より便利で豊かな社会生活を実現しながら脱炭素社会を達成するには，身の回りの携帯端末や家電から大規模データセンターに至るまで，様々な電子機器の省電力化が必要です。一方で，相対する高性能化と省電力化の両立は大きな課題です。本講演では，電子機器の基盤技術であるデジタル回路システムの観点から電子機器のさらなる高性能・省電力化を目指した研究開発を紹介します。

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知財業界に入り，まず驚いたのは，特許は『文章』で構成される，ということだ。よい製品を探求していくとき，開発者は，優秀であるが故に狭き世界へと突き進んでゆく。そうやって完成した製品は，そのまま『文章』にすれば簡単に特許が取れるかもしれない。ただし，それではビジネスを守ることはできない。我々弁理士は，そういった開発者と手を取り合い，二人三脚で従来技術に対する有用な差分を探る。つまり，『文章』にすれば数ページにも及びかねない新製品から，発明のポイント（発明の本質）を抽出し，そのポイントを活かすための最低限の肉付けを付加した『文章』で，権利化を目指す。とまあ，『文章』にすれば非常に堅苦しいが，やっていることは，今も昔もシンプルである。ふと思うことがある。『開発者が特許的思考をもっていたらスゴイコトになるかもしれない』と。だから僕は真剣に，鉛筆の話や椅子の話をしようと思う。

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近年，地球温暖化の影響による夏季の気温上昇のため，熱中症対策グッズとして涼感デバイスの需要が高まっている。中でも，ペルチェ素子を用いた生体用冷却装置の研究，開発が盛んであり，モバイルバ ッテリーを装置に内蔵し，ウェアラブル生体用冷却装置として実用化されている。ペルチェ素子は電圧を加えると，一方の面から他方の面へ熱移動が生じる薄型板状の熱電変換デバイスである。小型・軽量で騒音や振動がなく，温度制御が可能であるという特徴をもつ一方，ペ ルチェ素子は外気温変化によって素子両面の温度差に変化が生じるため，温度制御性能の低下が起きやすい。また消費電力が大きく，実用化されているウェアラブル冷却装置では，モバイルバッテリーへの負荷が大きいため，使用可能時間の減少が問題として考えられる。その問題点に対応するために断熱材などを用いたハードウェアでの対策が行われているが，装置の小型化が困難であり，コストの増加を招く。そこで本研究では，安価で対策が可能なソフトウェアでの対策を行う。タグチメソッドによる PID 制御パラメータ設計により，ロバ スト性と省エネ性能の向上を目指す。タグチメソッドを採用した理由は，外気温の変化という誤差条件下にて制御パラメータ設計ができ，制御性能をSN比によって定量的に評価できるためである。直交表実験で得られた消費電力量の値とSN比の値から81通りの推定値の計算を行う。そして，求めたSN比と消費電力量の推定値から散布図の作成を行い，直交表実験から得られた平均消費電力量を下回るSN比が最も高い制御パラメータの組み合わせを選択することでロバスト性と省エネ性能の両立化を図る。提案手法により設計した制御パラメータで温度制御実験を行った結果，市販商品のソフトウェアよりもタグチメソッドにより設計した制御パラメータで温度制御を行った方が，制御および省エネ性能において良好な結果を示すことを確認した。

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現在，大気環境に曝された電力設備の点検は，主に人 の目視で行っており，送電鉄塔の場合は十数 m から百数 十 m の高所へ人が昇って作業を行う必要がある。ただ， 日本国内では 2 m 以上の高所では労働安全衛生規則(1)に より 10 分間平均風速が 10 m/s 以上の強風の場合，作業 できない。 そのため作業前に，地上での風速計測値や付近の樹木 の枝や葉の動き等から上空の風速を推定しているが，誤 差が大きいという課題がある。また，鉄塔上への風速計 設置や，地上へのドップラーソーダ設置により，正確な 上空風速を把握する方法もあるがコストが大きく，安 価・簡便な上空風速の計測方法が求められている。 近年ますます高性能・低価格になってきたドローン （UAV：Unmanned Aerial Vehicles）へ各種センサを搭載 し風速を把握する方法(2,3)も検討されているが，ドローン のプロペラから生じる気流の影響を受けることがわかっ ている(3)。また，ドローン飛行時の時系列姿勢データか ら風向・風速を計算する方法(4-6)も提案されているが，フ ライトコントローラーから姿勢データを取得し，そこか ら風向・風速を計算する煩雑な手間を要する。 そこで，筆者らはドローンと傾斜計を用いた，より簡 便・安価な上空風速の計測方法を検討したので報告する。

