学会等発表 - 倉重 健太郎

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  1. Proposal of Self-generation of Reward for danger avoidance by disregarding specific situations

    Yuya Ono, Kentaro Kurashige, Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim, Sosuke Kondo, Kodai Fukuzawa,2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI),IEEE,2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI),(頁 1-6),2021年12月05日,Orlando, FL,USA

  2. Efficient exploration by switching agents according to degree of convergence of learning on Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning in Single Robot

    Riku Narita, Tatsufumi Matsushima, Kentarou Kurashige,2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ,IEEE,Proceedings of 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI),(頁 1-6),2021年12月05日,Orlando, FL,USA

  3. センサ情報に基づく評価の自己生成-能動的な評価の無視による危険の強調-

    小野 裕也, Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim, 近藤 奏介, 福澤 航大, 倉重 健太郎,公益社団法人計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2021,公益社団法人計測自動制御学会,計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会講演集,(頁 55-59),2021年11月20日

  4. タスクの優先度で重みづけされた行動価値に基づく複数タスク下における意思決定手法の提案

    花形 知美,倉重 健太郎,上林 拓馬,インテリジェント・システム・シンポジウム2021,FAN運営委員会,インテリジェント・システム・シンポジウム2021講演論文集,(頁 127-131),2021年09月21日,Online,日本

  5. 学習空間の異なる複数の強化学習を用いた多角的な意思決定 -局所的な学習結果を活用した探索行動の絞り込みによる無駄行動の削減-

    成田 陸矩,倉重 健太郎,インテリジェント・システム・シンポジウム2021,FAN運営委員会,インテリジェント・システム・シンポジウム2021講演論文集,(頁 123-126),2021年09月21日,Online,日本

  6. An Experimental Study for Tracking Ability of Deep Q-Network under the Multi-Objective Behaviour using a Mobile Robot with LiDAR

    Masashi Sugimoto, Ryunosuke Uchida, Shinji Tsuzuki, Hitoshi Sori, Hiroyuki Inoue, Kentaro Kurashige, Shiro Urushihara,2021 International Symposium on Electrical, Electronics and Information Engineering(ISEEIE2021),2021 International Symposium on Electrical, Electronics and Information Engineering(ISEEIE2021),(頁 81-87),2021年02月19日,Seoul,South Korea

  7. Autonomous decision making by the self-generated priority under multi-task

    Takuma Kambayashi, Kentarou Kurashige ,2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ,IEEE,Proceedings of 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ,(頁 1879-1885),2020年12月01日,Canberra,Australia

  8. An Experimental Study for Development of Multi-Objective Deep Q-Network -In Case of Behavior Algorithm for Resident Tracking Robot System-

    Masashi Sugimoto, Ryunosuke Uchida, Haruka Matsufuji, Shinji Tsuzuki, Hitoshi Yoshimura, Kentarou Kurashige, Mikio Deguchi ,The Sixth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2020,Proceedings of the Sixth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2020 ,(頁 7-16),2020年12月01日,Japan

  9. Self-generation of reward based on sensor value -Improving reward accuracy by associating multiple sensors using Hebb's rule-

    Sosuke Kondo, Kentarou Kurashige ,2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ,IEEE,Proceedings of 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ,(頁 1886-1892),2020年12月01日,Canberra,Australia

  10. Proposal of Time-based evaluation for Universal Sensor Evaluation Index in Self-generation of Reward

    Afiqe Anuar bin Muhammad Nor Hakim, Koudai Fukuzawa, Kentaro Kurashige ,2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ,IEEE,Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ,(頁 1161-1166),2020年10月11日,Toronto,Canada

  11. Scilab/Xcosを用いたモデルベースシミュレーション

    枡見 健吾, 杉本 大志, 都築 伸二, 吉村 斎, 倉重 健太郎,第38回日本ロボット学会学術講演会,第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,2020年10月09日

  12. 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-

    上林 拓馬, 倉重 健太郎,第38回日本ロボット学会学術講演会,第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,2020年10月09日

  13. 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-

    近藤 奏介, 倉重 健太郎,第38回日本ロボット学会学術講演会,第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,2020年10月09日

  14. 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-

    福澤 航大, 倉重 健太郎,第38回日本ロボット学会学術講演会,第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,2020年10月09日

