荒井 翔悟
アライ シヨウゴ (Shogo Arai)
更新日: 09/12
基本情報
- 所属
- 東京理科大学 理工学部 機械工学科 准教授
- 学位
-
博士（情報科学）(2010年3月 東北大学)
- 連絡先
- arai.shogo
rs.tus.ac.jp - J-GLOBAL ID
- 201101014562863203
- researchmap会員ID
- 6000028084
- 外部リンク
2005年東北大学工学部機械航空工学科卒業．
2010年同大学情報科学研究科博士課程後期3年の課程修了．博士(情報科学)．
同年東北大学大学院情報科学研究科助教．
2012年 Visiting Researcher, INRIA.
2016年同大学工学研究科准教授．
2021年東京理科大学理工学部准教授
現在に至る．IEEE，日本機械学会，計測自動制御学会，システム制御情報学会会員．
研究分野
5経歴
3-
2022年4月 - 現在
-
2016年4月 - 2021年3月
-
2010年4月 - 2016年3月
学歴
2-
2007年4月 - 2010年3月
-
- 2005年3月
委員歴
16-
2012年1月 - 現在
-
2012年1月 - 現在
-
2010年1月 - 現在
-
2010年1月 - 現在
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2018年4月 - 2020年3月
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2019年4月 - 2019年12月
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2010年10月 - 2011年12月
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2010年10月 - 2011年12月
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2010年1月 - 2010年12月
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2010年1月 - 2010年12月
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2010年1月 - 2010年12月
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2010年1月 - 2010年12月
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2010年1月 - 2010年12月
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2010年1月 - 2010年12月
受賞
11-
2021年4月
-
2020年3月
-
2020年3月
-
2019年3月
-
2018年12月
-
2018年10月
-
2018年3月
-
2010年5月
-
2007年3月
論文
56-
Neurocomputing 494 255-268 2022年
-
IEEE Access 9 117132-117139 2021年
-
IEEE Access 9 91820-91835 2021年
-
IEEE Access 9 50857-50871 2021年
-
CoRR abs/2012.14618 2020年
-
IEEE Access 8 189556-189564 2020年
-
IEEE Access 8 90340-90350 2020年
-
IEEE Access 8 70262-70269 2020年 査読有り
-
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 116(37) 18429-18434 2019年9月10日 査読有り
-
2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics(ROBIO) 2920-2925 2019年 査読有り
-
2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics(ROBIO) 235-240 2019年 査読有り
-
2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS) 2408-2414 2019年 査読有り
-
日本ロボット学会誌 = Journal of the Robotics Society of Japan 36(1) 27-30 2018年1月 筆頭著者
-
IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, ROBIO 2018, Kuala Lumpur, Malaysia, December 12-15, 2018 1119-1124 2018年 査読有り
-
Sensors 18(8) 2719-2719 2018年 査読有り
-
2017 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA 2017 722-727 2017年8月23日 査読有り
-
ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017 2A2-N08 2017年
-
2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2017, Vancouver, BC, Canada, September 24-28, 2017 1937-1942 2017年 査読有り
-
2017 American Control Conference, ACC 2017, Seattle, WA, USA, May 24-26, 2017 4649-4656 2017年 査読有り
-
Sensors 17(1) 96-96 2017年 査読有り
MISC
53-
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(CD-ROM) 21st 2020年
-
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM) 2019 ROMBUNNO.1P1‐C15 2019年6月5日
-
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM) 2019 ROMBUNNO.2P2‐I04 2019年6月5日
-
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM) 2019 ROMBUNNO.1P1‐C16 2019年6月5日
-
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM) 2019 ROMBUNNO.1P2‐C14 2019年6月5日
-
ロボティクスシンポジア予稿集 24th 197‐199 2019年3月14日
-
ロボティクスシンポジア予稿集 24th 18‐19 2019年3月14日
-
ロボティクスシンポジア予稿集 24th 293‐294 2019年3月14日
-
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(CD-ROM) 19th ROMBUNNO.3D4‐09 2018年12月13日
-
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(CD-ROM) 19th ROMBUNNO.1D3‐06 2018年12月13日
-
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(CD-ROM) 19th ROMBUNNO.2D3‐10 2018年12月13日
-
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(CD-ROM) 19th ROMBUNNO.3A3‐08 2018年12月13日
-
日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM) 36th ROMBUNNO.1G2‐04 2018年9月4日
-
日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM) 36th ROMBUNNO.2E1‐04 2018年9月4日
-
日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM) 36th ROMBUNNO.2E2‐05 2018年9月4日
-
日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM) 36th ROMBUNNO.1G2‐02 2018年9月4日
-
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM) 2018 ROMBUNNO.2A1‐M14 2018年6月1日
-
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM) 2018 ROMBUNNO.1A1‐E06 2018年6月1日
-
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM) 2018 ROMBUNNO.2A2‐J15 2018年6月1日
-
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM) 2018 ROMBUNNO.1P1‐I13 2018年6月1日
担当経験のある科目(授業)
10-
2019年4月 - 現在
-
2018年4月 - 現在
-
2017年4月 - 現在
-
2016年4月 - 現在
-
2010年4月 - 現在
-
2016年4月 - 2019年3月
-
2010年4月 - 2016年3月
-
2010年4月 - 2016年3月
所属学協会
5共同研究・競争的資金等の研究課題
8-
科学研究費補助金 2010年4月 - 現在
-
科学研究費補助金 2007年4月 - 現在
-
日本学術振興会 科学研究費助成事業 新学術領域研究(研究領域提案型) 新学術領域研究(研究領域提案型) 2016年6月 - 2021年3月
-
日本学術振興会 科学研究費助成事業 挑戦的萌芽研究 挑戦的萌芽研究 2016年4月 - 2018年3月
-
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究(A) 若手研究(A) 2014年4月 - 2018年3月
-
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(A) 基盤研究(A) 2013年5月 - 2017年3月
-
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B) 基盤研究(B) 2011年4月 - 2014年3月
-
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究(B) 若手研究(B) 2011年 - 2013年
産業財産権
22その他
1-
2010年4月 - 2010年4月複数のセンサを空間的に分散配置し,それらをネットワー ク結合して利用することは,観測対象の時空間情報の獲得に 有力な手法の一つである.このようなネットワークセンサシ ステムの効率的な運用には,消費電力抑制の観点からセンサ スケジューリングが必要となる.本論文ではネットワークセ ンサシステムの特性を考慮して,各センサは同一のセンサ特 性を有するが,観測ノイズが状態に依存するシステムを考察 する.そして,センサスケジューリング問題をモデル予測制 御問題として定式化し,観測モデルに対するある条件の下で 高速最適センサスケジューリング手法を提案する.提案手法 の計算時間は,センサ数に比例の関係で抑えられ,モデル予 測制御における予測時間に依存しない.また,観測モデルの 線形近似を利用することで,一般的な観測モデルを持つシス テムに対して適用可能な高速センサスケジューリング手法を 提案する.