発表論文

書籍

  1. 松原崇充（分担執筆）：ロボットの行動規則を試行錯誤で学習する人工知能， 今日からモノ知りシリーズ トコトンやさしい人工知能の本，日刊工業新聞 (2016)

  2. 松原崇充（分担執筆）：3-7 不確かさを触って減らすロボット制御， シンギュラリティ: 限界突破を目指した最先端研究，NAIST-IS書籍出版委員会（編集），近代科学社 (2016)

  3. 鹿子木宏明, 松原崇充: 人工知能を活用した研究開発の効率化と導入・実用化 事例集, 12章第2節「プラント操業への人工知能・機械学習活用とロードマップ」 link (2020)

解説記事

  1. 松原崇充, 鶴峯義久: 動的方策計画法を用いた敵対的模倣学習とその応用 , 日本ロボット学会誌「ロボ學」，Vol. 36, No. 6, pp 5 – 8, 2020.

  2. 松原崇充, 鶴峯義久: 方策を滑らかに更新する深層強化学習と双腕ロボットによる布操作タスクへの適用 , 学会誌「人工知能」，Vol. 35, No. 1, pp 47 – 53, 2020.

  3. 松原崇充, 鹿子木宏明: 強化学習によるプラント自動最適化操業への試み～酢酸ビニルモノマー製造プラントモデルへの適用～, 化学工学, Vol.83 No.4 2019. p.233-235.

  4. 濱屋 政志, 松原崇充, 森本 淳: 外骨格ロボットに搭載された空圧人工筋の協調同定?ガウス過程に基づく能動学習のアプローチ, システム制御情報学会誌, Vol.62 No.10 2018. p.423-428.

  5. 松原崇充: KL制御による輪ゴムのマニピュレーション，計測と制御「特集号：ロボットマニピュレ-ション革命」, Vol.56, No. 10, pp. 747-751, 2017.

  6. 松原崇充: ガウス過程に基づくロボットの運動制御・学習--解析的モーメントマッチングによる近似推論, システム制御情報学会誌, Vol. 60, No. 12, pp. 515-520, 2016.

  7. 松原崇充: 確率最適制御の近年の動向--確率推論による解法, システム制御情報学会誌, Vol. 59, No. 10, pp. 369-374, 2015.

  8. 柴田智広，松原崇充，為井智也: 世界初！着衣介護ロボット～超高齢社会のロボット介護ヘルパーを目指して～， Ohm Bulletin 2012年春号, pp2-4.

  9. 松原崇充，為井智也， 柴田智広． 着衣支援ロボット：着衣状態の計測・評価技術と支援動作学習への応用， 映像情報インダストリアル, 2012年2月号, pp7-12.

招待講演

  1. Takamitsu Matsubara: 沖縄科学技術大学院大学, 2020年1月20日

  2. 松原崇充: 大阪大学基礎工学研究科システム科学専攻「院ゼミ」，2019年10月23日

  3. 松原崇充: 日本学術振興会プロセスシステム工学第143委員会 令和元年度第3回研究会「データ活用」 , 2019年10月18日, 京都大学

  4. Takamitsu Matsubara: IEEE-RAS Humanoids 2019, dual keynote on imitation learning, 2019年10月16日

  5. Takamitsu Matsubara: Multimodal Gaussian Process Policy Search for Robot Control, SICE AC'19 Workshop: Recent advances and future trends in basics and applications of Gaussian processes. 2019年9月12日

  6. 松原崇充: 炉内画像とセンサ信号を用いたゴミ焼却プラントの深層動的モデル学習, SICEプラントモデリング研究会第一回研究会, 2019年9月6日

  7. 松原崇充: ガウス過程と近似推論によるロボットの行動学習 , ロボット工学セミナー, 2019年7月29日

  8. 松原崇充: インタラクションによるロボットの行動・知覚・協調戦略学習, 本田技研第三回ＣＲＬセミナー, 2019年7月18日

  9. 松原崇充: ガウス過程と近似推論によるロボットの行動学習 , 産総研ＡＩＲＣセミナー, 2019年7月16日

  10. 松原崇充: ガウス過程と近似推論によるロボットの行動学習 , ICLR 2019 読み会 in 京都, 2019年6月2日

  11. Takamitsu Matsubara: Sample Efficient Reinforcement Learning in Real-world Robot Control, Asian Control Conference 2019 Workshop on Reinforcement Learning and Control, 小倉, 2019年6月9日

  12. 奈良先端大・異分野融合ワークショップ「多階層生命機能の理解へ向けた研究の最前線」，2018年3月6日

  13. 奈良工業高等専門学校 専攻科 特別講義, 2017年11月30日

  14. 理研AIP×NEDO-AI miniワークショップ, ATR, 2017年9月6日

  15. トリケップスセミナー, オームビル，2017年9月4日

  16. 日本ロボット学会 ロボット工学セミナー, 東京大学本郷キャンパス武田先端知ビル武田ホール, 2017年8月8日

  17. 名古屋大学大学院 工学研究科講義 （ホスト：長谷川泰久先生） , 2017年7月12日

  18. 情報機構セミナー，川崎市産業振興会・ﾙ 10階 第1会議室, 2017年6月29日

  19. 名古屋大学大学院 情報科学研究科 知能システム特論（ホスト：戸田 智基先生）, 2017年6月19日

  20. 九州工業大学大学院 講義（ホスト：柴田智広先生） 2017年4月21日

  21. 理化学研究所 知能行動制御連携ユニット（ホスト：下田真吾先生）, 2017年4月14日

  22. SICE SI部門ロボットマニピュレーションに関する技術調査研究会定例講演会 「カルバックライブラ―制御とロボットマニピュレーションへの応用」, 2017年3月27日（月）, 大阪大学基礎工学部

  23. センシング技術応用研究会 「強化学習の最近の発展と実ロボットへの・棊p」, 2017年1月23日，（大阪市中央区本町１丁目４?５） ５階 研修室A [link]

  24. 京都大学 石井研セミナー, 2016年4月22日

  25. CMU-NAIST Workshop@CMU, 2016年1月7日

  26. 第8回奈良先端大男女共同参画推進シンポジウム 「日本人の働き方、外国人の働き方、そしてワークライフバランス」, 2015年11月19日，奈良先端大情報科学研究科（パネルディスカッション＋・b題提供者） [link]

  27. MATLAB EXPO 2015 「ロボットハンドと触覚センサーを用いた能動的物体認識」, 2015年10月16日，東京・ホテル グランパシフィック LE DAIBA [link]

  28. 第４回日豪若手研究者交流・｣進事業（ERLEP） Pre-departure meetingにおいて第3回派遣Alumniとして講演，2015年9月30日，オーストラリア大使・ﾙ

  29. MATLABロボティクスソリューションセミナー in 北九州学術研究都市, 2015年7月24日 [link]

  30. 理研-東海ゴム 人間共存ロボット連携センター, 2014年8月21日

  31. Style-phase adaptive walking pattern generation for coordinated robot-user environment interaction, IEEE ICRA2013-Workshop: Semantics, Identification and Control of Robot-Human-Environment Interaction, Karlsruhe, Germany, May, 2013.