  15. 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-

    松嶋 龍文, 倉重 健太郎,第38回日本ロボット学会学術講演会,第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,2020年10月09日

  16. 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—

    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,第38回日本ロボット学会学術講演会,第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,2020年10月09日

  17. 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

    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,第38回日本ロボット学会学術講演会,第38回日本ロボット学会学術講演会講演集,2020年10月09日

  18. An Experimental Study for Tracking Ability of Deep Q-Network under the Multi-Objective Behaviour using a Mobile Robot with LiDAR

    Masashi Sugimoto, Ryunosuke Uchida, Shinji Tsuzuki, Hitoshi Sori, Hiroyuki Inoue, Kentaro Kurashige, Shiro Urushihara,2020 International Conference on Big data, IoT, and Cloud Computing(ICBICC2020),Proceedings of 2020 International Conference on Big data, IoT, and Cloud Computing,2020年10月09日,Tokyo,Japan

  19. Robotized Counselor Evaluation using Linguistic Detection of Feeling Polarity Change

    Kentarou Kurashige, Setsuo Tsuruta, Eriko Sakurai, Yoshitaka Sakurai, Rainer Knauf, Ernesto Damiani, Andrea Kutics,2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence,IEEE,Proceedings of 2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence,(頁 961-966),2019年12月06日,Xiamen,China

  20. 長尺円柱状構造物を対象としたウインチを用いた高所点検ロボットの開発

    花島直彦,藤平祥孝,梶原秀一,倉重健太郎,第 19 回 建設ロボットシンポジウム,建設ロボット研究連絡協議会,第 19 回 建設ロボットシンポジウム プログラム予稿集,2019年10月09日,福岡県

  21. Decision making on robot with multi-task using deep reinforcement learning for each task

    Yuya Shimoguchi, Kentarou Kurashige,2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics,IEEE,Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics,(頁 3440-3445),2019年10月06日,Bari,Italy

  22. Self-Generation of Reward by Inputs from Multi Sensors -Integration of Evaluations for Inputs to Avoid Danger-

    Masaya Ishizuka, Kentaro Kurashige,2018 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science,IEEE,2018 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science,(頁 133-138),2018年12月09日,Nagoya,Japan

  23. Counseling Robot Implementation and Evaluation

    Kentarou Kurashige, Setsuo Tsuruta, Eriko Sakurai, Yoshitaka Sakurai, Rainer Knauf, Ernesto Damiani, Andrea Kutics,2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,IEEE,Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,(頁 1716-1722),2018年12月07日,Miyazaki,Japan

  24. Action selection of robot by human intention estimated with dynamic evaluation criterion

    Yuya Shimoguchi, Seiya Shirakura, Kentarou Kurashige,IEEE Symposium Symposium Series on Computational Intelligence SSCI 2018,IEEE,Proceedings of IEEE Symposium Symposium Series on Computational Intelligence SSCI 2018,(頁 1785-1792),2018年11月18日,BENGALURU,INDIA

  25. 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-

    大沢 航洋, 白倉 聖也, 倉重 健太郎,第36回日本ロボット学会学術講演会,日本ロボット学会,第36回日本ロボット学会学術講演会講演集,(頁 1-4),2018年09月04日,愛知県春日井市,日本

  26. 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-

    井上 昂浩, 倉重 健太郎,第36回日本ロボット学会学術講演会,日本ロボット学会,第36回日本ロボット学会学術講演会講演集,(頁 1-4),2018年09月04日,愛知県春日井市,日本

  27. Design of Counseling Robot for production by 3D printer

    Kentarou Kurashige, Setsuo Tsuruta, Eriko Sakurai, Yoshitaka Sakurai, Rainer Knauf, Ernesto Damiani,13th International Conferenceon Signal-ImageTechnology and Internet-Based Systems,IEEE,Proceedings of 13th International Conferenceon Signal-ImageTechnology and Internet-Based Systems,(頁 56-62),2017年12月04日,Jaipur,India

  28. A study of dynamically adjustment for exploitation action using evaluation of achievement

    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige,2017 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science,IEEE,2017 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science CD-ROM,(頁 352-356),2017年12月03日,nagoya,japan

