2018年度研究業績 (2018年4月から)

論文

  1. M. Wakaiki, M. Ogura, and J. P. Hespanha,
    “LQ-optimal sample-data control under stochastic delays: gridding approach for stabilizability and detectability,”
    SIAM Journal on Control and Optimization, vol. 56, no. 4, pp. 2634–2661 (2018)
  2. J. E. Rodriguez Ramirez, Y. Minami, and K. Sugimoto,
    “Synthesis of event-triggered dynamic quantizers for networked control systems,”
    Expert Systems With Applications, Vol.109, pp. 188–194 (2018)
  3. Y. Cui, J. Poon, J. Valls Miro, K. Yamazaki, K. Sugimoto, and T. Matsubara
    “Environment-adaptive interaction primitives through visual context for human–robot motor skill learning,”
    Autonomous Robots, Vol.??, pp. 1–16 (2018)
  4. T. Kobayashi, K. Sekiyama, Y. Hasegawa, T. Aoyama, and T. Fukuda,
    “Virtual-Dynamics-based Reference Gait Speed Generator for Limit-Cycle-based Bipedal Gait,”
    ROBOMECH Journal, vol. 5, pp. 1–17 (2018)
  5. Kenji Sugimoto and Imahayashi Wataru,
    “Left-right Polynomial Matrix Factorization for MIMO Pole/Zero Cancellation with Application to FEL,”
    システム制御情報学会論文誌, Vol. 32, No. 1, pp. 32-38 (2019)
  6. 蓼沼知秀, 小蔵正輝, 杉本謙二,
    “信号損失を考慮したゲイン切り替え型状態オブザーバの設計,”
    計測自動制御学会論文集, Vol. 55, No. 3, pp. 164-171 (2019)
  7. W. Mei and M. Ogura,
    “Kronecker weights for instability analysis of Markov jump linear systems,”
    IET Control Theory & Applications, vol. 13, no. 3, pp. 360-366, 2019.
  8. J. E. Rodriguez Ramirez, and Y. Minami,
    “Design of Neural Network Quantizers for Networked Control Systems,”
    Electronics, Vol. 8, No. 3 (2019)

解説

  1. 小蔵正輝,
    “フェイルセーフな海外研究生活,”
    システム／制御／情報, vol. 11, pp. 449–454 (2018)
  2. 小蔵正輝,
    “複雑ネットワークにおける最適資源配置 —Geometric program によるアプローチ—,”
    電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ IEICE Fundamentals Review, vol. 12, no. 3 (2019)

