研究者詳細

顔写真

グンジ　ケンタ
軍司　健太
Kenta Gunji
所属
タフ・サイバーフィジカルＡＩ研究センター
職名
特任助教（研究）
学位

  • 博士（情報科学）（東北大学）

  • 修士（情報科学）（東北大学）

e-Rad 研究者番号
61032876

論文 9

  1. Validation of LLM-Generated Object Co-Occurrence Information for Understanding Three-Dimensional Scenes.

    Kenta Gunji, Kazunori Ohno, Shuhei Kurita, Ken Sakurada, Ranulfo Bezerra, Shotaro Kojima, Yoshito Okada, Masashi Konyo, Satoshi Tadokoro

    IEEE Access　12　186573-186585　2024年

    DOI： 10.1109/ACCESS.2024.3514473 　

  2. Redundant Voronoi Roadmap Graph Using Imaginary Obstacles for Multi-Robot Path Planning.

    Hanif A. Aryadi, Ranulfo Bezerra, Kazunori Ohno, Kenta Gunji, Shotaro Kojima, Masao Kuwahara, Yoshito Okada, Masashi Konyo, Satoshi Tadokoro

    IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics(SMC)　1772-1779　2023年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/SMC53992.2023.10393983 　

  3. Fast and Accurate Simulation of Mecanum Wheels with Passive Rollers Emulated by Fixed Joints and Anisotropic Friction.

    Yoshito Okada, Kazuya Oguma, Kenta Gunji, Yoshiki Yokota, Hanif Aryadi, Shotaro Kojima, Ranulfo Bezerra, Masashi Konyo, Kazunori Ohno, Satoshi Tadokoro

    21st International Conference on Advanced Robotics(ICAR)　592-598　2023年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/ICAR58858.2023.10406382 　

  4. LayoutSLAM++: Simultaneous Estimation of Layout and Object Map Based on Geometric Features of Object Placement.

    Kenta Gunji, Kazunori Ohno, Ranulfo Bezerra, Shotaro Kojima, Hanif Aryadi, Yoshito Okada, Masao Kuwahara, Masashi Konyo, Satoshi Tadokoro

    19th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering(CASE)　1-8　2023年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/CASE56687.2023.10260535 　

  5. Heterogeneous Multi-Robot Task Allocation for Garment Transformable Production using Deep Reinforcement Learning.

    Ranulfo Bezerra, Kazunori Ohno, Shotaro Kojima, Hanif A. Aryadi, Kenta Gunji, Masao Kuwahara, Yoshito Okada, Masashi Konyo, Satoshi Tadokoro

    19th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering(CASE)　1-8　2023年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/CASE56687.2023.10260437 　

  6. Multi-Agent Pickup and Delivery in Transformable Production.

    Hanif A. Aryadi, Ranulfo Bezerra, Kazunori Ohno, Kenta Gunji, Shotaro Kojima, Masao Kuwahara, Yoshito Okada, Masashi Konyo, Satoshi Tadokoro

    19th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering(CASE)　1-8　2023年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/CASE56687.2023.10260587 　

  7. LayoutSLAM: Object Layout based Simultaneous Localization and Mapping for Reducing Object Map Distortion.

    Kenta Gunji, Kazunori Ohno, Shotaro Kojima, Ranulfo Bezerra, Yoshito Okada, Masashi Konyo, Satoshi Tadokoro

    IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS)　2825-2832　2022年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/IROS47612.2022.9981492 　

  8. Heterogeneous Multi-Robot Task Scheduling Heuristics for Garment Mass Customization.

    Ranulfo Bezerra, Kazunori Ohno, Shotaro Kojima, Hanif A. Aryadi, Kenta Gunji, Masao Kuwahara, Yoshito Okada, Masashi Konyo, Satoshi Tadokoro

    18th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering(CASE)　439-446　2022年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/CASE49997.2022.9926509 　