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近年の豪雨災害に多く見られる線状降水帯による局所的かつ長期的な降雨は，河川の増水・氾濫，土砂崩れ，土石流，港湾へのガレキの流入など，被害の範囲が広く，かつ甚大なのが特徴である。また，津波を伴う巨大地震では，港湾設備や船舶等に甚大な被害だけでなく，引き波による港湾内へのガレキの流入が発生する。港湾設備の損壊やガレキによる航路への被害は，支援物資を運ぶ大型船舶や医療設備を有する船舶の入港の妨げとなり，迅速な救援活動に影響を及ぼす。 本研究では，港湾部への被害を伴う状況において，直ちに使用可能な可搬型の水中探査システムとして，高校生による製作・運用・修繕が可能な水中ロボットの開発を行った。

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画像処理の手法は、ハードウェア処理とソフトウェア処理に大別される。ハードウェアは、高性能かつ低消費電力であるため、組込みシステムに適している。ハードウェアの開発では、開発のしやすさから高位合成がよく用いられる。しかし、高性能なハードウェアを生成するためには、ハードウェアの構成を考慮してソフトウェアを記述する必要がある。ソートアルゴリズムは画像処理の内部で使われることが多いため、高性能なソートアルゴリズムのハードウェアを生成する必要がある。先行研究として、高位合成を用いた高性能ソートハードウェアの生成方法や性能比較は行われているが、画像処理全体としての比較は行われていない。そこで本研究では、ソートアルゴリズムを用いた画像処理手法である、動的背景差分法を題材として検証を行う。その結果、バブルソートや奇偶転置ソートといった単純なアルゴリズムは、ハードウェアの特徴であるパイプライン処理を実現でき、高性能な画像処理ハードウェアを生成できることがわかった。

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画像処理ハードウェアのFPGAを用いた検証は、様々な周辺機器が必要である。市販のFPGAボードには、様々な周辺機器が搭載されている。しかし、周辺機器を使用するためには、インターフェース回路を開発してFPGAに実装しなければならない。そこで本研究では、任意のFPGAボード上の画像処理ハードウェアを簡単に検証できる検証環境を開発してる。提案の検証環境は、任意のFPGAボードとPC、そしてPCとFPGAボード上のCPUで動作する管理ソフトで構成されています。PC上で対象の製品に搭載すべき周辺機器を仮想的に実現します。その結果、インタフェース回路の設計を省略することができる。本稿では、HLSを用いて作成した画像処理ハードウェアを対象に検証を行う。周辺機器のボード依存を改善し、検証環境の軽量化の実現について検討した。

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ドローンを用いたインフラ設備点検などにおいて、ドローン側でリアルタイムに高度な画像処理を実施できれば、ドローンが持ち帰った画像データに対するオフライン作業の負荷を大幅に削減できる。ドローンのようなバッテリー駆動型組込み機器において、省電力かつ高性能な画像処理を実現するにはそのハードウェア化が有効である。また、ハードウェア化にあたってソフトウェアの自動ハードウェア化を行う高位合成（HLS）を用いれば、多種多様な機器と画像処理アルゴリズムに柔軟に対応できる。ドローンの空撮画像を考えると、撮影画像の霞（ヘイズ）を除去することは、後に続く高度画像処理のためのノイズ除去の観点から重要と考える。本稿では、最暗チャネル優先法に基づくヘイズ除去処理における天空光推定処理のハードウェア化を考慮したHLS向けソフトウェア記述法の提案、並びに実機実験を通してHLSにより得られたハードウェアの性能評価を行い、提案法の効果を示す。

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センサの出力には，電圧出力型，電流出力型，抵抗変化型の3種類がある．出力タイプが異なれば，検出回路も異なる．先行研究では，異なるセンサの出力を測定できるユニークなアナログ検出回路が提案されている．しかし，この回路にはスイッチがあり，手動で切り替える必要がある．そのため，ユーザーはセンサの種類を事前に知る必要がある．本研究では，センサの種類に応じてスイッチを自動的に切り換え，センサをエネルギー変換型（電圧出力型，電流出力型）とエネルギー制御型（抵抗変化型）に分類し，それらを自動的に識別する方法を提案する．3種類のセンサを用いて，正しく識別できるかどうか実験を行い，調査した．その結果，どんなセンサでも自動認識できることが確認できた．そのため，センサの種類を事前に知る必要がなく，センサの種類に応じて，自動的にスイッチが切り換えることができる．これにより，センサを1つの回路に接続するだけで，正しく動作させることができる．

