教員データベース - 青谷　拓海

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（最終更新日：2024-02-14 18:05:42）

  アオタニ　タクミ   AOTANI TAKUMI
  青谷　拓海
   所属   明治大学理工学部

職種助教

■ 著書・論文

1.	2024/01	論文	Cooperative Transport by Manipulators with Uncertainty-Aware Model-Based Reinforcement Learning The 2024 16th IEEE/SICE International Symposium on System Integration pp.WedCT2.3 （共著）
2.	2023/05	論文	Design of restricted normalizing flow towards arbitrary stochastic policy with computational efficiency Advanced Robotics （共著）
3.	2021/11	論文	Meta-Optimization of Bias-Variance Trade-Off in Stochastic Model Learning IEEE Access 9,pp.148783-148799 （共著）
4.	2021/07	論文	Bottom-up multi-agent reinforcement learning by reward shaping for cooperative-competitive tasks Applied Intelligence 51(7),pp.4434-4452 （共著）
5.	2019/08	論文	Reward-Punishment Actor-Critic Algorithm Applying to Robotic Non-grasping Manipulation 2019 Joint IEEE 9th International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics （共著）
6.	2018/10	論文	Bottom-up Multi-agent Reinforcement Learning for Selective Cooperation 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) （共著）
7.	2018/09	論文	Learning of Correlation in Decentralized Robots with Individual Tasks SICE Annual Conference 2018 pp.662-665 （共著）
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■ 学会発表

1.	2023/12/16	食器洗浄自動化に向けたロボットアームによる食器運搬・詰込み作業の計画手法（第24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）
2.	2023/12/14	筋電モーメントによる手首姿勢の推定（第24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）
3.	2023/09/12	胴体姿勢を考慮したHalf Cheetahモデルの強化学習による走行解析（第41回日本ロボット学会学術講演会）
4.	2023/06/30	腕の運動状態を用いたニューラルネットワークによる手首姿勢の運動予測（ロボティクス・メカトロニクス講演会 2023）
5.	2023/06/29	個々のリスクを持つマルチエージェント強化学習のための罰成形手法（ロボティクス・メカトロニクス講演会 2023）
6.	2023/06/29	食器洗浄自動化に向けた食洗機用プレートラックの食器詰込みの計画（ロボティクス・メカトロニクス講演会 2023）
7.	2023/03/16	個々の目的を持つマルチエージェントシステムのための平等性を考慮したデータ収集に基づくモデル学習（第28回ロボティクスシンポジア）
8.	2022/12/16	食器把持ロボットハンドを用いた鉄板皿の運搬作業の自動化（第23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）
9.	2022/09/05	サンプリングベースモデル予測制御における棄却サンプリングの検証（第40回日本ロボット学会学術講演会）
10.	2022/09/05	個々の目的を持つマルチエージェント強化学習における多目的最適解の検証（第40回日本ロボット学会学術講演会）
11.	2022/03/17	制約付きNormalizing Flowと強化学習への応用（第27回ロボティクスシンポジア）
12.	2021/09/09	確率モデル学習のためのバイアス・バリアンスを調整する方策勾配型メタ最適化（第39回日本ロボット学会学術講演会）
13.	2021/03/14	バイアス・バリアンスのトレードオフを考慮可能な確率モデル学習（第33回自律分散システム・シンポジウム）
14.	2020/01/25	多変量分布を用いた報酬予測による利害関係を考慮したマルチエージェント強化学習（第32回自律分散システム・シンポジウム）
15.	2019/09/06	状況により変化する利害関係の推定に基づくマルチエージェント強化学習（第37回日本ロボット学会学術講演会）
16.	2019/03/14	エージェント間利害関係のオンライン分類による協調・競争タスクの学習（第24回ロボティクスシンポジア）
17.	2018/06/04	個々の目的を持つ自律分散型マルチエージェントにおける相関関係の学習（ロボティクス・メカトロニクス講演会 2018）
18.	2015/11/14	差分進化に基づくアクロボットの振り上げ安定化制御（第58回自動制御連合講演会）
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■ 学歴

1.	2019/04～2022/03	奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科博士課程修了博士（工学）
2.	2017/04～2019/03	奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科修士課程修了修士（工学）

■ 所属学会

1.		IEEE
2.		日本ロボット学会

■ researchmap研究者コード

R000029329

■ 研究課題・受託研究・科研費

2022/07～2023/03

実ロボットシステムのための安全なマルチエージェント強化学習国内共同研究

■ ホームページ

https://takumi-a.gitlab.io/

https://researchmap.jp/takumi_aotani/

■ メールアドレス

■ 現在の専門分野

知能ロボティクス　（キーワード：強化学習，マルチエージェントシステム）

■ 科研費研究者番号

00964925

■ 担当経験のある科目・講演等

1.	シミュレーション工学・演習（明治大学・理工学部）
2.	プログラム実習２（明治大学・理工学部）
3.	メカトロ設計実習１（明治大学・理工学部）
4.	メカトロ設計実習２（明治大学・理工学部）