Towards Spatial Context Sensing beyond Spatial AI Spatial AIを超える空間コンテキストセンシングへ

Towards Spatial Context Sensing beyond Spatial AI
Spatial AIを超える空間コンテキストセンシングへ

We aim to go beyond conventional Spatial AI by not only perceiving physical spaces, but also sensing and interpreting contextual relationships, interactions, and dynamic structures embedded in real-world environments. 従来のSpatial AIの枠組みを超え、物理的な空間の知覚にとどまらず、現実世界における人や環境の関係性、相互作用、動的な構造を含めて捉えることを目指しています。

Spatial Context Sensing is a framework for understanding space not merely as a static structure, but as a dynamic environment shaped by human activities, interactions, and contextual cues. 「Spatial Context Sensing」は、空間を単なる静的な構造物としてではなく、人の行動や相互作用、周辺状況によって形成される動的な環境として理解するための枠組みです。

By modeling scenes with rich contextual information, we seek to create AI and robotic systems that not only recognize space, but also understand surrounding context and operate appropriately in real-world environments. 多様な文脈情報を含めたシーンのモデル化を通じて、空間を単に認識するだけでなく周辺状況を理解し、現実環境において適切に動作できるAI・ロボットシステムの実現を目指しています。

Application Domains
応用分野

We conduct foundational research with potential applications in autonomous driving, service robotics, communication support, and assistive technologies. Our goal is to build systems that can interpret scene context and adapt to dynamic environments. We also consider key real-world requirements such as privacy, safety, and computational efficiency, enabling robust operation under limited sensing and computing resources. 自動運転、サービスロボット、コミュニケーション支援、福祉分野などへの応用を見据えた基礎研究を行っています。変化する環境においてシーンの文脈を理解し、それに柔軟に適応できるシステムの構築を目指しています。また、プライバシーや安全性、計算効率といった実運用上重要となる要件も考慮し、限られたセンシング・計算資源のもとでも堅牢に動作するシステム設計に取り組んでいます。

Core Technologies
基盤技術

Our research is grounded in computer vision, deep learning, remote sensing, and robotics. We work on a wide range of topics, from foundational techniques such as 3D scene modeling, object recognition, and sensor data processing, to higher-level tasks such as context-aware scene understanding and scalable deployment for real-world applications. コンピュータビジョン、深層学習、リモートセンシング、ロボティクスを基盤とし、センサデータ処理、三次元シーンのモデリング、物体認識などの基礎技術から、文脈に応じたシーン理解、現実環境でのスケーラブルな運用を見据えたシステム構築まで、幅広いテーマに取り組んでいます。

news

Jun 16, 2025	Paper accepted at IROS2025 [Paper] [Project] [Code] IROS2025に論文が採択されました [Paper] [Project] [Code]
Jul 01, 2024	Paper accepted at ECCV2024 [Paper] [Project] ECCV2024に論文が採択されました [Paper] [Project]
Jun 30, 2024	Paper accepted at IROS2024 [Paper] IROS2024に論文が採択されました [Paper]
Jun 30, 2024	Paper accepted at IROS2024 [Paper] [Project] IROS2024に論文が採択されました [Paper] [Project]
Jun 22, 2023	Paper accepted at IROS2023 [Paper] [Project] [Code] IROS2023に論文が採択されました [Paper] [Project] [Code]