Warehouse Research
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倉庫・物流システムグループでは，物流倉庫を主な対象として，作業効率の向上や現場改善を目的とした研究を行っています． カメラ，スマートフォン，各種センサなどから得られる実世界データを活用し，作業状況の把握・可視化，業務プロセスの分析，最適化に取り組んでいます． また，現場で実運用可能なシステムの構築を重視し，認識・測位・最適化技術を統合した倉庫支援技術の研究を進めています．
倉庫内画像認識による作業・物体の把握
物流倉庫内に設置された複数の定点カメラ映像を用いて，作業員や荷物を認識・追跡する研究を行っています． 深層学習を用いた人物・物体検出やトラッキング技術を活用し，倉庫内における作業状況や動線を把握します． これらの画像認識技術により，作業プロセスの可視化や分析を行い，業務効率の向上や現場改善への応用を目指しています．
量子アニーリングを用いた倉庫業務の最適化
本研究では，量子アニーリングに向けた最適化を検証可能なイジングマシンを用いて，倉庫内レイアウトや業務割り当ての最適化に取り組んでいます． 量子アニーリング方式は，組合せ最適化問題に特化した計算手法であり，倉庫内業務の効率化に適したアプローチとして検討しています． 倉庫内作業の配置や役割分担を最適化することで，生産性向上や業務改善への貢献を目指しています．
多種センサを用いた倉庫屋内測位
スマートフォンや無線センサなどの多種センサを用いた，倉庫屋内測位に関する研究を行っています． PDR（Pedestrian Dead Reckoning）と三辺測量を組み合わせることで，作業員の位置を推定する実用的な屋内測位システムの構築を目指しています． 倉庫内における作業員の位置を把握することで，作業状況の可視化や業務分析を可能にし，生産性向上への応用を進めています．
スマートフォンによる倉庫内作業認識
スマートフォンに搭載された加速度・角速度センサを用いて，倉庫内作業を認識する研究に取り組んでいます． 深層学習モデルを用いてセンサデータを解析し，作業員の動作や作業内容を推定します． 作業内容の自動把握や業務プロセスの可視化を通じて，現場作業の効率化や改善を目指しています．