村上　俊之 （ムラカミ　トシユキ）

Murakami, Toshiyuki

写真a

所属（所属キャンパス）

理工学部 システムデザイン工学科 （矢上）

職名

教授

外部リンク
このページの先頭へ▲

プロフィール 【 表示 ／ 非表示 】

  • Prof. Toshiyuki MURAKAMI received the B. E., M. E., and Ph. D. degrees in electrical engineering from Keio University, Yokohama, Japan, in 1988, 1990, and 1993, respectively. In 1993, he joined the Department of Electrical Engineering, Keio University, where he is currently a Professor in the Department of System Design Engineering. From 1999 to 2000, he was a Visiting Researcher with The Institute for Power Electronics and Electrical Drives, Aachen University of Technology, Aachen, Germany. His research interests are robotics, intelligent vehicles, mobile robots, and motion control.

このページの先頭へ▲

総合紹介 【 表示 ／ 非表示 】

  • 当研究室では，Flexible Human Assist(FHA)を目指したロボット制御，計測・センサ応用システム制御に関する研究を行っています．プロジェクトとしては，環境認識のための視覚センサ応用制御，知的車椅子の制御，人間支援型電動二輪車の制御，振動抑制制御，移動マニピュレータの制御，知的生産システムのためのAGV制御等があります。

このページの先頭へ▲

その他の所属・職名 【 表示 ／ 非表示 】

  • 理工学部長

このページの先頭へ▲

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1993年04月
    -
    1996年03月

    慶應義塾大学理工学部電気工学科 ,助手

  • 1996年04月
    -
    継続中

    慶應義塾大学理工学部電気工学科 ,専任講師

  • 1996年04月
    -
    継続中

    慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科 ,専任講師

  • 1997年04月
    -
    1999年03月

    慶應義塾大学理工学部情報処理常置委員会　 ,委員

  • 1998年04月
    -
    1999年03月

    慶應義塾大学日吉２学年 ,担任

全件表示 >>

このページの先頭へ▲

学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1988年03月

    慶應義塾大学, 理工学部, 電気工学科

    大学, 卒業

  • 1990年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 電気工学専攻

    大学院, 修了, 修士

  • 1993年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 電気工学専攻

    大学院, 修了, 博士

このページの先頭へ▲

学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 工学　, 慶應義塾大学, 1993年03月

このページの先頭へ▲
 

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 電力工学 （電力工学・電気機器工学）

このページの先頭へ▲

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • ロボティクス，モーションコントロール

このページの先頭へ▲
 

著書 【 表示 ／ 非表示 】

  • 「電磁気工学」

    村上俊之，内山太郎，大西公平, 培風館, 2002年05月

    　概要を見る

    力を中心とした電磁気工学の基礎事項および電磁気工学に基づいた実機応用について概説した教科書である．

  • 数理工学基礎シリーズ「コンピュータの数理」

    矢向高弘、村上俊之、大西公平, 朝倉書店, 2000年10月

    　概要を見る

    コンピュータのハードウェアの基礎から、2進数による数値計算法、C言語によるプログラミング、計算誤差にまで言及した工学者向けの教科書である。

  • Recent Advances in Motion Control (邦訳 : モーション・コントロールの最新技術)

    G.S.Buja, H.Fujita and K.Ohnishi, 日刊工業新聞社, 1990年12月

    担当範囲: 3〜12, 131〜138

    　概要を見る

    G.S.Buja, H.Fujita and K.Ohnishi のうちChapter 1-1 'Advanced Control Technique inMotion System', pp3〜12, 及びChapter 6-2 'An Approach to Artificial MuscleMotion by Network of Actuators', pp131〜138, 本著書では，多自由度モーションシステムにおけるロバスト制御技術の最新技術について述べている．同時に，モーションシステムの自

  • Integrated Micro-Motion Systems　-Micromachining, Control and Applications- (邦訳 : マイクロモーション統合システム)

    Edited by F.Harashima, Elsevier Science Publishers B.V., 1990年12月

    担当範囲: 185〜198

    　概要を見る

    Edited by F.Harashima のうちNetwork Motion Control in Micromechatronics, pp185〜198,本著書では，近年注目されているマイクロアクチュエータを想定した多自由度システムの構成法ならびにその力制御手法について述べている．本手法の特長は，非線形フィードバックにより，力の動作信号が孤立波としてアクチュエータ間を伝搬する機構となっている点にある．提案する手法の有効性は数値シミュレーションにより確認されている．