  29. Self-Generation of reward by human interaction -Adaptation to multmulti by reflecting hope degree for priority-

    Seiya Shirakura, Takuya Masaki, Masaya Ishizuka, Kentarou Kurashige,2017 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science,IEEE,2017 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science CD-ROM,(頁 283-288),2017年12月03日,nagoya,japan

  30. Context Respectful Counseling Agent integrated with Robot nodding for Dialog Promotion

    Kentarou Kurashige and Setsuo Tsuruta and Eriko Sakurai and Yoshitaka Sakurai and Rainer Knauf and Ernesto Damiani,2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,Proc. of 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,(頁 1540-1545),2017年10月05日,Banff,Canada

  31. 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-

    櫻庭 康平, 高田 陽, 倉重 健太郎,第35回日本ロボット学会学術講演会,一般社団法人日本ロボット学会,第35回日本ロボット学会学術講演会講演集,(頁 1-4),2017年09月11日,埼玉県川越市,日本

  32. 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

    杉本 大志, 倉重 健太郎,第35回日本ロボット学会学術講演会,一般社団法人日本ロボット学会,第35回日本ロボット学会学術講演会講演集,(頁 1-4),2017年09月11日,埼玉県川越市,日本

  33. Action selection using priority for each task -Realization of effective processing by dynamical update of priority-

    Takuya Masaki, Kentarou Kurashige,2017 6th International Conference on Informatics, Electronics and Vision & 2017 7th International Symposium in Computational Medical and Health Technology,IEEE,Proceedings of 2017 6th International Conference on Informatics, Electronics and Vision & 2017 7th International Symposium in Computational Medical and Health Technology,2017年09月01日,Himeji Hyogo,Japan

  34. A Study for effectiveness of Dimensionality Reduction for State-action Pair Prediction -Training set reduction using Tendency-

    Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige,The Third International Conference on Electronics and Software Science (ICESS2017),SDWIC,Proceedings of the Third International Conference on Electronics and Software Science,(頁 19-28),2017年08月01日,Takamatsu,Japan

  35. 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

    戀塚 立太, 花島 直彦, 水上 雅人, 藤平 祥孝, 倉重 健太郎,日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会,一般社団法人 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門,日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会予稿集,(頁 2A1-F08),2017年05月10日,福島県,日本

  36. Application and Performance Evaluation of a Lifting Device with Alternating Rotation Hoist

    Hanchao Li, Daisuke Harada, Naohiko Hanajima, Hidekazu Kajiwara, Kentaro Kurashige, Yoshinori Fujihira, Masato Mizukami,2016 IEEE/SICE International Symposium on System Integration,IEEE/SICE,Proceedings of 2016 IEEE/SICE International Symposium on System Integration,(頁 385-390),2016年12月13日,Sapporo,Japan

  37. 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

    杉本 大志, 倉重 健太郎,2016年度精密工学会山口地方学術講演会,精密工学会,2016年度精密工学会山口地方学術講演会講演論文集,(頁 9-10),2016年11月26日,山口県大島郡,日本

  38. A STUDY OF EFFECTIVENESS OF DYNAMICALLY VARYING SAMPLING RATE FOR STATE-ACTION PAIR PREDICTION

    Masashi Sugimoto, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki, Kentarou Kurashige,the International Conference on Electronics and Software Science,SDIWC,Proceedings of the International Conference on Electronics and Software Science,(頁 79-87),2016年11月14日,Takamatsu,Japan

  39. IoT-aware Context Respectful Counseling Agent

    Yukiko Yamamoto, Tetsuo Shinozaki, Setsuo Tsuruta, Kentarou Kurashige, Rainer Knauf,SMC2016,IEEE,Proc. of SMC2016,(頁 4729-4736),2016年10月09日,Budapest,Hungary

  40. Action selection using each task priority:Realization of asynchrony action selection and update priorities

    Takuya Masaki, Kentarou Kurashige,2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems,IEEE,Proceedings of 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems,(頁 908-911),2016年08月25日,Sapporo, Hokkaido,Japan

  41. Action Learning to Single Robot Using MARL with Repeated Consultation: Realization of Repeated Consultation Interruption for the Adaptation to Environmental Change

    Yoh TAKADA, Kentarou KURASHIGE,The 9th International Conference on Intelligent Robotics and Applications,IEEE SMC Society,Intelligent Robotics and Applications, Proceedings, Part II,(頁 371-382),2016年08月22日,Tokyo,Japan

