研究/研究業績/国内学会 の変更点


#author("2018-09-28T22:09:05+09:00","ldap:nek","nek")
#author("2020-10-16T17:15:27+09:00","ldap:nek","nek")
+上林 拓馬, 倉重 健太郎, ``優先度を用いた複数タスク下における意思決定 -優先度の汎用化による環境への適応性の向上-'', 第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2020AC3D3-01, オンライン開催, 10/9-11, 2020.
+近藤 奏介, 倉重 健太郎, ``センサ値に基づく報酬の自己生成 -Hebb則を用いた複数センサの関連付けによる報酬精度の向上-'', 第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2020AC3D2-07, オンライン開催, 10/9-11, 2020.
+福澤 航大, 倉重 健太郎, ``センサ評価の統合による報酬の自己生成 -センサの順位付けによる評価センサの限定-'', 第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2020AC3D2-06, オンライン開催, 10/9-11, 2020.
+内田 龍之介, 杉本 大志, 都築 伸二, 倉重 健太郎, 吉村 斎, 野中摂護, ``LiDARで作成した屋内地図に深層強化学習を適用する方法 —LiDAR搭載の移動ロボットを用いた検証実験—'', 第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2020AC3D1-02, オンライン開催, 10/9-11, 2020.
+杉本 大志, 内田 龍之介, 都築 伸二, 曽利 仁, 井上 浩行, 倉重 健太郎, 吉村 斎, 漆原 史朗, ``DQNを搭載した農作業用汎用移動クローラにおける ゴール追従問題に関する一考察'', 第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2020AC3D1-01, オンライン開催, 10/9-11, 2020.
+松嶋 龍文, 倉重 健太郎, ``単体ロボットにおけるヘテロジニアスMARLを用いた行動学習 -学習進度に基づく確率的なエージェント選択による効率的探索の実現-'', 第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2020AC2B2-03, オンライン開催, 10/9-11, 2020.
+枡見 健吾, 杉本 大志, 都築 伸二, 吉村 斎, 倉重 健太郎,``Scilab/Xcosを用いたモデルベースシミュレーション'', 第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2020AC1D1-01, オンライン開催, 10/9-11, 2020.
+大沢 航洋, 白倉 聖也, 倉重 健太郎,"複数タスク下における優先度を用いたロボットの行動選択 -ヒステリシスを持つ優先度によるタスク達成の効率化-",第36回日本ロボット学会学術講演会,RSJ2018AC1E1-03, 愛知県春日井市, 9/4-7, 2017.
+井上 昂浩, 倉重 健太郎,"単体ロボットにおける行動学習 -学習速度の向上を目指したヘテロジニアスMARLシステムの実現-",第36回日本ロボット学会学術講演会, RJS2018AC1E1-05, 愛知県春日井市, 9/4-7, 2017.
+杉本 大志 and 倉重 健太郎, ``他者の行動結果を規範とした 強化学習における探索率の動的調整に関する検討'',第35回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2017AC3F1-03, 9/11-14, 2017, 埼玉県 東洋大学川越キャンパス
+櫻庭 康平, 高田 陽, 倉重 健太郎, ``反復合議型MARLにおける単体ロボットの意思決定 -協調決定度に基づく行動決定手法の提案-'',第35回日本ロボット学会学術講演会講演集,RSJ2017AC3F1-02, 9/11-14, 2017, 埼玉県 東洋大学川越キャンパス
+戀塚 立太, 花島 直彦, 水上 雅人, 藤平 長, 倉重 健太郎,``経路生成形レギュレータを用いた独立二輪車両のBezier曲線経路追従'',日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演集(ROBOMECH), 2017.5.10-13, 福島県
+杉本 大志, 倉重 健太郎, ``周期的変化をもつ路面に於ける 状態行動対予測による姿勢安定化についての検討'',2016年度精密工学会山口地方学術講演会講演論文集, pp.9-10, 11月26日, 2016, 山口県大島郡
+郭 光宇, 戀塚 立太, 花島 直彦, 倉重 健太郎, ``畳み込みニューラルネットによるロボットの位置推定'', 第43回知能システムシンポジウム講演論文集, B1-2, 2016, 室蘭市, 2016.3.10-11