このページの先頭へ▲

論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Topology Optimization for Motor Slot with Heat Generation Rate Depending on Winding Occupancy

    Katsuno, A; Murakami, T

    IEEJ JOURNAL OF INDUSTRY APPLICATIONS 13 （ 4 ） 453 - 462 2024年

    ISSN  2187-1094

  • Experimental Study of Tracked Vehicle Velocity Using Estimated Disturbance and Machine Learning for Application to Environments Different from Those in Training

    Kuwahara H., Murakami T.

    IEEJ Journal of Industry Applications （IEEJ Journal of Industry Applications）  13 （ 2 ） 146 - 154 2024年

    ISSN  21871094

    　概要を見る

    This study examines the training policies and environmental robustness of a neural network used in velocity estimation for a tracked vehicle with slippage. In the proposed method, the velocity is estimated by a neural network whose input is an estimated disturbance to the driving axle that includes slippage information. First, we experimentally clarify the proposed method’s scope of applicability and effectiveness under different environmental conditions in training and estimation. Subsequently, we experimentally confirm that the estimated disturbance is robust to environmental changes and complementary to environmental information. Finally, the neural network trained on a flat surface is validated in combination with gravity compensation for acceleration to apply it to driving on a slope.

  • Position-and-Torque-Sensorless Admittance Control with State Estimation Considering dq-axis Cross-Coupling Factors

    Shimamoto K., Murakami T.

    IFAC-PapersOnLine （IFAC-PapersOnLine）  56 （ 2 ） 6075 - 6080 2023年07月

    ISSN  2405-8963

    　概要を見る

    This paper presents a position estimation compensation method considering dq-axis cross-coupling factors of Interior Permanent Magnet Synchronous Motors (IPMSMs) inductance for position-and-torque-sensorless admittance control. The cross-coupling factors are from dq-axis mutual inductance and deteriorate control and position estimation performance in control methods without the model. Since dq-axis cross-coupling factors of inductance vary with the rotor position and the current, measurement and estimation of the values are difficult. The proposed method estimates the cross-coupling factors and position estimation errors using dq-axis current variation from the injected voltage. In addition, the proposed method compensates the estimated position based on a voltage equation, including the dq-axis cross-coupling factors, by adding the estimated error. As a result, the vibration of current, velocity, and estimated reaction torque were reduced, and the performance of a position-and-torque-sensorless admittance control system was improved. The experimental results show the proposed method's validity and response by the sensorless admittance control.

  • Assistance Torque Control Based on Musculoskeletal Hexagon Output Distribution for Upper Limb Exoskeleton

    Morishita H., Murakami T.

    Proceedings - 2023 IEEE International Conference on Mechatronics, ICM 2023 （Proceedings - 2023 IEEE International Conference on Mechatronics, ICM 2023）  2023年

    　概要を見る

    Upper limb exoskeletons are a current focus of technology for rehabilitation and assistance. Although the exoskeletons are actively researched and various applications are being explored, it poses many challenges because of their robot-human fusion of dynamics. In particular, control strategy is one of main problems to solve. Important points of the exoskeleton control are safety, usability, and prevention of insufficient/excessive assistance. Control of physical HumanRobot Interaction (pHRI) without electromyographic (EMG) measurements is one of solutions for the first and the second points. However, the exoskeletons assist based on only payload information in conventional researches and they have disadvantages in third point. Since ease of output of muscles is affected by the limb posture, assistance should be determined based on both payload and musculoskeletal information of each user. Hence, this paper aims to realize musculoskeletal model-based assistance considering ease of output of muscles. For this aim, hexagon distribution (HD)-based assistance torque calculator is proposed. HD expresses human output characteristics of a hand tip by modeling muscles of an upper limb including bi-articular muscles as 6 muscle groups. In proposed control strategy, first, the maximum human output is derived by HD. Second, it is judged whether assistance is sufficient or insufficient. Finally, assistance torque is adjusted in the case of insufficient assistance. To verify effectiveness of the proposed method, an experiment is conducted. As a result, it is confirmed that the proposed method can assist users based on their musculoskeletal characteristics.