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現在、ダイヤモンドの構造の一部であるカラーセンターは、炭素由来であり、化学的に安定していることから、生体用蛍光イメージングへの応用が期待されている。現在、SiVセンターやNVセンターなどのカラーセンターが多く研究されている。本研究では、Ta由来のカラーセンターの導入を行った。そこで、従来のSi基板からの変更やフィラメントの変更を行った。さらにこのピークの発光特性の確認を行った。

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ダイヤモンド構造中の不純物によって形成されるダイヤモンドカラーセンターは室温での動作が可能な個体発光体として注目されている。現在、カラーセンターを形成する不純物は数種類確認されており、代表的なものはNVセンターを形成する窒素、SiVセンターを形成するシリコンである。上記の不純物の導入方法の一つとして、化学気相成長(CVD)法が挙げられ、熱源としてフィラメントを用いた熱フィラメントCVD法によって製膜されたダイヤモンド薄膜において、タングステン不純物に由来するカラーセンターであるW₅ センターが形成 されていた 。本研究 では 熱 フィラメント 化学気相成長法を用いて、W₅センターを有するダイヤモンド薄膜の形成と評価を行った。

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衣服に埃や動物の毛を付着させたまま他人と接触するとき、良好なコミュニケーションが築けない可能性が高い。さらに、埃や動物の毛はアレルゲンであるため、相手にアレルギーを発症させる可能性がある。以上より、私たちは外出前に服に付着した埃などを取り除くことが必要である。しかし、この作業は通常手作業で行われるため、手間と時間がかかってしまう。この問題を解決するために、以前、ハンガーに掛けられた衣服の埃を自動的に除去するロボットを開発した。このロボットは、衣服を二本のブラシで挟み、上から下に動かして埃を除去する。また、ブラシを取り付けたアームを繰り返し伸ばして、服全体のホコリを除去する。しかし，このロボットは，一度に1着の衣服に対してしか動作しないという問題があった。そこで本稿では、複数枚の衣服を連続して手入れできるロボットを開発する。このロボットは以前作成したロボットを本体として、回転式ハンガーラックとKinectを組み合わせている。まず、ハンガーラックを回転させ、Kinectを用いてロボット本体の正面に衣服が来ると回転を止める。そして、以前開発したロボットと同様に衣服の埃を取り除く。以上の動作を繰り返すことで、複数の衣服の埃を除去することを実現する。使用者は衣服をハンガーラックにかけ、スタートボタンを押すだけで、衣服の埃の除去はロボットが自動で行ってくれる。このロボットの動作中、使用者は他のことに時間を使うことが出来る。例えば、このロボットを使えば、朝の貴重な時間を有効に使うことが出来る。

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年配の方や体が不自由な方は環境が変わるたびに窓、カーテンの開閉を行うのは大変である。そこでファジーを用いて人が快適に感じる環境を自動で調節する窓、カーテンの自動開閉システムを提案する。照度、温度、二酸化炭素濃度、騒音、風速の項目にそれぞれ不快か快適かの基準があり、それをファジーで判断し、自動で窓、カーテンの開閉を行う。窓は上記の5つの項目で判断を行い、カーテンは、二酸化炭素濃度を除いた4つの項目で開閉を判断する。

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近年、ペットを飼う人が増えています。現在、多くの人獣共通感染症が存在しており、ペットから人獣共通感染症に感染する可能性があります。その感染経路の一つが排泄物によるものです。そこで私たちは、ペットシーツを自動的に折りたたむ装置を開発しました。このシステムは、排泄物を検知するカメラ部分と、排泄物を処理する部分の2つで構成されています。画像処理によってペットが排泄したことを認識すると、ペットシーツを折り目に沿って自動的に折り畳み、ゴミ箱の蓋を開けて処理します。ペットが排泄のために端末に乗ると、直前に撮影した画像を背景として保存し、排泄後に端末から降りると、排泄物を認識してペットシートの左右、上下の順に折り畳んでいきます。その後、ペットシートをゴミ箱の前まで持ち上げ、DCモーターでゴミ箱の蓋を開けます。最後に、ペットシートをゴミ箱に投入し、アームとゴミ箱の蓋を元の位置に戻して完了です。実験の成功率は、排泄物の認識で100%、排泄物の処理で100%でした。