  32. Learning stylistic models of human motion sequences for humanoid robotics: High-accuracy on-line prediction and stylistic dynamic movement primitives. Motor Control: in Humans, for Robots, 第４回生理学研究所Motor Control 研究会. 生理学研究所, 2010.5.

  33. ヒューマノイド制御のための機械学習技術, 若手研究者によるRTシーズ発表会, ロボットラボラトリー, 大阪, 2009.11.

  34. ヒューマノイドの運動学習, 京都大学グローバルCOE「心が活きる教育のための国際的拠点」 研究開発コロキアム 「他者理解におけるミラーシステムの役割の検討」 講演会, 京都大学人間・環境学研究科, 2008.

英文雑誌

  1. In 1st revision with HS

  2. In 1st revision with NK

  3. Keiji Nagatani, Masato Abe, Koichi Osuka, Pang-jo Chun, Takayuki Okatani, Mayuko Nishio, Shota Chikushi, Takamitsu Matsubara, Hajime Asama: The innovation of technologies for infrastructure construction and maintenance by collaborative robots based on the open design approach, Advanced Robotics, 2021 [accepted]

  4. Taisuke Kobayashi, Yutaro Ikawa, Takamitsu Matsubara: Sample-efficient Gear-ratio Optimization for Biomechanical Energy Harvester, Journal of Intelligent Robotics and Applications, 2021 [accepted]

  5. Cheng-Yu Kuo, Andreas Schaarschmidt, Yunduan Cui, Tamim Asfour, Takamitsu Matsubara: Uncertainty-aware Contact-safe Model-based Reinforcement Learning, IEEE Robotics and Automation Letters (with ICRA 2021 option) [accepted]

  6. Yunduan Cui, Shigeki Osaki, Takamitsu Matsubara: Autonomous Boat Driving System using Sample-efficient Model Predictive Control-based Reinforcement Learning Approach, Journal of Field Robotics (Accepted) (IF: 3.581)

  7. Miyamoto, Tomoya, Sasaki, Hikaru, Matsubara, Takamitsu: Exploiting Visual-outer Shape for Tactile-inner Shape Estimation of Objects Covered with Soft Materials, IEEE Robotics and Automation Letters with IROS option

  8. Cristian Camilo Beltran-Hernandez, Damien Petit, Ixchel Georgina Ramirez-Alpizar, Takayuki Nishi, Shinichi Kikuchi, Takamitsu Matsubara, Kensuke Harada: Learning Contact-Rich Manipulation Tasks with Rigid Position-Controlled Robots: Learning to Force Control, IEEE Robotics and Automation Letters with IROS option

  9. Tatsuya Teramae, Takamitsu Matsubara, Tomoyuki Noda, Jun Morimoto: Quaternion-based Trajectory Optimization of Human Postures for Inducing Target Muscle Activation Patterns, IEEE Robotics and Automation Letters with IROS option

  10. 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 with CASE option

  11. Yunduan Cui, Jun'ichiro Ooga, Akihito Ogawa, and Takamitsu Matsubara: Probabilistic Active Filtering with Gaussian Processes for Occluded Object Search in Clutter, Applied Intelligence (minor revision) (IF: 2.882)

  12. Kazuki Shibata, Tatsuya Miyano, Tomohiko Jimbo, and Takamitsu Matsubara: Robust shape estimation with false-positive contact detection, Robotics and Autonomous Systems (accepted, IF: 2.928)

  13. Lingwei Zhu, Yunduan Cui, , Go Takami, Hiroaki Kanokogi and Takamitsu Matsubara: Scalable Reinforcement Learning for Plant-wide Control of Vinyl Acetate Monomer Process, Control Engineering Practice (IF: 3.232) 2020.

  14. James Poon, Yunduan Cui, Jaime Valls Miro, and Takamitsu Matsubara: Learning from Demonstration for Locally Assistive Mobility Aids, International Journal of Intelligent Robotics and Applications (accepted)

  15. Masashi Hamaya, Takamitsu Matsubara, Tomoyuki Noda, Tatsuya Teramae, and Jun Morimoto: "Design of Physical User-Robot Interactions for Model Identification of Soft Actuators on Exoskeleton Robots", International Journal of Robotics Research 2019 (accepted)

  16. Yoshihisa Tsurumine, Yunduan Cui, Eiji Uchibe, and Takamitsu Matsubara: “Deep reinforcement learning with smooth policy update: Application to robotic cloth manipulation.” Robotics and Autonomous Systems, 2019 (Accepted)

  17. Yunduan Cui, James Poon, Jaime Valls Miro, Kimitoshi Yamazaki, Kenji Sugimoto and Takamitsu Matsubara: "Environment-adaptive Interaction Primitives through Visual Context for Human-Robot Motor Skill Learning", Autonomous Robots 2019 (Accepted)

  18. Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara, Kenji Sugimoto: "Kernel Dynamic Policy Programming: Applicable Reinforcement Learning to Robot Systems with High Dimensional States", Neural Networks, Vol. 94, pp. 13--23, 2017. (平成30年度日本神経回路学会論文賞)

  19. Masashi Hamaya, Takamitsu Matsubara, Tomoyuki Noda, Tatsuya Teramae, and Jun Morimoto: "Learning Assistive Strategies for Exoskeleton Robots from User-Robot Physical Interaction", Pattern Recognition Letters pp.1-10, 2017. available online [https://doi.org/10.1016/j.patrec.2017.04.007].

  20. Takamitsu Matsubara and Kotaro Shibata: " Active Tactile Exploration with Uncertainty and Travel Cost for Fast Shape Estimation of Unknown Object, "Robotics and Autonomous Systems, vol. 91, pp. 314--326, 2017.

  21. Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara, Kenji Sugimoto: "Local Update Dynamic Policy Programming for Pneumatic Artificial Muscle-Driven Humanoid Hand Control," Advanced Robotics, vol. 31, issue 8, pp. 397-412, 2017.

  22. Ding Ming, Takamitsu Matsubara, Yoshihito Funaki, Ryojun Ikeura, Toshiharu Mukai and Tsukasa Ogasawara, "Generation of Comfortable Lift-up Motion for Human Transfer Assistant Robot", International Journal of Intelligent Robotics and Applications, vol. 1, issue 1, pp. 74-85, 2017.

  23. Daisuke Tanaka, Takamitsu Matsubara, Kenji Sugimoto, "Input-Output Manifold Learning with State Space Model", IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E99-A, No.6, pp. 1179-1187, 2016.

  24. Takamitsu Matsubara, Akimasa Uchikata and Jun Morimoto, "Spatio-Temporal Synchronization of Biped Walking Patterns with Multiple External Inputs by Style-Phase Adaptation", Biological Cybernetics, 109(6),pp.597--610, 2015. IF: 1.71

  25. Takamitsu Matsubara, Takaya Asakura, and Kenji Sugimoto, "Dynamic Linear Bellman Combination of Optimal Policies for Solving New Tasks", IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E98-A, No.10, pp. 2187-2190, Oct 2015.

