）

Room No.233 (Tel: +81-3-5841-8702)

実験室：
工学部 6号館 地下1階
060号室:SF（Tel: 03-5841-0225）

063号室:SF（Tel: 03-5841-6938）

工学部 1号館 5階
501号室:PJ（Tel: 03-5841-0226）

503号室:SVD（Tel: 03-5841-8097）

工学部14号館 5階
505号室:AP（Tel: 03-5841-0224）

506号室:PJ

Expelimental Room:
Faculty of Engineering Bldg. No.6, 1st Basement
Room No.060:SF (Tel: +81-3-5841-0225)
Room No.063:SF (Tel: +81-3-5841-6938)
Faculty of Engineering Bldg. No.1, 5th Floor
Room No.501:PJ (Tel: +81-3-5841-0226)
Faculty of Engineering Bldg. No.14, 5th Floor
Room No.505:AP (Tel: +81-3-5841-0224)

067号室:DVS（Tel: 03-5841-6939）

Room No.067:DVS (Tel: +81-3-5841-6939)

Room No.503:SVD (Tel: +81-3-5841-8097)
Room No.506:PJ

SF：センサフュージョン/Sensor Fusion、DVS：ダイナミックビジョンシステム/Dynamic Vision System
SVD：システムビジョンデザイン/System Vision Design、AP：アクティブパーセプション/Active Perception、PJ：プロジェクト/Project207

アクセス Access石川 妹尾 研究室（工学部6号館）へのアクセス方法
南北線東大前駅より（所用時間約 8 分）
「1 番出口」を出て , 左に曲がり本郷通りを南下します . 東大農学部の正門を左手に見ながら直進し , 交番のところ
で交差点 ( 言問通り ) を渡ります . 20m ほど直進し , 左手の「西片門」より東大キャンパスに入り , 工学部６号館へ .
千代田線根津駅より（所用時間約 12 分）「1 番出口」を出てすぐ右側の信号を右折して , 言問通りに入ります . 坂を上がりきったあと , ２番目の信号 (Y 字路 )を少し戻る方向で左に入ります . 坂を下り , 右手の「弥生門」から東大キャンパスに入り , 工学部６号館へ .
JR 上野駅、京成上野駅より（所用時間約 22 分）
JR 上野駅「公園口」を出て上野公園を横切るか , 不忍口を出て京成上野駅を通り右に回り込んで , 不忍池の弁天島に向かいます . 弁天島の弁財天を通り抜け , ボート管理棟のところから右方向に池を半周し , 池之端交番前の信号で不忍通りを渡って正面の路地に入り , 50m 先の突き当たりのすぐ右側にある「池之端門」から東大キャンパスに入り , 右手の坂を上り , 工学部６号館へ .
都営大江戸線 本郷三丁目駅より（所用時間約 12 分）｢３番出口｣を出て , 右方向すぐの本郷三丁目交差点で左折して本郷通りに入ります . 交番の前を通り , 本郷通りを約５分ほど直進し , 右手の「赤門」から東大キャンパスに入り , 工学部６号館へ . または , ｢４番出口｣を出て , 右に曲がり 150m ほど直進し , 右手の「懐徳門」から東大キャンパスに入り , 工学部６号館へ .
丸の内線 本郷三丁目駅より（所用時間約 13 分）「本郷通り方面出口」を出て , つきあたりの本郷通りを左に曲がります . 本郷通りを約５分ほど直進し , 右手の「赤門」から東大キャンパスに入り , 工学部６号館へ .
都営三田線春日駅より（所用時間約 15 分）「A5 出口」を出て 20m 直進し , 信号を右に曲がり交差する言問通りに入るか ,「A6 出口」を出て右に曲がり言問通りに入ります . 言問通り沿いに直進し , 菊坂下の信号 ( 三差路 ) を過ぎて , 右側の２本目の路地 ( 急坂 ) を登ります .
この道を直進していくと , 本郷通りに付き当たります . 正面に見える「正門」から東大キャンパスに入り , 工学部６号館へ .

Map and Directions to Our Lab. (Faculty of Engineering Bldg. No.6)
From Todai-mae Station (Namboku Line)Take the No.1 exit from the station and turn left onto the main road (Hongo-dori ave.). Go past the first gate. Go straighton at the traffic lights. Walk on for ~200 meters until you reach the Main Gate. Follow the map to Engineering Building
Number 6. Walking time: around 8 minutes.
From Kasuga Station (Mita Line)Take the A6 exit from the station and turn right onto the road (Kototoi-dori ave.) going away from Hakusan-dori. Walk up
to the 3-way junction and continue straight on. Turn right after the telephone box and walk up the hill (narrow street). Continue straight on, through the Y-shaped junction until you reach the traffic lights at the main road (Hongo-dori ave.). The
Main Gate is on the opposite side of the road. Follow the map to Engineering Building Number 6. Walking time: around 15
minutes.
From Nezu Station (Chiyoda Line)Take the #1 exit from the station and turn right at the traffic lights onto Kototoi-dori. Walk up the hill and take the second
street on the left. Walk down the hill until you come to the Yayoi Gate. Follow the map to Engineering Building Number 6.
Walking time: around 12 minutes.
From Hongo-sanchome Station (Marunouchi Line)Take the "Hongo-dori ave." exit from the station. Turn left at the main road (Hongo-dori) and follow it, going straight
through the traffic lights, until you reach the Red Gate or the Main Gate of University of Tokyo. Follow the map to Engineering Building Number 6. Walking time: around 13 minutes.
From Hongo-sanchome Station (Oedo Line)Take the #4 exit from the station and turn right. Walk on for 150 meters until you reach the Kaitoku-Mon(Gate). Follow themap to Engineering Building Number 6. Walking time: around 12 minutes.

208

知能システムにおける認識と行動

2019

Recognition and Behavior in Smart Systems 2019
石川妹尾研究室 研究成果集
Researches in Ishikawa Senoo Laboratory
令和1年5月24日 (2019.5.24)
編者 / editor

発行 / edition

石川妹尾研究室 / Ishikawa Senoo Laboratory

発行者 石川 正俊

publisher Masatoshi Ishikawa〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1
東京大学 情報理工学系研究科 石川妹尾研究室
Ishikawa Senoo Laboratory,
Graduate School of Information Science and Technology,
University of Tokyo, Hongo 7-3-1, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan
電話 03-5841-6935 / Tel +81-3-5841-6935
本書に関する情報等は当研究室Webサイトをご参照下さい．
http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/index-j.html (日本語)
Please visit the web site of our laboratory to get related information on this book.
http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/index-e.html (English)
本書の著作権は石川妹尾研究室が有します．
© 2019 Ishikawa Senoo Laboratory All Rights Reserved.
そのままプリントすることは構いませんが、著作権法上の例外を除き、変更、改変、加工、削除、部分利用等は、認められておりません．
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