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  article (40)
Revisiting Experience Replayable Conditions. Taisuke Kobayashi. Applied Intelligence, 54: 9381–9394. 2024.
Revisiting Experience Replayable Conditions [link]Paper   doi   link   bibtex  
Constrained Footstep Planning using Model-based Reinforcement Learning in Virtual Constraint-based Walking. Takanori Jin; Taisuke Kobayashi; and Takamitsu Matsubara. Advanced Robotics, 38(8): 525–545. 2024.
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Latent Regression based Model Predictive Control for Tissue Triangulation. Songtao Liu; Jacinto Colan; Yaonan Zhu; Taisuke Kobayashi; Kazunari Misawa; Masaru Takeuchi; and Yasuhisa Hasegawa. Advanced Robotics, 38(5): 283–306. 2024.
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Real-Time Spatiotemporal Assistance for Micromanipulation Using Imitation Learning. Ryoya Mori; Tadayoshi Aoyama; Taisuke Kobayashi; Kazuya Sakamoto; Masaru Takeuchi; and Yasuhisa Hasegawa. IEEE Robotics and Automation Letters, 9(4): 3506–3513. 2024.
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AdaTerm: Adaptive T-Distribution Estimated Robust Moments for Noise-Robust Stochastic Gradient Optimization. Wendyam Eric Lionel Ilboudo; Taisuke Kobayashi; and Takamitsu Matsubara. Neurocomputing, 557: 126692. 2023.
AdaTerm: Adaptive T-Distribution Estimated Robust Moments for Noise-Robust Stochastic Gradient Optimization [link]Paper   doi   link   bibtex  
Reward Bonuses with Gain Scheduling Inspired by Iterative Deepening Search. Taisuke Kobayashi. Results in Control and Optimization, 12: 100244. 2023.
Reward Bonuses with Gain Scheduling Inspired by Iterative Deepening Search [link]Paper   doi   link   bibtex  
Sparse Representation Learning with Modified q-VAE towards Minimal Realization of World Model. Taisuke Kobayashi; and Ryoma Watanuki. Advanced Robotics, 37(13): 807–827. 2023.
Sparse Representation Learning with Modified q-VAE towards Minimal Realization of World Model [link]Paper   doi   link   bibtex  
Design of Restricted Normalizing Flow towards Arbitrary Stochastic Policy with Computational Efficiency. Taisuke Kobayashi; and Takumi Aotani. Advanced Robotics, 37(12): 719–736. 2023.
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Proximal Policy Optimization with Adaptive Threshold for Symmetric Relative Density Ratio. Taisuke Kobayashi. Results in Control and Optimization, 10: 100192. 2023.
Proximal Policy Optimization with Adaptive Threshold for Symmetric Relative Density Ratio [link]Paper   doi   link   bibtex  
オンライン調整を伴う2自由度構成による隊列走行車両の縦方向制御. 中尾 安宏; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 計測自動制御学会論文集, 58(10): 443–450. 2022.
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Optimization Algorithm for Feedback and Feedforward Policies towards Robot Control Robust to Sensing Failures. Taisuke Kobayashi; and Kenta Yoshizawa. ROBOMECH Journal, 9(18): 1–16. 2022.
Optimization Algorithm for Feedback and Feedforward Policies towards Robot Control Robust to Sensing Failures [link]Paper   doi   link   bibtex  
Latent Representation in Human-Robot Interaction with Explicit Consideration of Periodic Dynamics. Taisuke Kobayashi; Shingo Murata; and Tetsunari Inamura. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 52(5): 928–940. 2022.
Latent Representation in Human-Robot Interaction with Explicit Consideration of Periodic Dynamics [link]Paper   doi   link   bibtex  
Light-weight Behavior-based Continuous Authentication for Personalized Mobile Robot. Taisuke Kobayashi; Toshiya Mabuchi; and Mato Kosaka. International Journal of Intelligent Robotics and Applications, 6: 694–706. 2022.
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Optimistic Reinforcement Learning by Forward Kullback-Leibler Divergence Optimization. Taisuke Kobayashi. Neural Networks, 152: 169–180. 2022.
Optimistic Reinforcement Learning by Forward Kullback-Leibler Divergence Optimization [link]Paper   doi   link   bibtex  
Reduction of Noise and Vibration in Drum type Washing Machine using Q-learning. Tatsuya Shimizu; Hidekazu Funakoshi; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. Control Engineering Practice, 122: 105095. Jan. 2022.
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Adaptive and multiple time-scale eligibility traces for online deep reinforcement learning. Taisuke Kobayashi. Robotics and Autonomous Systems, 151: 104019. May. 2022.
Adaptive and multiple time-scale eligibility traces for online deep reinforcement learning [link]Paper   doi   link   bibtex  
Meta-Optimization of Bias-Variance Trade-off in Stochastic Model Learning. Takumi Aotani; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. IEEE Access, 9: 148783–148799. 2021.
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ツァリス統計に基づく変分オートエンコーダによるスパースな潜在空間の獲得. 綿貫 零真; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 日本ロボット学会誌(レター), 40(3): 251–254. 2022.
doi   link   bibtex   12 downloads  
カルバック・ライブラ情報量の非対称性に着目したサンプリングベースモデル予測制御. 福本 晃汰; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 日本ロボット学会誌(レター), 40(2): 174–177. 2022.
doi   link   bibtex   12 downloads  
Safe and Efficient Imitation Learning by Clarification of Experienced Latent Space. Hidehito Fujiishi; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. Advanced Robotics, 35(16): 1012–1027. 2021.
