Gentiane Venture 研究室
主宰者：Gentiane Venture
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、ロボットが人間と安全かつ自然に協働するための技術開発に取り組んでいます。研究の中心的な関心は、ロボットが人間の意図や感情を理解し、それに応じた行動を生成することにあります。また、ロボット自体の動きや表現力を向上させ、人間にとって理解しやすく、信頼できるパートナーにすることを目指しています。
具体的な手法として、深層学習やデータ駆動モデル、最適制御、機械学習などの様々なアプローチを活用しています。ロボットの歩行安定性の改善、人間との物理的相互作用の安全性確保、自動運転システムの最適化など、実環境での応用を想定した研究が多くあります。また、シミュレーション環境で学習したロボットの技能を現実世界に転用する「シム・トゥー・リアル」技術や、人間の動作から感情表現をロボットに転写する生成モデルなども開発しています。
主要な発見としては、複数の感覚情報（顔の表情、視線、身体の向きなど）を組み合わせることで、ロボットが人間の意図をより正確に推定できることが報告されています。さらに、人間の専門的知識や過去の経験を機械学習に組み込むことで、ロボットの認識精度や制御性能が向上することが示されています。これらの成果により、ロボットと人間がより効果的に協働できる環境の実現に向けた知見が蓄積されています。
※ 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（70 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3743692
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2025.3566621
- [2025] A Multi-Disciplinary Study Comparing Cultural Attitudes Toward Robots in India, Poland and JapanDOI: https://doi.org/10.1109/iccar64901.2025.11072992
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.smhl.2024.100537
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10846-025-02327-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/ro-man63969.2025.11217888
- DOI: https://doi.org/10.1109/arso64737.2025.11124920
- [2025] Expressive Robotics for Social Card Games: Designing and Evaluating a Controller for “Old Maid”DOI: https://doi.org/10.1109/arso64737.2025.11124993
- DOI: https://doi.org/10.1109/arso64737.2025.11124975
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2025.3561078
- DOI: https://doi.org/10.15607/rss.2025.xxi.084
- DOI: https://doi.org/10.20965/ijat.2025.p0651
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13071175
- DOI: https://doi.org/10.1109/tiv.2024.3363146
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643458
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24020569
- DOI: https://doi.org/10.3390/machines12120872
- DOI: https://doi.org/10.1075/is.24004.ind
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24237775
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2024.3497713
- DOI: https://doi.org/10.1109/case59546.2024.10711563
- DOI: https://doi.org/10.1109/ur61395.2024.10597476
- [2024] Fast Direct Optimal Control for Humanoids Based on Dynamics Representation in FPC Latent SpaceDOI: https://doi.org/10.1109/lra.2024.3371291
- [2023] yōkoboDOI: https://doi.org/10.69564/able.es.23006.yokobo
- DOI: https://doi.org/10.69564/able.en.23006.yokobo
- [2023] Special issue on robot and human interactive communication 2023 (selected papers from RO-MAN 2022)DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2023.2292318
- DOI: https://doi.org/10.18690/um.fov.6.2023.26
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23229136
- [2023] A Human-Centered and Adaptive Robotic System Using Deep Learning and Adaptive Predictive ControllersDOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2023.p0834
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23125692
- DOI: https://doi.org/10.51257/a-v1-s7859
- DOI: https://doi.org/10.1109/icccr56747.2023.10194211
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2023.p0007
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii55687.2023.10039188
- DOI: https://doi.org/10.20485/jsaeijae.14.1_10
- [2023] yōkoboDOI: https://doi.org/10.69564/able.fr.23006.yokobo
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1p1-d03
- [2023] yōkoboDOI: https://doi.org/10.69564/able.en.23006.yokobo
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.04.007
- [2022] The 30th IEEE/RSJ International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RoMAN 2021)DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.224
- DOI: https://doi.org/10.14236/ewic/hci2022.31
- DOI: https://doi.org/10.1145/3532106.3533485
- [2022] Expanding the Frontiers of Industrial Robots beyond Factories: Design and in the Wild ValidationDOI: https://doi.org/10.3390/machines10121179
- [2022] A study on the benefits of using variable stiffness feet for humanoid walking on rough terrainsDOI: https://doi.org/10.1109/humanoids53995.2022.10000240
- DOI: https://doi.org/10.3390/machines10121118
- DOI: https://doi.org/10.3390/machines10080708
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22124499
- DOI: https://doi.org/10.1145/3490149.3505576
- [2022] Toward Active Physical Human–Robot Interaction: Quantifying the Human State During InteractionsDOI: https://doi.org/10.1109/thms.2021.3138684
- DOI: https://doi.org/10.1142/s0219843622500013
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10846-022-01624-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.01.139
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3051605
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.39.238
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p2-g14
- DOI: https://doi.org/10.3390/machines10010015
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros51168.2021.9636715
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros51168.2021.9636520
- DOI: https://doi.org/10.1109/case49439.2021.9551553
- DOI: https://doi.org/10.1109/ro-man50785.2021.9515495
- DOI: https://doi.org/10.1109/ro-man50785.2021.9515527
- DOI: https://doi.org/10.1109/humanoids47582.2021.9555773
- DOI: https://doi.org/10.1145/3411763.3443440
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21041499
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10030347
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2021.3089873
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