2025/06/30 更新

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ナカシマ カズト
中嶋 一斗
NAKASHIMA KAZUTO
所属
システム情報科学研究院 准教授
工学部 機械工学科(併任)
工学府 機械工学専攻(併任)
職名
准教授
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研究分野

  • 情報通信 / 知能ロボティクス

  • 情報通信 / 知覚情報処理

学位

  • 博士(工学)

経歴

  • 九州大学 大学院システム情報科学研究院 准教授 

    2024年11月 - 現在

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    国名:日本国

  • 九州大学 大学院システム情報科学研究院 助教 

    2023年3月 - 2024年10月

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    国名:日本国

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  • 九州大学 大学院システム情報科学研究院 学術研究員 

    2021年4月 - 2023年2月

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研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ: 3次元測域センサ (3D LiDAR) の欠損修復・ドメイン適応

    研究キーワード: 3D LiDAR, 深層学習

    研究期間: 2020年4月

  • 研究テーマ: 3次元測域センサ (3D LiDAR) による屋外シーン理解

    研究キーワード: 3D LiDAR, 深層学習

    研究期間: 2016年10月 - 2020年12月

  • 研究テーマ: 人・ロボット共生空間の自然言語ライフログ生成

    研究キーワード: 人・ロボット共生空間, 知能化空間, ライフログ, 深層学習

    研究期間: 2016年4月 - 2020年12月

受賞

  • 若手奨励賞

    2024年11月   計測自動制御学会システムインテグレーション部門   拡散モデルを用いたリサンプリングによる3D LiDARデータの欠損補完 (第29回ロボティクスシンポジア)

    中嶋 一斗, 倉爪 亮

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  • Oral Contribution Award

    2019年11月   Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR)  

  • Best Poster Presentation Award

    2018年10月   Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR)  

  • 学生奨励賞

    2017年8月   画像の認識・理解シンポジウム (MIRU)  

  • Best Service Robotics Paper Award Finalist

    2017年5月   IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)  

論文

  • Learning Viewpoint-Invariant Features for LiDAR-Based Gait Recognition 査読 国際誌

    Jeongho Ahn, Kazuto Nakashima, Koki Yoshino, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume

    IEEE Access   2023年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Lifelogging Caption Generation via Fourth-Person Vision in a Human-Robot Symbiotic Environment 査読 国際誌

    Kazuto Nakashima, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume

    ROBOMECH Journal   2020年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Virtual IR Sensing for Planetary Rovers: Improved Terrain Classification and Thermal Inertia Estimation 査読 国際誌

    Yumi Iwashita, Kazuto Nakashima, Joseph Gatto, Shoya Higa, Norris Khoo, Ryo Kurazume, Adrian Stoica

    IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)   2020年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Fukuoka Datasets for Place Categorization 査読 国際誌

    Oscar Martinez Mozos, Kazuto Nakashima, Hojung Jung, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume

    International Journal of Robotics Research (IJRR)   2019年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Learning Geometric and Photometric Features from Panoramic LiDAR Scans for Outdoor Place Categorization 査読 国際誌

    Kazuto Nakashima, Hojung Jung, Yuki Oto, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume, Oscar Martinez Mozos

    Advanced Robotics (AR)   2018年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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講演・口頭発表等

  • LiDAR Data Synthesis with Denoising Diffusion Probabilistic Models 国際会議

    Kazuto Nakashima, Ryo Kurazume

    IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)  2024年5月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Leaning to Drop Points for LiDAR Scan Synthesis 国際会議

    Kazuto Nakashima, Ryo Kurazume

    IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)  2021年9月 

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    記述言語:英語  

    国名:チェコ共和国  

  • Generative Range Imaging for Learning Scene Priors of 3D LiDAR Data 国際会議

    Kazuto Nakashima, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume

    IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)  2023年1月 

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    記述言語:英語  

    国名:アメリカ合衆国  

    リポジトリ公開URL: https://hdl.handle.net/2324/7232999

  • Fourth-Person Sensing for Pro-active Services 国際会議

    Yumi Iwashita, Kazuto Nakashima, Yoonseok Pyo, Ryo Kurazume

    International Conference on Emerging Security Technologies (EST)  2014年9月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:スペイン  

