2020年度研究業績 (2020年4月から)

論文

  1. C. Zhao, M. Ogura, and K. Sugimoto,
    “Stability optimization of positive semi-Markov jump linear systems via convex optimization,” SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, Vol. 13, No. 5, pp. 233-239, (2020)
  2. W. Mei, C. Zhao, M. Ogura, and K. Sugimoto,
    “Mixed H2/H∞ control for Markov jump linear systems with state and mode-observation delays,” IET Control Theory & Applications, Vol. 14, No. 15, pp.2076-2083, (2020)
  3. Kenta Hanada, Takayuki Wada, Izumi Masubuchi, Toru Asai, and Yasumasa Fujisaki,
    “Stochastic Consensus Algorithms over General Noisy Networks,” SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (accepted for publication), 2020.
  4. Taisuke Kobayashi,
    “q-VAE for Disentangled Representation Learning and Latent Dynamical Systems,” IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 5, No. 4, pp. 5669-5676, (2020)
  5. Taisuke Kobayashi and Toshiki Sugino,
    “Reinforcement Learning for Quadrupedal Locomotion with Design of Continual-Hierarchical Curriculum,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 95, pp. 103869, (2020)
  6. 八木聖太, 小蔵正輝, 岸田昌子, 木村達明, 林和則,
    “Geometric programによる送信電力制御アルゴリズムのロバスト安定化,”
    電子情報通信学会論文誌 B, J103-B(12) (2020)
  7. C. Zhao, M. Ogura, M. Kishida, and A. Yassine,
    “Optimal resource allocation for dynamic product development process via convex optimization”,
    Journal of Research in Engineering Design, (accepted for publication), (2020)
  8. S. Itadera, T. Kobayashi, J. Nakanishi, T. Aoyama, and Y. Hasegawa,
    “Towards Physical Interaction-based Sequential Mobility Assistance using Latent Generative Model of Movement State,” Advanced Robotics, Vol. 35, No. 1, pp.64-79, (2021)
  9. W. E. L. Ilboudo, T. Kobayashi, and K. Sugimoto,
    “Robust Stochastic Gradient Descent with Student-t Distribution based First-order Momentum,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, (Early Access), (2020)
  10. T. Kobayashi, and W. E. L. Ilboudo,
    “t-Soft Update of Target Network for Deep Reinforcement Learning,” Neural Networks, Vol. 136, pp.63-71, (2021)
  11. 武田敏季,小林泰介,杉本謙二,
    “拡大Tchebyshev関数を用いた多目的最適化としての潜在ダイナミクスモデルの学習,”
    日本ロボット学会誌(レター)(accepted for publication)

解説

  1. 小林 泰介,
    “5分で分かる!?有名論文ナナメ読み「Sergey Levine: Reinforcement Learning and Control as Probabilistic Inference: Tutorial and Review」,” 情報処理, Vol. 62, No. 1 (2021)

国際会議

  1. Kenta Hanada, Takayuki Wada, Izumi Masubuchi, Toru Asai, and Yasumasa Fujisaki,
    “Scaled Group Consensus over Weakly Connected Structurally Balanced Graphs,”
    21st IFAC World Congress, Berlin (1st Virtual IFAC World Congress), 2020.7.11-17 (Online).
  2. C. Zhao, M. Ogura, and K. Sugimoto,
    “”Finite-time control of discrete-time positive linear system via convex optimization,”
    SICE Annual Conference, 2020.9.23-26 (Online).
  3. Yuki Amemiya, Kenta Hanada, and Kenji Sugimoto,
    “An Asynchronous Heuristic Algorithm for Generalized Mutual Assignment Problem: Gossip-Based Approach,”
    The 52nd ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications
    (SSS’20), Osaka University Convention Center, Osaka (Partially online)
    2020.10.29-30 (10.29).
  4. Kenji Sugimoto, Masaki Ogura, Kenta Hanada, and Toshitaka Aihara,
    “Sampled-data Suboptimal State Estimation over Lossy Networks,”
    The 52nd ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications
    (SSS’20), Osaka University Convention Center, Osaka (Partially online)
    2020.10.29-30 (10.30).
  5. Kenji Sugimoto, Wataru Imahayashi, and Ryo Arimoto,
    “Relaxation of Strictly Positive Real Condition for Tuning Feedforward Control,”
    59th Conference on Decision and Control, Jeju Island, Republic of Korea
    (in a virtual format), 2020.12.14-18 (12.15), pp. 1441-1447.
  6. Betz Tobias, Hidehito Fujiishi, and Taisuke Kobayashi,
    “Behavioral Cloning from Observation with Bi-Directional Dynamics Model,”
    IEEE/SICE International Symposium on System Integration, Fukushima, Japan
    (in a virtual format), 2021.01.11-14 (01.12), pp. 184-189.
  7. Taisuke Kobayashi,
    “Towards Deep Robot Learning with Optimizer Applicable to Non-Stationary Problems,”
    IEEE/SICE International Symposium on System Integration, Fukushima, Japan
    (in a virtual format), 2021.01.11-14 (01.12), pp. 190-194.
  8. Koki Kobayashi, Masaki Ogura, Taisuke Kobayashi, and Kenji Sugimoto,
    “Deep unfolding-based output feedback control design for linear systems with input saturation,”
    in SICE International Symposium on Control Systems 2021, 2021.3.1-4 (Online).