  9. 異種ロボットによるプラント点検タスクの分業とWRS2020における評価

    小島匠太郎, 奈良貴明, 高橋知也, BEZERRA Ranulfo, 軍司健太, 岡田佳都, 渡辺将広, 多田隈健二郎, 大野和則, 田所諭

    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)　36　(21)　1102-1119　2022年

    DOI： 10.1080/01691864.2022.2111230 　

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MISC 14

  1. 大規模言語モデルを用いたシーン固有の共起情報の抽出とロボットによるシーン理解への応用

    軍司健太, 大野和則, 栗田修平, 櫻田健, 田所諭

    人工知能学会全国大会論文集(Web)　39th　2025年

    ISSN： 2758-7347

  2. ロボットを用いた可変生産ラインのためのAR管理システムの提案-第3報:管理者の直感的な介入を支援するUIの設計-

    浜田悠汰, 昆陽雅司, BEZERRA Ranulfo, 軍司健太, 小島匠太郎, 岡田佳都, 大野和則, 田所諭

    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)　2025　2025年

    ISSN： 2424-3124

  3. ドローン空撮による山岳地帯における夜間遭難者位置報告システムの完全自動化

    軍司健太, 奈良貴明, 小島匠太郎, 岡田佳都, 中里大悟, 桐生俊輔, 田所諭

    ロボティクスシンポジア予稿集　29th (CD-ROM)　2024年

    ISSN： 1881-7300

  4. 3Dシーン空間データセットを用いたChatGPTがもつ物体共起性情報の妥当性の検証

    軍司健太, 大野和則, 栗田修平, 櫻田健, 岡田佳都, 田所諭

    人工知能学会全国大会論文集(Web)　38th　2024年

    ISSN： 2758-7347

  5. ロボットを用いた可変生産ラインのためのAR管理システムの提案 第2報:管理者のための提示情報の検討

    浜田悠汰, 昆陽雅司, BEZERRA Ranulfo, 軍司健太, 小島匠太郎, 岡田佳都, 大野和則, 田所諭

    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)　25th　2024年

  6. 物体同士の共起関係に基づいた空間レイアウトの自動取得

    軍司健太, 大野和則, BEZERRA Ranulfo, 小島匠太郎, ARYADI Hanif, 岡田佳都, 桑原雅夫, 昆陽雅司, 田所諭

    人工知能学会全国大会論文集(Web)　37th　2023年

    ISSN： 2758-7347

  7. 変容可能な生産方式に適したLayoutSLAM

    大野和則, 軍司健太, BEZERRA Ranulfo, ARYADI Hanif Ainurrizqi, 岡田佳都, 小島匠太郎, 桑原雅夫, 昆陽雅司, 田所諭

    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)　2023　2023年

    ISSN： 2424-3124

  8. 空間内のレイアウトパターンを活用した歪みの無い地図構築

    軍司健太, 大野和則, 小島匠太郎, BEZERRA Ranulfo, ARYADI Hanif, 桑原雅夫, 岡田佳都, 昆陽雅司, 田所諭

    日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)　40th　2022年

  9. 円錐鏡反射式LiDARの光路解析

    藤田淳, 藤田淳, 小島弘義, 奈良貴明, 軍司健太, 小島匠太郎, 大野和則, 大野和則, 田所諭

    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)　2022　2022年

    ISSN： 2424-3124

  10. 「自然災害ラボ」における人材育成の取組み

    大沼和弘, 荒尾眞成, 軍司健太, ZHOU Shitong, LUO Zibin, 中村美千彦

    日本応用地質学会研究発表会講演論文集　2022　2022年

    ISSN： 0919-6021

  11. 異方摩擦により受動回転ローラを模擬するメカナムホイールの高精度軽量シミュレーション

    軍司健太, 岡田佳都, 横田将輝, 西條達慶, 大野和則, 小島匠太郎, BEZERRA Ranulfo, ARYADI Hanif, 昆陽雅司, 田所諭

    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)　23rd　2022年

  12. 観測データを用いた物体間のレイアウト拘束情報の取得および地図構築の高精度化

    軍司健太, 大野和則, 大野和則, 小島匠太郎, 岡田佳都, 岡田佳都, 昆陽雅司, 田所諭

    日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)　39th　2021年

  13. 仮想空間で日本一の山への自律登頂を目指す富士山チャレンジ-大規模DEMデータをgazeboでスクロールする機能の検討-

    小島匠太郎, 大野和則, 軍司健太, 西條達慶, 田所諭

    日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)　39th　2021年

  14. 物体間のレイアウト拘束を利用した地図構築の検討

    軍司健太, 大野和則, 大野和則, 岡田佳都, 岡田佳都, 小島匠太郎, 昆陽雅司, 田所諭

    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)　2021　2021年

    ISSN： 2424-3124

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産業財産権 1

  1. 情報処理装置、移動体、情報処理方法、及びプログラム

    大野 和則, 岡田 佳都, 小島 匠太郎, 昆陽 雅司, 田所 諭, 軍司 健太

    特許第7568328号

    産業財産権の種類: 特許権

共同研究・競争的資金等の研究課題 2

  1. 機能ユニット遷移マップと協調的介入による意図駆動Behavior Tree

    軍司 健太

    2026年4月1日 ～ 2029年3月31日

  2. 気の利いた図々しい行動に基づき物体配置や導線を交渉するロボット知能の研究開発

    軍司 健太

    2024年4月23日 ～ 2026年3月31日

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    本研究の目標は、ロボットが人と「気の利いた図々しさ」をもって物体配置を交渉し、両者にとって快適な空間を共創するロボット知能の実現である。これを達成するためには、空間内の物体配置に内在する意味や関係性を理解し、ロボット自身の提案や行動へとつなげる知能の基盤が必要となる。 <BR> 本年度は、ChatGPT-4が保持する物体間の共起知識と、ロボットの自己位置推定技術であるSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）を統合する新たな手法を提案し、シミュレータ上でその有効性を評価した。物体が空間内にどのように配置されるかは、人間の行動や意図を強く反映しており、特に物体同士がどのような組み合わせで存在しやすいか（共起関係）を理解することは、ロボットが意味のある空間理解や推論を行ううえで極めて重要である。そこでこうした共起関係に関する知識を豊富に持つとされるChatGPTに着目し、物体間の共起度を言語的に取得し、センサ情報と統合して物体グラフを構築する手法を提案した。ChatGPTが生成する共起知識と、ロボットのセンサから得られる物体間の距離情報を組み合わせることで、センサだけでは検出できない意味的関係性を補完しつつ、逆にノイズとなるような偶然の近接関係を排除することを目指した。さらに、ChatGPTが出力する共起度の妥当性についても検証を行った。実世界の大規模3DシーンデータセットであるScanNet v2を用いて比較を行った結果、ChatGPTが推定する共起関係は実際の物体配置の傾向をよく反映していることが確認された。これにより、ChatGPTの持つ知識が現実世界のロボット知覚やマッピングにおいて有効に活用できる可能性を示した。これらの研究成果の一部をIEEE Accessに投稿した。