  26. Takamitsu Matsubara and Jun Morimoto, "Bilinear Modeling of EMG Signals to Extract User-Independent Features for Multi-User Myoelectric Interface", IEEE Transactions on Biomedical Engineering (TBME), Volume 60, Number 8 pp. 2205-2213, 2013. [doi] (TBME The most cited acticles published in 2013 & 2014)

  27. Takamitsu Matsubara, Daisuke Shinohara, and Masatsugu Kidode, "Reinforcement Learning of a Motor Skill for Wearing a T-shirt using Topology Coordinates", Advanced Robotics, Vol. 27, Issue 7, pp.513-524, 2013 (Special Issue: Cutting Edge of Robotics in Japan 2013 (2))． [doi]

  28. Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon, Jun Morimoto, "Real-time Stylistic Prediction for Whole-Body Human Motions", Neural Networks, Volume 25, pp. 191-199, 2012. [doi]

  29. Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon, Jun Morimoto, "Learning Parametric Dynamic Movement Primitives from Multiple Demonstrations", Neural Networks, Volume 24, Issue 5, pp. 493--500, 2011. [doi] (平成24年度日本神経回路学会論文賞)

  30. Takamitsu Matsubara, Jun Morimoto, Jun Nakanishi, Sang-Ho Hyon, Joshua G.Hale, and Gordon Cheng, "Learning to acquire whole-body humanoid CoM movements to achieve dynamic tasks", Advanced Robotics, Vol. 22, no. 10, pp.1125-1142, 2008．[pdf]

  31. Joshua G. Hale, Benjamin Hohl, Sang-Ho Hyon, Takamitsu Matsubara, Eduardo Martin Moraud, and Gordon Cheng, "Highly Precise Dynamic Simulation Environment for Humanoid Robots", Advanced Robotics, Vol. 22, no. 10, pp.1075-1105, 2008． [doi]

  32. Gen Endo, Jun Morimoto, Takamitsu Matsubara, Jun Nakanishi, Gordon Cheng, Learning CPG-based Biped Locomotion with a Policy Gradient Method: Apply to a Humanoid Robot, The International Journal of Robotics Research, vol.27, No. 2, 213-228, 2008. [doi]

  33. Takamitsu Matsubara, Jun Morimoto, Jun Nakanishi, Masa-aki Sato, and Kenji Doya, Learning CPG-based Biped Locomotion with a Policy Gradient Method，Robotics and Autonomous Systems, Elsevier Science，vol. 54, issue 11, pp. 911-920, 2006.[pdf]

和文雑誌

  1. 莫亜強 , 松原崇充 , 山崎公俊 : 人の実演教示の観察に基づく布製品の胸当て畳み作業能力の獲得, 日本ロボット学会誌 (accepted)

  2. 山口明彦、高松淳、池田篤俊、吉川雅博、松原崇充、神原誠之、小笠原司, 課題発掘型学習を中心とするロボット教育の大学院向けカリキュラム 日本ロボット学会誌Vol.34, No.9, pp.615-622, 2016.

  3. 長谷川嵩大、松原崇充、杉本謙二, 器用な遠隔マニピュレーションのための共有制御方策の強化学習--ページめくりタスクへの適用-- システム制御情報学会論文誌 Vol.29, No.8, pp.346-354, 2016.

  4. 井林雅樹、松原崇充、杉本謙二, 時空間整列カーネルによる姿勢変化に頑健なsEMG動作識別 電子情報通信学会論文誌 Vol.J97-D, No.1, pp.226-235, 2014.

  5. 田中大介・ 松原崇充, 杉本謙二, 入出力多様体学習によるシステム同定, 電子情報通信学会論文誌 Vol.J96-A, No.8, pp.551-561, 2013.

  6. 松原崇充, 森本淳, 多重時系列データ解析のための正準多重整列法．電子情報通信学会論文誌 Vol.J96-D, No.2, pp.298-305, 2013.

  7. 内方章雅, 松原崇充, 森本淳, スタイル-位相適応に基づく周期運動の時空間同期： ２足歩行運動への適用．電子情報通信学会論文誌 Vol.J95-D, No.7, pp.1476-1487, 2012.

  8. 射庭彩人, 松原崇充, 木戸出正繼, モーションタブレット：次元削減法を利用したヒューマノイド用全身運動合成インタフェース． 日本ロボット学会誌 vol. 30, no. 5, pp. 534--543, 2012.

  9. 坂本覚仁, 松原崇充, 木戸出正繼, 状態予測-行動則モジュールデータベースを用いたヒューマンロボットインタラクションにおける 行動則の適応．電子情報通信学会論文誌(人とエージェントのインタラクション特集号) Vol. 95-A, No. 1, pp. 107--116, 2012.

  10. 佐々木智樹, 松原崇充, 野崎・N, 木戸出正繼, 卓球タスクにおけるスイング動作からのスピン関連情報抽出と 打球予測への応用．電子情報通信学会論文誌 Vol.J94-D, No.10, pp.1622-1630, 2011.

  11. 松原 崇充，玄 相昊，森本 淳, 個性を考慮した周期的全身運動の予測．電子情報通信学会論文誌 Vol. J94-D, No. 1, pp. 344-355, 2011. [doi]

  12. 丸山淳一, 松原崇充，Joshua G. Hale, 森本淳 強化学習を用いたヒューマノイドロボットによる転倒回避ステップ動作の学習．日本ロボット学会誌 vol. 27, no. 5, pp. 527-537, 2009.

  13. 松原崇充，森本淳, 中西淳，佐藤雅昭，銅谷賢治, 方策勾配法を用いた動的行動則の獲得：2足歩行運動への適用．電子情報通信学会論文誌 vol. J88-D2, no. 1, pp. 53-65, 2005.

国際会議

  1. IROS2020

  2. Junki Matsuoka, Yoshihisa Tsurumine, Yuhwan Kwon, Takamitsu Matsubara, Takeshi Shimmura (Ganko Food Service), Sadao Kawamura (Ritsumeikan U): Learning Food-arrangement Policies from Raw Images with Generative Adversarial Imitation Learning, IEEE 17th International Conference on Ubiquitous Robots (UR), 2020 (Accepted)

  3. Lingwei Zhu, Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara: Dynamic Actor-Advisor Programming for Scalable Safe Reinforcement Learning, ICRA2020 (Accepted)

  4. Cheng-Yu Kuo, Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara: Sample-and-computational-efficient Probabilistic Model Predictive Control with Random Features, ICRA2020 (Accepted)

  5. Felix Wolf Hans Erich von Drigalski (OSX), Shohei Taniguchi (OSX), Robert Lee (OSX), Takamitsu Matsubara, Masashi Hamaya (OSX), Kazutoshi Tanaka (OSX), Yoshihisa Ijiri (OSX): Contact-based in-hand pose estimation using particle filtering, ICRA2020 (Accepted)

  6. 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 SII2020.