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Whole-Body Multicontact Haptic Human–Humanoid Interaction Based on Leader–Follower Switching: A Robot Dance of the ``Box Step''. Taisuke Kobayashi; Emmanuel Dean-Leon; Julio Rogelio Guadarrama-Olvera; Florian Bergner; and Gordon Cheng. Advanced Intelligent Systems, 4(2): 2100038. 2022. (Editors' Choice series)
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Sample-efficient Gear-ratio Optimization for Biomechanical Energy Harvester. Taisuke Kobayashi; Yutaro Ikawa; and Takamitsu Matsubara. International Journal of Intelligent Robotics and Applications, 6: 10–22. 2022.
Sample-efficient Gear-ratio Optimization for Biomechanical Energy Harvester [link]Paper   doi   link   bibtex  
拡大Tchebyshev関数を用いた多目的最適化としての潜在ダイナミクスモデルの学習. 武田 敏季; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 日本ロボット学会誌(レター), 39(9): 874–877. 2021.
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t-Soft Update of Target Network for Deep Reinforcement Learning. Taisuke Kobayashi; and Wendyam Eric Lionel Ilboudo. Neural Networks, 136: 63–71. 2021.
t-Soft Update of Target Network for Deep Reinforcement Learning [link]Paper   doi   link   bibtex   1 download  
Bottom-up Multi-agent Reinforcement Learning by Reward Shaping for Cooperative-Competitive Tasks. Takumi Aotani; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. Applied Intelligence, 51(7): 4434–4452. 2021.
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Robust Stochastic Gradient Descent with Student-t Distribution based First-order Momentum. Wendyam Eric Lionel Ilboudo; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 33(3): 1324–1337. 2022.
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Towards Physical Interaction-based Sequential Mobility Assistance using Latent Generative Model of Movement State. Shunki Itadera; Taisuke Kobayashi; Jun Nakanishi; Tadayoshi Aoyama; and Yasuhisa Hasegawa. Advanced Robotics, 35(1): 3. 2021.
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Reinforcement Learning for Quadrupedal Locomotion with Design of Continual-Hierarchical Curriculum. Taisuke Kobayashi; and Toshiki Sugino. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 95: 103869. Oct. 2020.
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q-VAE for Disentangled Representation Learning and Latent Dynamical Systems. Taisuke Kobayashi. IEEE Robotics and Automation Letters, 5(4): 5669–5676. Oct. 2020. (with IROS 2020 option)
q-VAE for Disentangled Representation Learning and Latent Dynamical Systems [link]Paper   doi   link   bibtex  
Delays in perception and action for improving walk–run transition stability in bipedal gait. Taisuke Kobayashi; Tadayoshi Aoyama; Kosuke Sekiyama; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. Nonlinear Dynamics, 97(2): 1685–1698. Jul. 2019.
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Student-t policy in reinforcement learning to acquire global optimum of robot control. Taisuke Kobayashi. Applied Intelligence, 49(12): 4335–4347. Jun. 2019.
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Virtual-Dynamics-based Reference Gait Speed Generator for Limit-Cycle-based Bipedal Gait. Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Yasuhisa Hasegawa; Tadayoshi Aoyama; and Toshio Fukuda. ROBOMECH Journal, 5(18): 1–17. Aug. 2018.
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Unified bipedal gait for autonomous transition between walking and running in pursuit of energy minimization. Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Yasuhisa Hasegawa; Tadayoshi Aoyama; and Toshio Fukuda. Robotics and Autonomous Systems, 103: 27–41. Mar. 2018.
doi   link   bibtex  
Adaptive speed controller using swing leg motion for 3-D limit-cycle-based bipedal gait. Taisuke Kobayashi; Tadayoshi Aoyama; Yasuhisa Hasegawa; Kosuke Sekiyama; and Toshio Fukuda. Nonlinear Dynamics, 84(4): 2285–2304. Jun. 2016.
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Selection of Two Arm-Swing Strategies for Bipedal Walking to Enhance Both Stability and Efficiency. Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. Advanced Robotics, 30(6): 386–401. Mar. 2016.
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Energetically Efficient Ladder Descent Motion With Internal Stress and Body Motion Optimized for a Multilocomotion Robot. Zhiguo Lu; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; Yasuhisa Hasegawa; Taisuke Kobayashi; and Toshio Fukuda. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 62(8): 4972–4984. Aug. 2015.
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SALを用いた腕振り戦略による2足歩行の安定化および効率向上. 小林 泰介; 関山 浩介; 青山 忠義; 長谷川 泰久; and 福田 敏男. 日本機械学会論文集, 81(827): 1–13. 7月 2015.
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Selection Algorithm for Locomotion Based on the Evaluation of Falling Risk. Taisuke Kobayashi; Tadayoshi Aoyama; Kosuke Sekiyama; and Toshio Fukuda. IEEE Transactions on Robotics, 31(3): 750–765. Jun. 2015.
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Cane-supported walking by humanoid robot and falling-factor-based optimal cane usage selection. Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; and Toshio Fukuda. Robotics and Autonomous Systems, 68: 21–35. Feb. 2015.
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客観的転倒リスクと移動効率評価に基づくマルチロコモーションロボットの行動選択手法. 小林 泰介; 青山 忠義; 関山 浩介; and 福田 敏男. 日本ロボット学会誌, 31(1): 89–97. 1月 2013.
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  conference (81)
記憶の定着性と可塑性の両立を目指す継続学習. 小林 泰介; and 板寺 駿輝. 9月 2024. (1L5-05)
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アンサンブル型模倣学習における一般化合意形成手法. 小林 泰介. 5月 2024. (2P2-J09)
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操作特徴に基づくAIモデル選択による個人差に適合した微細操作支援システム. 森 涼哉; 青山 忠義; 小林 泰介; 竹内 大; and 長谷川 泰久. 5月 2024. (2P2-D04)
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全身動力学モデル予測制御における高速な自己衝突回避. 神 孝典; 小林 泰介; and 土井 将弘. 5月 2024. (1A1-E02)
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敵対度を自動調整するロバスト強化学習. 小林 泰介. 2月 2024. (1B1-1)
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予測誤差への楽観性・悲観性が分布する強化学習のモデル検証. 小林 泰介. 12月 2023. (1G5-09)
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適応的ノイズ・ドロップアウトを付与した安定なリカレントニューラルネットワーク. 小林 泰介; 太田 洋輝; and 村田 真悟. 9月 2023. (3J4-03)
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経験再生の適用可能条件に関する再考. 小林 泰介. 9月 2023. (3J4-02)
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アンサンブル学習により操作軌道推定の信頼性を可視化した細胞操作支援システム. 坂本 和哉; 青山 忠義; 小林 泰介; 竹内 大; and 長谷川 泰久. 6月 2023. (2P1-E21)
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Soft Actor-Criticの改良による出力抑制と頑健化. 小林 泰介. 6月 2023. (2A2-E14)
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潜在方策を用いたImitation from Observationの連続行動空間への拡張. 小林 泰介. 6月 2023. (2A1-G28)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 小澤 隆太. 6月 2023. (1P1-F22)
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混合ガウスモデルに基づく理想軌道へ誘導可能な微細操作支援システム. 森 涼哉; 青山 忠義; 小林 泰介; 竹内 大; and 長谷川 泰久. 6月 2023. (1A2-C20)
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リミットサイクル型歩行における学習ベースMPCを用いた着地位置計画. 神 孝典; 小林 泰介; and 松原 崇充. 6月 2023. (1A1-E27)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 小澤 隆太. 3月 2023. (6C3)
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熟練者データのノイズに頑健なツァリス統計に基づく模倣学習. 小林 泰介; and 青山 忠義. 3月 2023. (5C3)
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リカレント分散強化学習によるヒステリシスと個体差に頑健な空気圧人工筋の制御. 岡田 颯太; 小林 泰介; and 松原 崇充. 1月 2023. (1D3-2)
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現方策による経験の到達可能性を考慮した強化学習. 米澤 壮太郎; 小林 泰介; and 松原 崇充. 12月 2022. (1P2-F06)
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Reformulating Multi-Domain Reinforcement Learning under a Pseudo Multi-Objective Reinforcement Learning framework. Wendyam Eric Lionel Ilboudo; Taisuke Kobayashi; and Takamitsu Matsubara. 9月 2022. (2J3-03)
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リミットサイクル型歩行における長期予測精度の検証. 神 孝典; 小林 泰介; and 松原 崇充. 9月 2022. (2E3-04)
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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. 小林 泰介; and 青谷 拓海. 9月 2022. (1F1-06)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 小澤 隆太. 9月 2022. (1F1-05)
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フェヒナーの法則に従う強化学習則の挙動解析. 高橋 慶一郎; 小林 泰介; and 松原 崇充. 9月 2022. (1F1-04)
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オフセット項付きフィードバック誤差学習による隊列走行の縦方向制御. 中尾 安宏; 永田 篤樹; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 5月 2022. (333-4)
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制約付きNormalizing Flowと強化学習への応用. 小林 泰介; and 青谷 拓海. 3月 2022. (4A1)
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強化学習における局所リプシッツ連続に関する正則化. 小林 泰介. 1月 2022. (1B2-2)
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多様なデモンストレーション軌道に対する選択的模倣学習. 武田 悠佑; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 12月 2021. (1H1-04)
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フィードバック誤差学習による隊列走行 —縦方向制御のロバスト化と外乱抑制—. 中尾 安宏; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 11月 2021. (2B3-3)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 9月 2021. (1I2-05)
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カルバック・ライブラ情報量の非対称性に着目したサンプリングベースモデル予測制御. 福本 晃汰; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 9月 2021. (1I2-03)
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ツァリス統計に基づく変分オートエンコーダによるスパースな潜在空間の獲得. 綿貫 零真; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 9月 2021. (1I2-01)
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カルバック・ライブラ情報量に関する最適化問題としてのリスク回避型強化学習の提案. 小林 泰介. 9月 2021. (1I1-05)
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強化学習における指数移動平均フィルタの統合. 佐伯 雄飛; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 9月 2021. (1I1-03)
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フィードバック誤差学習による隊列走行車両の縦方向制御. 中尾 安宏; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 5月 2021. (TS04-3-1)
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熟練者が暗黙的に示唆する安全領域を活用した安全かつ高効率な模倣学習と手書き文字ロボットへの応用. 藤石 秀仁; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 3月 2021. (5C1)
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フィードバック・フィードフォワード方策を内包する強化学習アルゴリズム. 小林 泰介; and 芳澤 健太. 3月 2021. (2C1)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 3月 2021. (1A1-2)
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拡大Tchebyshev関数を用いた多目的最適化としての潜在動的モデルの学習. 武田 俊季; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 3月 2021. (1G1-1)
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ロボットとのインタラクションで生じる人の動作に対する潜在的特徴分類. 小林 泰介; 村田 真悟; and 稲邑 哲也. 12月 2020. (2D1-10)
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RGaM: 忘却ゲートと記憶履歴を持つ再帰型ユニット. 馬渕 俊弥; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 12月 2020. (P1-17)
