ロボットによるマニピュレーションは機械設計，画像処理・認識，触覚・力覚などの各種センサ，運動制御，運動・把持計画など多様な幅広い技術のインテグレーションによって実現されます． 関わる研究者のバックグランドも多様であり，必ずしも全ての領域に精通しているわけではありません． SICE-SI部門マニピュレーション部会では，マニピュレーション研究に関わる，あるいはこれから新規参入しようと考えている研究者・技術者・学生をターゲットとして，ロボットマニピュレーションに関する知識を提供し，技術力を底上げすることを目指しています．
この一環として2024年度より「マニピュレーション秋の学校」を企画しており，今年度も同様に開催致します． 感覚に基づく模倣学習のさらなる発展や基盤構築に取り組んでおられる先生方，作業計画や運動モデル展開などで重要なご提案をされている若手の先生方より，最新の研究内容をご紹介いただきます．
2026年9月1日（火）13:30-16:30
金沢大学 角間キャンパス AV講義室（対面のみ）
無料．
下記URLより参加申し込みを行ってください．マニピュレーション秋の学校は【OF5】です．
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe1Kg1pjrqjszpmkAPKfC-Aq6SBy8i0VuEKvgS6LbWRSEsLKQ/viewform
申し込み期限：2026年8月31日（月）12:00
対面のみの開催です．会場まで直接お越し下さい．
「ロボットマニピュレーションの模倣学習とその研究基盤」
室岡 雅樹 先生 （産業技術総合研究所）
概要：ロボットマニピュレーションにおける模倣学習の研究動向を概説する。産総研における取り組みとして、視覚・触覚情報を活用した学習やデータ収集の自動化などの研究事例に加え、公開データセットやソフトウェアフレームワークなどの研究基盤について紹介する。
「力覚特徴表現の符号化と復号化：フィジカルAIのための表現学習と剛性制御」
辻 俊明 先生 （埼玉大学）
概要：器用なロボットの実現のためには、力の感覚をどう教示するかが重要課題である。本講演では、教示・模倣学習や周波数変換・クロスモーダル学習による力覚特徴表現の学習（符号化）と、可変剛性制御による行動生成（復号化）という二つの軸から、フィジカルAIの設計論を紹介する。
「多工程・接触を多く伴うロボットマニピュレーションの統合的作業計画」
清川 拓哉 先生 （大阪大学）
概要：本講演では、産業用ロボットによる分解・組立を例に、複雑な構造物の部品形状と構造制約に基づいて、多工程かつ接触を多く伴うマニピュレーションを計画・実行する手法を紹介する。順序・タスク・動作・スケジュールの統合計画と、ヒトの教示・力制御・学習を用いた柔軟な作業実行を含め、産業応用への展望を述べる。
「ロボットアームの運動モデルから紐解く移動ロボットのCross-Embodiment Learning」
大河原 拓 先生 （産業技術総合研究所）
概要：本講演では、第一に、ロボットアームの運動モデルを基盤として、車輪型・脚型ロボットを単一の枠組みで扱い、多様なリンク長や車輪径に対応する汎用運動表現を紹介する。第二に、オンライン学習によってモデルを動的に学習することで、多様な路面条件など、環境との相互作用に適応する運動表現を紹介する。