2021年度研究業績 (2021年4月から)

論文

  1. T. Kobayashi, E. Dean-Leon, J. R. Guadarrama-Olvera, F. Bergner, and G. Cheng,
    “Whole-Body Multicontact Haptic Human-Humanoid Interaction based on Leader-Follower Switching: A robot dance of the “Box Step”,” Advanced Intelligent Systems, (2021)
  2. K. Sugimoto, T. Aihara, M. Ogura and K. Hanada,
    “Gain scheduling for sampled-data state estimation over lossy networks,” システム制御情報学会論文誌、34巻、11号, pp. 287-293 (2021)
  3. T. Aotani, T. Kobayashi, and K. Sugimoto,
    “Bottom-up Multi-agent Reinforcement Learning by Reward Shaping for Cooperative-Competitive Tasks,” Applied Intelligence, Vol. 51, No. 7, pp.4434-4452, (2021)
  4. H. Fujiishi, T. Kobayashi, and K. Sugimoto,
    “Safe and Efficient Imitation Learning by Clarification of Experienced Latent Space,” Advanced Robotics, Vol. 35, No. 16, pp.1012-1027, (2021)
  5. K. Sugimoto, and W. Imahayashi,
    “Establishment of Strictly Positive Real Condition for Tuning MIMO Feedforward Control,” IEEE Control Systems Letters, Vol. 6, pp. 1454-1459, Early Access (2022)
  6. 福本晃汰，小林泰介，杉本謙二，
    “カルバック・ライブラ情報量の非対称性に着目したサンプリングベースモデル予測制御，”
    日本ロボット学会誌（レター）(accepted for publication)
  7. 綿貫零真，小林泰介，杉本謙二，
    “ツァリス統計に基づく変分オートエンコーダによるスパースな潜在空間の獲得，”
    日本ロボット学会誌（レター）(accepted for publication)
  8. T. Aotani, T. Kobayashi, and K. Sugimoto,
    “Meta-Optimization of Bias-Variance Trade-off in Stochastic Model Learning,” IEEE Access, Vol. 9, pp. 148783–148799, (2021)
  9. K. Hanada, Y. Amemiya, and K. Sugimoto,
    “A Distributed Asynchronous Heuristic Algorithm in Generalized Mutual Assignment Problem,” Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, Vol. 37, No. 2, pp. B-L81_1-11, (2022)
  10. T. Kobayashi,
    “Adaptive and multiple time-scale eligibility traces for online deep reinforcement learning,” Robotics and Autonomous Systems, (accepted for publication)
  11. T. Shimizu, H. Funakoshi, T. Kobayashi, and K. Sugimoto,
    “Reduction of Noise and Vibration in Drum type Washing Machine using Q-learning,” Control Engineering Practice, (accepted for publication)

解説

国際会議

  1. T. Kobayashi,
    “Proximal Policy Optimization with Relative Pearson Divergence,”
    IEEE International Conference on Robotics and Automation, TuBT5, Xi’an, China (with online), 2021.06.01-03 (06.01).
  2. T. Kobayashi,
    “Adaptive Eligibility Traces for Online Deep Reinforcement Learning,”
    International Conference on Intelligent Autonomous Systems, pp.407-418, Singapore (online), 2021.06.23-25 (06.24).
  3. W.E.L. Ilboudo, T. Kobayashi, K. Sugimoto,
    “Adaptive t-Momentum-based Optimization for Unknown Ratio of Outliers in Amateur Data in Imitation Learning,”
    IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp.7828-7834, Prague, Czech Republic (online), 2021.09.28-30 (09.30).
  4. Y. Amemiya, K. Hanada, and K. Sugimoto, “Adaptive Step Size for a Consensus based Distributed Subgradient Method in Generalized Mutual Assignment Problem,” the 11th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (online), 2021.12.17-19 (12.19).

国内会議

  1. 中尾安宏，小林泰介，杉本謙二, “フィードバック誤差学習による隊列走行車両の縦方向制御,” 第65回システム制御情報学会研究発表講演会, TS04-3-1, Zoom開催，2021.5.26-28 (5.26)
  2. 雨宮裕樹，花田研太，杉本謙二，“一般化相互割当問題に対するヒューリスティックアルゴリズムの非同期かつ動的なステップサイズ，”2021年度 人工知能学会全国大会（第35回），1H3-GS-1b-04，Zoom開催，2021-6.8-11（6.8）
  3. 花田研太，“SIR感染症モデルに対するブール式を用いた有界モデル検査，”2021年度 人工知能学会全国大会（第35回），2E3-OS-13b-01，Zoom開催，2021-6.8-11（6.9）
  4. 佐伯雄飛，小林泰介，杉本謙二，“強化学習における指数移動平均フィルタの統合”，第39回日本ロボット学会学術講演会，OS14-1I1-03，Zoom開催，2021.9.8-11 (9.9)
  5. 小林泰介，“カルバック・ライブラ情報量に関する最適化問題としてのリスク回避型強化学習の提案”，第39回日本ロボット学会学術講演会，OS14-1I1-05，Zoom開催，2021.9.8-11 (9.9)
  6. 綿貫零真，小林泰介，杉本謙二，“ツァリス統計に基づく変分オートエンコーダによるスパースな潜在空間の獲得”，第39回日本ロボット学会学術講演会，OS14-1I2-01，Zoom開催，2021.9.8-11 (9.9)
  7. 福本晃汰，小林泰介，杉本謙二，“カルバック・ライブラ情報量の非対称性に着目したサンプリングベースモデル予測制御”，第39回日本ロボット学会学術講演会，OS14-1I2-03，Zoom開催，2021.9.8-11 (9.9)
  8. 青谷拓海，小林泰介，杉本謙二，“確率モデル学習のためのバイアス・バリアンスを調整する方策勾配型メタ最適化”，第39回日本ロボット学会学術講演会，OS14-1I2-05，Zoom開催，2021.9.8-11 (9.9)
  9. 折笠匠海，杉本謙二, “可観測性指数が一様でない多入出力系に対するフィードバック誤差学習,” 第64回自動制御連合講演会, 2F1-4, Zoom開催，2021.11.13-14 (11.14)
  10. 中尾安宏，小林泰介，杉本謙二, “フィードバック誤差学習による隊列走行　―縦方向制御のロバスト化と外乱抑制―,” 第64回自動制御連合講演会, 2B3-3, Zoom開催，2021.11.13-14 (11.14)
  11. 武田悠佑，小林泰介，杉本謙二, “多様なデモンストレーション軌道に対する選択的模倣学習,” 第22回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, 1H1-04, oVice開催，2021.12.15-17 (12.15)
  12. 永田 篤樹，相原 敏孝，杉本 謙二，“信号損失に対処する切替型出力フィードバック制御器,” 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，A1-4，Zoom開催，2022.1.7
  13. 小林泰介，“強化学習における局所リプシッツ連続に関する正則化”，第34回自律分散システム・シンポジウム，1B2-2，Zoom開催，2022.1.21-22 (1.21)
  14. 小林泰介，青谷拓海，“制約付きNormalizing Flowと強化学習への応用”，第27回ロボティクスシンポジア，4A1，Zoom開催，2022.3.16-17 (3.17)

プレスリリース

書籍

招待講演等