機械学習、数理最適化、シミュレーション技術を組み合わせ、
ロボットが認識し、学習し、適応しながら
行動できる仕組みを研究しています。
機械学習、数理最適化、シミュレーション技術を組み合わせ、ロボットが認識し、学習し、適応しながら行動できる仕組みを研究しています。
研究室について ↓
ロボットが学習し、適応しながら行動できる仕組みをつくることを目指して、ロボティクスと人工知能の研究を行っています。主に、六足ロボットの歩行制御を対象として、強化学習、モデル予測制御、進化計算、シミュレーションを組み合わせた知能制御の研究に取り組んでいます。
また、画像・言語・深度情報などを扱う基盤モデルをロボットに活用し、環境理解や行動生成に結びつける研究も進めています。さらに、これらの技術をエッジデバイス上で動作させ、実機ロボットへ組み込むための実装にも取り組んでいます。
本研究室では、AI とロボティクスを融合し、ロボットが学習し、適応しながら行動できる知能システムを研究しています。強化学習やモデル予測制御による知能制御に加え、画像・言語・深度情報を扱う基盤モデルも活用し、シミュレーションから実機まで一貫したロボット知能の実現を目指しています。
強化学習、モデル予測制御（MPC）、数理最適化などを用いて、ロボットが環境に応じて適応的に行動できる知能制御を研究しています。六足ロボットの歩行制御を主な対象とし、シミュレーションで学習・検証した制御を実機へ適用する Sim-to-Real にも取り組んでいます。
画像、言語、深度情報などを扱うさまざまな基盤モデルをロボットに活用し、環境理解や行動生成に結びつける研究を進めています。さらに、これらのモデルをエッジデバイス上で動作させ、実機ロボットへ組み込むための実装にも取り組んでいます。
IEICE Trans. Fundamentals, E109-A(5)査読有
Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, E17-N(2)査読有
日本ロボット学会誌査読有
Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, 16(1), pp.197–207査読有
J. Adv. Comput. Intell. Intell. Inform., 27(4), pp.537–542査読有
SICE JCMSI, 15(1), pp.96–103査読有
システム制御情報学会論文誌, 34(6), pp.167–172査読有
SICE JCMSI, 14(1), pp.150–156査読有
Neural Information Processing (ICONIP 2024), pp.151–165査読有
SICE Annual Conference 2021, pp.679–684査読有
SICE Annual Conference 2020, pp.445–450査読有
第43回日本ロボット学会学術講演会
第26回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会
第66回自動制御連合講演会
第30回インテリジェント・システム・シンポジウム
第29回インテリジェント・システム・シンポジウム
第16回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会
次世代研究者挑戦的研究プログラム（SPRING）
ひょうご創成フェローシップ
2026年4月より研究室が発足します。メンバーを随時更新します。