教員紹介(電子工学科)

田原 熙昻
TAHARA Hirotaka

職名

専門分野

現在の研究課題と概要

• ■ 人間とロボット（AI）の協調作業に向けたロボット学習に関する研究

  これまで人が行ってきた多様な作業を、AI技術（機械学習）を用いて制御されるロボットで自動化する取り組みが進んでいます。しかし、生身の人間と協調して作業ができるロボット制御AIの実現には、安全性をはじめとした様々な課題があります。本研究ではこれらの課題の解決を目的として、生身の人間とロボットが協調して作業を行うための安全なロボット制御AIについて研究します。

• ■ モバイルマニピュレータロボットの模倣学習に関する研究

  ロボットを自動化する機械学習技術の１つに、人が与えるお手本データからAIを学習する摸倣学習があります。環境に固定されたロボットアームの自動化は進んでいますが、環境内で移動可能なモバイルロボットアームの自動化は人が操作する自由度の増加に伴い操作が難しくなるため、お手本データの収集が困難な課題があります。本研究ではこの課題の解決を目的として、多自由度ロボットシステムの摸倣学習について研究します。

• ■ 大規模言語モデルを活用したロボット制御に関する研究

  ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの発展に伴い、自然言語処理をロボットに応用することで従来よりも多様な作業が解けるようになると期待されています。しかし、依然としてこのような技術の実証実験は未成熟であり、様々なアプリケーションで有効性を検証していくことが今後の課題です。本研究では、大規模言語モデルを活用して、自然言語処理で制御可能なロボットと人が相互作用するシステムやアプリケーションの研究を行います。

研究業績（主要３件）

• 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 (RA-L), Vol. 8, No. 5, pp. 2724-2731, 2023.
• 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 (ICRA), pp.2466-2472, 2022.
• 田原熙昻, 松原崇充, “信念状態推定に基づく探索行動とタスク指向行動の模倣学習”, 第41回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2023), 2E1-02, 2023.

所属学会、協会

担当教科

ロボット工学研究会 顧問

受賞学術賞歴