2022/01/19 更新

写真a

モリ ヒロキ
森 裕紀
所属
研究院(研究機関) 次世代ロボット研究機構
職名
主任研究員(研究院准教授)

兼担

  • 理工学術院   基幹理工学部

学歴

  • 2006年04月
    -
    2009年09月

    東京大学   情報理工学系研究科   知能機械情報学専攻  

  • 2004年04月
    -
    2006年03月

    豊橋技術科学大学   大学院工学研究科   情報工学専攻  

  • 2002年04月
    -
    2004年03月

    豊橋技術科学大学   工学部   情報工学課程  

  • 1997年04月
    -
    2002年03月

    岐阜工業高等専門学校   電気工学科  

学位

  • 東京大学   博士(情報理工学)

経歴

  • 2017年10月
    -
    継続中

    早稲田大学   次世代ロボット研究機構   主任研究員/研究院准教授

  • 2017年04月
    -
    2017年09月

    早稲田大学   理工学術院 尾形研究室   研究院講師

  • 2017年04月
    -
    2017年09月

    早稲田大学   次世代ロボット研究機構   次席研究員

  • 2016年04月
    -
    2017年03月

    Université de Cergy-Pontoise(フランス)   Laboratoire Equipes Traitement de l'Information et Systèmes   研究員

  • 2011年04月
    -
    2016年03月

    大阪大学   大学院工学研究科 知能・機能創成工学専攻   助教

  • 2009年10月
    -
    2011年03月

    科学技術振興機構   JST ERATO浅田共創知能システムプロジェクト   研究員

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所属学協会

  • 2020年08月
    -
    継続中

    人工知能学会

  •  
     
     

    日本赤ちゃん学会

  •  
     
     

    電気学会

  •  
     
     

    発達神経科学会

  •  
     
     

    日本ロボット学会

 

研究分野

  • 胎児医学、小児成育学   発達科学

  • 神経科学一般   計算神経科学

  • 知能ロボティクス

研究キーワード

  • 運動解析

  • 新生児

  • 意識

  • 発達

  • 胎児

  • 深層学習

  • 多変量解析

  • パターン認識

  • 構成論的発達科学

  • ロボティクス

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論文

  • Macroscopic Cluster Organizations Change the Complexity of Neural Activity

    Jihoon Park, Koki Ichinose, Yuji Kawai, Junichi Suzuki, Minoru Asada, Hiroki Mori

    Entropy   21 ( 2 ) 214  2019年02月  [査読有り]

    DOI

  • Chaotic itinerancy within the coupled dynamics between a physical body and neural oscillator networks

    Jihoon Park, Hiroki Mori, Yuji Okuyama, Minoru Asada

      12 ( 8 ) e0182518  2017年08月  [査読有り]

    DOI

  • A human fetus development simulation: Self-organization of behaviors through tactile sensation

    Hiroki Mori, Yasuo Kuniyoshi

    2010 IEEE 9th International Conference on Development and Learning, ICDL-2010 - Conference Program   vol. 9   82 - 87  2010年  [査読有り]

     概要を見る

    Recent progresses of ultrasound imaging technology have led observations of fetal intrauterine behavior and a perspective of intrauterine learning. Understanding fetal behavior in uterus is important for medical cares for prenatal infants, because the intervention like "nesting" or "swaddling" in NICU (Neonatal Intensive Care Unit) is based on a perspective of intrauterine learning. However, fetal behavior is not explained sufficiently by the perspective. In this study, we have proposed a hypothesis in which two fetal behaviors, Isolated leg/arm movements and hand and face contact, emerge within self-organization of interaction among an uterine environment, a fetal body, and a nervous system. through tactile sensation in uterus. We have conducted computer experiments with a simple musculoskeletal model in uterus and a whole body fetal musculoskeletal model with tactile for the hypothesis. We confirmed that tactile sensation induces motions in the experiments of the simple model, and the fetal model with human like tactile distribution have behaved with the two motions similar to real fetal behaviors. Our experiments indicated that fetal intrauterine learning is possibly core concept for the fetal motor development. © 2010 IEEE.