  • Fourth-Person Sensing for a Service Robot 国際会議

    Kazuto Nakashima, Yumi Iwashita, Pyo Yoonseok, Asamichi Takamine, Ryo Kurazume

    IEEE Sensors  2015年11月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:大韓民国  

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MISC

  • Fast LiDAR Upsampling using Conditional Diffusion Models

    Sander Elias Magnussen Helgesen, Kazuto Nakashima, Jim Tørresen, Ryo Kurazume

    CoRR   abs/2405.04889   2024年5月

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    The search for refining 3D LiDAR data has attracted growing interest
    motivated by recent techniques such as supervised learning or generative
    model-based methods. Existing approaches have shown the possibilities for using
    diffusion models to generate refined LiDAR data with high fidelity, although
    the performance and speed of such methods have been limited. These limitations
    make it difficult to execute in real-time, causing the approaches to struggle
    in real-world tasks such as autonomous navigation and human-robot interaction.
    In this work, we introduce a novel approach based on conditional diffusion
    models for fast and high-quality sparse-to-dense upsampling of 3D scene point
    clouds through an image representation. Our method employs denoising diffusion
    probabilistic models trained with conditional inpainting masks, which have been
    shown to give high performance on image completion tasks. We introduce a series
    of experiments, including multiple datasets, sampling steps, and conditional
    masks. This paper illustrates that our method outperforms the baselines in
    sampling speed and quality on upsampling tasks using the KITTI-360 dataset.
    Furthermore, we illustrate the generalization ability of our approach by
    simultaneously training on real-world and synthetic datasets, introducing
    variance in quality and environments.

    DOI: 10.48550/arXiv.2405.04889

    arXiv

    researchmap

    その他リンク: http://arxiv.org/pdf/2405.04889v2

  • Gait Sequence Upsampling using Diffusion Models for Single LiDAR Sensors.

    Jeongho Ahn, Kazuto Nakashima, Koki Yoshino, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume

    CoRR   abs/2410.08680   2024年

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    Recently, 3D LiDAR has emerged as a promising technique in the field of
    gait-based person identification, serving as an alternative to traditional RGB
    cameras, due to its robustness under varying lighting conditions and its
    ability to capture 3D geometric information. However, long capture distances or
    the use of low-cost LiDAR sensors often result in sparse human point clouds,
    leading to a decline in identification performance. To address these
    challenges, we propose a sparse-to-dense upsampling model for pedestrian point
    clouds in LiDAR-based gait recognition, named LidarGSU, which is designed to
    improve the generalization capability of existing identification models. Our
    method utilizes diffusion probabilistic models (DPMs), which have shown high
    fidelity in generative tasks such as image completion. In this work, we
    leverage DPMs on sparse sequential pedestrian point clouds as conditional masks
    in a video-to-video translation approach, applied in an inpainting manner. We
    conducted extensive experiments on the SUSTeck1K dataset to evaluate the
    generative quality and recognition performance of the proposed method.
    Furthermore, we demonstrate the applicability of our upsampling model using a
    real-world dataset, captured with a low-resolution sensor across varying
    measurement distances.

    DOI: 10.48550/arXiv.2410.08680

    arXiv

    researchmap

  • 欠損ノイズが再現可能なSim2RealによるLiDARセグメンテーション

    宮脇智也, 中嶋一斗, LIU Xiaowen, 岩下友美, 倉爪亮

    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)   2024   2024年   ISSN:2424-3124

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  • 条件付きフローマッチングによるLiDARデータ生成モデルのサンプリング高速化

    中嶋一斗, 劉瀟文, 宮脇智也, 岩下友美, 倉爪亮

    日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)   42nd   2024年

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  • 拡散モデルを用いたリサンプリングによる3D LiDARデータの欠損補完

    中嶋一斗, 倉爪亮

    ロボティクスシンポジア予稿集   29th (CD-ROM)   2024年   ISSN:1881-7300

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所属学協会

  • 情報処理学会

    2025年6月 - 現在

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  • 計測自動制御学会

    2024年10月 - 現在

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  • IEEE Robotics and Automation Society (RAS)