  42. A Study on the Deciding an Action Based on the Future Probabilistic Distribution

    Masashi SUGIMOTO, Kentarou KURASHIGE,The 9th International Conference on Intelligent Robotics and Applications,IEEE SMC Society,Intelligent Robotics and Applications, Proceedings, Part II, 383-394, Aug. 22-24, 2016, Tokyo, Japan, DOI:10.1007/978-3-319-43518-3, ISBN:978-3-319-43518-3, ISSN:1611-3349,(頁 383-394),2016年08月22日,Tokyo,Japan

  43. Effective action selection under multi task by ignoring tasks and limiting tasks

    Takuya Masaki, Kentarou Kurashige,World Automation Congress 2016 Japanese Satellite Session,IEEE SMC Society,Proceedings of World Automation Congress 2016,(頁 1-6),2016年08月06日,Himeji,Japan

  44. Nodding Behavioral Context Respectful Counseling Agent

    Yukiko Yamamoto, Tetsuo Shinozaki, Setsuo Tsuruta, Kentarou Kurashige, Rainer Knauf,World Automation Congress 2016 Japanese Satellite Session,IEEE SMC Society,Proceedings of World Automation Congress 2016,(頁 1-6),2016年08月06日,Himeji,Japan

  45. The Proposal for Compensation to the Action of Motion Control basedon the Prediction of State-action Pair

    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige,International Conference on Electronics and Software Science,SDWIC,Proceedings of the International Conference on Electronics and Software Science,(頁 35-48),2015年07月,Takamatsu,Japan

  46. Teaching a series of actions by the universal evaluations of each sensory information

    Kentarou Kurashige, Kaoru Nikaido,2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation,IEEE,2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation,(頁 2341-2346),2015年05月,Sendai,Japan

  47. ActionLearning to single robot using MAS -A proposal of Agents action decision method based repeated consultation-

    Shuhei Chiba, Kentarou Kurashige,The 10th Asian Control Conference,Asian Control Association,Proceedings of the 10th Asian Control Conference(ASCC2015),2015年05月,Kota Kinabalu,Malaysia

  48. The Proposal for Real-time Sequential-decision for Optimal Action using Flexible-weight Coefficient based on the State-Action Pair

    Masashi Sugimoto,KentarouKurashige,2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation,IEEE,2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation,(頁 544-551),2015年05月,Sendai,Japan

  49. Self-generation of reward in reinforcement learning by universal rules of interaction with the external environment

    Kentarou Kurashige, Kaoru Nikaido,2014 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence,IEEE,2014 IEEE Symposium on Robotic Intelligence in Informationally Structured Space Proceedings,(頁 92-97),2014年12月,orlando, florida,U.S.A.

  50. Real-time Sequentially Decision for Optimal Action using Prediction of the State-Action Pair

    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige,2014 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science,IEEE,Proceedings of 2014 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science,(頁 199-204),2014年11月,Nagoya,Japan

  51. 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-

    千葉秀平, 倉重健太郎,第32回日本ロボット学会学術講演会,日本ロボット学会,第32回日本ロボット学会学術講演会予稿集,(頁 RSJ2014AC3J2-01),2014年09月,福岡・福岡

  52. 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

    二階堂芳, 倉重健太郎,第32回日本ロボット学会学術講演会,日本ロボット学会,第32回日本ロボット学会学術講演会予稿集,(頁 RSJ2014AC3J2-02),2014年09月,福岡・福岡

  53. Self-Generation of reward by moderate-based index in reinforcement learning'

    Kentarou Kurashige, Kaoru Nikaido,The International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 2014(IWACIII2014),2014年02月,Fukui,Japan

  54. Control of exploration and exploitation using information content'

    Nodoka Shibuya, Kentarou Kurashige,The Nineteenth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2014 (AROB 19th 2014),ISAROB,The Nineteenth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2014 (AROB 19th 2014),(頁 48-51),2014年01月,Beppu,Japan

  55. Self-Generation of Reward by Sensor Input in Reinforcement Learning

    Kaoru Nikaido, Kentarou Kurashige,2013 Second International Conference onRobot, Vision and Signal Processing,IEEE,2013 Second International Conference on Robot, Vision and Signal Processing,(頁 270-273),2013年12月,Kitakyushu,Japan

