Portfolio

杉原 虎太朗

九州工業大学 情報工学部 知的システム工学科 ロボティクスコース 4年
iOSアプリ開発 / ロボット制御研究 / 陸上競技（中長距離）

while(alive) { run(); code(); improve(); }
01

About

九州工業大学 情報工学部 知的システム工学科にて、自律移動ロボットの経路計画を研究しています。 個人開発では Swift / SwiftUI を中心に iOSアプリを設計・実装し、 App Storeへの公開・運用まで行っています。

開発には GitHub Copilot や Claude などの生成AIを積極的に活用しています。 コード生成だけでなく、設計の壁打ちやデバッグの効率化にもAIを取り入れることで、 個人でも実用的なプロダクトを素早く形にすることを意識しています。

陸上競技（中長距離）に10年以上取り組んでおり、 トレーニング計画の最適化にもAIを活用しています。 データに基づいて仮説を立て、検証・改善を繰り返す姿勢は、 開発にも競技にも共通していると感じています。

Skills

iOS / Mobile

SwiftSwiftUISwiftData StoreKit2ConcurrencyCombine

Research / Robotics

PythonROS2Unity C++RTAB-Map

AI / Tools

GitHub CopilotClaude Git / GitHubXcode
02

Athletics

中学から大学まで陸上競技（中長距離）を続けています。 主に 800m / 1500m / 5000m に取り組んできました。 最近はAIを活用したトレーニング分析にも取り組んでおり、 データを使って練習の質を高めることを試みています。

800m 1'55"97
1500m 4'00"25
5000m 16'01"22 Road: 15'56"
03

Works

陸ログ（RikuLog）

App Store ↗

陸上競技者向けの記録管理アプリです。 自分自身がランナーとして「こういうアプリがほしい」と感じた課題を起点に、 VDOT理論に基づく走力分析やペース計算、PB管理などを実装しました。 開発には GitHub Copilot を活用し、企画からリリースまで一人で行っています。

Role: 企画 / 設計 / 実装 / UI・UX / 運用

  • VDOT理論に基づく走力評価エンジンの実装
  • 距離・時間・ペースの相互変換ロジック
  • 400mトラック / ロード対応のラップ自動生成
  • SwiftDataによるレース記録の永続化
  • StoreKit2を用いたサブスクリプション管理
Swift / SwiftUI / SwiftData / async-await / Combine / StoreKit2

Tascale

開発中

大学生向けのスケジュール管理アプリです。 時間割と課題管理を統合し、日本の大学生の生活に合わせたUIを設計しています。

Swift / SwiftUI / SwiftData
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Research

卒業研究 2025年度

不整地環境における地形考慮型経路計画手法に関する研究

A Study on Terrain-Aware Path Planning Methods for Uneven Terrain Environments

農業や災害対応などで活用が期待される、不整地を走行する自律移動ロボットの経路計画に取り組みました。 従来のA*アルゴリズムは最短経路の探索には優れていますが、 傾斜・段差・表面粗さなどの地形特性は考慮していません。

本研究では、地形の複雑度（標高差・傾斜角・表面粗さ）を数値化する評価関数を設計し、 A*に統合した Terrain-Aware A*（TA*） を提案しました。 さらに実用化に向けて、この地形評価をField D*の補間技術と組み合わせた Field D* Hybrid を開発し、 リアルタイム処理と地形考慮の両立を目指しました。 マップサイズと地形複雑度を組み合わせた96シナリオの統一ベンチマークで 4手法を比較評価し、Welch t-testによる統計的有意性の検証も行っています。

PythonROS2UnityC++ RTAB-MapA*Field D*3D点群処理
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Experience

2025 – 現在 インターン

sci-bone株式会社

スポーツテクノロジー / データ分析

ランニングデータの解析に携わっています。 Garminデバイスから取得したトレーニングデータをもとに、 パフォーマンスの可視化やケガ予防に向けた分析を行っています。

  • Garminデータを活用したトレーニング負荷分析（HSS: Hybrid Stress Score）
  • ランニングシューズの特徴量に対する主成分分析（PCA）によるグルーピング
  • 分析結果に基づくパフォーマンス予測とケガ予防の提案
Python / Pandas / データ分析 / 主成分分析（PCA）
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