非専門家ポリシー強化学習に基づくドローンの視覚制限環境における障害回避能力の向上に関する研究 近年、ドローン（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）はその卓越した機動性と多様な機能性により、荷物の配送、リスク評価、緊急救助といった民間分野で広く利用されています。しかし、ドローンが遂行するミッションの複雑性、範囲、持続時間が増加するにつれて、特に混雑した高い不確実性の環境で障害回避を実現することが大きな課題となっています。しかし、従来のグローバルナビゲーション手法は通常、視覚が制限された条件下での障害シナリオを処理することが難しく、全体的な情報に依存しています。本研究では、このようなシナリオでの障害回避問題に取り組み、ドローンのリアルタイムナビゲーション能力を向上させること...

衛星支援の6G広域エッジインテリジェンス：遠隔IoTサービス向け動的認識タスクオフロードおよびリソース配分 背景紹介 6G移動通信ネットワークの到来に伴い、従来のモノのインターネット（IoT, Internet of Things）アーキテクチャは、グローバルな接続と幅広い人工知能（AI）の能力を統合したスマート万物インターネット（IoE, Internet of Everything）の新しいパラダイムへと徐々に変化しています。しかし、地上ネットワークには複雑な地形や遠隔地を完全にカバーすることができないという制限があります。低軌道（LEO, Low Earth Orbit）衛星技術の急速な発展により、この課題を解決するための新たな希望が生まれています。非地上ネットワーク（NTN, Non...

UAVの行動意図認識の生成モデルに基づく研究：行動から自然言語へのクロスモーダルアプローチ 背景と研究目的 近年、無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技術は飛躍的な発展を遂げ、捜索救助、農業精密作業、通信中継などの民間および軍事分野で広く活用されています。しかし、UAV群の規模が拡大し、知能化レベルが向上する中、空中指揮と制御分野における更なる高度な知能化への需要が高まっています。複雑な対抗環境下では「状況認識」（Situation Awareness）を向上することが鍵となり、特にUAVの行動意図を効果的に識別することが重要です。この識別プロセスは、敵の作戦意図と戦術的欺瞞の関係を明らかにし、指揮体系内での情報フローを最適化し、意思決定に対するガイドラインを提...

無人機物体検出の向上を目指した選択的周波数領域相互ネットワーク 研究の背景と課題の提起 コンピュータビジョン技術の発展に伴い、無人機による物体検出はリモートセンシング分野における重要な研究テーマの1つになっています。無人機物体検出は、傾斜撮影や異なる高度で撮影された航空画像から、車両や建物などの物体を識別することを目的としています。この技術は、環境モニタリング、災害管理、安全監視などの分野で広く応用されています。しかしながら、物体のスケールや向き、複雑な背景に基づく課題により、無人機物体検出は以下のような多くの困難に直面しています： 物体の密集した分布 光条件に伴う変化 視点の変化 現在の多くの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN...