Graduates works (卒業生研究内容)

  • 卒業後の就職実績(野村総研、楽天、ソニー、パナソニック、アクセンチュア、Indeed, 楽天モバイル)
  • Career paths after graduation (Nomura Research Institute, Rakuten, Sony, Panasonic, Accenture, Indeed, Rakuten Mobile)

 

  • List of Graduates for Regular Courses
  • 2021年度卒業(Year 2021)
  • Jiazheng Chai, D3

Thesis Title: Motor Synergy Emergence and Redundancy Quantification through Deep Reinforcement Learning in Robotics (ロボティクスのための深層強化学習による運動シナジー発現と冗長性定量化に関する研究)

Referees: M. Hayashibe, S. Murata, K. Hashimoto, J. Gallego (Imperial College London, UK)

  • Keli Shen (神克礼) D3 (joined AIST 産業技術総合研究所 as postdoc)

Thesis Title: Reproducing Synergetic Human Balance Recovery Modalities through Predictive and Learning Control Strategies (協調的な人間のバランス回復モダリティ再現のための予測と学習制御戦略)

Referees: M. Hayashibe, K. Yoshida, Y. Hirata, A. Chemori (CNRS, France)

  • Yonatan Hutabarat, D3, Bio-Eng (DSPII, 医工学研究科)

Thesis Title: Multimodal Quantitative Gait Assessment using Minimal Wearable Sensors (最小限のウェアラブルセンサーを用いたマルチモーダル定量的歩行評価)

Referees: M. Hayashibe, R. Nagatomi, T. Watanabe, D. Owaki

  • Raza Fahad, D3, IMAC-G (IRP) 

Thesis Title: Balance Stability Augmentation for Wheel-legged Biped Robot through Predictive and Adaptive Control Strategies (予測および適応制御戦略に基づく車輪型二足歩行ロボットのバランス安定性の向上)

Referees: M. Hayashibe, K. Yoshida, Y. Hirata, A. Chemori (CNRS, France)

  • Guanda Li, M2, IMAC-G (IBP) with UEC

Thesis Title: Realization of Underwater Locomotion of Soft Robot with Dielectric
Elastomer Actuator through Deep Reinforcement Learning (深層強化学習による誘電エラストマーアクチュエータ型ソフトロボットの水中移動の実現)

  • Orvin Demsy, M2, IMAC-G

Thesis Title: Inter-Subject Transfer Learning Using Euclidean Alignment and Transfer Component Analysis for Motor Imagery-Based BCI (運動イメージに基づくBCIのためのユークリッドアライメントと転移成分分析を用いた被験者間の転移学習)

  • 2020年度卒業(Year 2020)
  • David Achanccaray, D3 (joined ATR 国際電気通信基礎技術研究所 as postdoc)

Thesis Title: Electrotactile Feedback to Improve Immersive Brain-Computer Interface and Motor Imagery Decoding with Deep Learning (没入型ブレインコンピュータインターフェース強化のための電気触覚フィードバックと深層学習による運動イメージ解読)

Referees: M. Hayashibe, T. Tanaka, T. Okatani, S. Bhattacharyya (Ulster University, UK)

  • Yuki Yamakawa (山川友希) M2

Thesis Title: 再帰型ニューラルネットワークを用いた手指運動の定量的時系列パターン評価

  • Naoki Kadoyama (門山尚貴) M2

Thesis Title: 腰部の上下運動を活用した準受動歩行の安定化に関する研究

  • Atsushi Hamada (浜田淳司) M2

Thesis Title: モデルベース強化学習における状態予測によるエネルギ効率向上の検証

  • Eiji Inomata (猪股映史) M2

Thesis Title: サイクリング運動の速度・負荷変化に対する時空間筋シナジー解析

  • Hiroko Shimizu (清水寛子) M2

Thesis Title: 深層強化学習を用いたばね付き準受動歩行モデルにおける歩容生成

  • Han (Yoshiki) Jihui (韓吉輝) M2, IMAC-G

Thesis Title: Synergy Emergence in Deep Reinforcement Learning for Natural High-dimensional Arm Manipulation (自然な高自由度アーム操作のための深層強化学習におけるシナジーの発現)

  • Minh T.N Truong, Master, IMAC-G (IRP)

Thesis Title: EMG-based Estimation of Joint Torques and Angles using the Recurrent Neural Network

Publication: (to be appeared)

  • Hannan Ahmed, Master, IMAC-G (IRP)

Thesis Title: Forearm Motion Estimation using Synergy Space Neural Network for Upper Arm Prosthesis

Publication: (to be appeared)

  • Chu Khan Hoang, Bachelor, IMAC-U

Thesis Title: Discovering interpretable dynamics by sparsity promotion on energy and the Lagrangian

Publication: Discovering Interpretable Dynamics by Sparsity Promotion on Energy and the Lagrangian, IEEE Robotics and Automation Letters, April 2020, 5(2):2154-2160, Hoang K. Chu, M. Hayashibe, (ICRA2020 Paris) IF=3.6

  • Taku Sugiyama (杉山 拓) Bachelor(早期卒業)

Thesis Title: 反復学習制御手法によるFiber-Reinforced Soft Actuatorの制御

Publication: (to submit for ICRA21) Individual Deformability Compensation of Hydraulic Soft Actuators with Iterative Learning based Neural Network

  • 2019年度卒業(Year 2019)
  • Sei-ichi Sakamoto (坂本誠一) Master, Bio-Eng (医工学研究科)

Thesis Title: 再帰型ニューラルネットワークを用いた筋電位および慣性センサによる床反力推定 PDF

Publication: (in submission) Ground Reaction Force and Moment Estimation from EMG and IMU Sensor Using Recurrent Neural Network