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パーソナルモビリティの自動運転に向けた頑健な模倣学習. 榎本 貴仁; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 10月 2020. (3D2-01)
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車輪移動ロボットにおける力覚ベース操作の主観評価を尊重したベイズ最適化. 小坂 麻人; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 10月 2020. (2C2-06)
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Robust Imitation Learning from Amateur-Expert-mixed Demonstrations. Wendyam Eric Lionel Ilboudo; Hidehito Fujiishi; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. 10月 2020. (1I1-05)
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深層強化学習を用いた柔軟ロボットアームの投擲動作の獲得. 芳澤 健太; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 5月 2020. (2A2-J09)
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VAEによる異常検出器を用いた安全な探索を可能とする模倣学習. 藤石 秀仁; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 5月 2020. (2A2-J07)
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Shared Autonomyに向けたドライバーのスキル・注視点の抽出. 榎本 貴仁; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 5月 2020. (2A1-O06)
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潜在空間におけるモデル予測制御. 武田 敏季; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 5月 2020. (1P1-H04)
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紐解かれた潜在空間抽出のためのツァリス統計型変分オートエンコーダ. 小林 泰介. 5月 2020. (1P1-G07)
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潜在的動作状態生成モデルに基づいた身体的インタラクションを伴う包括的移動支援. 板寺 駿輝; 小林 泰介; 中西 淳; 青山 忠義; and 長谷川 泰久. 3月 2020. (5A2)
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確率的勾配降下法を用いたマルコフ過程の補間. 森 純平; 小蔵 正輝; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 3月 2020. (3I1-2)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 1月 2020. (1B1-1)
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オンライン深層強化学習に向けた適応型適正度履歴. 小林 泰介. 1月 2020. (1B1-1)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 9月 2019. (3B3-04)
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身体的インタラクションを伴う移動支援を目的とした動作状態推定に基づくインピーダンス制御. 板寺 駿輝; 小林 泰介; 中西 淳; 青山 忠義; and 長谷川 泰久. 9月 2019. (3K2-06)
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パラメータの定着とスパース化を統合した正則化による継続学習. 小林 泰介. 9月 2019. (1A2-08)
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双曲割引型強化学習の提案. 小林 泰介. 6月 2019. (1P2-A13)
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フラクタルリザーバコンピューティングを用いた4脚ロボットの階層強化学習. 杉野 峻生; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 6月 2019. (1A1-M02)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 3月 2019. (2B1)
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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. 井川 優太郎; 小林 泰介; and 松原 崇充. 9月 2018. (1C2-02)
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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. 青谷 拓海; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 6月 2018. (1P1-E17)
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フラクタルリザーバコンピューティングを用いた継続学習. 杉野 峻生; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 6月 2018. (1A1-D13)
link   bibtex   3 downloads  
フィードバック誤差学習制御による一時的なセンシング障害への対策. 今林 亘; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 5月 2018. (137-6)
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多様な動作に適用可能な装具型エナジーハーベスタの試作. 井川 優太郎; 小林 泰介; and 松原 崇充. 12月 2017. (3C1-11)
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生活支援ロボットによる移動動作補助を目的とした状態遷移推定. 板寺 駿輝; 小林 泰介; 中西 淳; 青山 忠義; and 長谷川 泰久. 12月 2017. (3C1-01)
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大域的最適解を目指すActor-Critic強化学習. 小林 泰介. 9月 2017. (3I1-01)
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リザーバコンピューティングによる目的切替可能な強化学習. 小林 泰介. 5月 2017. (2P1-H03)
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不定期サンプリングによる状態オブザーバの設計. 能登 健太朗; 小林 泰介; and 杉本 謙二. 3月 2017. (1B2-4)
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仮想牽引点との相互作用による安定した加減速を利用したリミットサイクル歩容の自律的3次元的移動. 小林 泰介; 関山 浩介; 長谷川 泰久; 青山 忠義; and 福田 敏男. 9月 2016. (1X3-05)
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PDAC規範リミットサイクル歩容における移動速度制御を用いた目標地点への自律的3次元移動. 小林 泰介; 関山 浩介; 長谷川 泰久; 青山 忠義; and 福田 敏男. 6月 2016. (2A1-12b2)
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仮想拘束最適化による2足歩行・走行の連続的な遷移. 小林 泰介; 長谷川 泰久; 関山 浩介; 青山 忠義; and 福田 敏男. 3月 2016. (1A3)
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PDACの仮想拘束最適化による2足歩容の性能向上. 小林 泰介; 関山 浩介; 長谷川 泰久; 青山 忠義; and 福田 敏男. 12月 2015. (2F3-4)
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ダイナミクス規範型仮想拘束を用いたPDACによる2足走行. 小林 泰介; 青山 忠義; 長谷川 泰久; 関山 浩介; and 福田 敏男. 9月 2015. (3I2-03)
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ヒューマノイドロボットの高速走行制御に関する研究—走行の基礎検証—. 太田 智郎; 大原 賢一; 市川 明彦; 小林 泰介; 長谷川 泰久; and 福田 敏男. 5月 2015. (1P2-B05)
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遊脚運動を利用した歩行速度制御器によるPDAC規範3次元2足歩行. 小林 泰介; 青山 忠義; 長谷川 泰久; 関山 浩介; and 福田 敏男. 5月 2015. (1P2-B09)
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2足歩行のための腕振りを用いた最適な重心追従補助制御. 小林 泰介; 関山 浩介; 青山 忠義; 長谷川 泰久; and 福田 敏男. 3月 2015. (2C4)
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ヒューマノイドロボットの腕振りと股関節回旋を用いた歩行効率向上及び安定化. 小林 泰介; 関山 浩介; 青山 忠義; 長谷川 泰久; and 福田 敏男. 9月 2014. (1B1-05)
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ヒューマノイドロボットによる杖利用方法の転倒要因に基づく最適選択. 小林 泰介; 関山 浩介; 青山 忠義; and 福田 敏男. 5月 2014. (3P1-E08)
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ヒューマノイドロボットの杖を用いた歩行制御. 小林 泰介; 傍嶋 将文; 関山 浩介; and 福田 敏男. 9月 2013. (1C3-03)