  7. Yoshihisa Tsurumine, Yunduan Cui, Kimitoshi Yamazaki, Takamitsu Matsubara: Generative Adversarial Imitation Learning with Deep P-Network for Robotic Cloth Manipulation, 2019 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2019), pp.290—296

  8. Yunduan Cui, Shigeki Osaki and Takamitsu Matsubara: Reinforcement Learning Boat Autopilot: A Sample-efficient and Model Predictive Control based Approach, 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2019)

  9. Takumi Kaneko, Yoshihisa Tsurumine, James Poon, Yukio Onuki, Yingda Dai, Kaoru Kawabata, Takamitsu Matsubara: Learning Deep Dynamical Models of a Waste Incineration Plant from In-furnace Images and Process Data, 15th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2019 (Accepted)

  10. Hikaru Sasaki and Takamitsu Matsubara: Multimodal Policy Search Using Overlapping Mixtures of Sparse Gaussian Process Prior, 2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (Accepted)

  11. Masashi Hamaya, Takamitsu Matsubara, Jun-ichiro Furukawa, Yuting Sun, Satoshi Yagi, Tatsuya Teramae, Tomoyuki Noda, Jun Morimoto: Exploiting Human and Robot Muscle Synergies for Human-In-The-Loop Optimization of EMG-Based Assistive Strategies, 2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (Accepted)

  12. James Poon, Yunduan Cui, Jun'ichiro Ooga, Akihito Ogawa, Takamitsu Matsubara: Probabilistic Active Filtering for Object Search in Clutter, 2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (Accepted)

  13. James Poon, Yunduan Cui, Jaime Valls Miro, Takamitsu Matsubara: Learning Mobility Aid Assistance via Decoupled Observation Models, 2018 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), pp. 1903-1910, 2018.

  14. Daniel Gordon, Takamitsu Matsubara, Tomoyuki Noda, Jun Morimoto, Sethu Vijayakumar: Bayesian Optimisation of Exoskeleton Design Parameters, The 7th IEEE RAS/EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BIOROB2018) (Accepted)

  15. Yunduan Cui, Lingwei Zhu, Morihiro Fujisaki, Hiroaki Kanokogi, Takamitsu Matsubara: Factorial Kernel Dynamic Policy Programming Forvinyl Acetate Monomer Plant Model Control, IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2018) (Accepted)

  16. Yujun Lai, James Poon, Gavin Paul, Haifeng Han, Takamitsu Matsubara: Probabilistic Pose Estimation of Deformable Linear Objects, IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2018) (Accepted)

  17. T. Matsubara, Y. Norinaga, Y. Ozawa, and Y. Cui: Policy Transfer from Simulations to Real World by Transfer Component Analysis, 14th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE2018), pp. 264–269, Munich, Germany, 2018.8.20-24.

  18. Yutaro Ikawa, Taisuke Kobayashi, and Takamitsu Matsubara: Biomechanical Energy Harvester with Continuously Variable Transmission: Prototyping and Preliminary Evaluation, 2018 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, Auckland, New Zealand, 2018.7.10-12 (7.12).

  19. Masaki Murase, Kimitoshi Yamazaki, Takamitsu Matsubara: "Kullback Leibler Control Approach to Rubber Band Manipulation", the 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2017) (accepted).

  20. Yuki Ishikura, Takamitsu Matsubara, Kenji Sugimoto, Yusuke Kato, Tsuyoshi Inoue, Jun Ozawa: "Learning Discriminative Intention Predictors for Sit-to-Stand Assistance", the 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2017) (accepted).

  21. Yoshihisa Tsurumine, Yunduan Cui, Eiji Uchibe and Takamitsu Matsubara: "Deep Dynamic Policy Programming for Robot Control with Raw Images", 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017), pp. 1545-1550, 2017.

  22. Masashi Hamaya, Takamitsu Matsubara, Tomoyuki Noda, Tatsuya Teramae, and Jun Morimoto: "User-Robot Collaborative Excitation for PAM Model Identification in Exoskeleton Robots," 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017), pp. 3063-3068, 2017.

  23. Haifeng Han, Gavin Paul, and Takamitsu Matsubara: "Model-based Reinforcement Learning Approach for Deformable Linear Object Manipulation", 13th IEEE Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2017) (accepted).

  24. Yosuke Koishihara, Solvi Arnold, Kimitoshi Yamazaki, and Takamitsu Matsubara: "Hanging Work of T-shirt in Consideration of Deformability and Strechability", 2017 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA 2017), pp. ??-??, Macau, China, 2017.

  25. Masashi Hamaya, Takamitsu Matsubara, Tomoyuki Noda, Tatsuya Teramae, and Jun Morimoto: "Learning Task-Parametrized Assistive Strategies for Exoskeleton Robots by Multi-Task Reinforcement Learning," 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2017). pp. 5907-5912, 2017.

  26. James Poon, Yunduan CUI, Jaime Valls Miro, Takamitsu Matsubara, and Kenji Sugimoto, "Local Driving Assistance from Demonstration for Mobility Aids", 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2017), pp.5935-5941, 2017.

  27. Nahum Alvarez, Kimitoshi Yamazaki and Takamitsu Matsubara: "An Approach to Realistic Physical Simulation of Digitally Captured Deformable Linear Objects", 2016 IEEE International Conference on Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous Robots (SIMPAR 2016).

  28. Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara, Kenji Sugimoto: "Kernel Dynamic Policy Programming: Practical Reinforcement Learning for High-dimensional Robots. " 2016 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2016), pp.xx-xx, 2016. (Best Oral Paper Award)

  29. Yunduan CUI, James Poon, Takamitsu Matsubara, Jaime Valls Miro, Kenji Sugimoto, Kimitoshi Yamazaki: "Learning Coordinated Robot Motor Skills to Human Partner and Environment," 2016 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2016), pp.xx-xx, 2016.

  30. Yuka Ariki, Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon: "Latent Kullback-Leibler Control for Dynamic Imitation Learning of Whole-body Behaviors in Humanoid Robots," 2016 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2016), pp.xx-xx, 2016.

  31. Wataru Fukumi, Yuki Minami, Takamitsu Matsubara, Kenji Sugimoto: "Reinforcement-Learning-Based Quantizer Design for Discrete-Valued Input Control. " SICE Annual Conference (SICE 2016), pp.609-611, 2016.

  32. Takamitsu Matsubara, Kotaro Shibata, and Kenji Sugimoto: "Active Touch Point Selection with Travel Cost in Tactile Exploration for Fast Shape Estimation of Unknown Objects", The 2016 IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2016), pp.1115-1120, 2016.

  33. Takamitsu Matsubara, Yoshihito Funaki, Ming Ding, Tsukasa Ogasawara, Kenji Sugimoto: "Data-Efficient Human Training of a Care Motion Controller for Human Transfer Assistant Robots using Bayesian Optimization", 6th IEEE RAS&EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob 2016), pp.606-611, 2016.

  34. Masashi Hamaya, Takamitsu Matsubara, Tomoyuki Noda, Tatsuya Teramae, and Jun Morimoto: "Learning Assistive Strategies from Few User-Robot Interactions: Model-based Reinforcement Learning Approach," 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2016), pp.3346-3351, 2016.

  35. Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara, Kenji Sugimoto: "Local Update Dynamic Policy Programming in Reinforcement Learning of Pneumatic Artificial Muscle-Driven Humanoid Hand Control," 2015 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2015), pp.xx-xx, 2015.

  36. Takamitsu Matsubara, Tadahiro Hasegawa, Kenji Sugimoto: "Reinforcement Learning of Shared Control for DexterousTelemanipulation: Application to a Page Turning Skill", 24th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN2015), pp. 343-348, Kobe, Japan, 2015.8.31-9.4 (9.2).

