ロボットラーニング研究室
ロボットを高度に知能化する機械学習・人工知能を極める
教員
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教授：松原 崇充
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准教授：柴田 一騎
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助教：鶴峯 義久
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助教：佐々木 光
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特任助教：郭 政佑
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特任助教：角川 勇貴
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特任助教：山之口 智也
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客員助教：権 裕煥
研究を始めるのに必要な知識・能力
ロボットラーニング（ロボットのための機械学習）は、機械学習・人工知能やロボット工学、制御工学や信号処理、最適化やメカトロニクスなど、様々な分野の融合領域です。自分の得意分野やスキル・経験（ロボットコンテストやプログラミングコンテスト、工作など）を活かして、独自のアプローチを開拓できる可能性もあります。是非、ロボットラーニング研究に挑戦してください。
研究室の指導方針
修士課程では、教員と相談しながら研究課題を設定し、解決方法の探索、数値シミュレーションから実ロボットを用いた実験検証を行います。教員の指導の下で、国際会議発表や英語論文執筆を行い、研究成果を世界に発信することを目指します。博士課程では、意義高い研究課題の発掘から英語論文執筆までを自力で行える自立した研究者への成長をサポートします。
この研究で身につく能力
ロボットラーニングに関する様々な知識に加えて、実ロボットやセンサ、システムインテグレーションおよびデータ収集コスト感覚など、実世界ロボットラーニングシステム構築に関わる様々なスキルとセンスを身に着けられるように指導します。また、研究活動を通じて、基礎・応用研究の進め方、まとめ方、発表の仕方など、社会で活躍できる技術者・研究者に必要な技能を一通り育成します。海外研究機関との連携・交流・インターンを通じて、海外で活躍する人材を育成します。その他、産学共同研究に参画することで、実践的な技能やセンスを育成します。初学者のために、適宜教科書輪講や最新論文リーディンググループを実施します。
修了生の活躍の場
2019年1月に新設された研究室なので修了生は少ないですが、ロボットラーニング分野の人材は様々な業界から注目されており、これからの社会に活躍の場は多いと思います。
研究内容
人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究を進めています。確率・統計やベイズ理論や深層学習を核として、制御工学・ロボット工学・数理最適化を駆使したロボット用の学習アルゴリズム設計から、最先端ロボット設備（Nextage, UR5/3, Baxter, Unitree A1/Go1, OP3 Humanoidなど）を用いた産業用/協働ロボットや人支援ロボットの実用技術の開発に取り組んでいます。産学共同研究を通じた機械学習・人工知能の社会実装にも挑戦しています。
- 強化学習
- 模倣学習
- 人ロボット協調作業
- 人支援ロボット
- 実世界応用
研究業績・共同研究・社会活動・外部資金など
ロボット分野のトップ国際会議（ICRA、IROS）やトップジャーナル（RA-L、IJRR、JFR、RAS）に多数の論文を発表しています。また、科研費（基盤A、B、若手、スタートアップなど）や国プロ（JST未来、JSTムーンショット、NEDO）を含む競争的資金を数多く獲得しています。さらに、トヨタ自動車、豊田中央研究所、本田技術研究所、横河電機、横河デジタル、日立造船、リコー、東芝、三菱電機、メガチップス、古野電機など、多数の企業と社会実装に向けた共同研究にも取り組んでいます。また、ATRや産総研をはじめとする国内外の大学・研究機関との共同研究も行っています。
詳細は研究室のウェブサイトをご覧ください。