国際会議

  1. M. Ogura, J. Tagawa, and N. Masuda,
    “Distributed agreement on activity driven networks,”
    2018 American Control Conference, pp. 4147-4152, 2018.6.27-29.
  2. M. Ogura and J. Harada,
    “Resource allocation for containing epidemics from temporal network data,”
    23rd International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems, pp. 537-542, Hong Kong, 2018.7.19.
  3. M. Ogura, J. Wan, and S. Kasahara,
    “Model predictive control for energy-efficient operation of data centers with cold aisle containments“,
    6th IFAC Conference on Nonlinear Model Predictive Control, pp. 241-246, Madison, 2018.8.19-22.
  4. J. E. Rodriguez Ramirez, Y. Minami, and K. Sugimoto,
    “Design of Quantizers with Neural Networks: Classification Based Approach”,
    2018 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2018), pp. 312-315, Tarragona, 2018.9.2-6.
  5. Y. Ikawa, T. Kobayashi, and T. Matsubara,
    “Biomechanical Energy Harvester with Continuously Variable Transmission: Prototyping and Preliminary Evaluation”,
    2018 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, Auckland, New Zealand, 2018.7.10-12 (7.12).
  6. T. Matsubara, Y. Norinaga, Y. Ozawa, and Y. Cui
    “Policy Transfer from Simulations to Real World by Transfer Component Analysis”,
    14th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE2018), pp. 264–269, Munich, Germany, 2018.8.20-24.
  7. Y. Cui, L. Zhu, M. Fujisaki, H. Kanokogi, and T. Matsubara
    “Factorial Kernel Dynamic Policy Programming for Vinyl Acetate Monomer Plant Model Control”,
    14th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE2018), pp. 304–309, Munich, Germany, 2018.8.20-24.
  8. Y. Lai, J. Poon, G. Paul, H. Han, and T. Matsubara
    “Probabilistic Pose Estimation of Deformable Linear Objects”,
    14th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE2018), pp. 471–476, Munich, Germany, 2018.8.20-24.
  9. X. Han, W. Imahayashi, K. Sugimoto,
    “A Case Study of SISO Feedback Error Learning Control With/without a Strictly Positive Real Condition”,
    SICE Annual Conference 2018, pp. 17–22, Nara, 2018.9.11-14 (2018.9.12).
  10. W. Imahayashi, K. Sugimoto,
    “Feedback Error Learning Control against Temporal Sensing Signal Loss”,
    SICE Annual Conference 2018, pp. 433–436, Nara, 2018.9.11-14 (2018.9.12).
  11. W. Mei, M. Ogura,
    “Instability Analysis of Markov Jump Linear Systems by Spectral Optimization”,
    SICE Annual Conference 2018, pp. 419–422, Nara, 2018.9.11-14 (2018.9.12).
  12. H. Sasaki, Y. Ozawa, T. Matsubara,
    “Variational Learning Approach for Sparse Gaussian Process Policy Search”,
    SICE Annual Conference 2018, pp. 642–645, Nara, 2018.9.11-14 (2018.9.13).
  13. T. Sugino, T. Kobayashi, K. Sugimoto,
    “Continual Learning using Modularity of Structured Reservoir Computing”,
    SICE Annual Conference 2018, pp. 650–653, Nara, 2018.9.11-14 (2018.9.13).
  14. T. Matsubara, Yu. Norinaga, Y. Ozawa, Y. Cui,
    “Transferring Control Policies from Simulations to Real World by Transfer ComponentAnalysis”,
    SICE Annual Conference 2018, pp. 654–657, Nara, 2018.9.11-14 (2018.9.13).
  15. Y. Kwon, K. Motonaka, T. Matsubara, S. Miyoshi,
    “Empirical Verification of Information Theoretic Model Predictive Control”,
    SICE Annual Conference 2018, pp. 658–661, Nara, 2018.9.11-14 (2018.9.13).
  16. T. Aotani, T. Kobayashi, K. Sugimoto,
    “Learning of Correlation in Decentralized Robots with Individual Tasks”,
    SICE Annual Conference 2018, pp. 662–665, Nara, 2018.9.11-14 (2018.9.13).
  17. T. Kobayashi,
    “Check Regularization: Combining Modularity and Elasticity for Memory Consolidation,”
    International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2018), vol. 2, pp. 315–325,
    Rhodes, Greece, 2018.10.4-7 (2018.10.5).
  18. T. Kobayashi,
    “Practical Fractional-Order Neuron Dynamics for Reservoir Computing,”
    International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2018), vol. 3, pp. 116–125,
    Rhodes, Greece, 2018.10.4-7 (2018.10.5).
  19. T. Aotani, T. Kobayashi, K. Sugimoto,
    “Bottom-up Multi-agent Reinforcement Learning for Selective Cooperation”,
    2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2018), pp. 3580–3585, Miyazaki, 2018.10.7-10 (2018.10.10).
  20. K. Sugimoto, X. Han, and W. Imahayashi,
    “Stability of MIMO Feedback Error Learning Control under a Strictly Positive Real Condition,”
    Preprints, 5th IFAC Conference on Analysis and Control of Chaotic Systems, pp. 150–156,
    Eindhoven, The Netherlands, 2018.10.30-11.01 (2018.11.01).
  21. T. Tadenuma, M. Ogura, and K. Sugimoto,
    “Sampled-Data State Observation over Lossy Networks under Round-Robin Scheduling,”
    5th IFAC Conference on Analysis and Control of Chaotic Systems, pp. 197–202,
    Eindhoven, The Netherlands, 2018.10.30-11.01 (2018.11.01).