+杉本 大志, 倉重 健太郎, ``ロボット制御における状態行動対予測を用いた未来行動決定の検討'',計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会講演集, pp.1181-1185, 函館, 2015.11.18-20
+柾 拓也, 倉重 健太郎, ``複数タスクにおける重要度を用いたロボットの行動学習 -エネルギー・温度を考慮した経路計画-'',計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会講演集, pp.1196-1201, 函館, 2015.11.18-20
+武田 涼大, 花島 直彦, 梶原 秀一, 倉重 健太郎, ``検査ロボットのためのミラーを用いた多視点画像の統合'',計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会講演集, p.1202, 函館, 2015.11.18-20
+杉本大志, 倉重健太郎, ``状態行動対予測を用いたロボット制御における最適な未来行動の決定'', 第33回日本ロボット学会学術講演会, RSJ2015AC3C3-02, 東京, 2015.9.3-5
+小橋遼, 倉重健太郎, ``複数タスクに対するロボットの行動学習 〜重要度に基づく行動決定手法の提案〜'', 第33回日本ロボット学会学術講演会, RSJ2015AC1B1-06, 東京, 2015.9.3-5
+千葉秀平, 倉重健太郎, ``MAS を用いた単体ロボットの行動学習-反復合議に基づくエージェントの意思決定法の提案-'', 第32回日本ロボット学会学術講演会, RSJ2014AC3J2-01, 福岡, 2014.9.4-6
+二階堂芳, 倉重健太郎, ``外界とのインタラクションによる強化学習の報酬の自己生成'', 第32回日本ロボット学会学術講演会, RSJ2014AC3J2-02, 福岡, 2014.9.4-6
+杉本大志, 倉重健太郎, ``内部状態と行動をベースとしたロボットの内部状態予測手法の提案'', 第31回日本ロボット学会学術講演会, RSJ2013AC3I2-04, 東京, 2013.9.4-6
+木島康隆, 倉重健太郎, ``強化学習におけるセンサの重要度に応じた状態空間の構成'', 日本ロボット学会第30回記念学術講演会, RSJ2012AC4F1-7, 札幌, 北海道, 2012.9.17-20
+北山直樹, 倉重健太郎, ``センサ情報に基づく動きの知識化 -時間情報の抽象化による周期運動の実現-'', 日本ロボット学会第30回記念学術講演会, RSJ2012AC4F1-5, 札幌, 北海道, 2012.9.17-20
+高泉昇太郎, 倉重健太郎, ``マルチエージェント強化学習によるシングルロボットの行動学習'', 日本ロボット学会第30回記念学術講演会, RSJ2012AC4F1-6, 札幌, 北海道, 2012.9.17-20
+杉本大志, 倉重健太郎, ``オンラインサポートベクトル回帰におけるリアルタイム予測の検討'', 2011年度精密工学会北海道支部学術講演会, pp.59-60, 函館, 北海道, 2011.9.3
+中南義典, 倉重健太郎, 尾上由希子, ``センサ数の過不足が学習に及ぼす影響について'', 2011年度精密工学会北海道支部学術講演会, pp.67-68, 函館, 北海道, 2011.9.3(優秀プレゼンテーション賞受賞)
+池田憲弘, 倉重健太郎, ``教示における動きの汎化'', HAIシンポジウム2009, 2D-2, 2009.12
+倉重健太郎, ``相対評価を用いた学習方法の提案 -平均と分散を用いた評価-'', 第49回計測自動制御学会, 2006.11
+倉重健太郎, 荒牧重登, 福田敏男, ``モチベーションモデルによる行動計画法の提案'', 第12回インテリジェント・システム・シンポジウム, pp.467-472, 2002.11
+倉重健太郎, 福田敏男, ``モチベーションモデルによる評価の自動生成'', システムインテグレーション部門学術講演会, pp.445-446, 2001.12
+倉重健太郎, 福田敏男, 星野春夫, 小林太, ``階層型知能表現と進化計算手法によるロボットの行動計画'', 第9回インテリジェント・システム・シンポジウム, pp.263-266, 1999.10
+倉重健太郎, 福田敏男, 星野春夫, ``階層型知能表現によるロボットの行動計画'', 第8回インテリジェント・システム・シンポジウム, pp.453-458, 1998.10
+倉重健太郎, 福田敏男, 星野春夫, ``進化的手法によるTask Planning System'', 第7回インテリジェント・システム・シンポジウム, pp.423-426, 1997.11
+福田敏男, 倉重健太郎, 星野春夫, 足達勇治, ``ニューラルネットワークによる6脚歩行移動型ロボットの作業計画の立案'', 第6回建設ロボットシンポジウム, pp.87-92, 1997.7