    2024年2月 - 現在

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  • 日本ロボット学会

    2017年2月 - 現在

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  • IEEE

    2016年10月 - 現在

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委員歴

  • ロボティクスシンポジア   プログラム委員  

    2024年3月 - 現在   

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    団体区分:学協会

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学術貢献活動

  • 会場担当

    第31回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN 2023)  ( Japan ) 2023年9月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • 学術論文等の審査

    役割:査読

    2023年

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    種別:査読等 

    外国語雑誌 査読論文数:5

    国際会議録 査読論文数:6

    国内会議録 査読論文数:1

  • 学術論文等の審査

    役割:査読

    2022年

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    種別:査読等 

    外国語雑誌 査読論文数:3

    日本語雑誌 査読論文数:1

    国際会議録 査読論文数:2

  • 学術論文等の審査

    役割:査読

    2021年

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    種別:査読等 

    外国語雑誌 査読論文数:2

    国際会議録 査読論文数:1

  • 学術論文等の審査

    役割:査読

    2020年

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    種別:査読等 

    国際会議録 査読論文数:1

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 深層生成モデルに基づく写実的なLiDARシミュレータの開発

    研究課題/領域番号:23K16974  2023年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    中嶋 一斗

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

    自律移動ロボットの正確な環境認識を実現するために,3D LiDAR センサから得られる点群データに基づく機械学習モデルが注目されているが,モデル学習に必要な大規模点群データのアノテーションコストは非常に高い.解決策の一つとして,シミュレータから自動的に合成したラベル付き点群を活用するアプローチがあるが,計測特性の再現度が低く,実環境への汎化性能が低下する問題がある.本研究では,3D LiDAR センサの計測特性を自動的にプロファイリングする深層生成モデルを開発し,合成データの写実性向上に応用する.

    CiNii Research

  • 深層生成モデリングを介した3D LiDARの反射特性学習とSim2Real応用

    2022年

    研究スタートプログラム

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    担当区分:研究代表者  資金種別:学内資金・基金等

  • 海洋破砕プラスチックごみ回収ロボットシステムに関する研究開発

    研究課題/領域番号:20H00230  2020年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    倉爪 亮, 中嶋 一斗, 宮内 翔子, 河村 晃宏, 安 ち

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    担当区分:研究分担者  資金種別:科研費

    特に九州周辺の離島の海岸で深刻な問題である破砕プラスチックごみに対し、検出から、移動、回収までの工程を自動あるいは遠隔で実行するロボットシステムの研究開発を行う。破砕プラスチックごみは1cm程度以下と小さく、また砂や貝殻と交じり合っているために、ロボットに搭載したカメラ等では検出は困難である。そこで3D LiDARから得られるリフレクタンスデータに着目した破砕プラスチックごみの検出原理を確立する。また準天頂衛星や地形計測群ロボットなどを活用した破砕プラスチックごみの回収ロボットを複数企業と協力して開発するとともに、在宅者やボランティアが遠隔地から作業に参加できるシステムを開発する。

    CiNii Research

  • 複数人称視点に基づく知能化空間の時空間記述とシーン再構成

    研究課題/領域番号:19J12159  2019年4月 - 2020年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員

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    担当区分:研究代表者  資金種別:共同研究

担当授業科目

  • 電気情報工学実験

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 物理情報学

    2025年4月 - 2025年9月   前期

  • プログラミング演習(P)

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

FD参加状況

  • 2025年4月   役割:参加   名称:令和7年度 第1回全学FD(新任教員FDの研修)The 1st All-University FD (training for new faculty members) in FY2025

    主催組織:全学

  • 2025年3月   役割:参加   名称:【シス情FD】各種表彰/フェロー称号等の戦略的獲得に向けて

    主催組織:部局

  • 2024年11月   役割:参加   名称:【シス情FD】脳内シナプスの分子マッピングとその情報処理メカニズムの解明

    主催組織:部局

  • 2024年7月   役割:参加   名称:【シス情FD】ソーシャルロボットにおけるELSI実証研究と標準化

    主催組織:部局

メディア報道

海外渡航歴

  • 2017年10月 - 2017年12月

    滞在国名1:アメリカ合衆国   滞在機関名1:NASA Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology