Journal
Hikaru Sasaki, Naoto Komeno, Takumi Hachimine, Kei Takahashi, Yu-ya Ohnishi, Tetsunori Sugawara, Araki Wakiuchi, Miho Hatanaka, Tomoyuki Miyao, Hiroharu Ajiro, Mikiya Fujii, Takamitsu Matsubara: Robotic System for Chemical Experiment Automation with Dual Demonstration of End-effector and Jig Operations, arXiv, 2025 arXiv
Shu-yuan Wang, Hikaru Sasaki, Takamitsu Matsubara: Composite Gaussian Processes Flows for Learning Discontinuous Multimodal Policies, Applied Intelligence, vol. 55, 436, 2025 arXiv Springer
Yuhwan Kwon, Hikaru Sasaki, Terushi Hirabayashi, Kaoru Kawabata, and Takamitsu Matsubara: Policy Optimization for Waste Crane Automation from Human Preferences, IEEE Access, vol. 11, pp. 126524-126541, 2023 Link
Hirotaka Tahara, Hikaru Sasaki, Hanbit Oh, Edgar Anarossi, Takamitsu Matsubara: Disturbance Injection under Partial Automation: Robust Imitation Learning for Long-horizon Tasks, IEEE Robotics and Automation Letters, 8(5), pp. 2724-2731, 2023 Link arXiv
Yaqiang Mo, Hikaru Sasaki, Takamitsu Matsubara, Kimitoshi Yamazaki, Multi-step Motion Learning by Combining Learning-from-Demonstration and Policy-Search, Advanced Robotics, vol. 3, issue 9, pp. 560-575, 2023 Link
Hanbit Oh, Hikaru Sasaki, Brendan Michael, Takamitsu Matsubara, Bayesian Disturbance Injection: Robust Imitation Learning of Flexible Policies for Robot Manipulation, Neural Networks, 158, pp.42-58, 2023 Link
Hikaru Sasaki and Takamitsu Matsubara, Variational Policy Search using Sparse Gaussian Process Priors for Learning Multimodal Optimal Actions, Neural Networks, vol. 143, pp.291-302, 2021, Link
Tomoya Miyamoto, Hikaru Sasaki, Takamitsu Matsubara, Exploiting Visual-outer Shape for Tactile-inner Shape Estimation of Objects Covered with Soft Materials, IEEE Robotics and Automation Letters vol. 5, no. 4, pp. 6278-6285, 2020, (with IROS 2020 option) Link
Hikaru Sasaki, Terushi Hirabayashi, Kaoru Kawabata, Yukio Onuki and Takamitsu Matsubara, Bayesian Policy Optimization for Waste Crane with Garbage Inhomogeneity, IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 3, pp. 4533-4540, 2020, (with CASE 2020 option) Link
Hikaru Sasaki, Tadashi Horiuchi and Satoru Kato, Experimental Study on Behavior Acquisition of Mobile Robot by Deep Q-network, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol.21, no.5, pp.840-848, 2017 Link
International Conference
Kei Takahashi, Hikaru Sasaki, Takamitsu Matsubara: Feasibility-aware Imitation Learning from Observation through a Hand-mounted Demonstration Interface, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp.7822-7828, 2025 arXiv IEEE
