Takuya Kiyokawa 研究室
主宰者：Takuya Kiyokawa
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ロボットが現実世界でより効果的に物体を扱えるようにするための研究を行っています。具体的には、物体の把持（つかむこと）、組立、分解、包装などの操作タスクを自動化することを目指しています。研究の中心となるのは、複雑な形状や透明性を持つ物体、動いている物体、または密集して配置された物体など、多様な状況下での安定した把持を実現することです。カメラからの視覚情報や3次元設計データを活用して、ロボットが対象物を正確に認識し、最適な把持位置と方法を計画するアルゴリズムを開発しています。
手法としては、幾何学的な接触解析、機械学習（深層学習や自己教示学習）、最適化アルゴリズム、視覚情報処理など、多角的なアプローチを組み合わせています。把持だけでなく、組立や分解の作業順序を計画する際にも、3次元モデルシミュレーションと遺伝的アルゴリズムを使用して、複数の目的関数を同時に満たす解を探索しています。さらに、言語モデルを活用して調理動画から作業計画を自動生成するなど、より高次のタスク理解にも取り組んでいます。
これらの研究成果により、製造業の自動化、リサイクル産業での分解作業、移動ロボットによる搬送や配置作業など、実用的な産業応用を実現することを目指しています。
※ 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（55 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2026.103310
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii64115.2026.11404535
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii64115.2026.11404502
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii64115.2026.11404658
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2026.105442
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmech.2026.3697518
- DOI: https://doi.org/10.1109/case58245.2025.11164158
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra55743.2025.11127936
- DOI: https://doi.org/10.5954/icarob.2025.os15-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10871031
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tro.2025.3588720
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10871085
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2025.1a1-d01
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2025.p0270
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2025.105301
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3606495
- DOI: https://doi.org/10.1109/case58245.2025.11164140
- [2024] WasteGAN: Data Augmentation for Robotic Waste Sorting through Generative Adversarial NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/iros58592.2024.10802403
- DOI: https://doi.org/10.1109/irc63610.2024.00036
- DOI: https://doi.org/10.1109/irc63610.2024.00049
- DOI: https://doi.org/10.1109/case59546.2024.10711666
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2024.3440847
- [2024] Assembly Task Allocation for Human–Robot Collaboration Considering Stability and Assembly ComplexityDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3486913
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3494025
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-k06
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p1-h04
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p1-a03
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3244552
- DOI: https://doi.org/10.1109/case56687.2023.10260644
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3319822
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3285810
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3333385
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.643
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.651
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.569
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p1-b10
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros55552.2023.10342030
- [2022] Thermal Image-Based Dense Containers and Packaging Garbage Classification for Recycling RobotsDOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.538
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.635
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a1-j06
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a1-o02
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a2-j03
- DOI: https://doi.org/10.1109/tase.2022.3221969
- DOI: https://doi.org/10.3390/robotics11060123
- [2022] Efficient Task/Motion Planning for a Dual-arm Robot from Language Instructions and Cooking ImagesDOI: https://doi.org/10.1109/iros47612.2022.9981280
- [2022] Obtaining an Object’s 3D Model Using Dual-Arm Robotic Manipulation and Stationary Depth SensingDOI: https://doi.org/10.1109/tase.2022.3193691
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra46639.2022.9812094
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.04.007
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3145956
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.1a1-g05
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf49454.2021.9382620
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.39.169
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.39.279
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3110795
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3076110
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