国内会議

  1. 杉本謙二, 今林亘,
    “強正実条件の下でのフィードバック誤差学習制御の誤差収束-2自由度構造の観点から”
    第62回システム制御情報学会研究発表講演会,137-5, 京都, 2018.5.16–18 (5.16)
  2. 今林亘, 小林泰介, 杉本謙二,
    “フィードバック誤差学習制御による一時的なセンシング障害への対策”
    第62回システム制御情報学会研究発表講演会,137-6, 京都, 2018.5.16–18 (5.16)
  3. 権裕煥, 本仲君子, 松原崇充, 三好誠司,
    “数値実験による情報論的モデル予測制御の性能検証”
    第62回システム制御情報学会研究発表講演会,215-2, 京都, 2018.5.16–18 (5.17)
  4. 青谷拓海, 小林泰介, 杉本謙二，
    “個々の目的を持つ自律分散型マルチエージェントにおける相関関係の学習”
    ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018,1P1-E17, 福岡, 2018.6.4–5 (6.4)
  5. 杉野峻生, 小林泰介, 杉本謙二，
    “フラクタルリザーバコンピューティングを用いた継続学習”
    ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018,1A1-D13, 福岡, 2018.6.4–5 (6.4)
  6. 佐々木光, 小澤裕斗, 松原崇充,
    “変分学習によるスパース擬似入力ガウス過程方策探索”
    ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018,1A1-C16, 福岡, 2018.6.4–5 (6.4)
  7. 金子拓光, 鶴峯義久, 松原崇充,
    “カルマン変分オートエンコーダを用いた生画像時系列からのロボットの動的モデル学習”
    ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018,2A2-E14, 福岡, 2018.6.4–5 (6.5)
  8. 井川優太郎, 小林泰介, 松原崇充,
    “CVT付装具型エナジーハーベスタにおける変速比のベイズ最適化”
    第36回日本ロボット学会学術講演会, 1C2-02, 愛知, 2018.9.4–7 (9.5)
  9. 佐々木光, 松原崇充,
    “重複混合スパースガウス過程を事前分布とする多峰性方策探索”
    第36回日本ロボット学会学術講演会, 1C3-03, 愛知, 2018.9.4–7 (9.5)
  10. 鶴峯義久, 崔允端, 山崎公俊, 松原崇充,
    “変分オートエンコーデッドカルバックライブラー制御による物理制約を考慮したタスク達成に導く画像系列の合成”
    第36回日本ロボット学会学術講演会, 2E1-03, 愛知, 2018.9.4–7 (9.6)
  11. M. Ogura, W. Mei, K. Sugimoto,
    “Stability analysis of synergistic spreading processes,”
    50th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 2018.11.1.
  12. 韓心又, 今林亘, 杉本謙二,
    “フィードバック誤差学習制御における強正実性条件について”
    第61回自動制御連合講演会, 10C3, 愛知, 2018.11.17–18 (11.17)
  13. 多川純平, 小蔵正輝, 杉本謙二,
    “Simplicial Activity Drivenネットワークの合意制御”
    第61回自動制御連合講演会, 5E6, 愛知, 2018.11.17–18 (11.18)
  14. 原田, 小蔵, 岸田, 杉本,
    “設計プロジェクトにおける追加タスクの影響を最小化するためのロバスト最適化,”
    日本機械学会第28回設計工学・システム部門講演会, 2018.11.6.
  15. 阿部, 小蔵, 辻, 三浦, 足立,
    “Geometric Programmingによる衛星通信ネットワーク設計法の検討,”
    電子情報通信学会 高信頼制御通信研究会, 2018.12.7
  16. 佐々木光，松原崇充，
    “スチューデントのt分布を尤度関数に用いたロバストなガウス過程方策探索,”
    平成30年度SICE関西支部・ISCIE 若手研究発表会, C3-1, pp. 166-170 (USB), 大阪, 2019/1/21
  17. 趙，小蔵, 杉本
    “時変通信環境における分散送信電力制御アルゴリズム,”
    電子情報通信学会 高信頼制御通信研究会, 2019.1.26
  18. 金子拓光, 鶴峯義久, 小貫由樹雄, 戴英達, 川端馨, 松原崇充,
    “ごみ焼却プラントの焼却炉内画像とプロセスデータを用いた深層動的モデルの学習,”
    第6回制御部門マルチシンポジウム, 1B1-1, 熊本, 2019.3.6–9 (3.7)
  19. Wataru Imahayashi, Xinyou Han, Kenji Sugimoito
    “LMI-based SPR Condition Establishment in Filter Design of Feedback Error Learning Control”
    第6回制御部門マルチシンポジウム, 2C1-1, 熊本, 2019.3.6–9 (3.8)
  20. 蓼沼知秀, 小蔵正輝, 杉本謙二
    “有限パケットロス下におけるゲイン切り替え型オブザーバベース安定化制御,”
    第6回制御部門マルチシンポジウム, 2F2-6, 熊本, 2019.3.6–9 (3.8)
  21. 原田潤一, 小蔵正輝, 杉本謙二
    “確率的に不確かなネットワークにおける最適資源配置,”
    第6回制御部門マルチシンポジウム, 3D1-5, 熊本, 2019.3.6–9 (3.9)
  22. 青谷拓海, 小林泰介, 杉本謙二
    “エージェント間利害関係のオンライン分類による協調・競争タスクの学習,”
    第24回ロボティクスシンポジア, 2B2, 富山, 2019.3.14–15 (3.14)
  23. 熊崎, 小蔵, 橘,
    “複数サービスチェインに対するモデル予測制御を用いたVNFインスタンス管理法,”
    2019年電子情報通信学会総合大会, 2019.3.19–22.

プレスリリース

  1. 横河電機株式会社，奈良先端科学技術大学院大学
    “プラントの自動最適化運転に活用可能な強化学習技術を開発”
    2018.8.22

招待講演等

  1. 小蔵正輝
    “テンポラルネットワークの数理モデリング”
    第62回システム制御情報学会研究発表講演会招待講演, 137-1, 京都, 2018.5.16–18 (5.16)
  2. 小蔵正輝
    “設計構造行列のすすめ”
    第6回 数理モデリング研究会, 軽井沢, 2018.7.6–8
  3. M. Ogura
    “Network epidemiology and control theory,”
    University of Hong Kong, 2018 (7.19)
  4. 小蔵正輝,
    “重要人物はだれ？～ つながりを科学する”
    2018年度生駒市出前授業, 生駒, 2018.12.4
  5. 小蔵正輝,
    “幾何計画法の制御応用”
    電子情報通信学会 信号処理研究会, 2019.1.31