研究キーワード
ロボティクス, 深層学習, 強化学習
研究分野
情報通信 / 知能ロボティクス /
研究室概要
人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。
学術論文
"Robust iterative value conversion: Deep reinforcement learning for neurochip-driven edge robots," Robotics and Autonomous Systems, vol.181, no.104782, 1 Nov. 2024
Yuki Kadokawa, Tomohito Kodera, Tsurumine Yoshihisa, Shinya Nishimura, Takamitsu Matsubara
"Cyclic Policy Distillation: Sample-Efficient Sim-to-Real Reinforcement Learning with Domain Randomization," Robotics and Autonomous Systems, vol.165, pp104425, Jul. 2023
Yuki Kadokawa, Lingwei Zhu, Tsurumine Yoshihisa, Takamitsu Matsubara
"Goal-aware generative adversarial imitation learning from imperfect demonstration for robotic cloth manipulation," Robotics and Autonomous Systems, vol.158, Dec. 2022
Yoshihisa Tsurumine, Takamitsu Matsubara
"Randomized-to-Canonical Model Predictive Control for Real-World Visual Robotic Manipulation," IEEE Robotics Autom. Lett., vol.7, no.4, pp8964-8971, Oct. 2022
Tomoya Yamanokuchi, Yuhwan Kwon, Eiji Uchibe, Jun Morimoto
[ doi:10.1109/LRA.2022.3189156 ]
"Physically Consistent Preferential Bayesian Optimization for Food Arrangement," IEEE Robotics Autom. Lett., vol.7, no.4, pp11863-11870, Sep. 2022
Yuhwan Kwon, Takeshi Shimmura, Sadao Kawamura
"Binarized P-Network: Deep Reinforcement Learning of Robot Control from Raw Images on FPGA," IEEE Robotics and Automation Letters, vol.6, no.4, pp8545-8552, Oct. 2021
Yuki Kadokawa
[ doi:10.1109/LRA.2021.3111416 ]
"動的方策計画法を用いた敵対的模倣学習とその応用," 日本ロボット学会誌「ロボ學」, vol.36, no.6, pp507-510, 2020.7
松原 崇充, 鶴峯 義久
[ doi:10.7210/jrsj.38.507 ]
"方策を滑らかに更新する深層強化学習と双腕ロボットによる布操作タスクへの適用," 人工知能学会誌「人工知能」, vol.35, no.1, pp47-53, 2020.1
松原 崇充, 鶴峯 義久
[ doi:10.11517/jjsai.35.1_47 ]
受賞
"日本ロボット学会 International Session Best Presentation Award Finalist," 日本ロボット学会, 5 Sep. 2024
Ramos Alonso Fernández
"SCI学生発表賞," システム制御情報学会研究発表講演会(SCI), 2024.5.24
西浦 直哉, 田原 熙昂, 内藤 優星, 鶴峯 義久, 松原 崇充
所属学協会
資料

松原 崇充

職位 教授
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。

杉本 謙二

職位 客員教授
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。

柴田 一騎

職位 准教授
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。

佐々木 光

職位 助教
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。

清川 拓哉

職位 特任助教
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。

権 裕煥

職位 特任助教
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。

KUO CHENG-YU

職位 特任助教
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。

角川 勇貴

職位 特任助教
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。

小林 泰介

職位 客員助教
領域 情報科学領域 AI応用情報学
研究室 ロボットラーニング

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究・教育を行う。