福田晃己 | Robotics × AI Portfolio

01 / Profile

プロフィール

ロボティクス×AI を専攻する大学院生です。ロボットやキャラクターが意図を言葉以外で伝える 「動作表現」に関心があり、拡散モデルを用いたモーション生成フレームワークの研究に取り組んでいます。

大学ではロボットプロジェクトに所属し、メインプログラマーとして NHK ロボコン・レスキューロボットコンテストに出場。少人数チームのマネジメントとソフトウェア開発を並行して担い、 NHK ロボコン全国大会出場（チーム史上初）、レスコン消防庁長官賞受賞という結果につなげました。

研究・大会と並行して、ゲーム・AI アプリ・論文再現実装を独学で制作。学習パイプラインの構築から実機・製品側の実装まで、エンドツーエンドで手を動かせることが強みです。

消防庁長官賞レスキューロボット
コンテスト / チームリーダー

全国大会出場NHK ロボコン 2024
チーム史上初

全国ベスト 8キャチロボコンテスト
Unity × ROS 環境を自作

sim-to-realUnitree Go2 の強化学習を
実機制御まで展開

02 / Achievements

大会実績

ロボコンを中心とした大会実績です。チームマネジメントからソフトウェア設計・実装まで担当しました。

レスキューロボットコンテスト

消防庁長官賞受賞 / ファイナルステージ出場 TEAM LEADER

役割：チームリーダー／ 3 機体の制御・通信システム開発

3 回生 4 名・2 回生 5 名の少人数プロジェクトでリーダーを務め、3 機体すべてのロボット制御と通信システムの開発を担当。神戸「人と防災未来センター」での実地調査をもとに企画を練り直し、「救助の迅速化」と「被救助者への負担最小化」をコンセプトに再定義して開発を主導しました。

公式提供基盤（TPIP）に依存しない独自通信システムを Unity で開発。大会後も機体を動作可能な状態で保存でき、NHK ロボコンと共通のプラットフォーム化により開発コストを削減
ロボット設計を後輩に委任し、自身はマネジメントと通信基盤開発を並行。企画・予算策定からチーム体制の再建までを主導
被害状況を素早く把握する探索ロボットと、被救助者を思いやった救助機構が評価され受賞
遠隔カメラのリアルタイムストリーミングと操縦 UI を開発

チームマネジメントUnity 独自通信システムカメラストリーミング3 機体統合制御

PLAY — 競技動画

自作レスキューロボット（クローラー型・探索カメラ搭載）

NHK ロボコン 2024

全国大会出場（チーム史上初） MAIN PROGRAMMER

役割：メインプログラマー／自動制御・経路生成

完全自動走行ロボットの制御システムを担当。Unity とマイコン間の UDP 通信でレーザーセンサ・ジャイロ・エンコーダの情報を統合し、NavMeshAgent を用いた経路生成でロボットの移動方向と速度をリアルタイムに計算する自動制御を実現しました。

センサー統合による位置推定と NavMeshAgent ベースの経路生成・追従制御
ロボットの状態をリアルタイムに把握できる監視 GUI
移動先・行動手順をプログラミング不要で編集できる行動計画エディタ
Unity → ESP32 → Jetson を UDP でつなぐ通信アーキテクチャを設計

Unity経路生成 / NavMesh UDP 通信センサーフュージョンESP32 / Jetson

PLAY — 動作映像

システム構成図：UnityからUDPでESP32へ接続し、ESP32からモータ・レーザーセンサ・NVIDIA Jetson・Webカメラに接続

全国大会の競技フィールドと、自作した制御システムの構成図

キャチロボコンテスト

全国ベスト 8 SOFTWARE

役割：上位層ソフトウェア担当

ロボコン引退後に有志で出場。Unity と ROS を組み合わせてスカラーロボットのシミュレーターをゼロから自作し、迅速かつ柔軟な開発環境を整備。ハードウェアの完成を待たずにソフトウェアを検証できる体制をつくり、全国ベスト 8 の成績を残しました。

Unity 上にスカラーロボットの運動学モデルを構築
ROS 連携により実機とシミュレーターで同じ制御コードを共有
ハード開発と並行してソフト開発を進め、開発期間を大幅に短縮

UnityROSC# スカラーロボットシミュレーター自作

KACHIROBO — COMPETITION

PLAY — 競技動画

実機とシミュレーターで制御コードを共有する構成

03 / Research

研究

モーション生成とフィジカル AI。生成モデルの研究から、実機ロボットでの検証まで取り組んでいます。

研究の詳細を見る

CURRENT — 大学院研究

キャラクターの一貫性と感情を分離したモーションスタイル生成

「そのキャラクターらしさ」と「感情表現」を独立した潜在軸として分離し、任意の組み合わせでモーションを生成する研究です。Transformer と拡散モデルをコアに据えた生成フレームワークをスクラッチで構築し、ロボットやキャラクターが意図を非言語的に伝える動作表現の実現を目指しています。学会発表を準備中です。

PyTorch拡散モデルTransformer 潜在空間の分離モーションデータ前処理three.js 可視化

単調な歩行モーションを、キャラクターの軸と感情の軸の組み合わせで9通りのスタイルに変換した図 — 同じ「歩く」動作に、**キャラクター性**と感情を別々に付与して生成する

PHYSICAL AI

Unitree Go2 を用いたフィジカル AI（強化学習 × sim-to-real）

Genesis・Isaac Sim 上の強化学習で四足ロボット Unitree Go2 の歩行方策を学習し、実機の関節モーター制御への展開（sim-to-real）まで実施。ドメインランダマイゼーションの設計と報酬関数のチューニングが sim-to-real の成否を左右することを、実機テストを通じて体で覚えました。オリジナル設計の倒立振子ロボットでの強化学習も行っています。

強化学習sim-to-real Isaac SimGenesisドメインランダマイゼーション

学部研究