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国立大学法人東京農工大学
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本事業は文部科学省科学技術人材育成費補助金の「テニュアトラック普及・定着事業」の補助を受けて実施しています。

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テニュアトラック教員の紹介

有泉　亮 (Ariizumi Ryo)

研究院 工学研究院
部門 先端機械システム部門
研究分野 ロボティクス・制御工学
キーワード 生物模倣ロボット，データ駆動制御，強化学習
URL https://web.tuat.ac.jp/~ariizumi-lab/index.html
職歴

・2014年04月～2015年03月：日本学術振興会特別研究員 (DC2)
・2015年04月～2015年09月：日本学術振興会特別研究員（PD）
・2015年10月～2023年03月：名古屋大学大学院工学研究科　助教
・2023年04月～現在　　　：東京農工大学大学院工学研究院　准教授
学歴

・2010年03月：京都大学 工学部 物理工学科　卒業
・2012年03月：京都大学大学院 工学研究科 機械理工学専攻 修士課程　修了
・2015年03月：京都大学大学院 工学研究科 機械理工学専攻 博士課程　修了　博士（工学）
受賞歴

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください

・2023年：AROB-ISBC-SWARM2023 the Best Paper Award
・2022年：日本鉄鋼協会　計測・制御・システム工学部会研究賞
・2019年：第49期 計測自動制御学会 中部支部 支部奨励賞
・2018年：日本ロボット学会 学会誌論文賞
・2015年：計測自動制御学会制御部門研究奨励賞
・2014年：IEEE Robotics and Automation Society Japan Chapter Young Award (IROS2014)
・2014年：第 11 回 IEEE 関西支部学生研究奨励賞
・2012年：京都大学工研究科馬詰奨励賞
・2012年：ロボカップジャパンオープン2012 レスキューロボット実機リーグ優勝
・2012年：日本機械学会三浦賞
・2011年：ロボカップジャパンオープン2011 レスキューロボット実機リーグBest in Class Autonomy
・2010年：Thailand Rescue Robot Championship 2010 Best Autonomous Award
・2010年：日本機械学会畠山賞
主な論文・解説

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください

・R. Koike, R. Ariizumi, and F. Matsuno: Simultaneous Optimization of Discrete and Continuous Parameters Defining a Robot Morphology and Controller, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, (2023) doi: 10.1109/TNNLS.2023.3272068
・K. Sakakibara, R. Ariizumi, T. Asai, and S. Azuma: Path Tracking Control of a Snake Robot with a Passive Joint, Advanced Robotics, vol. 37, issue 7, pp. 447-457 (2023)
・R. Koike, R. Ariizumi, and F. Matsuno: Automatic robot design inspired by evolution of vertebrates, Artificial Life and Robotics, vol. 27, pp. 624-631 (2022)
・K. Harada, R. Ariizumi, M. Tanaka, T. Asai, and S. Azuma: Head Trajectory Tracking Control of An Extendable Snake-like Robot, Artificial Life and Robotics, Vol. 27, No. 2, pp. 316-323 (2022)
・R. Ariizumi, Y. Imagawa, T. Asai, and S. Azuma: Port-Controlled Hamiltonian Based Control of Snake Robots, Artificial Life and Robotics, Vol. 27, No. 2, pp. 255-263 (2022)
・R. Ariizumi, M. Kawaguchi, T. Arakawa, N. Oue, and M. Murayama: Drowsiness Estimation of Drivers Using Echo State Networks, The International Journal of Automotive Engineering, Vol. 13, No. 2, pp. 60-67 (2022)
・K. Yamamoto, R. Ariizumi, T. Hayakawa, and F. Matsuno: Path Integral Policy Improvement with Population Adaptation, IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 52, No. 1, pp. 312-322 (2022)
・R. Ariizumi, K. Koshio, M. Tanaka, and F. Matsuno: Passive Joint Control of a Snake Robot by Rolling Motion, Artificial Life and Robotics, Vol. 25, pp. 503-512 (2020)
・F. Xu, R. Ariizumi, S. Azuma, and T. Asai: Tamper-Resistant Controller Using Neural Network and Time-Varying Quantization, Artificial Life and Robotics, Vol. 25, pp. 596-602 (2020)
・R. Ariizumi and M. Tanaka: Manipulability Analysis of a Snake Robot without Lateral Constraint for Head Position Control, Asian Journal of Control, Vol. 22, Issue 6, pp.2282-2300 (2020)
・R. Ariizumi, R. Takahashi, M. Tanaka, and T. Asai: Head Trajectory Tracking Control of a Snake Robot and its Robustness Under Actuator Failure, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 27, No. 6, pp. 2589-2597 (2019)
・R. Ariizumi and F. Matsuno: Dynamic Analysis of Three Snake Robot Gaits, IEEE Transactions on Robotics, Vol. 33, No. 5, pp. 1075-1087 (2017)
・R. Ariizumi, M. Tesch, K. Kato, H. Choset, and F. Matsuno: Multiobjective Optimization Based on Expensive Robotic Experiments under Heteroscedastic Noise, IEEE Transactions on Robotics, Vol. 33, No. 2, pp. 468 - 483 (2017)
・R. Ariizumi, M. Tanaka, F. Matsuno: Analysis and heading control of continuum planar snake robot based on kinematics and a general solution thereof, Advanced Robotics, vol. 30, issue 5, pp. 301-314 (2016)

研究紹介

ヘビ型ロボットや脚ロボットなどの生物模倣ロボットは，超冗長ロボットと呼ばれる，自由度の非常に高いシステムです．自由度が高いことは様々なタスクをこなせるという利点をもたらす一方で，適切に動かすことが難しいという問題を抱えています．このため，対応する生物の動きに学んだり，強化学習を用いて適切な動きを学ばせたりする研究が活発になされています．一方で，ロボットに対して生物の動きが必ずしも適切とは限らないという問題や，制御論や力学に基づく理論的考察と強化学習との融合がまだ十分にはできておらず学習の効率化が不十分であるという問題が残っています．
そこで私の研究においては，力学や制御の理論に基づく理解を深め活用範囲を広げていく一方で，手法の融合を目指していきます．具体的には，ヘビ型ロボットを対象に，生物のヘビにはない動きを提案し，ヘビ型ロボットの活動範囲を拡大する研究を行います．また，制御工学でよく知られる手法を応用して力学的な知見を強化学習に適切に組み込み，強化学習の大幅な効率化を目指す研究を行います．その他にも，ロボットの制御器のみならずロボットの構造までも強化学習の枠組みで自動的に実施するための研究などを進めていきます．

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本学のテニュアトラック事業について

本学では良い研究をするために必要な余裕をしっかりと確保しながら活動できる制度が作られていると思います．特に，メンター教員からのフォローや適切なスタートアップ資金の提供があるだけでなく，事務手続きの面での手厚いサポートがある点は非常に優れていると感じています．研究室を初めて主催する若手教員にとって素晴らしい環境です．

今後の抱負

ロボットの研究には幅広く様々な知見を活用する必要があり，ロボティクスという分野自体が分野横断的な学問です．東京農工大学は様々な分野の先生と連携がしやすい環境になっており，このような分野横断的な研究に適していると思います．提供いただいたこの環境を活かし，しっかりと研究・教育を実施していきたいと考えています．