  37. Takamitsu Matsubara, Jaime Valls Miro, Daisuke Tanaka, James Poon, Kenji Sugimoto: "Sequential Intention Estimation of a Mobility Aid User for Intelligent Navigational Assistance", 24th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN2015), pp. 444?449, Kobe, Japan, 2015.8.31-9.4 (9.2) (RSJ/KROS Distinguished Interdisciplinary Research Award)

  38. Jan Oskar Brinker, Takamitsu Matsubara, Tatsuya Teramae, Tomoyuki Noda, Tsukasa Ogasawara, Tamim Asfour and Jun Morimoto: "Walking Pattern Prediction with Partial Observation for Partial Walking Assistance by using an Exoskeleton System", IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR2015), pp. 139-144 (Selected for oral presentation).

  39. Yunduan Cui, Takamitsu Matsubara and Kenji Sugimoto: An Empirical Comparison of Approximate Dynamic Policy Programming for Simple Robot Motor Control Problems, SICE Annual Conference 2015, pp. 798?803, Hangzhou, China, 2015.7.28?30 (7.30)

  40. Takamitsu Matsubara and Kenji Sugimoto: “Hand Motion Recognition with Postural Changes using Surface EMG Signals”,SICE Annual Conference 2015, pp. 1366-1369, Hangzhou, China, 2015.7.28-30 (7.30)

  41. Takamitsu Matsubara, Daisuke Uto, Tomoyuki Noda, Tatsuya Teramae, and Jun Morimoto: "Style-phase Adaptation of Human and Humanoid Biped Walking Patterns in Real Systems," 2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2014), Madrid, Spain, November 18-20, pp.128-133, 2014.

  42. Daisuke Tanaka, Takamitsu Matsubara, and Kenji Sugimoto: "An Optimal Control Approach for Exploratory Actions in Active Tactile Object Recognition," 2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2014), Madrid, Spain, November 18-20, pp.787-793, 2014.

  43. Takamitsu Matsubara, Vicenç Gómez, Hilbert J. Kappen: "Latent Kullback Leibler Control for Continuous-State Systems using Probabilistic Graphical Models," The 30th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2014), Quebec City, Quebec, Canada, pp. 583-592, 2014. (Acceptance rate = 32%, 94/292) [pdf].

  44. Daisuke Tanaka, Takamitsu Matsubara, Kentaro Ichien, and Kenji Sugimoto: "Object Manifold Learning with Action Features for Active Tactile Object Recognition," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2014), Chicago, Illinois, USA, pp. 608-614, 2014. (Acceptance rate = 47%, 755/1616) [pdf].

  45. Nishanth Koganti, Tomoya Tamei, Takamitsu Matsubara and Tomohiro Shibata: "Real-time Estimation of Human-Cloth Topological Relationship using Depth Sensor for Robotic Clothing Assistance", The 23rd IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN2014), Edinburgh, Scotland, UK, pp.124-129, 2014

  46. Maricris Marimon, Takamitsu Matsubara, and Kenji Sugimoto: Classification of Ocean Wave Conditions Using Support Vector Machine, 33th Chinese Control Conference, 4875-4880, Nanjin, China, 30 July, 2014.

  47. Takamitsu Matsubara, Hiroaki Takada and Kenji Sugimoto, "Task-Adaptive Inertial Parameter Estimation of Rigid-Body Dynamics with Modeling Error for Model-Based Control using Covariate Shift Adaptation", IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM2014), Besanc,on, France, pp. 476-482, 2014 (Acceptance rate = 68.06%, 309/454) [pdf].

  48. Nishanth Koganti, Tomoya Tamei, Takamitsu Matsubara, Tomohiro Shibata, "Estimation of Human Cloth Topological Relationship using Depth Sensor for Robotic Clothing Assistance". Advances in Robotics (International Conference of Robotics Society of India), pp1-6, 2013.

  49. Takamitsu Matsubara, Akimasa Uchikata and Jun Morimoto, "Full-body Exoskeleton Robot Control for Walking Assistance by Style-phase Adaptive Pattern Generation'', IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2012), Vilamoura, Algarve, Portugal, pp. 3914-3920, 2012.

  50. Takamitsu Matsubara, Shizuko Matsuzoe and Masatsugu Kidode, "Adaptive Choreography for User's Preferences on Personal Robots'', IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2012), Paris, France, pp. 1032-1038, 2012. [pdf]

  51. Takamitsu Matsubara, Akimasa Uchikata and Jun Morimoto, "Spatio-temporal Synchronization of Periodic Movements by Style-phase Adaptation: Application to Biped Walking", 2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2012), pp. 524--530, May 14-18, 2012, RiverCentre, Saint Paul, Minnesota, USA .

  52. Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon and Jun Morimoto, "Learning and Adaptation of a Stylistic Myoelectric Interface: EMG-based Robotic Control with Individual User Differences", IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2011), pp.390-395, Phuket Island, Thailand, December 7-11, 2011. [pdf][Errata]

  53. Yasuhito Horiguchi, Takamitsu Matsubara and Masatsugu Kidode, "Learning Parametric Inverse Dynamics Models from Multiple Conditions for Fast Adaptive Computed Torque Control", IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2011), pp.2670-2675, Phuket Island, Thailand, December 7-11, 2011. [pdf]

  54. Daisuke Shinohara, Takamitsu Matsubara and Masatsugu Kidode, "Learning Motor Skills with Non-Rigid Materials by Reinforcement Learning", IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2011), pp.2676-2681, Phuket Island, Thailand, December 7-11, 2011.

  55. Takamitsu Matsubara and Jun Morimoto, "An Optimal Control Approach for Hybrid Actuator System", 11th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2011), Bled, Slovenia, pp 300-305, 2011. [pdf]

  56. Tomoya Tamei, Takamitsu Matsubara, Akshara Rai and Tomohiro Shibata, "Reinforcement Learning of Clothing Assistance with a Dual-arm Robot", 11th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2011), Bled, Slovenia, pp 733-738, 2011. [pdf]

  57. Sang-Ho Hyon, Jun Morimoto, Takamitsu Matsubara, Tomoyuki Noda and Mitsuo Kawato, "XoR: Hybrid Drive Exoskeleton Robot That Can Balance", The 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2011), San Francisco, California, pp 3975-3981, 2011.

  58. Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon, Jun Morimoto, "Learning Parametric Dynamic Movement Primitives from Multiple Demonstrations", 17th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2010), volume 6443, pp347-354, Sydney, Australia, November 22-25, 2010. [link]

  59. Yasuhito Horiguchi, Takamitsu Matsubara, Masatsugu Kidode, "Learning Basis Representations of Inverse Dynamics Models for Real-time Adaptive Control", 17th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2010), volume 6444, pp668-675, Sydney, Australia, November 22-25, 2010. [link]

  60. Takamitsu Matsubara, Tetsuro Morimura, Jun Morimoto, "Adaptive Step-size Policy Gradient with Average Reward Metric", The 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML 2010), vol13, pp285-298, Tokyo, Japan, November 8-10, 2010. [link]

  61. Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon, Jun Morimoto, "Learning Stylistic Dynamic Movement Primitives from Multiple Demonstrations", IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2010), pp1277-1283, Taipei, Taiwan, October 18-22, 2010. [pdf][matlab_code][Mdemo(reaching)][Learned(reaching)][Mdemo(walking)][Learned(walking)]

  62. Djordje Mitrovic, Sho Nagashima, Stefan Klanke, Takamitsu Matsubara, and Sethu Vijayakumar "Optimal Feedback Control for Anthropomorphic Manipulators", IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2010), pp. 4143-4150, Alaska, USA May 3-8, 2010. [link]

  63. Takamitsu Matsubara, Jun Morimoto, Jun Nakanishi, Sang-Ho Hyon, Joshua G.Hale and Gordon Cheng, "Learning to acquire whole-body humanoid CoM movements to achieve dynamic tasks" IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2007), pp. 2688-2693, Roma, Italy April 10-14, 2007.