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ヒューマノイドロボットの杖を利用した移動能力向上手法. 小林 泰介; 青山 忠義; 関山 浩介; and 福田 敏男. 5月 2013. (1A2-P03)
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安定性と移動効率に基づいた行動戦略. 小林 泰介; 青山 忠義; 関山 浩介; and 福田 敏男. 9月 2012. (3F1-2)
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転倒リスク評価に基づくマルチロコモーションロボットの行動選択. 小林 泰介; 青山 忠義; 関山 浩介; 長谷川 泰久; and 福田 敏男. 5月 2012. (2A1-U01)
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  inbook (4)
. 小林 泰介. 詳解 強化学習の発展と応用ロボット制御・ゲーム開発のための実践的理論. 科学情報出版, 3月 2024.
詳解 強化学習の発展と応用ロボット制御・ゲーム開発のための実践的理論 [link]Paper   link   bibtex   3 downloads  
6. 機械学習と制御:連続行動空間における強化学習. 小林 泰介. 機械学習の可能性 (計測・制御セレクションシリーズ 5), pages 100–111. コロナ社, 1月 2023.
機械学習の可能性 (計測・制御セレクションシリーズ 5) [link]Paper   link   bibtex  
19.11. マルチロコモーション. 福田 敏男; 長谷川 泰久; 関山 浩介; 青山 忠義; and 小林 泰介. ロボット制御学ハンドブック, pages 644–646. 近代科学社, 12月 2017.
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2. Locomotion Transition Scheme of Multi-Locomotion Robot. Tadayoshi Aoyama; Taisuke Kobayashi; Zhiguo Lu; Kosuke Sekiyama; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. Injury and Skeletal Biomechanics, pages 21–36. InTech, Aug. 2012.
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  inproceedings (42)
Consolidated Adaptive T-soft Update for Deep Reinforcement Learning. Taisuke Kobayashi. In IEEE World Congress on Computational Intelligence, 2024. Yokohama, Japan (2061205 at IJCNN S6_31)
Consolidated Adaptive T-soft Update for Deep Reinforcement Learning [link]Paper   link   bibtex  
Cooperative Transport by Manipulators with Uncertainty-Aware Model-Based Reinforcement Learning. Takumi Aotani; and Taisuke Kobayashi. In IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pages 959–964, 2024. Ha Long, Vietnam (WedCT2.3)
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Autonomous Driving from Diverse Demonstrations with Implicit Selection of Optimal Mode. Taisuke Kobayashi; and Yusuke Takeda. In IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pages 441–446, 2024. Ha Long, Vietnam (TueCM1.1)
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Autonomous Driving of Personal Mobility by Imitation Learning from Small and Noisy Dataset. Taisuke Kobayashi; and Takahito Enomoto. In IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pages 404–409, 2024. Ha Long, Vietnam (TueCK1.6)
Autonomous Driving of Personal Mobility by Imitation Learning from Small and Noisy Dataset [link]Paper   link   bibtex  
Oocyte Rotation Assistance System Using AI Trained on the Micromanipulations of a Skilled Operator. Ryoya Mori; Tadayoshi Aoyama; Taisuke Kobayashi; Kazuya Sakamoto; Masaru Takeuchi; and Yasuhisa Hasegawa. In IEEE International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science, Nov. 2023. Nagoya, Japan
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Domains as Objectives: Multi-Domain Reinforcement Learning with Convex-Coverage Set Learning for Domain Uncertainty Awareness. Wendyam Eric Lionel Ilboudo; Taisuke Kobayashi; and Takamitsu Matsubara. In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pages 5622–5629, 2023. Detroit, Michigan, USA (TuAT17.7)
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Mirror-Descent Inverse Kinematics for Box-constrained Joint Space. Taisuke Kobayashi; and Takanori Jin. In World Congress of the International Federation of Automatic Control, pages 321–326, Jul. 2023. Yokohama, Japan (MoA11.4)
Mirror-Descent Inverse Kinematics for Box-constrained Joint Space [link]Paper   link   bibtex  
L2C2: Locally Lipschitz Continuous Constraint towards Stable and Smooth Reinforcement Learning. Taisuke Kobayashi. In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pages 4032–4039, Oct. 2022. Kyoto, Japan (MoC-16.3), SICE International Young Authors Award (SIYA-IROS2022)
L2C2: Locally Lipschitz Continuous Constraint towards Stable and Smooth Reinforcement Learning [link]Paper   doi   link   bibtex  
Intentional Underestimation at Terminal State in Reinforcement Learning. Taisuke Kobayashi. In ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, pages 33–34, Oct. 2022. Nara, Japan (1C1-1)
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Study on Hierarchical Reinforcement Learning for Demand Response Product Rollout. Tatsuya Shimizu; Taisuke Kobayashi; and Takamitsu Matsubara. In SICE Annual Conference, pages 114–117, Sep. 2022. Kumamoto, Japan (WeA06.1)
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Adaptive t-Momentum-based Optimization for Unknown Ratio of Outliers in Amateur Data in Imitation Learning. Wendyam Eric Lionel Ilboudo; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pages 7828–7834, Sep. 2021. Prague, Czech Republic (online)
Adaptive t-Momentum-based Optimization for Unknown Ratio of Outliers in Amateur Data in Imitation Learning [link]Paper   doi   link   bibtex  
Adaptive Eligibility Traces for Online Deep Reinforcement Learning. Taisuke Kobayashi. In International Conference on Intelligent Autonomous Systems, pages 407–418, Jun. 2021. Singapore (online)
Adaptive Eligibility Traces for Online Deep Reinforcement Learning [link]Paper   link   bibtex  
Proximal Policy Optimization with Relative Pearson Divergence. Taisuke Kobayashi. In IEEE International Conference on Robotics and Automation, pages 8416–8421, Jun. 2021. Xi'an, China (with online) (TuBT5)
