Hiroyuki Ishii 研究室
主宰者：Hiroyuki Ishii
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、柔軟で軽量な性質を活かしたソフトロボティクスの研究を中心に展開しています。気圧駆動や伸縮機構など、従来の剛体ロボットでは実現困難な動作原理を用いて、狭い配管内の検査、危険環境での探査、人間との安全な相互作用が可能なロボット群の開発に取り組んでいます。植物の成長メカニズムに着想を得た「つるロボット」や気圧駆動型の柔軟なアーム、可変剛性をもつ空気圧アクチュエータなど、多様な新しい駆動素子と機構を提案しています。
これらのロボットを実現するには、複雑な動力学の解析と高精度な制御が必要になります。そこで本研究室は、数値シミュレーション、機械学習、モデル予測制御といった手法を組み合わせて、柔軟な機構の振る舞いを予測・制御するモデルの構築を行っています。パラメータ最適化やニューラルネットワークを活用した設計支援も進めており、複雑な非線形特性を持つシステムを効率的に扱う方法論を確立しています。
さらに本研究室は、ロボット技術を人間の能力拡張や芸術表現の領域へ応用する試みも実践しています。装着型の軽量ロボットアーム、ダンサーとの協創によるロボット制御システム、安全で人間と接触できるソフト飛行ロボットなど、社会や文化と交わるロボット開発を目指しており、工学的な課題解決と人間中心の応用開発を両立させています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（60 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/aim64088.2025.11175808
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2025.104988
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10871123
- [2025] Real-time force/position control of soft growing robots: A data-driven model predictive approachDOI: https://doi.org/10.1515/nleng-2025-0099
- [2025] LAST: Utilizing Synthetic Image Style Transfer to Tackle Domain Shift in Aerial Image SegmentationDOI: https://doi.org/10.5220/0013145000003905
- DOI: https://doi.org/10.1109/icma61710.2024.10632985
- DOI: https://doi.org/10.1109/icarm62033.2024.10715751
- DOI: https://doi.org/10.5220/0012343500003654
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- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.42.181
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.2p2-k08
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmekanto.2024.30.14g22
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-e01
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.2a1-h04
- DOI: https://doi.org/10.1088/1748-3190/ad8e25
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-d02
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2024.3469817
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2024.3444669
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.858
- [2023] Comparison of Path Planning Methods with Constant Bending Angle Constraint for Soft Growing RobotDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p1-i17
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2023.3343628
- DOI: https://doi.org/10.1109/robio58561.2023.10354975
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354230
- DOI: https://doi.org/10.3208/jgs.18.253
- DOI: https://doi.org/10.1109/ro-man57019.2023.10309393
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- [2022] Machine Learning Application to Predict Combustion Phase of a Direct Injection Spark Ignition EngineDOI: https://doi.org/10.1007/s12239-022-0023-0
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.343
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2p1-m04
- DOI: https://doi.org/10.1177/09544062221139946
- DOI: https://doi.org/10.1111/vox.13379
- DOI: https://doi.org/10.1109/iecon49645.2022.9968839
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii52469.2022.9708784
- DOI: https://doi.org/10.1109/icma54519.2022.9856166
- DOI: https://doi.org/10.1109/aim52237.2022.9863370
- DOI: https://doi.org/10.1109/aim52237.2022.9863298
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmekanto.2022.28.15c06
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a2-r06
- DOI: https://doi.org/10.1109/icd53806.2022.9863620
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3153724
- DOI: https://doi.org/10.1109/icempe51623.2021.9509210
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeth.2021.56.150_paper
- DOI: https://doi.org/10.3925/jjtc.67.589
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc46164.2021.9630456
- DOI: https://doi.org/10.3390/en14216932
- [2021] Development of Robot Simulator for Interactive Training of Neonatal Cardio-Pulmonary ResuscitationDOI: https://doi.org/10.1109/ro-man50785.2021.9515492
- DOI: https://doi.org/10.1109/aim46487.2021.9517516
- DOI: https://doi.org/10.1109/aim46487.2021.9517375
- DOI: https://doi.org/10.26420/thrombhaemostres.2021.1060
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeth.2021.56.151_paper
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