Shu-yuan Wang, Hikaru Sasaki, Takamitsu Matsubara, Non-Gaussian Overlapping Mixtures of Gaussian Processes for Learning Multimodal Robot Policies, SICE Annual Conference 2023 (SICE2023), pp. 545-549, 2023
Hikaru Sasaki, Go Watanabe, Terushi Hirabayashi, Kaoru Kawabata, Takamitsu Matsubara: Learning Re-grabbing Policies based on Grabbed Garbage Weight Estimation using In-bucket Images for Waste Cranes, IFAC World Congress, pp.5494-5499, 2023
Taichi Taniguchi, Hikaru Sasaki, Takamitsu Matsubara: In-bucket Garbage Shape Estimation using Time-varying Gaussian Process Implicit Surface with Proximity Sensor, The 54th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS ‘22), 2022
Hikaru Sasaki, Terushi Hirabayashi, Kaoru Kawabata, and Takamitsu Matsubara, Gaussian Process Self-triggered Policy Search in Weakly Observable Environments, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2022), pp.5946-5952, 2022 Link
Hirotaka Tahara, Hikaru Sasaki, Hanbit Oh, Brendan Michael, Takamitsu Matsubara: Disturbance-injected Robust Imitation Learning with Task Achievement, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2022), pp.2466-2472, 2022 Link
Hanbit Oh, Hikaru Sasaki, Brendan Michael, Takamitsu Matsubara: Bayesian Disturbance Injection: Robust Imitation Learning of Flexible Policies, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 8629–8635, 2021
Tomoya Miyamoto, Hikaru Sasaki, Takamitsu Matsubara, Exploiting Visual-outer Shape for Tactile-inner Shape Estimation of Objects Covered with Soft Materials, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2020 (as presentation option of RA-L)
Hikaru Sasaki, Terushi Hirabayashi, Kaoru Kawabata, Yukio Onuki and Takamitsu Matsubara, Bayesian Policy Optimization for Waste Crane with Garbage Inhomogeneity, IEEE 16th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2020 (as presentation option of RA-L)
Yuhwan Kwon, Takumi Kaneko, Yoshihisa Tsurumine, Hikaru Sasaki, Kimiko Motonaka, Seiji Miyoshi and Takamitsu Matsubara, Combining Model Predictive Path Integral with Kalman Variational Auto-Encoder for Robot Control from Raw Images, IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), pp. 271-276, 2020 Link
Hikaru Sasaki and Takamitsu Matsubara, Multimodal Policy Search using Overlapping Mixtures of Sparse Gaussian Process Prior, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp.2433-2439, 2019 Link
Hikaru Sasaki, Yuto Ozawa, Takamitsu Matsubara, Variational Learning Approach for Sparse Gaussian Process Policy Search, SICE Annual Conference (SICE-AC), pp. 642–645, 2018
Daichi Kato, Hikaru Sasaki, Tadashi Horiuchi and Toshiyuki Aodai, A Study on Vision-based Behavior Learning of Real Mobile Robot by Deep Q-network, the SICE Annual Conference, pp.1035-1038, 2018
