池本 周平 (イケモト シュウヘイ)

IKEMOTO Shuhei

写真a

職名

准教授

研究室住所

福岡県北九州市若松区ひびきの2-4

研究分野・キーワード

ロボティクス

ホームページ

http://www.brain.kyutech.ac.jp/~ikemoto/index_ja.html

Scopus 論文情報  
総論文数: 0  総Citation: 0  h-index: 9

Citation Countは当該年に発表した論文の被引用数

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 2005年03月   金沢大学   工学部   人間機械工学科   卒業   日本国

  • 2003年03月   豊田工業高等専門学校   機械工学科   機械工学科   卒業   日本国

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 2010年03月  大阪大学  工学研究科  知能・機能創成工学専攻  博士課程・博士後期課程  修了  日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 大阪大学 -  博士(工学)  2010年03月

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2019年04月
    -
    継続中

    九州工業大学   大学院生命体工学研究科   人間知能システム工学専攻   准教授  

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 2015年04月
    -
    2019年03月

    大阪大学   基礎工学研究科   助教   日本国

  • 2014年07月
    -
    2015年03月

    大阪大学   未来戦略機構第七部門   特任助教   日本国

  • 2010年04月
    -
    2014年06月

    大阪大学   大学院情報科学研究科   助教   日本国

所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 2013年08月
    -
    継続中
     

    日本ロボット学会  日本国

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Noise-modulated neural networks for selectively functionalizing sub-networks by exploiting stochastic resonance

    Ikemoto S.

    Neurocomputing    448   1 - 9   2021年08月  [査読有り]

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    In the phenomenon of stochastic resonance, adding a certain level of nonzero noise to a nonlinear system reduces information loss. A previous study proposed a neural network consisting of thresholding functions that exploit stochastic resonance at run time and during training, with the aim of smooth mapping and backpropagation. Such a neural network can be rephrased as one that operates only when noise is added, i.e., one that is unable to smoothly map and train when noise is absent. Focusing on both explanations simultaneously, a neural network for which only a sub-network is activated selectively by adding noise locally on that sub-network is proposed in this paper. To this end, a new activation function is introduced. It exploits stochastic resonance and presents null output and derivative when no noise is added. Simple simulations confirm that the proposed neural network with the new activation function allows the sub-network to be functionalized selectively, and interpolations are investigated by imposing varying noise intensity on various regions of the network after sub-networks are trained separately.

    DOI Scopus

  • Neural Model Extraction for Model-Based Control of a Neural Network Forward Model

    Shuhei Ikemoto, Kazuma Takahara, Taiki Kumi, Koh Hosoda

    SN Computer Science      2021年01月  [査読有り]

    DOI

  • Autonomous mobile robot for outdoor slope using 2D LiDAR with uniaxial gimbal mechanism

    Hara S., Shimizu T., Konishi M., Yamamura R., Ikemoto S.

    Journal of Robotics and Mechatronics    32 ( 6 ) 1173 - 1182   2020年12月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2020, Fuji Technology Press. All rights reserved. The Nakanoshima Challenge is a contest for developing sophisticated navigation systems of robots for col-lecting garbage in outdoor public spaces. In this study, a robot named Navit(oo)n is designed, and its perfor-mance in public spaces such as city parks is evaluated. Navit(oo)n contains two 2D LiDAR scanners with uniaxial gimbal mechanism, improving self-localization robustness on a slope. The gimbal mechanism adjusts the angle of the LiDAR scanner, preventing erroneous ground detection. We evaluate the navigation perfor-mance of Navit(oo)n in the Nakanoshima and its Extra Challenges.

    機関リポジトリ DOI Scopus

  • Goal-Conditioned Variational Autoencoder Trajectory Primitives with Continuous and Discrete Latent Codes

    Takayuki Osa, Shuhei Ikemoto

    SN Computer Science      2020年09月  [査読有り]

    DOI

  • Q-bot: heavy object carriage robot for in-house logistics based on universal vacuum gripper

    Matsuo I., Shimizu T., Nakai Y., Kakimoto M., Sawasaki Y., Mori Y., Sugano T., Ikemoto S., Miyamoto T.

    Advanced Robotics    34 ( 3-4 ) 173 - 188   2020年02月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2020, © 2020 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group and The Robotics Society of Japan. Q-bot is the human-sized carriage robot for lifting heavy weight objects of in-house logistics, such as storehouse and convenience store. The main feature of Q-bot is the adhesion mechanism beneath the foot, called the turnover prevention Universal Vacuum Gripper (in short TP UVG) that holds its body for turnover prevention and self-weight compensation. Turnover prevention is one of the key technologies of in-house logistic robot for effective use of it. Self-weight compensation is another clue for the robot to achieve the labor work in narrow space. TP UVG is achieved both functions by adhering to uneven ground. The other function of Q-bot is multiple objects graspability based on two-sized Universal Vacuum Gripper by dual-armed manipulation. Q-bot also has omnidirectional movability based on mecanum wheels. In this research, we will report on the development of Q-bot and experiments to prevent the robot from falling when it grabs a heavy object while attached to the ground. We also report Q-bot demonstrations of Future Convenience-Store Challenge in the World Robot Summit 2018.

    機関リポジトリ DOI Scopus

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口頭発表・ポスター発表等 【 表示 / 非表示

  • テンセグリティ構造を利用した連続体マニピュレータ

    塚本 健太,池本 周平

    日本ロボット学会学術講演会  2021年09月  -  2021年09月    日本ロボット学会

  • ポーラスCNTs-PDMSを用いた触覚センシング

    佐藤 祐亮,アズハリ サマン,田中 啓文,池本 周平

    日本ロボット学会学術講演会  2021年09月  -  2021年09月    日本ロボット学会

  • 状態方程式を近似するNNからの数式モデル抽出に基づくモデル予測制御

    池本 周平,組 泰樹,細田 耕

    日本ロボット学会学術講演会  2019年09月  -  2019年09月    日本ロボット学会

講演 【 表示 / 非表示

  • NNによってモデル化された運動学・動力学に基づくロボット制御

    第2回IBISML研究会,確率ロボティクスにおける機械学習   2020年10月21日 

  • Tactile Sensing based on Time Difference of Pressure Wave Arrival for Inflatable Robots

    IEEE International Conference on Robotics and Automation, Workshop on Unconventional Sensors in Robotics   2020年06月04日  IEEE

  • ノイズと創発:確率共鳴による生物規範型の情報処理

    第25回創発システムシンポジウム   2019年09月01日 

  • ニューラルネットワークによる状態方程式の近似と制御系設計

    第3回 Honda R&D Co-Research Lab ロボティクス セミナー   2019年07月18日 

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 2020年度  人間知能システム工学特論2

  • 2020年度  人間知能システム工学特論1

  • 2020年度  脳型情報処理B