2017年度研究業績 (2017年4月から)

論文

  1. M. Ogura, M. Wakaiki, H. Rubin, and V. M. Preciado,
    Delayed bet-hedging resilience strategies under environmental fluctuations,”
    Physical Review E, Vol. 95, No. 5, p. 052404 (2017)
  2. Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara, and Kenji Sugimoto,
    Pneumatic artificial muscle-driven robot control using local update reinforcement learning“,
    Advanced Robotics, Vol.31, No. 8, pp. 397–412 (2017)
  3. M. Ogura and V. M. Preciado,
    Optimal design of switched networks of positive linear systems via geometric programming,”
    IEEE Transactions on Control of Network Systems, Vol. 4, No. 2, pp. 213–222 (2017)
  4. Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara, and Kenji Sugimoto,
    Kernel dynamic policy programming: Applicable reinforcement learning to robot systems with high dimensional states“,
    Neural Networks, Vol. 94, pp. 13–23 (2017)
  5. M. Ogura, A. Cetinkaya, T. Hayakawa, and V. M. Preciado,
    State feedback control of Markov jump linear systems with hidden-Markov mode observation,”
    Automatica (accepted).

国際会議

  1. Y. Koishihara, S. Arnold, K. Yamazaki and T. Matsubara,
    “Hanging Work of T-shirt in Consideration of Deformability and Strechability”,
    2017 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), pp. ??-??, Macau, China 2017.
  2. M. Ogura, V. M. Preciado,
    “Katz centrality of Markovian temporal networks: analysis and optimization”,
    2017 American Control Conference, pp. 5001-5006, Seattle, USA, 2017.
  3. M. Wakaiki, M. Ogura, J. P. Hespanha,
    Linear quadratic control for sampled-data systems with stochastic delays“,
    2017 American Control Conference, pp. 1978-1983, Seattle, USA, 2017.
  4. James Poon, Yunduan Cui, Jaime Valls Miro, Takamitsu Matsubara, Kenji Sugimoto
    “Local Driving Assistance from Demonstration for Mobility Aids”,
    2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 5935-5941, Singapore, 2017.
  5. V. M. Preciado, M. Ogura,
    “Optimally containing epidemic processes on temporal and adaptive networks”,
    NetSci 2017, Indianapolis, 2017.
  6. Kenji Sugimoto, Wataru Imahayashi,
    “Direct Tuning in Feedback Error Learning Control and Its Generalization to Non-Minimum Phase Plant”,
    20th IFAC World Congress, TuM16.3, Toulouse, 2017.7.9-14 (2017.7.11).
  7. W. Imahayashi, K. Sugimoto,
    “Tolerance to Temporal Sensing Failure in Feedforward Learning Control “,
    SICE Annual Conference 2017, pp. 668–673, Kanazawa, 2017.9.19-22 (2017.9.20).
  8. Y. Iwai, Y. Minami, K. Sugimoto,
    “Prediction Governor for Nonlinear Affine Systems and Its Application to Automatic Cruise Control”,
    SICE Annual Conference 2017, pp. 1336–1339, Kanazawa, 2017.9.19-22 (2017.9.22).
  9. Yoshihisa Tsurumine, Yunduan Cui, Eiji Uchibe, Takamitsu Matsubara,
    “Deep Dynamic Policy Programming for Robot Control with Raw Images”,
    2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 1545-1550, Vancouver, 2017.9.24-28 (2017.9.25).

国内会議

  1. 高本雄太, 南裕樹, 杉本謙二,
    “自律分散型光環境制御システムの構築”
    日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2017, 1A1-G11, 福島, 2017.5.10–12 (5.11)
  2. 岩井雄大, 南裕樹, 杉本謙二,
    “非線形システムに対する予測ガバナの設計と自動走行制御への応用”
    日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2017, 1P1-I07, 福島, 2017.5.10–12 (5.11)
  3. 小林 泰介
    “リザーバコンピューティングによる目的切替可能な強化学習”
    日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2017, 2P1-H03, 福島, 2017.5.10–12 (5.12)
  4. 山本一輝, 小蔵正輝, 加嶋健司,
    “感染症伝搬モデルの確率可制御性解析”
    第61回システム制御情報学会研究発表講演会, 262-4, 京都, 2017.5.23–25 (5.24)
  5. 井上健吾, 南裕樹, 杉本謙二,
    “分散電源システムに対する秘匿性を有する分散制御アルゴリズム”
    第61回システム制御情報学会研究発表講演会,266-5, 京都, 2017.5.23–25 (5.24)
  6. 小澤 裕斗, 松原 崇充,
    “空間的ピラミッドカーネルを用いた自然画像を入力とするスパース・ノンパラメトリック方策探索”
    第35回日本ロボット学会学術講演会, 2I2-05, 埼玉, 2017.9.11–14 (9.13)
  7. 小林 泰介,
    “大域的最適解を目指すActor-Critic強化学習”
    第35回日本ロボット学会学術講演会, 3I1-01, 埼玉, 2017.9.11–14 (9.14)
  8. 鶴峯 義久, 崔 允端, 内部 英治, 松原 崇充
    “生画像を入力とするサンプル効率の良い深層強化学習と双腕ロボットによる布操作への応用”
    第35回日本ロボット学会学術講演会, 3I3-01, 埼玉, 2017.9.11–14 (9.14)

書籍

  1. M. Ogura and V. M. Preciado,
    Optimal containment of epidemics in temporal and adaptive networks,”
    in Temporal Networks Epidemiology. Springer-Verlag, pp. 241-266, in press (2017).
  2. V. M. Preciado, M. Zargham, C. Nowzari, S. Han, M. Ogura, A. Jadbabaie, and G. J. Pappas,
    “Bio-inspired framework for allocation of protection resources in cyber-physical networks,”
    in Principles of Cyber-Physical Systems, Cambridge University Press, in press (2017).

その他

  1. M. Ogura
    How can we “control” spreading processes over complex networks?“,
    Workshop on multitrack event-trains in neural, social, seismological, and financial data (2017).
  2. 小蔵
    “伝播の解析と制御:確率微分方程式によるアプローチ”,
    ERATO河原林プロジェクト 複雑ネットワーク・地図グラフセミナー (2017).