Hikaru Sasaki, Tadashi Horiuchi and Satoru Kato, A Study on Vision-based Mobile Robot Learning by Deep Q-network, the SICE Annual Conference 2017, pp.799-804, 2017
Hikaru Sasaki, Tadashi Horiuchi and Satoru Kato, Vision-based Behavior Learning of Mobile Robot by Deep Q-network, the International Conference on Innovative Computing, Information and Control, p.78, 2017
Hikaru Sasaki, Tadashi Horiuchi and Satoru Kato, A Study on Behavior Acquisition of Mobile Robot by Deep Q-network, the International Conference on Innovative Computing, Information and Control, p.96, 2016
Hikaru Sasaki, Tadashi Horiuchi and Satoru Kato, Japanese Historical Character Recognition using Convolutional Neural Networks, the International Conference on Innovative Computing, Information and Control, p.82, 2015
Domestic Conference
服部 舜，鉢峰 拓海，佐々木 光（奈良先端大），水谷 佑介（椿本チエイン），松原 崇充（奈良先端大），"タスク関連領域に基づく視覚ドメイン汎化による不定形農作物操作の模倣学習，" 第26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 (SI2025)，3A2-12，広島，2025.12.10-12（12.12）
福田竜平，佐々木光，松原崇充，"PDDL に基づくタスク計画と工程抽出を活用した階層型模倣学習," ロボティクス・メカトロニクス講演会2025 (ROBOMECH2025)，1A2-E01，山形，2025.6.4-6.7 (6.5)
高橋慧，佐々木光，松原崇充: "動作教示インターフェスを用いた教示の実行可能性を考慮した模倣学習," 第25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 (SI2024)，1E5-03，盛岡，2024.12.18-20 (12.18)
高橋慧, 佐々木光, 米野尚斗, 鉢峰拓海 (奈良先端大), 大西 雄也, 菅原哲徳, 脇内新樹 (JSR株式会社), 畑中美穂 (慶大), 宮尾智幸, 綱代広治, 藤井幹也, 松原崇充 (奈良先端大), "触覚教示デバイスと Imitation from Observation によるロボットの触覚模倣", ROBOMECH2023, 1P1-F17, 名古屋, 2023.6.28-7.1(6.29)
谷口太一, 佐々木光, 松原崇充(奈良先端大): "時変ガウス過程陰関数曲面による近接センサを用いたバケット内ごみの形状推定", ロボティクス・メカトロニクス 講演会（ROBOMECH2022）, 2P1-Q01, 札幌, 2022.6.1-3(6.3)
田原熙昻, Hanbit Oh, 佐々木光, 松原崇充(奈良先端大): "Coarse2Fine ロバスト模倣学習", ロボティクス・メカトロニクス 講演会(ROBOMECH2022）, 2P1-B01, 札幌, 2022.6.1-3(6.3)
渡邊剛，佐々木光 (奈良先端大)，平林照司，川端馨 (日立造船)，松原崇充 (奈良先端大)，"Deep Kernel Learningを用いたバケット内カメラ画像に基づくごみの掴み重量推定"，第9回 計測自動制御学会 制御部門マルチシンポジウム,1G1-5, online, 2022.3.7-10
莫亜強，佐々木光，松原崇充，山崎公俊，人の実演教示に基づく個々の動作と動作の切り替えを考慮した手順あり作業の実行能力獲得，第39回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2021)，3I1-04，2021
Hanbit Oh, Hikaru Sasaki, Brendan Michael, Takamitsu Matsubara, Bayesian Disturbance Injections: Safely learning robust and flexible policies，第39回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2021)，2A3-04，2021
佐々木光，松原崇充，ガウス過程に基づく自己駆動型方策による方策探索，ロボティクス・メカトロニクス講演会2021 (ROBOMECH2021)，1P1-I17，大阪，2021.6.6-8(6.7)
田原熙昻，Oh Hanbit，佐々木光，松原崇充，タスク達成度を考慮した教示者に摂動を加えるロバスト模倣学習，第21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 (SI2020)，3D3-13，福岡，2020.12.16-18(12.18)
Hanbit Oh，佐々木光，松原崇充，無限重複混合ガウス過程に基づく頑健・柔軟な模倣学習，第38回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2020)，1C2-02，2020
莫亜強，佐々木光，松原崇充，山崎公俊，個々の動作と動作切り替えを同時に考慮した方策学習に基づく手順あり作業の実行能力獲得，第38回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2020)，3D2-05，2020