  64. Takamitsu Matsubara, Jun Morimoto, Jun Nakanishi, Masa-aki Sato, Kenji Doya, "Learning CPG-based biped locomotion with a Policy Gradient Method".IEEE-RAS International Conference on Humanoids Robots Humanoids2005 (Humanoids 2005), pp. 208-213,Tsukuba,Japan, December 5-7, 2005．

  65. Gen Endo, Jun Morimoto, Takamitsu Matsubara, Jun Nakanishi, and Gordon Cheng, Learning CPG Sensory Feedback with Policy Gradient for Biped Locomotion for a Full-body Humanoid, The Twentieth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2005), pp. 1267-1273, Pittsburgh, PA, USA, July 9-13, 2005．

  66. Takamitsu Matsubara, Jun Morimoto, Jun Nakanishi, Masa-aki Sato, and Kenji Doya Learning Sensory Feedback to CPG with Policy Gradient for Biped Locomotion, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2005), pp. 4175-4180, Barcelona, Spain, April 18-22, 2005．

国際ワークショップ

  1. Takamitsu Matsubara, Akihiko Uchikata, Jun Morimoto Style-phase adaptive walking pattern generation for coordinated robot-user environment interaction, IEEE ICRA2013-Workshop: Semantics, Identification and Control of Robot-Human-Environment Interaction, Karlsruhe, Germany, May, 2013.

  2. Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon, Jun Morimoto On-line Human Motion prediction with Gaussian Process Dynamical Models for Human-Robot Interaction, IEEE IROS2008-Workshop: Robotics Challenges for Machine Learning II, France, September, 2008.

  3. Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon, Jun Morimoto On-line Human Motion prediction with Multiple-Gaussian Process Dynamical Models, IEEE Humanoids2008-Workshop: Imitation and Coaching in Humanoid Robots, Korea, December, 2008.

チュートリアル講演

  1. 計測自動制御学会 第2回制御部門マルチシンポジウム チュートリアル：確率・統計・情報理・_に基づく最適制御の新展開「カルバック・ライブラー制御入門--確率推論で解く最適制御」2015年3月6日 [link]

  2. 日本ロボット学会学術講演会 OS: 高次元システムの運動学習-確率的推論に基づく新たな展開「チュートリアル」2014年 9月4日

国内会議発表

  1. 鶴峯 ＲＳＪ

  2. 佐々木 ＲＳＪ

  3. 松岡 ロボメック

  4. 宮本 ロボメック

  5. 鶴峯 ロボメック

  6. 金子拓光, 鶴峯義久, 小貫由樹雄, 戴英達, 川端馨, 松原崇充: ごみ焼却プラントの焼却炉内画像とプロセスデータを用いた深層動的モデルの学習, 第6回制御部門マルチシンポジウム, 1B1-1, 熊本, 2019.3.6–9 (3.7)

  7. 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 (USB), 大阪, 2019/1/21

  8. 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 2018,1A1-C16, 福岡, 2018.6.4–5 (6.4)

  9. 金子拓光, 鶴峯義久, 松原崇充: カルマン変分オートエンコーダを用いた生画像時系列からのロボットの動的モデル学習, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018,2A2-E14, 福岡, 2018.6.4–5 (6.5)

  10. 井川優太郎, 小林泰介, 松原崇充: CVT付装具型エナジーハーベスタにおける変速比のベイズ最適化, 第36回日本ロボット学会学術講演会, 1C2-02, 愛知, 2018.9.4–7 (9.5)

  11. 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, 1C3-03, 愛知, 2018.9.4–7 (9.5)

  12. 権裕煥, 本仲君子, 松原崇充, 三好誠司: 数値実験による情報論的モデル予測制御の性能検証. 第62回システム制御情報学会研究発表講演会,215-2, 京都, 2018.5.16–18 (5.17)

  13. 山口 明彦, 松原 崇充, 原田 研介: [Keynote]マニピュレーションのためのロボット知能と学習, 第18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, 3A4-01, 仙台, 2017.12.20–22 (12.22)

  14. 則永 悠, 小澤 裕斗, 松原 崇充: 見かけ上の誤差に頑健なシミュレーションから実環境への方策転移学習, 第18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, 3A4-11, 仙台, 2017.12.20–22 (12.22)

  15. 小澤裕斗, 松原崇充: 重複混合ガウス過程を用いた多峰性方策探索, 平成29年度SICE関西支部・ISCIE 若手研究発表会, E2-4, pp. 232-237 (USB), 大阪, 2018/1/12

  16. Yunduan Cui，James Poon，Jaime Valls Miro，Takamitsu Matsubara，Kenji Sugimoto， “Optimal Control Approach for Active Local Driving Assistance in Mobility Aids”， 第34回日本ロボット学会学術講演会，3Z2-06 (CD-ROM)，山形，2016.9.6?9 (9.9)

  17. 村瀬真基，松原崇充，杉本謙二，田中大介，山崎公俊, "ゴムの粘弾・ｫに着目した双腕ロボットによる輪ゴムかけ動作計画"， 第 34 回日・{ロボット学会学術講演会，3Z2-03 (CD-ROM)，・R形，2016.9.6?9 (9.9)

  18. Nahum Alvarez，Kimitoshi Yamazaki・CTakamitsu Matsubara， "An approach to Short Plan Construction for Deformable Linear Object Manipulation", 第34回日本ロボット学会学術講演会，3Z2-02 (CD-ROM)，山形，2016.9.6?9 (9.9)

  19. 有木由香，松原崇充，玄相昊， "共有潜在空間を用いた・Jルバック・ライブラー動的見・ﾜね学習"， 第34回日本ロボット学会学術講演会，3Z1-07 (CD-ROM)，山形，2016.9.6?9 (9.9)

  20. 石倉裕貴，松原崇充，杉本謙二，嘉藤佑亮，井上剛，小澤順， "安全な起立動作支援のための判別的な潜在空間を持つ離座時間予測器", 第34回日本ロボット学会学術講演会，3Z1-05 (CD-ROM)，山形，2016.9.6?9 (9.9)

  21. 濱屋・ｭ志，松原崇充，野田智之，寺前達也，森本淳， "外骨格ロボットを用いた動作支援戦略のタスク非・ﾋ存モデルベース強化学習", 第34回日本ロボット学会学術講演会，3Z1-04 (CD-ROM)，山形，2016.9.6?9 (9.9)

  22. Yunduan Cui，Takamitsu Matsubara，Kenji Sugimoto， "Kernel Reinforcement Learning with Smooth Policy Update in High-dimensional Robot Control", 第34回日本ロボット学会学術講演会，3Z1-03 (CD-ROM)，山形，2016.9.6?9 (9.9)

  23. 村瀬真基，松原崇充，田中大介，杉本謙二， "ロボットによる柔軟物操作に向けた予備的検討", 第33回センシングフォーラム ・v測部門大会，2P1-18 (CD-ROM)，和歌・R，2016.9.1?2 (9.2)

  24. 崔允端，松原崇充，"動・I方策計・譁@に基づく強化学習と高次元ロボットシステムへの応用", 第33回センシングフォーラム 計測部門大・・C2P1-13 (CD-ROM)，和歌山，2016.9.1?2 (9.2)

  25. 福見渉，南裕樹，松原崇充，杉本謙二，"強化学習を用いた量子化器設計", 第60回システム制御情報学会研究発表講演会，262-4，京都，2016.5.25?27 (5.26).