Proximal Policy Optimization with Relative Pearson Divergence [link]Paper   doi   link   bibtex  
Deep unfolding-based output feedback control design for linear systems with input saturation. Koki Kobayashi; Masaki Ogura; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. In SICE International Symposium on Control Systems, Mar. 2021. Online (2A1-5)
Deep unfolding-based output feedback control design for linear systems with input saturation [link]Paper   link   bibtex  
Towards Deep Robot Learning with Optimizer Applicable to Non-Stationary Problems. Taisuke Kobayashi. In IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pages 190–194, Jan. 2021. Fukushima, Japan (Online) (TuD2.5)
Towards Deep Robot Learning with Optimizer Applicable to Non-Stationary Problems [link]Paper   link   bibtex  
Behavioral Cloning from Observation with Bi-Directional Dynamics Model. Betz Tobias; Hidehito Fujiishi; and Taisuke Kobayashi. In IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pages 184–189, Jan. 2021. Fukushima, Japan (Online) (TuD2.4)
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Multi-Contacts Force-Reactive Walking Control During Physical Human-Humanoid Interaction. Taisuke Kobayashi; Emmanuel Dean-Leon; Julio Rogelio Guadarrama-Olvera; Florian Bergner; and Gordon Cheng. In IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, pages 33–39, Oct. 2019. Toronto, Canada (WeOral1_2.4)
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Continual Learning Exploiting Structure of Fractal Reservoir Computing. Taisuke Kobayashi; and Toshiki Sugino. In International Conference on Artificial Neural Networks, volume 5, pages 35–47, Sep. 2019. Munich, Germany
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Variational Deep Embedding with Regularized Student-t Mixture Model. Taisuke Kobayashi. In International Conference on Artificial Neural Networks, volume 3, pages 443–455, Sep. 2019. Munich, Germany
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Hyperbolically-Discounted Reinforcement Learning on Reward-Punishment Framework. Taisuke Kobayashi. In Joint IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics, pages 99–100, Aug. 2019. Oslo, Norway (Paper Abstracts)
Hyperbolically-Discounted Reinforcement Learning on Reward-Punishment Framework [link]Paper   link   bibtex  
Reward-Punishment Actor-Critic Algorithm Applying to Robotic Non-grasping Manipulation. Taisuke Kobayashi; Takumi Aotani; Julio Rogelio Guadarrama-Olvera; Emmanuel Dean-Leon; and Gordon Cheng. In Joint IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics, pages 37–42, Aug. 2019. Oslo, Norway
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Impedance Control based Assistive Mobility Aid through Online Classification of User's State. Shunki Itadera; Taisuke Kobayashi; Jun Nakanishi; Tadayoshi Aoyama; and Yasuhisa Hasegawa. In IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pages 243–248, Jan. 2019. Paris, France (Mo2D.3)
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Bottom-up Multi-agent Reinforcement Learning for Selective Cooperation. Takumi Aotani; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. In IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pages 3580–3585, Oct. 2018. Miyazaki, Japan (13252)
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Practical Fractional-Order Neuron Dynamics for Reservoir Computing. Taisuke Kobayashi. In International Conference on Artificial Neural Networks, volume 3, pages 116–125, Oct. 2018. Rhodes, Greece
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Check Regularization: Combining Modularity and Elasticity for Memory Consolidation. Taisuke Kobayashi. In International Conference on Artificial Neural Networks, volume 2, pages 315–325, Oct. 2018. Rhodes, Greece
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Learning of Correlation in Decentralized Robots with Individual Tasks. Takumi Aotani; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. In SICE Annual Conference, pages 662–665, Sep. 2018. Nara, Japan (ThA04.6)
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Continual Learning using Modularity of Structured Reservoir Computing. Toshiki Sugino; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. In SICE Annual Conference, pages 650–653, Sep. 2018. Nara, Japan (ThA04.3)
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Biomechanical Energy Harvester with Continuously Variable Transmission: Prototyping and Preliminary Evaluation. Yutaro Ikawa; Taisuke Kobayashi; and Takamitsu Matsubara. In IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, pages 1045–1050, Jul 2018. Auckland, New Zealand (ThAT1.2)
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Modeling of the High-Speed Running Humanoid Robot. Tomoro Ota; Kenichi Ohara; Akihiko Ichikawa; Taisuke Kobayashi; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. In IEEE International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science, pages 112–113, Nov. 2016. Nagoya, Japan (MP-2-2-5)
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Quasi-Passive Dynamic Autonomous Control to Enhance Horizontal and Turning Gait Speed Control. Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Yasuhisa Hasegawa; Tadayoshi Aoyama; and Toshio Fukuda. In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pages 5612–5617, Oct. 2016. Daejeon, Korea (ThCT4.4)