    DOI

  • 触覚を通して反射的行動を自己組織化する子宮内胎児の神経系発達モデル

    森裕紀, 國吉康夫

    日本ロボット学会誌   28 ( 8 ) 1014 - 1024  2010年  [査読有り]

    DOI

  • Buttoning Task with a Dual-Arm Robot: An Exploratory Study on a Marker-based Algorithmic Method and Marker-less Machine Learning Methods

    Wakana Fujii, Kanata Suzuki, Tomoki Ando, Ai Tateishi, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    Proceeding of IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2022)    2022年01月  [査読有り]

  • Curriculum-based offline network training method for improvement of peg-in-hole task performance for holes in concrete,

    André Yuji Yasutomi, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    Proceeding of IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2022)    2022年01月  [査読有り]

  • In-air Knotting of Rope using Dual-Arm Robot based on Deep Learning.

    Kanata Suzuki, Momomi Kanamura, Yuki Suga, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    Proceedings of 2021 IEEE/RAS International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2021)    2021年09月  [査読有り]

  • Tool-Use Model to Reproduce the Goal Situations Considering Relationship Among Tools, Objects, Actions and Effects Using Multimodal Deep Neural Networks

    Namiko Saito, Tetsuya Ogata, Hiroki Mori, Shingo Murata, Shigeki Sugano

    Frontiers in Robotics and AI   8  2021年09月  [査読有り]  [国際誌]

     概要を見る

    We propose a tool-use model that enables a robot to act toward a provided goal. It is important to consider features of the four factors; tools, objects actions, and effects at the same time because they are related to each other and one factor can influence the others. The tool-use model is constructed with deep neural networks (DNNs) using multimodal sensorimotor data; image, force, and joint angle information. To allow the robot to learn tool-use, we collect training data by controlling the robot to perform various object operations using several tools with multiple actions that leads different effects. Then the tool-use model is thereby trained and learns sensorimotor coordination and acquires relationships among tools, objects, actions and effects in its latent space. We can give the robot a task goal by providing an image showing the target placement and orientation of the object. Using the goal image with the tool-use model, the robot detects the features of tools and objects, and determines how to act to reproduce the target effects automatically. Then the robot generates actions adjusting to the real time situations even though the tools and objects are unknown and more complicated than trained ones.

    DOI

  • Viewpoint Planning Based on Uncertainty Maps Created from the Generative Query Network

    Kelvin Lukman, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    Advances in Intelligent Systems and Computing     37 - 48  2021年07月  [査読有り]  [招待有り]  [国際誌]

    DOI

  • 言語指示に基づいた注意予測による把持動作生成

    伊藤洋, 一藁秀行, 山本健次郎, 森裕紀, 尾形哲也

    日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会     1P3-D05  2021年06月

  • 触覚センサと深層学習を用いた布バッグのジッパー開け動作

    一藁秀行, 伊藤洋, 山本健次郎, 森裕紀

    日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会     1P3-D04  2021年06月

  • 双腕ロボットによるボタンかけ動作の実現 – 再帰神経回路モデルによるボタン通し動作の生成-

    藤井稚菜, 鈴木彼方, 森裕紀, 尾形哲也

    日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会     1P3-D03  2021年06月

  • 双腕2指ロボットによる深層予測学習を用いた紐結び動作の実現

    金村杏美, 鈴木彼方, 菅佑樹, 森裕紀, 尾形哲也

    日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会     1P3-D01  2021年06月

  • 双腕ロボットによるボタンかけ動作の実現 – サブタスクに分割したタスク動作設計とマーカ認識による各動作の実行-

    藤井稚菜, 鈴木彼方, 安藤智貴, 舘石藍, 森裕紀, 尾形哲也

    日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会     1P3-D02  2021年06月

  • データ変換に着目したミドルウェアモデルを用いた移動ロボット向けフレームワークの開発

    菅佑樹, 森裕紀, 尾形哲也

    日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会2021     1P2-D08  2021年06月

  • Peg-in-hole Task Strategy for Concrete-wall holes

    André Yuji Yasutomi, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021)    2021年06月  [査読有り]

  • Embodying Pre-Trained Word Embeddings Through Robot Actions

    Minori Toyoda, Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Yoshihiko Hayashi, Tetsuya Ogata

    IEEE Robotics and Automation Letters   6 ( 2 ) 4225 - 4232  2021年03月  [査読有り]

    DOI

  • Compensation for Undefined Behaviors During Robot Task Execution by Switching Controllers Depending on Embedded Dynamics in RNN

    Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    IEEE Robotics and Automation Letters   6 ( 2 ) 3475 - 3482  2021年03月  [査読有り]

    DOI

  • Spatial Attention Point Network for Deep-learning-based Robust Autonomous Robot Motion Generation.

