研究テーマ
現在、実世界（Physical System）に存在する様々な機器（例えば、家電製品、自動車、ロボットなど）は、内部に組込みシステム（Embedded System）と呼ばれる小さなコンピュータが組み込まれており、ネットワーク化された仮想世界（Cyber System）の強力なコンピュータと連携しながら、高度な制御や情報処理を行っています。このように、実世界と仮想世界が連携して高度なサービスを提供するシステムをサイバーフィジカルシステム（Cyber-Physical System）と呼びます。本研究室では、サイバーフィジカルシステムや組込みシステムの設計技術について、ハードウェアとソフトウェアの両面から研究しています。
組込みシステム／サイバーフィジカルシステム設計における数理最適化
数理最適化とは、数学／計算機科学の分野のひとつであり、ある制約のもとで最適な解を求める問題に関する学問です。本学科では3回生秋学期の「数理最適化」で学習しています。学生の皆さんの身近な例では、「時間割が与えられたとき、最も卒業に近づくためには、どの科目を受講すべきか？」を考える問題は数理最適化問題の一つです。あるいは、「ある一定の交通費のもとで、最も短い時間で通学する経路を考える問題」、「自宅のキッチンと食材を使って、最も短時間で夕食を作る手順を考える問題」も数理最適化問題として捉えることができます。本研究室では、組込みシステムやサイバーフィジカルシステムを設計する際の諸問題を数理最適化問題として捉え、数学的に最適な解を求めたり、最適に近い解を高速に求めるアルゴリズムを開発したりしています。具体的には、以下の問題に取り組んでいます。
マルチコア・タスクスケジューリング：処理すべき多数のタスクと複数のCPUコアが与えられたとき、処理時間を最短化するためには、タスクをどのような順番で、どのCPUコア上で処理すれば良いか？
ドローンによる荷物配送計画：配送すべき複数の荷物が与えられたとき、どのような順番で配送すれば、消費エネルギーが最小となるか？ または、配送時間が最短となるか？
バイオチップの液滴ルーティング：簡潔に説明するのは難しいですが、取り敢えず、迷路を解く研究だと思ってください。
本研究は工学的に価値があるだけでなく、多数の要因が絡み合った複雑な現実問題を解析・解決するメタな能力を身につけることが可能です。
C言語によるFPGA設計
電子情報工学科の学生は、Verilogを用いた回路設計の講義と実験を受講したことと思います。近年では、FPGA回路を設計する際に、Verilogではなく、C言語を使うことが増えてきました。C言語で書かれたプログラムをVerilogによる回路記述に自動変換する作業を「高位合成」と呼びます。高位合成の普及により、大規模な回路を短期間で設計することが可能となりました。その一方で、高位合成により設計された回路は、熟練したエンジニアによって書かれたVerilog回路と比較して、一般的に品質が劣ります（性能が低い、回路面積が大きい、セキュリティが弱いなど）。本研究室では、高品質なFPGA回路を自動生成する高位合成技術について研究しています。特に、近似計算によるAI回路の高性能化、FPGAの特徴を利用した演算回路、サイドチャネル攻撃に強い回路の高位合成などの研究に取り組んでいます。
ドローンの自律飛行プログラミングとデジタルツイン
2022年12月に施行された改正航空法により、ドローンのレベル4飛行（有人地帯での目視外飛行）が可能となりました。これにより、労働生産性の向上や、人口減少地域におけるサービスの向上など、日本が抱える社会問題の解決や緩和が期待されています。本研究室では、建物内の巡回監視、駐車車両の認識とナンバープレートの撮影などを行うドローンの自律飛行プログラムを開発しています。また、自律飛行を実現するための基礎技術として、単眼カメラ画像からの深度推定、障害物回避のための進路と速度の制御、カメラとLiDARからの3次元物体認識などを研究しています。さらに、BKCやローム記念館の3次元地図を開発し、現実空間と仮想空間のデジタルツインにおける飛行シミュレーションを実現しています。
本テーマは、学校法人立命館・副総長の徳田昭雄先生（経済学部・教授）のリーダーシップのもと、株式会社ネクスティエレクトロニクス、ソフトバンク株式会社等と共同で実施しています。プロジェクトの全体像はこちら。
https://www.ritsumei.ac.jp/research/idx-agpf/
画像処理による卓球のトレーニング／審判の支援
卓球のトレーニングの支援ならびに審判の支援を目的とした画像処理の研究を行っています。具体的には、以下のテーマに取り組んでいます。なお、本テーマは、同じ学科の田中亜実先生と共同で実施しています。
AIを利用した卓球ボール自動認識（卓球のラリー中の動画から、ボールを高い精度で認識する）
軌跡の解析によるエッジボールの自動判定（ボールが卓球台の角に触れたか否かを自動的に判定する）
回転のかかる打ち方の画像解析（ラケットの面の角度、ラケットの動く方向と速さなどを解析し、回転量との相関を解析する）