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Unified Bipedal Gait for Walking and Running by Dynamics-based Virtual Holonomic Constraint in PDAC. Taisuke Kobayashi; Yasuhisa Hasegawa; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; and Toshio Fukuda. In IEEE International Conference on Robotics and Automation, pages 1769–1775, May 2016. Stockholm, Sweden (TuDbT1.3)
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Dynamics-based Virtual Holonomic Constraint for PDAC Running. Taisuke Kobayashi; Tadayoshi Aoyama; Yasuhisa Hasegawa; Kosuke Sekiyama; and Toshio Fukuda. In IEEE International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science, pages 41–42, Nov. 2015. Nagoya, Japan (MP-13)
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Optimal Use of Arm-Swing for Bipedal Walking Control. Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. In IEEE International Conference on Robotics and Automation, pages 5698–5703, May 2015. Seattle, USA (FrP1T6.7)
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Optimal Selection of Cane Usage with Humanoid Robot. Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. In IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, pages 199–204, Nov. 2014. Madrid, Spain (WedI1-T6.5)
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Support of COG Trajectory Tracking by Arm-Swing with Bipedal Walking. Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. In IEEE International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science, pages 150–152, Nov. 2014. Nagoya, Japan (MP2-2-5)
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Bipedal Walking by Humanoid Robot with Cane —Preventive Usage of Cane based on Impulse Force. Taisuke Kobayashi; Tadayoshi Aoyama; Masafumi Sobajima; Kosuke Sekiyama; and Toshio Fukuda. In IEEE International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science, pages 54–59, Nov. 2013. Nagoya, Japan (MP-10)
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Locomotion Selection Strategy for Multi-Locomotion Robot based on Stability and Efficiency. Taisuke Kobayashi; Tadayoshi Aoyama; Masafumi Sobajima; Kosuke Sekiyama; and Toshio Fukuda. In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pages 2616–2621, Nov. 2013. Tokyo, Japan (TuAT13.6)
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Bipedal Walking Control of Humanoid Robots by Arm-Swing. Masafumi Sobajima; Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; and Toshio Fukuda. In SICE Annual Conference, pages 313–318, Sep. 2013. Nagoya, Japan (SuAT13.5)
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Stability Enhancement of 3-D Biped Walking based on Passive Dynamic Autonomous Control. Tadayoshi Aoyama; Kosuke Sekiyama; Zhiguo Lu; Taisuke Kobayashi; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. In IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, pages 443–448, Nov. 2012. Osaka, Japan (FrP4T1.19)
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Stabilization and Moving Efficiency Improvement by Adjustment of Moving Speed in Single Locomotion. Taisuke Kobayashi; Tadayoshi Aoyama; Kosuke Sekiyama; and Toshio Fukuda. In IEEE International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science, pages 325–330, Nov. 2012. Nagoya, Japan (TA2-2-7)
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Optimal Control of Energetically Efficient Ladder Decent Motion with Internal Stress Adjustment Using Key Joint Method. Zhiguo Lu; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; Yasuhisa Hasegawa; Taisuke Kobayashi; and Toshio Fukuda. In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pages 2216–2221, Oct. 2012. Algarve, Portugal (TueBT5.3)
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Locomotion Selection of Multi-Locomotion Robot based on Falling Risk and Moving Efficiency. Taisuke Kobayashi; Tadayoshi Aoyama; Kosuke Sekiyama; Zhiguo Lu; Yasuhisa Hasegawa; and Toshio Fukuda. In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pages 2869–2874, Oct. 2012. Vilamoura, Portugal (TueDT7.4)
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  misc (29)
LiRA: Light-Robust Adversary for Model-based Reinforcement Learning in Real World. Taisuke Kobayashi. 2024. (submitted for publication)
LiRA: Light-Robust Adversary for Model-based Reinforcement Learning in Real World [link]Paper   link   bibtex  
Walking in Constrained Environment using Model-based Reinforcement Learning for Virtual Constraint-based Gait. Takanori Jin; Taisuke Kobayashi; and Takamitsu Matsubara. IEEE International Conference on Robotics and Automation (Late Breaking Results), May 2024. (ThAL-EX.7)
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Micromanipulation Assistance Via Motion Guidance to a Spatiotemporal Ideal Trajectory Using GMM and LSTM. Ryoya Mori; Tadayoshi Aoyama; Taisuke Kobayashi; Kazuya Sakamoto; Masaru Takeuchi; and Yasuhisa Hasegawa. IEEE International Conference on Robotics and Automation (Late Breaking Results), May 2024. (WeAL-EX.2)
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LiRA: Light-Robust Adversary for Model-based Reinforcement Learning. Taisuke Kobayashi. ICRA 2024 Workshop – Back to the Future: Robot Learning Going Probabilistic, May 2024.