山之口智也，鶴峯義久，佐々木光，内部英治，森本淳，松原崇充，潜在動的モデルを持つreal-to-sim画像変換の学習，ロボティクス・メカトロニクス 講演会 (ROBOMECH2020)，1P1-B07，2020
佐々木光，平林照司，川端馨，小貫由樹雄，松原崇充，ロバストベイズ最適化によるゴミクレーンの動作最適化，第7回 計測自動制御学会 制御部門マルチシンポジウム，3C2-4，2020
宮本知弥，佐々木光，松原崇充，柔軟素材で覆われた剛体の効率的な形状推定，第20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 (SI2019)，3E2-07，2019
佐々木光，松原崇充，ConvNetカーネルを用いた多峰性ガウス過程方策探索による生画像からの行動学習，第37回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2019)，3A1-05，2019
宮本知弥，佐々木光，松原崇充，ガウス過程陰関数曲面に基づく不確実な3次元形状情報を用いた滑り動作計画，ロボティクス・メカトロニクス 講演会 (ROBOMECH2019)，2A2-C06，2019
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. 166-170，2019
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 (RSJ2018)，C3-03，2018
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 (ROBOMECH2018)，1A1-C16，2018
加藤大地，佐々木光，堀内匡，青代敏行，深層強化学習の実機ロボットへの応用：車輪型移動ロボットの行動獲得の実現，計測自動制御学会 第45回知能システムシンポジウム資料，C3-4，2018
加藤大地，佐々木光，堀内匡，青代敏行，深層強化学習の実機ロボットへの応用：車輪型移動ロボットの行動獲得，第22回日本知能情報ファジィ学会中国・四国支部大会講演論文集，pp.58-61，2017
佐々木光，堀内匡，加藤聡，深層強化学習を用いた移動ロボットの視覚ベースの行動学習に関する検討，計測自動制御学会システム･情報部門学術講演会2017講演論文集，pp.849-853，2017
佐々木光，堀内匡，加藤聡，深層強化学習を用いた移動ロボットの視覚ベースの行動学習，平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集，pp.83-87，2017
佐々木光，堀内匡，加藤聡，深層強化学習を用いた移動ロボットの行動獲得に関する実験的考察，電気学会研究会資料，システム研究会，ST-17-014, pp.5-10，2017.6
草野航希，佐々木光，堀内匡，深層強化学習を用いた行動獲得の高速化に関する検討，第21回日本知能情報ファジィ学会中国・四国支部大会講演論文集，pp.37-40，2016
佐々木光，堀内匡，加藤聡，深層強化学習を用いた移動ロボットの行動獲得に関する検討，第21回日本知能情報ファジィ学会中国・四国支部大会講演論文集，pp.41-46，2016
佐々木光，堀内匡，加藤聡，深層強化学習を用いた移動ロボットの行動獲得の試み，平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集，pp.145-149，2016
佐々木光，堀内匡，加藤聡，Convolutional Neural Networkによるパターン認識と行動学習に関する基礎的検討，電気学会研究会資料，システム研究会，ST-15-031, pp.33-36，2015
佐々木光，堀内匡，加藤聡，Convolutional Neural Networkの古文書文字認識への応用，日本知能情報ファジィ学会 九州支部 中国・四国支部 合同支部大会予稿集，pp.109-110，2015
解説
佐々木 光, 松原 崇充，不均質なごみを扱うごみクレーンの自動化に向けたベイズ最適化，日本ロボット学会誌「ロボ學」, 40 巻 10 号 p. 873-878, 2022 年
Award
IEEE Robotics and Automation Society Japan Joint Chapter Young Award (ICRA2022)
令和3年度奈良先端科学技術大学院大学最優秀学生賞，2022
NAIST最優秀学生賞，2022
日本機械学会若手優秀講演フェロー賞，2019
松江工業高等専門学校 功労賞（専攻科）【研究活動】，2017
電気学会 技術委員会 奨励賞，2016
Interview
毎日新聞朝刊27面（奈良） 「ロボットの学習法開発」，「日本機械学会 若手優秀講演フェロー賞」の受賞インタビュー記事 ，2019年7月24日
特許
佐々木 光，松原 崇充，平林 照司，伊瀬 顕史，渡邊 剛，「情報処理装置、形状差分モデルの生成方法、推定方法、および推定プログラム」，【出願番号】2024-012191，【出願日】2024.1.30
松原 崇充，佐々木 光，権 裕煥，平林 照司，川端 馨，伊瀬 顕史，「情報処理装置、廃棄物の処理システム、探索方法、および探索プログラム」，【出願番号】2023-015615，【出願日】2023.2.3
松原崇充，佐々木光，谷口太一，川端薫，平林照司，「形状推定装置、性状推定装置、クレーン、クレーン制御装置、形状推定方法、および形状推定プログラム」，【出願番号】2022-062381，【出願日】2022.4.4
松原崇充，佐々木光，渡邊剛，川端薫，平林照司，「重量予測装置、クレーン制御装置、クレーン、重量予測方法、および重量予測プログラム」，【出願番号】2022-033765，【出願日】2022.3.4
佐々木光，松原崇充，川端薫，平林照司，「情報処理装置、クレーン制御システム、学習方法、および学習プログラム」，【出願番号】2022-030347，【出願日】2022.2.28
松原崇充，佐々木光，川端馨，平林照司，小貫由樹雄，戴英達，「情報処理装置、制御システム、制御変数決定方法、および制御変数決定プログラム」，【出願番号】2020-033904，【出願日】2020.2.28