塚田研究室の2本の研究論文が、IEEE International Conference on Robotics and Automation 2026 (ICRA 2026) に採択されました。ICRA はロボティクスと自動化分野を代表する国際会議の一つであり、ICRA 2026 は 2026年6月1日から5日までオーストリア・ウィーンで開催されます。
1本目の論文 “A Synthetic Benchmark for Collaborative 3D Semantic Occupancy Prediction in V2X-Enabled Autonomous Driving” では、自動運転における 協調型3Dセマンティックオキュパンシ予測 のための合成ベンチマークを提案しています。単車両では遮蔽や視野の制約により把握しにくい周辺環境を、車車間・路車間で情報を共有することでより正確かつ完全に予測することを目指した研究です。本研究では、CARLA 上に高解像度なセマンティックボクセルセンサを設計し、高密度なアノテーションを生成するとともに、エージェント間で特徴量を融合するベースラインモデルを構築しました。さらに、予測範囲の異なる複数のベンチマークを整備し、協調知覚の効果を体系的に評価しています。関連する Co3SOP プロジェクトも公開されています。
2本目の論文 “Trajectory Planning for UAV-Based Smart Farming Using Imitation-Based Triple Deep Q-Learning” では、スマート農業のためのUAV軌道計画 を対象に、模倣学習を取り入れた Triple Deep Q-Learning 手法を提案しています。雑草認識や無線センサからのデータ収集を同時に行うUAV運用では、環境の不確実性、部分観測、バッテリー制約などが大きな課題となります。本研究では、この問題をマルコフ決定過程として定式化し、マルチエージェント強化学習に基づく新しい ITDQN アルゴリズムを導入しました。その結果、従来の DDQN と比較して、雑草認識率で 4.43%、データ収集率で 6.94% の改善 を示しています。
今回の2本の論文は、協調自動運転の知覚基盤 と スマート農業における知能的ロボティクス という、異なる応用分野における塚田研究室の研究成果を示すものです。今後も塚田研究室では、モビリティ、ロボティクス、AI、実世界システムを横断する研究を推進していきます。
