長岡高専

長岡工業高等専門学校・電子制御工学科

電子制御工学科へようこそ
< RSSによる更新情報 最終更新日時: 2024-04-08, カウンタ: 270284 >

中学生の皆さんへ

あなたはどんなことに興味がありますか?

コンピュータ,タブレット,スマートフォン,プログラム,情報,電気,電子,ロボット,機械の制御,センサ,工作,模型,ゲーム,ラジコン… こういったものに興味がある中学生の皆さん,その知識や技術をもっと深め広げたいと思いませんか?

自分が興味を持って学んだ知識や技術が,将来の自分の仕事につながり,社会の役に立つならば,幸せな人生が送れることでしょう。 その道を開いてくれるのが電子制御工学科です。

電子制御工学科では,機械工学,電気電子工学,情報工学といった分野に共通する基礎学力を重視した教育を実践しています。 多くの演習を通して数学,物理の確かな学力を身に付け,多くの実験を通して力学,電気電子回路,情報処理などの実践力,応用力を身に付けます。

その結果として卒業生の進路は,機械工学,電気電子工学,情報工学だけでなく,航空工学,物理学など多くの分野に渡り,社会に出てからも活躍しています。

クローズアップEC【Vol.016】
特集:R05年度卒業研究,表彰テーマの紹介

金賞
「高齢者向けタッチ操作機器学習支援Webアプリケーションの開発」
 酒井 和子(視覚情報処理研究室/指導教員 高橋)

日本企業の多くで DX 化による業務の省力化と効率化が進められているが,情報通信機器の利用状況には世代間格差があり,高齢者はスマートフォンやタブレットの利用率が低い。 実際に身近な高齢者から,タッチ操作機器への不安があり,外食や買い物の機会が減少したという悩みを聞いた。 そこで本研究では,タッチパネルやスマートフォンの操作を,段階的にトレーニングできる学習支援アプリケーション(アプリ)を開発する。

仕様変更や機能の追加を柔軟に行うことができるアジャイル開発手法を取り入れ,ストアの審査が不要でリリースサイクルを短くすることができる Web アプリを開発する。 練習内容はスマートフォン,飲食店のタッチパネル,セルフレジに分ける。 スマートフォンの練習項目は,基本の操作,スマホの設定,主要アプリの操作の 3 つに分ける。 飲食店のタッチパネルとセルフレジの学習項目では,ゲーム要素を取り入れる。 ランダムに課題を設定し,課題の達成度で点数を決める。 練習した日付,点数,注文完了までにかかった時間をローカルストレージに記録できるようにして,成長を可視化することで練習継続のモチベーション向上につなげる。

実際に高齢者が集まる講習会で協力者を集め,5 回のアジャイル開発を繰り返し,聞き取り調査をもとに練習内容の追加やレイアウトの改善を行った。 最終的なユーザビリティ評価では,スマートフォンの初心者と積極的な利用者から高評価を頂けた。 一方,必要時のみにしか使用しない高齢者からは,好感度や操作の分かりやすさに対してやや厳しい評価を受けた。 練習したい項目へのアクセスを容易にするなどの更なる改善が必要であると感じられた。

Web アプリの最終版を,こちらのリンク で公開しています。 ぜひお試しください。

銀賞
「ROS2を用いた自律走行ロボットの経路計画ノードの検討」
 鷲尾 優作(システム制御研究室/指導教員 佐藤)

近年,ファミリーレストランなどでは,省力化の一環で配膳ロボットが導入されている。 また,家庭内にも清掃ロボットが普及し,普段の生活においてロボットの利用は広がってきている。 このようなロボットにおいては,部屋の中を自律走行するための経路計画が重要であり,実現するためには,周囲の環境地図を作成し,その情報を元に経路を計画することが求められる。 ロボットで使用する環境地図は,自己位置推定や経路計画において重要な情報であり,通常,ロボットに搭載されたビジュアルセンサやレーザセンサなどにより,環境地図を作成している。 一方,経路計画の代表的なものとしては,A*アルゴリズム,Dijkstra 法,RRT 法などのアルゴリズムがあり,適用する環境によって適したアルゴリズムを選択することが求められる。