  26. 朝倉・ｖ・ 松原崇充, 杉本謙二,“カルバック･ライブラー制御の合成理論に基づく最適制御問題の高速・ﾟ似解法”第59回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’15), 351-3 (CD-ROM), 中央電気倶楽部, 大阪, 2015/05/22

  27. 田中大介, 松原崇充, 杉本謙二,“入出力多様体学習を用いた触覚情報に基づく物体の動特性同定”第59回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’15), 212-6 (CD-ROM), 中央電気倶楽部, 大阪, 2015/05/21

  28. 柴田耕太郎, 松・ｴ・衷[, 杉本謙二,“触知覚による高速な物体形状推定のための探索動作計画に関する検討”第59回システム制御情報学・・､究発表講演会 (SCI’15), 145-6 (CD-ROM), 中央電気倶楽部, 大阪, 2015/05/20

  29. 柴田智広, Koganti Nishanth, 爲・苒q也, 松原崇充, 池田和司,“Baxterを用いた生活機能支援ロボティクスの教育研究”,第15回 計測自動制御学会 システムインテグレー福見渉，南裕樹，松原崇充，杉本謙二，ション部門講演会 SI2014, 2L3-4, pp. 1725-1726 (USB), 東京ビッグサイト, 2014/12/16

  30. 長谷川嵩大, 松原崇充, 杉本謙二,“ロボットハン・h操作のための触覚情報に基づく器用さ支援方策の強化学習”,第32回 日本ロボット学会学術講演会(RSJ2014), 2I2-07 (DVD), 九州産・ﾆ大学, 2014/09/05

  31. 田中大介, 松原崇充, 杉本謙二,“触覚情報に基づく能動的物体認識のための探索行動設計 ?相互情報量を規範とする最適制御によるアプローチ?”,第32回 日本ロボット学会学術講演会(RSJ2014), 2I1-04 (DVD), 九州産業大学, 2014/09/05

  32. 松原崇充, Vicenc Gomez, Hilbert Kappen,“潜在カルバック・ライブラー制御とロボットの運動制御への応用”,第32・・日本ロボット学会学術講演会(RSJ2014), 1I3-02 (DVD), 九州産業大学, 2014/09/04

  33. 田中大介, 松原崇充, ・剿{謙二, “触覚・行動情報に基づく物体の多様体学習と能動的物体識別への応用”, 第26回 自律分散システム・シンポジウム (DAS2014), 1B1-2, pp. 61-66 (CD-ROM), 東京大学 山上会館, 2014/01/23

  34. 田中大介, 一圓健太郎, 松・ｴ崇充, 杉本謙二, “触覚情報に基づく能動的な物体識別のための探索運動プリミティ・u学習”,第14回 計・ｪ自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会 SI2013, 2K1-4, pp. 1659-1663 (USB), 神戸国・ﾛ会議場, 2013/12/19

  35. 安並健太郎, 松原崇充, 杉本謙二、“局所LQ近似に基づく反復型軌道積分確率最適制御の近似解法”,第13回計測自・ｮ制御学会制御部門大会, pp.448 ? 454, アクロス福岡, 2013/3/6-8

  36. 小林哲也・C一圓健太郎，春日照之，松本真，井林雅樹，安並健太郎，池田篤俊，松原崇充，小笠原司“ダイナミックな物体操作に向けたロボットフィンガテストベッドの開発”第13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(SI 2012)，pp. 2365-2366, 福岡国際会議場，2012/12/18-20

  37. 田中大介, 松原崇充, 杉本謙二 “入出力多様体学習による非線形システム同定” 第55回自動制御連合・u演会, pp. 21-25, 京都大学, 2012/11/17-18.

  38. 松原崇充, 内方章雅, 森本淳, “全身外骨格ロボットの歩行支援運動生成法-スタイル-位相適応・Epター・盗ｶ成によるアプローチ-“日本ロボット学会第30・L念学術講演会, 3N1-3(DVD), 札幌コンベンションセンター, 2012/9/17-20

  39. 井林雅樹, 松原崇充, 杉本謙二, “正準時間伸縮距離に基づくカーネル行列学習に・謔骼梃n列EMG信号のパターン識別”, 日本ロボット学会第30回記念学術講演会, 3M2-3(DVD), 札幌コンベンションセンター, 2012/9/17-20

  40. 高田宏明, ・ｼ原崇充, 杉本謙二, “共変量シフト適応による慣性パラメータのタスク適応”,第12回計測自動制御学会制御部門大会, 3月14日～16日, 奈良県文化会館 (2012）

  41. 桑村光男, 松原崇充, 杉本謙二, “モデル化誤差を含む多数のシミュレータによる実ロボットの運動スキル学・K”,第12回計測自動制御学会制御部門大会, 3月14日～16日, 奈良県文化会館 (2012）

  42. 松原崇充, 森本淳，“高次元多重時系列データ解析のための正準多重整列法”，情報論的学習理論と機械学習（IBISML）研究会, pp63-68,2012年3月12日-13日,統計数理研究所,(2012).

  43. 内方章雅, 松原崇充，森本淳, “スタイル-位相適応による周期運動の時空間同期・h, 第12回システムインテグレーション部門講演会(SI2011), pp.1825-1828, 京都大学吉田キャンパス, 2011/12/23-25

  44. 松原崇充, 玄相昊, 森本淳, “EMGに基づくロ・{ットハンド制御のためのユーザ適応型筋電インタフェー・X” 第34回日本神経科学大会, P4-u09, 2011.

  45. 松原崇充，玄相昊，森本淳: 個性を考慮・ｵたオンライン運動予測:周期的・離散的な全身運動への適用, 第11回計測自動制御学会システムインテグレーション・薄蜊u演会, 2010（SI2010優秀講演賞，2011年度計測自動制御学会学術奨励賞 研究奨励賞）

  46. Takamitsu Matsubara and Sang-ho Hyon and Jun Morimoto: Learning a Stylistic Model of Myoelectric Signals for User-Adaptive EMG-based, 第29回日本ロボット学会学術・u演会, 3Q1-2, 2011.

  47. Tomoya Tamei, Takamitsu Matsubara, Akshara Rai and Tomohiro Shibata: Reinforcement Learning of Clothing Assistance with a Dual-arm Robot, 第29回日本ロボット学会学術講演会, 3Q1-3, 2011.

  48. Daisuke Shinohara and Takamitsu Matsubara and Masatsugu Kidode: A Learning Framework for Motor Skills with Non-Rigid Materials Based on Reinforcement Learning, 第29回日本ロボット学会学術講演会, 3P3-4, 2011.