  56. The Proposal for Deciding Effective Action using Prediction of Internal Robot State Based on Internal State and Action

    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige,International Symposium onMicro-NanoMechatronics and Human Science,IEEE,proceedings of International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science,(頁 221-226),2013年11月,Nagoya,Japan

  57. The Proposal for Prediction of Internal Robot State Based on Internal State and Action

    Masashi Sugimoto, Kentarou Kurashige,IWACIII2013,Japan SOciety for Fuzzy Theory and intelligent informatics (SOFT),Proc. of IWACIII2013 CD-ROM,2013年10月,Shanghai,China

  58. Proposal of learning method which selects objectives based on the state

    Hironori Miura, Kentarou Kurashige,2013 IEEE Workshop on Robotic Intelligence in Informationally StructuredSpace at2013 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence(RiiSS at SSCI),IEEE,Proceedings of 2013 IEEE Workshop on Robotic Intelligence in Informationally Structured Space at 2013 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence(RiiSS at SSCI),(頁 119-124),2013年04月,Singapore,Singapore

  59. Reduction of state space on reinforcement learning by sensor selection

    Yasutaka Kishima, Kentarou Kurashige,2012 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science(MSH2012&Micro-Nano Global COE),IEEE,Proceedings of 2012 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science(MSH2012&Micro-Nano Global COE),(頁 138-143),2012年11月,Nagoya,Japan

  60. Reduction of learning space by making a choice of sensor information

    Yasutaka Kishima, Kentarou Kurashige, Toshinobu Numata,the seventeenth International Symposiumon Artificial Life and Robotics,Organizing Committee of International Symposium on Artificial Life and Robotics,Proceedings of the seventeenth International Symposium on Artificial Life and Robotics,2012年01月,Beppu,Japan

  61. Estimate of current state based on experience in POMDP for Reinforcement Learning

    Yoshiki Miyazaki, Kentarou Kurashige,the seventeenth InternationalSymposium on Artificial Life and Robotics,Organizing Committee of International Symposium on Artificial Life and Robotics,Proceedings ofthe seventeenth International Symposium on Artificial Life and Robotics,2012年01月,Beppu,Japan

  62. Suggestion of Probabilistic Reward-Independent Knowledgefor Dynamic Environment in Reinforcement Learning

    NodokaShibuya, Yoshiki Miyazaki, Kentarou Kurashige,2011 Int. Symp. on Micro-NanoMechatronics and Human Science,IEEE,2011 Int. Symp. on Micro-NanoMechatronics and Human Science CD-ROM,2011年11月,Nagoya,Japan

  63. Proposal of method "Motion Space" to express movement of the robot

    Naoki Kitayama, Kentarou Kurashige,IWACIII2011,Japan SOciety for Fuzzy Theory and intelligent informatics (SOFT),Proc. of IWACIII2011 CD-ROM,2011年11月,Suzhou,China

  64. 学生による授業の枠をこえたデモンストレーション発表会AcaDemoSについて

    畑中雅彦,開発技術研究会平成22年度研究発表会,開発技術研究会,開発技術研究会平成22年度研究発表会講演要旨集,2010年12月,北海道・室蘭市

  65. Use of reward - independent knowledge on reinforcement learning for dynamic environment

    YoshikiMiyazaki and Kentarou Kurashige,The International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems,Faculty fo Computer Science Universitas Indonesia,Proc. of the International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems,2010年11月20日,Bali,Indonesia

  66. THE GROWTH OF INDIVIDUAL INTELLIGENCE IN GROUPS OF AGENTS BYAUTONOMOUS SELECTION OF OTHERS TO COMMUNICATE TO

    Yasutaka Kishima, Kentarou Kurashige,WAC 2010,IEEE SMC Society,WAC 2010 Congress CD-ROM,2010年09月,Kobe, Japan,Japan

  67. Use of the knowledge which is independence on reward in Reinforcement Learning

    Yoshiki Miyazaki, Kentarou Kurashige,2009 IEEE International Symposium on Computational Intelligencein Robotics and Automation,IEEE,Proc. of International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation,2009年12月15日,Daejeon, Korea,Korea