国内会議

  1. 有元遼,今林亘,杉本謙二,
    “フィードバック誤差信号の生成による強正実性条件の達成,” 第64回システム制御情報学会研究発表講演会, TS05-3, Zoom開催,2020.5.20-22 (5.20)
  2. 小林恒輝, 小蔵正輝, 岸田昌子, 和田山正, 杉本謙二,
    “深層学習を活用したフィードバック制御系設計,” 第64回システム制御情報学会研究発表講演会, TS03-11, Zoom開催,2020.5.20-22 (5.20)
  3. 小林泰介,
    “紐解かれた潜在空間抽出のためのツァリス統計型変分オートエンコーダ,” ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2020, 1P1-G07, facebook開催,2020.5.27-29 (5.28)
  4. 武田敏季, 小林泰介, 杉本謙二,
    “潜在空間におけるモデル予測制御,” ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2020, 1P1-H04, facebook開催,2020.5.27-29 (5.28)
  5. 榎本貴仁, 小林泰介, 杉本謙二,
    “Shared Autonomyに向けたドライバーのスキル・注視点の抽出,” ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2020, 2A1-O06, facebook開催,2020.5.27-29 (5.29)
  6. 芳澤健太, 小林泰介, 杉本謙二,
    “深層強化学習を用いた柔軟ロボットアームの投擲動作の獲得,” ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2020, 2A2-J09, facebook開催,2020.5.27-29 (5.29)
  7. 藤石秀仁, 小林泰介, 杉本謙二,
    “VAEによる異常検出器を用いた安全な探索を可能とする模倣学習,” ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2020, 2A2-J07, facebook開催,2020.5.27-29 (5.29)
  8. Wendyam Eric Lionel Ilboudo, Hidehito Fujiishi, Taisuke Kobayashi, Kenji Sugimoto,
    “Robust Imitation Learning from Amateur- Expert-mixed Demonstrations
    ,” 第38回日本ロボット学会学術講演会, 1I1-05, Zoom開催,2020.10.9-11 (10.9)
  9. 小坂麻人,小林泰介,杉本謙二,
    “車輪移動ロボットにおける力覚ベース操作の主 観評価を尊重したベイズ最適化,” 第38回日本ロボット学会学術講演会, 2C2-06, Zoom開催,2020.10.9-11 (10.10)
  10. 榎本貴仁,小林泰介,杉本謙二,
    “パーソナルモビリティの自動運転に向けた頑健 な模倣学習,” 第38回日本ロボット学会学術講演会, 3D2-01, Zoom開催,2020.10.9-11 (10.11)
  11. 有元 遼,今林 亘,杉本 謙二,
    “ロバスト制御系設計に基づくフィードフォワード制御の調整,” 第63回自動制御連合講演会, 2G4-3, オンライン開催,2020.11.21-22 (11.22)
  12. 馬渕俊弥,小林泰介,杉本謙二,
    “RGaM: 忘却ゲートと記憶履歴を持つ再帰型ユニット,” 第30回日本神経回路学会全国大会, P1-17, オンライン開催,2020.12.2-5 (12.2)
  13. 小林恒輝,小蔵正輝,杉本謙二,
    “深層学習技術を用いたむだ時間システムの安定化の有効性評価,” 電子情報通信学会 高信頼制御通信研究会,オンライン開催,2020.12.14-15 (12.14)
  14. 小林泰介,村田真悟,稲邑哲也,
    “ロボットとのインタラクションで生じる人の動作に対する潜在的特徴分類,” 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会,2D1-10,オンライン開催,2020.12.16-19 (12.17)
  15. 折笠 拓海,今林 亘,杉本 謙二,
    “安定化されたシステムの強正実性と調整型フィードフォワード制御,” 計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会シンポジウム,A1-5,オンライン開催,2021.1.8
  16. Masaki Ogura and Chengyan Zhao,
    “DC programming for optimization of dynamic buffer networks,” 第8回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム, 1D1-2, オンライン開催, 2021.3.1-4 (3.2)
  17. 武田敏季,小林泰介,杉本謙二,
    “拡大Tchebyshev関数を用いた多目的最適化としての潜在動的モデル学習,” 第8回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム, 1G1-1, オンライン開催, 2021.3.1-4 (3.2)
  18. 相原 敏孝,小蔵 正輝,花田 研太,杉本 謙二,
    “信号損失に対処するゲイン切替型状態推定とバーストロスへの評価,” 第8回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム, 3E2-5, オンライン開催, 2021.3.1-4 (3.4)
  19. 青谷拓海,小林泰介,杉本謙二,
    “バイアス・バリアンスのトレードオフを考慮可能な確率モデル学習,” 第33回自律分散システム・シンポジウム,1A1-2,Zoom開催,2021.3.14-15 (3.14)
  20. 小林泰介,芳澤健太,
    “フィードバック・フィードフォワード方策を内容する強化学習アルゴリズム,” 第26回ロボティクスシンポジア,2C1,Zoom開催,2021.3.16-17 (3.16)
  21. 藤石秀仁,小林泰介,杉本謙二,
    “熟練者が暗黙的に示唆する安全領域を活用した安全かつ高効率な模倣学習と手書き文字ロボットへの応用,” 第26回ロボティクスシンポジア,5C1,Zoom開催,2021.3.16-17 (3.17)

プレスリリース

書籍

招待講演等

  1. 小林泰介,
    “自律的な脚ロボットの歩容選択・制御”
    第127回 ロボット工学セミナー 生物の多脚歩行と多脚歩行ロボットの制御技術,2020 (7.6)
  2. 小林泰介,
    “べき乗則への転換がもたらすノイズに頑健な機械学習”
    90th BFI Group Seminar,2020 (10.20)
  3. 花田研太,
    “電力システムにおける分散アルゴリズム”
    令和2年電気関係学会関西連合大会,2020 (11.14)