経路計画を検討するためには,環境地図作成,自己位置推定,経路計画,経路移動制御とさまざまな処理を行う必要があり,これらの処理を1から作成することは非常に大規模なプログラミングを要する。 こうしたロボット開発における問題を解決するために,ROS2 とよばれるミドルウェアが開発され,独自で開発するプログラムを最小限にし,再利用性を高めることで,必要な研究に注力できるようにする方法がある。

本研究では,自律走行ロボットの経路計画ノードの検討にこの ROS2 と教育用ロボット「TurtleBot3」を用い,自律走行ロボットの経路計画で問題となる,狭路を有する空間での経路計画ノードの改良について検討した。 検討する経路計画は,ROS2 に標準で搭載されている Dijkstra 法,コストマップの解像度を向上させた経路計画,単純に目標位置までを直線的に走行する経路,コストマップの解像度を向上させたうえで,経路探索するエリアを限定することで狭路の走行を選択できるようにし,できるだけ直線的な走行となるように改良した本研究で提案する経路計画の4つについて,シミュレーションと実機実験により検証した。

その結果,コストマップの高解像度化は,狭い空間での自律走行に有効であり,直線移動を行うことで,高速な移動を実現することができる可能性が示された。 特に本研究で提案する経路計画は,生成した経路を一部線形化させたことで,狭い空間での自律走行において,他の経路計画に比べて高い安定性を示した。

銅賞
「有機トランジスタにおける半導体層の基板加熱成膜と伝達特性の関係解明」
 小池 柊生(有機光デバイス研究室/指導教員 皆川)

有機電界効果トランジスタ(以下OFET)は,柔軟性に優れる,印刷法で大面積に作製可能といった従来の無機トランジスタにはない特長を持っている。 このため,触られた感覚を電気信号として脳に送ることのできる,触覚機能をもつ人工皮膚シートへの応用が期待されている。 このようなデバイスに使用されるセンサは,微小な刺激も微弱な電気信号に変換して出力する。 このため,高感度な人工皮膚シートを実現するためには,微弱な電気信号を大きな電気信号に増幅できる(小さい電圧でたくさんの電流を流すことができる) OFET の開発が必要となる。 そこで,本研究では有機半導体層成膜中の素子基板の加熱を行うことで OFET の伝達特性の改善を試みた。

その結果,OFET の伝達特性は基板温度の上昇と共に最大ドレイン電流値と移動度が増加することが分かった。 このことから,半導体層成膜時に基板を加熱することによりキャリア伝導性が大きくなる(より大きな電流を流せる)ことが実験的に確認された。 また,原子間力顕微鏡を用いた有機半導体層表面の形状観察を行った結果,基板温度の上昇と共に有機半導体層の結晶サイズが大きく成長することが分かった。 このことから,基板加熱に伴う伝達特性の改善は,有機半導体層の結晶サイズが大きく成長し,結晶間の境界が少なくなったためと推察された。

特別賞(学会発表を行った学生)

  • 「生体信号に基づく日本語音声聴解時の理解殿推定」,岡﨑 勇磨
  • 「畳込みニューラルネットワークによる金属部品の外観検査システムの検討」,海津 亮輔
  • 「畳込みニューラルネットワークによる重力波の到来方向における最適な学習方法の検討」,海藤 十和
  • 「理容技術の可視化による効果的な技術習得方法の提案」,杵鞭 慎太郎
  • 「カーネル密度推定を応用した Hilbert-Huang 変換による重力波観測データの時間-周波数表現方法の高度化」,近 歩久登
  • 「機械学習を用いた生体信号に基づく緊張度の自動判定システムの開発」,佐藤 楓太
  • 「VRグラスを活用したスポーツビジョン評価システムの開発」,滝沢 倖大
  • 「NIRSによる冷熱刺激に対する痛みの可視化」,南雲 康誠
  • 「バレーボール競技映像における選手位置追跡精度の向上」,原山 蓮
  • 「Influence of Vibration Waveforms on Vibration Sensitivity」,Siwachokchai PORNPIRIN

ひとこと

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