当服务机器人工作于新场景时，因源场景与新场景数据分布的不一致，目标检测效果通常会下降。迁移学习是一个很好的解决手段，但目前绝大多数领域自适应目标检测方法要求在迁移的时候保留源样本，或者少量新场境样本有标签。这些要求服务机器人通常无法满足。针对这种情况，在以往深度学习和机器视觉研究基础上，本课题提出通过网络调控和一致特征学习等方法实现目标检测器对新场景的无监督迁移。研究内容有：基于网络调控的目标检测神经网络迁移方法研究；基于无监督一致特征学习的目标检测神经网络迁移方法研究；结合上下文信息与融入多模态信息的无

与其他传热方式相比，直接接触式换热腐蚀小、无结垢、换热效率高，且特别适应于低温压驱动下运行，其效能与气泡群演变过程浓度场、温度场和温差场的均匀性密切相关。本项目拟解决传统可视化技术表征流型中的气泡重叠成像及不同局域的场均匀性评价方法的适应性，引入偏差理论和温差场均匀性原则研究低温压驱动下直接接触沸腾换热气泡群演变过程的场均匀性精确表征及其强化传热机理。研究内容包括：通过探索光照影响下沸腾传热过程有机工质和导热油二维、三维流型精确表征及演变规律，构建气泡群演变过程的浓度场、温度场和温差场均匀性精确表征方法，

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各機関とも、それぞれが担当する研究実績の概要で示した課題(1)-(4)について検討を進めるとともに、定期的に意見交換を行うことで各課題の進捗と課題間の関連性を確認するとともに、課題の今後の方針について積極的な議論を進めている。まず(1)について、キャンパス内の複数箇所に設置したLiDARから収集した三次元点群データを解析し、ロボットや人に対応する点群を特定した上で、その位置や移動履歴をリアルタイムに計測するシステムを実現している。また、点群データやその形状を表す特徴量をブロックチェーンと分散ストレージが連

Outline of Research at the Start:本研究は、MEMSとサンプリングモアレ法を組み合わせることにより、生物の運動に伴う力のベクトルを高力分解能かつ高時間分解能で計測でき、かつ作りやすく使いやすく普及しやすい力センサプラットフォームを創成する。具体的には、人の歩行時の足裏反力分布をフォースプレートアレイで、海洋生物の遊泳時の対水速度ベクトルを流速センサで、昆虫の羽ばたき飛翔時の飛翔力を6軸センサプローブで計測することを目指す。