  49. 松原崇充，玄相昊，森本淳, ・K範軌道の多様性を・l慮した非線形力学系による運動記述の学習法：ロボットによる見まね学習への応用，第13回情報論的学習理論ワークション(IBIS 2010), 信学技法, vol.110, no.265, IBISML2010-93, pp.251-256, 2010

  50. 松原崇充、玄相昊、森本淳、パラメトリック運動学習プリミティブ：規範軌道の多様性を考慮した見まね学習、第28回日本ロボット学会学術講演会, CD-ROM, 1I1-5, p1-4, 名古屋，2010年9月．

  51. 射庭彩人、松原崇充、木戸出正継、次元削減法を利用したヒューマノイド用全身運動合成インタフェースの提案, 第28回日本ロボット学会学術講演会CD-ROM, 1C3-4, p1-4, 名古屋，2010年9月．

  52. 木下知洋、佐々木智樹、・ｼ原崇充、木戸出正継、パラメトリック運動学習プリミティブを用いた卓球ストロークスキルの見まね学習、第28回日本ロボット学会学術講演会CD-ROM, 1I1-7, p1-2, 名古屋，2010年9月．

  53. 後藤 憲人、松原崇充、木戸出正継、メモリベースト制御法による金魚すくいタスクの実現、第28回日本ロボット学会学術講演会CD-ROM, 1I2-1, p1-2, 名古屋，2010年9月．

  54. 坂本 覚仁、松原崇充、木戸出正継、卓球タスクにおける個人適応のための戦略表現学習への試み、第28回日本ロボット学会学術講演会CD-ROM, 1I1-6, p1-2, 名古屋，2010年9月．

  55. 篠原大介、松原崇充、木戸出正継、絡まり位相空間を用いた人の着衣スキルの解析、第28回日本ロボット学会学術講演会CD-ROM, 1A2-4, p1-2, 名古屋，2010年9月．

  56. 堀口康人、松原崇充、木戸出 正繼、逆動力学モデルの基底表現学習に基づく実時間適応制御、第28回日本ロボット学会学術講演会CD-ROM, 1I2-7, 名古屋，2010年9月．

  57. 松添 静子、松原崇・[、木戸出 正繼、“振り付け・ﾛ題”・ﾉおける個人適応のためのユーザ趣向解析、第28回日本ロボット学会学術講演会CD-ROM, 3C3-1, 名古屋，2010年9月．

  58. Takamitsu Matsubara, Sang-Ho Hyon, Jun Morimoto, "On-line Stylistic Prediction for Human Periodic Motions", Neuro2010, Kobe, September, 2010.

  59. 長嶋翔，松原崇充，木戸出正継: 冗長マニピュレータの実時間到達運動，システム制御情報学会研究発表講演会, W24(CD-ROM) ，京都，2010年5月

  60. 松原崇充，玄相昊，森・{淳, ヒューマンロボットインタラクションのための個人適応型オンライン・l動作予測, 第15回ロボティクスシンポジア,pp.33-39, 奈良，2010年3月.

  61. 野・闕N，松原崇充，木戸出・ｳ継，卓球タスクにおける・ﾅ球予測:スイング動作からの特徴抽出, 第15回ロボティクスシンポジア,pp.40-45,奈良,2010年3月.

  62. 松原崇充，玄相昊，森本淳，個性を考慮した周期的・S身運動のオンライン予測, 第12回情報論的ワークショップ(IBIS2009),pp.365-372,九州，2009年10月．

  63. 坂本 覚仁，松原崇充，木戸出正継，卓球コミュニケーションロ・{ットにおける戦略学習の一考察, 情報処理学会関西支部大会,C-17(CD-ROM), 神戸, 2009年9月.

  64. 野崎康，松原崇充，木戸出正継，卓球タスクに・ｨける打球予測：スイング動作からの関連情報抽出, 情報処理学会関西支部大会,C-18(CD-ROM),神戸,2009年9月.

  65. 松原崇充，玄相昊，森本淳，個性を考慮した周期邸全身運動の予測，第27回日本ロボット学会学術講演会, AC3L1-04(CD-ROM)，横浜，2009年9月.

  66. 玄相昊，松原崇充，部分空間法と重力補償による運動アシストのモデル推定，第27回・坙{ロボット学会学術講演会,AC2K2-05(CD-ROM),横浜，2009年9月.

  67. 松原崇充，森本淳，逆運動学問題に置ける自然勾配法とヤコビ・Aン擬似逆行列に基づく解法の等価性，日本ロボット学会学術講演会，2007年9月．

  68. 松原崇充, 森・{淳: 平均報酬の多様体に基づく方策勾配法, 電子情報通・M学会ニューロコンピューティング研究会, 2007年12月.

  69. 松原崇充，丸山淳一，玄相昊，森本淳，人間動作より抽出される低次元特徴空間におけ・驛qューマ・mイドの全身運動制御，日本ロボット学会学術講演会，2007年9月．

  70. 丸山淳一，松原崇充，中西淳，・X本淳，強化学習を用いたステッピングによる転倒回避動作の学習，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会, 1A1-M09 (CD-ROM), 秋田，2007年5月．

  71. 松原崇充，Learning to acquire whole-body humanoid CoM movements to achieve dynamic tasks with a policy gradient method, JST-ATR-CMU ジョイントワークショップ, 和歌山，2007年2月．

  72. 松原崇充, 森本淳, 中西淳，佐藤雅昭，銅谷賢治，変分ベイズ法による自然方策勾配の推定法, 電子情・ﾊ信学会技術研究報告 NC2005-52, pp. 37-42，京都，2005年10月．

  73. Takamitsu Matsubara, Jun Morimoto, Jun Nakanishi, Masa-aki Sato, Kenji Doya，Learning sensory feedback to CPG with a policy gradient method and its application to a real biped robot, ・]と心のメカニズム 第6・・夏のワークショップ，長・・C2005・N8月．

  74. 松原崇充，森本淳，中西淳，佐藤雅昭，銅谷賢治，2足歩行運動のための動的行動則の獲得, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニク・X・u演会, 1A1-L1-51 (CD-ROM), 名古屋，2004年6月．

  75. 松原崇充, 森本淳, 中西淳，佐藤雅昭，銅谷賢治，方策勾配法を用いた動的行動則の獲得：2足歩行への適用, ・d子情報通信学会技術研告, NC2003-128, pp. 53-58，北海道，2004年1月．

特許

  1. 特願2020-033904, 2020年2月28日

  2. 特願2019-036947, 2019年2月28日

  3. 出願番号2018-153340, 2018/08/17, 松原崇充 , 崔 允端 , 朱 令緯 , 鹿子木 宏明 , 藤崎 守廣 ,高見豪 , 古川 陽太

  4. US20200057416A1: Takamitsu Matsubara, Yunduan Cui, Lingwei Zhu, Hiroaki Kanokogi, Fujisaki, Morihiro, Go Takami, Yota Furukawa

  5. EP3620868A1: Takamitsu Matsubara, Yunduan Cui, Lingwei Zhu, Hiroaki Kanokogi, Fujisaki, Morihiro, Go Takami, Yota Furukawa

  6. CN110837893A: Takamitsu Matsubara, Yunduan Cui, Lingwei Zhu, Hiroaki Kanokogi, Fujisaki, Morihiro, Go Takami, Yota Furukawa

  7. Furuno

  8. OSX