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近年、日本では介護者の負担を軽減するために、上肢障害者の食事を支援するロボットの需要が高まっている。本論文では市販弁当をプレートに配置するだけで、上肢障害者自身で食事が行える食事支援ロボットを提案する。このロボットは物体検出手法を用いて食物の名称と位置を認識する。ロボットの使用者は音声認識によって任意の順序で食物を選択し、食事することができる。選択された食物はプレート、把持部、運搬機構の動作によって使用者の口元まで運搬される。外乱によって食物の運搬が失敗することを防ぐために、プレート移動にはP制御を用いた。P制御の入力である食物の位置については、リアルタイムに安定して取得するために、青色マーカーとの相対位置を利用した。そして提案する食事支援ロボットを使用し、弁当をどの程度食事可能であるか検証実験を行った。

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近年、スワームロボティクスの応用例として、環境モニタリング活動や探査活動のためのセンサーネットワーク構築の研究が活発に行われている。これらのアプリケーションを実現するには、さまざまな要素と手法が必要とされている。多くの研究がロボットの配置と移動に焦点を合わせているが、堅牢で柔軟なネットワークを構築するという問題は残っている。本論文では、通信を用いた相互作用による自己組織化ネットワークの構築方法を提案する。具体的には、ローカル通信のみを使用し、ロボットの移動や消失に対して有効かどうかをシミュレーションで検証する。

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画像処理や機械学習を用いた読唇術は単語レベルで行われてきた、文章レベルでの認識を可能にするネットワークであるLipNetは、従来の方法よりも認識精度を向上させた。しかし、これは英語話者の場合であり、日本語話者に関する実験は行われていない。本研究では、日本語の全50音を含む日本語音声シーンの実験データベースを作成し、LipNetを用いた認識精度の評価を行うことを目的とする。

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車椅子利用車の多くが、路面外乱に起因する不安感を 経験していることが報告されている。その一つとして、 段差による後方転倒，急加速がある。(1) この問題に対応するには、段差の大きさを検出して適 切な入力に制御する必要がある。本稿では，未知入力オ ブザーバを適用して段差の大きさを推定する方法を提案する。

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本研究室では，ニワトリ胚を計測モデルとして，初期胚における体動の発達パターンの解明に取り組んできた。現在では，間歇性低酸素環境下における体動解析を行っており，そのための体動解析システムが開発された。しかし，従来の解析システムではノイズ判定精度の甘さや複数プログラム処理による膨大な作業量など，いくつかの問題点・改善点が検討されたため，Pythonを用いて従来に比較して短時間，高作業効率のニワトリ初期胚の体動解析システムを開発した。その結果，従来の解析システムでは出来なかった複数のデータの同時自動解析を行えるようになった。また，フィルタ処理における閾値の設定方法も再検討し，これまでより高精度での解析が可能となった。今後は実験例を増やし，本解析システムを用いて様々な孵卵環境下でのニワトリ初期胚の体動パターンを解明していく必要がある。

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不整脈（Arrhythmia）は一連の心拍が不規則、速すぎる （頻脈）、遅すぎる（徐脈）、あるいは心臓内で電気刺激 が異常な経路で伝わるなど、心拍リズムの異常のことで ある。特に不整脈の一種である心房細動は心房が 1 分間 に約 400 回で痙攣を起こすため、心房内に血の塊「血栓」 を形成する。心臓にできた血の塊（血栓）が脳や頸の動 脈につまることによっておこる脳梗塞（心原性脳塞栓症） は、脳梗塞の 20~30%を占める。この心原性脳塞栓症は死 亡率 20%で、命が助かっても歩行困難となり寝たきりな どの重い後遺症が残る場合が多いという特徴がある(1-2)。 多くの場合、不整脈は、自覚症状があまりないため、日 常生活で様々な重大事故を起こす可能性がある。特に自 動車を運転している時にめまいや痙攣が起これば、他人 も巻き込んだ大惨事につながる可能性がある。また、働 き盛りの人では、時間のかかる入院検査などは難しいこ とも多い(3)。近年、様々な小型計測器が現れていて在宅 計測も可能になっているが、ほとんどは単一の生体量し か計測できない。不整脈では、心拍が変わるとともに息 切れや呼吸困難を併発するなど呼吸も不規則になること が多いので、呼吸と心拍の同時計測ができる簡易な計測 装置の開発が望まれている。 このため本研究では、日常生活で 24 時間心拍数と呼吸 数を計測し、心拍と呼吸の異常を検知できる腕時計型の 簡易な生体量計測システムを提案する。

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