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ロボットの運動学習. 小林 泰介. 名古屋大学 マイクロ・ナノシステム工学特別講義, Dec. 2023.
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ロボットの制御に向けた機械学習. 小林 泰介. 玉川大学 ビッグデータ解析, Dec. 2023.
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経験から学ぶロボットの動かし方. 小林 泰介. 2023年度 市民講座 「情報学最前線」, Oct. 2023.
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Intentionally-underestimated Value Function at Terminal State for Temporal-difference Learning with Mis-designed Reward. Taisuke Kobayashi. 2023. (submitted for publication)
Intentionally-underestimated Value Function at Terminal State for Temporal-difference Learning with Mis-designed Reward [link]Paper   link   bibtex  
リザーバコンピューティングの設計と応用. 小林 泰介. 第146回 ロボット工学セミナー 機械学習の発展とロボット工学への応用, Jun. 2023.
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強化学習の新解釈による 人・ロボット理解への可能性. 小林 泰介. 名大青山ユニット主催ワークショップ, Mar. 2023.
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Soft Actor-Critic Algorithm with Truly-satisfied Inequality Constraint. Taisuke Kobayashi. 2023. (submitted for publication)
Soft Actor-Critic Algorithm with Truly-satisfied Inequality Constraint [link]Paper   link   bibtex  
モデルベース強化学習・模倣学習. 小林 泰介. 第69回自律分散システム部会研究会「若手研究者による模倣学習・強化学習の新展開」, Dec. 2022.
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Real-time Sampling-based Model Predictive Control based on Reverse Kullback-Leibler Divergence and Its Adaptive Acceleration. Taisuke Kobayashi; and Kota Fukumoto. 2022. (submitted for publication)
Real-time Sampling-based Model Predictive Control based on Reverse Kullback-Leibler Divergence and Its Adaptive Acceleration [link]Paper   link   bibtex  
ロボットの運動学習. 小林 泰介. 名古屋大学 マイクロ・ナノシステム工学特別講義, Nov. 2022.
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Noise-Aware Stochastic Gradient Optimization with AdaTerm. Wendyam Eric Lionel Ilboudo; Taisuke Kobayashi; and Takamitsu Matsubara. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (Late Breaking Results), Oct. 2022. (MoB-PO.25)
Noise-Aware Stochastic Gradient Optimization with AdaTerm [link]Paper   link   bibtex  
5分で分かる!?有名論文ナナメ読み「Sergey Levine: Reinforcement Learning and Control as Probabilistic Inference: Tutorial and Review」. 小林 泰介. 情報処理, 1月 2021.
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べき乗則への転換がもたらすノイズに頑健な機械学習. 小林 泰介. 90th BFI Group Seminar, Oct. 2020.
べき乗則への転換がもたらすノイズに頑健な機械学習 [link]Paper   link   bibtex   9 downloads  
自律的な脚ロボットの歩容選択・制御. 小林 泰介. 第127回 ロボット工学セミナー 生物の多脚歩行と多脚歩行ロボットの制御技術, Jul. 2020.
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TAdam: A Robust Stochastic Gradient Optimizer. Wendyam Eric Lionel Ilboudo; Taisuke Kobayashi; and Kenji Sugimoto. 2020.
TAdam: A Robust Stochastic Gradient Optimizer [link]Paper   link   bibtex  
Research on my visit to Technical University of Munich for Human-friendly robots. Taisuke Kobayashi. NAIST Colloquium B: Reports of long term abroad activities, Feb. 2020.
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リレー解説 機械学習の可能性《第7回》機械学習と制御:連続行動空間における強化学習. 小林 泰介. 計測と制御, 10月 2019.
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Towards Walking Control during Multi-Contacts Human-Humanoid Interaction. Taisuke Kobayashi; Emmanuel Dean-Leon; Julio Rogelio Guadarrama-Olvera; Florian Bergner; and Gordon Cheng. Humanoids 2019 Workshop – Challenges and Solutions for Humanoid Robot Interaction and Collaboration, Oct. 2019.
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Optimization for Physical Human-Robot Interaction using Machine Learning. Taisuke Kobayashi. Robotics Talk at CMU, Feb. 2019.
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Selection and Integration Architecture for Multi-Locomotion Control Systems. Taisuke Kobayashi. TUM Doctoral Seminar (ICS, CNE, HCR), Jul. 2018.
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Integration Architecture of Locomotion Control for Multi-locomotion robot. Toshio Fukuda; Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; and Yasuhisa Hasegawa. Yale Workshop on Adaptive and Learning Systems, Jun. 2017.
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マルチロコモーションロボットのための運動制御器選択・統合アーキテクチャ. 小林 泰介. 奈良先端科学技術大学院大学ゼミナールII, Apr. 2017.
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Selection Algorithm for Locomotion based on Falling Risk and Moving Efficiency for Multi-Locomotion Robot. Taisuke Kobayashi. Multi-Locomotion Robot Symposium, Mar. 2016.
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Usage of Cane for Multi-Locomotion Robot. Toshio Fukuda; Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; Tadayoshi Aoyama; and Yasuhisa Hasegawa. Yale Workshop on Adaptive and Learning Systems, Jun. 2015.
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Multi Locomotion Robotic Systems. Toshio Fukuda; Tadayoshi Aoyama; Taisuke Kobayashi; Kosuke Sekiyama; and Yasuhisa Hasegawa. Yale Workshop on Adaptive and Learning Systems, Jun. 2013.
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