  • Determination of the Optimal Number of Phases of a Multiphase Bidirectional Chopper Considering AC Loss in Inductor

    Nakamura Takayuki, Murakami Toshiyuki

    IEEE ACCESS 11   55814 - 55823 2023年

    ISSN  2169-3536

全件表示 >>

このページの先頭へ▲

KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

このページの先頭へ▲

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

このページの先頭へ▲

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • An Approach to Power Assist Hand Exoskeleton for Patients with Paralysis

    H. Uchida and T. Murakami

    IEEE 15th International Workshop on Advanced Motion Control （Nagaoka University of Technology, Japan） , 

    2018年03月
    , 

    口頭発表（一般）

  • Automated Deceleration System Considering Driving Resistance Based on Pedestrian’s Forecast Position

    Y. Nakamura, T. Nozaki and T. Murakami

    The IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization (SAMCON2018) （Nagaoka University of Technology, Japan） , 

    2018年03月
    , 

    口頭発表（一般）

  • Comprehensive Evaluation of Human Activity Classification based on Inertia Measurement Unit with Air Pressure Sensor

    T. Ishikawa, H. Hayami and T. Murakami

    2017 IEEE 24th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP2017) （Nagaoka University of Technology, Japan） , 

    2017年11月
    , 

    口頭発表（一般）

  • Position and Torque Sensorless Motion Transmission for Haptic Teleoperation Using Two Types of Voltage Compensation

    S. Akutsu, T. Nozaki and T. Murakami

    2017 IEEE 24th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP2017) （Nagaoka University of Technology, Japan） , 

    2017年11月
    , 

    口頭発表（一般）

  • A Comparison Study of Velocity and Torque Based Control of Two-Wheel Mobile Robot for Human Operation

    S. Amagai, M. Kamatani and T. Murakami

    2017 IEEE 24th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP2017) （Nagaoka University of Technology, Japan） , 

    2017年11月
    , 

    口頭発表（一般）

全件表示 >>

このページの先頭へ▲

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • ADL維持回復のための人の内外複合モデルと力制御型生活支援機器（ITR）の開発

    2015年04月
    -
    2018年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 村上　俊之, 基盤研究(A), 補助金,  研究代表者

このページの先頭へ▲

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • 第33回 業績賞

    2024年05月, 電気学会

  • IEEE Fellow

    2024年01月, IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)

  • 電気学会産業応用特別賞学術賞

    2023年08月, 電気学会産業応用部門

  • 電気学会産業応用特別賞貢献賞

    2022年08月

  • Best Paper Award

    2021年03月, The 9th IIAE International Conference on Industrial Application Engineering 2021

    受賞区分： 国際学会・会議・シンポジウム等の賞

全件表示 >>

このページの先頭へ▲
 

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • システムデザイン工学輪講

    2025年度

  • 知能化機械システム

    2025年度

  • 総合デザイン工学課題研究

    2025年度

  • 交換協定課題研究Ｂ

    2025年度

  • 総合デザイン工学特別研究第２

    2025年度

全件表示 >>

このページの先頭へ▲
 

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 電気学会東京支部学生員委員会, 

    2005年05月
    -
    2006年05月

  • 電気学会 平成１７年度産業応用部門大会論文委員会, 

    2004年12月
    -
    2005年11月

  • 電気学会 センサの知能化によるシステムの高度化協同研究委員会, 

    2004年11月
    -
    2006年10月

  • 電気学会 産業応用部門国際化ＷＧ, 

    2004年09月
    -
    2005年09月

  • 電気学会 東京支部役員会, 

    2004年05月
    -
    2006年05月

全件表示 >>

このページの先頭へ▲

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2021年08月
    -
    2023年07月

    委員, 電気学会 多技術融合による高度センサ応用に関する調査専門に員会

  • 2021年05月
    -
    2022年03月

    顧問, SAMCON2022実行委員会

  • 2020年09月
    -
    2022年05月

    委員, 電気学会表彰委員会

  • 2020年06月
    -
    継続中

    1号委員, 電気学会 電気システムセキュリティ特別技術委員会

  • 2020年06月
    -
    2022年06月

    部門長・部門担当理事（産業応用部門）, 電気学会

全件表示 >>

このページの先頭へ▲