  68. 教示における動きの汎化

    池田憲弘, 倉重健太郎,HAIシンポジウム2009,人工知能学会,HAIシンポジウム2009(CD-ROM),(頁 2D-2),2009年12月04日,東京都・東京工業大学大岡山キャンパス西9号館

  69. 複数教員の多角的な指導による学生懇話会の試み (第3報)

    畑中雅彦,開発技術研究会平成20年度研究発表会,開発技術研究会,開発技術研究会平成20年度研究発表会講演要旨集,(頁 39-40),2008年12月,北海道・室蘭市

  70. A RELATIONSHIP BETWEEN ABILITY OF PERCEPTION AND LEARNING EFFICIENCY

    Yukiko Onoue, Kentarou Kurashige,WAC 2008,IEEE SMC Society, IEEE Systems Council,WAC 2008 Congress CD-ROM,2008年09月28日,Hawaii, USA,USA

  71. Growth ofindividual intelligence using communication

    Yasutaka Kishima, Kentarou Kurashige,SCIS&ISIS 2008,Japan SOciety for Fuzzy Theory and intelligent informatics (SOFT),SCIS&ISIS 2008(CD-ROM),2008年09月17日,Nagoya, Japan,Japan

  72. Therobotlearning by using sense of pain

    Kentarou Kurashige, Yukiko Onoue,The Third International Symposium on Humanized Systems,Japan Society for the Promotion of Science,Japan Society of Kansei Engineering,Muroran Institute of Technology,Proceedings of International Symposium on Humanized Systems 2007,2007年09月13日,Japan, Muroran,Japan

  73. A simple rule how to make a reward for learning with human interaction.

    K.Kurashige,2007 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation,IEEE,Proceedings of the 2007 IEEE International Symposium on ComputationalIntelligence in Robotics and Automation,2007年06月20日,Jacksonville, Florida,USA,USA

  74. 相対評価を用いた学習方法の提案

    倉重健太郎,第49回計測自動制御学会,システム制御情報学会(幹事学会),計測自動制御学会,日本機械学会 ,化学工学会 ,精密工学会 ,日本航空宇宙学会,(頁 SA7-2-3),2006年11月25日,兵庫県・神戸市灘区六甲台町1-1

  75. モチベーションモデルによる評価の自動生成

    倉重健太郎, 福田敏男,システムインテグレーション部門学術講演会,-,-,(頁 445-446),2002年12月

  76. Control program structure of Humanoid Robot

    Shigeto Aramaki, Hiroshi Shirouzu, Kentarou Kurashige, Taketoshi Kinoshita,Int. Conference of IEEE Industrial Electronics Society,IEEE,Proc. of Int. Conference of IEEE Industrial Electronics Society,2002年11月,Sevilla,Spain

  77. モチベーションモデルによる行動計画法の提案

    倉重健太郎, 荒牧重登, 福田敏男,第12回インテリジェント・システム・シンポジウム,-,-,(頁 467-472),2002年11月

  78. Motion planning based on hierarchical knowledge for six legged locomotion robot

    K. Kurashige, T. Fukuda, H. Hoshino,1999 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,IEEE,Proc. of Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics,1999年10月,Tokyo,Japan

  79. 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

    倉重健太郎, 福田敏男, 星野春夫, 小林太,第9回インテリジェント・システム・シンポジウム,-,-,(頁 263-266),1999年10月

  80. Motion planning basedon hierarchical knowledge using Genetic Programming

    T. Fukuda,IEEE International Conference on Robotics and Automation,IEEE,Proc. of Int.Conf. on Robotics and Automation,1999年,Detroit,USA

  81. 階層型知能表現によるロボットの行動計画

    倉重健太郎, 福田敏男, 星野春夫,第8回インテリジェント・システム・シンポジウム,-,-,(頁 453-458),1998年10月

  82. 進化的手法によるTask Planning System

    倉重健太郎, 福田敏男, 星野春夫,第7回インテリジェント・システム・シンポジウム,-,-,(頁 423-426),1997年11月

  83. 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

    福田敏男, 倉重健太郎, 星野春夫, 足達勇治,第6回建設ロボットシンポジウム,-,-,(頁 87-92),1997年07月,東京都

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