    Hideyuki Ichiwara, Hiroshi Ito, Kenjiro Yamamoto, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    CoRR   abs/2103.01598  2021年

  • How to select and use tools : Active Perception of Target Objects Using Multimodal Deep Learning

    Namiko Saito, Tetsuya Ogata, Satoshi Funabashi, Hiroki Mori, Shigeki Sugano

    IEEE Robotics and Automation Letters   6 ( 2 ) 1 - 1  2021年  [査読有り]

    DOI

  • Tactile-based curiosity maximizes tactile-rich object-oriented actions even without any extrinsic rewards

    Hiroki Mori, Masayuki Masuda, Tetsuya Ogata

    10th IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics     1 - 7  2020年10月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

    DOI

  • Wiping 3D-objects using Deep Learning Model based on Image/Force/Joint Information

    Namiko Saito, Danyang Wang, Tetsuya Ogata, Hiroki Mori, Shigeki Sugano

    IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2020     10152 - 10157  2020年10月  [査読有り]

    DOI

  • データ変換を指向したロボットミドルウェアの提案

    菅佑樹, 森裕紀, 尾形哲也

    日本ロボット学会第38回学術講演会    2020年10月

  • 空間的注意と位置符号化を用いた小規模データセットによるロボット姿勢学習

    昼間彪吾, 森裕紀, 尾形哲也

    日本ロボット学会第38回学術講演会    2020年10月

  • 触覚に導かれた好奇心モデルが創発させる物体志向行動

    増田真之, 森裕紀, 尾形哲也

    日本ロボット学会第38回学術講演会     1C3-06  2020年10月

  • Longitudinal assessment of U-shaped and inverted U-shaped developmental changes in the spontaneous movements of infants via markerless video analysis

    Naoki Kinoshita, Akira Furui, Zu Soh, Hideaki Hayashi, Taro Shibanoki, Hiroki Mori, Koji Shimatani, Yasuko Funabiki, Toshio Tsuji

    Scientific Reports   10 ( 1 )  2020年10月  [査読有り]

     概要を見る

    <title>Abstract</title>
    Various attempts have been made to elucidate the development patterns in the spontaneous movements of infants through longitudinal evaluations. Movement complexity has been found to demonstrate u-shaped changes in the measurements focusing on limb movements. However, researchers have not yet clarified how other characteristics, besides movement complexity, change over time. This paper presents a longitudinal evaluation of spontaneous movements in infants using evaluation indices calculated through markerless video analysis. Nine infants with corrected ages from <inline-formula><alternatives><tex-math>$$-1$$</tex-math><mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML">
    <mml:mrow>
    <mml:mo>-</mml:mo>
    <mml:mn>1</mml:mn>
    </mml:mrow>
    </mml:math></alternatives></inline-formula> to 15 weeks participated in the experiments. We confirmed the change in indices over time using statistical methods. Index changes can be classified as positively correlated, u-shaped, inverted u-shaped, and uncorrelated. We also confirmed that the u-shaped and inverted u-shaped indices are negatively correlated. Furthermore, the principal component analysis revealed that the first principal component had the inverted u-shaped changes with the corrected age. These results suggest that it is important to synchronize the inverted u-shaped variations in the movement and velocity with the u-shaped changes in the movement complexity for infant development.

    DOI

  • Video-based evaluation of infant crawling toward quantitative assessment of motor development

    Katsuaki Kawashima, Yasuko Funabiki, Shino Ogawa, Hideaki Hayashi, Zu Soh, Akira Furui, Ayumi Sato, Taiko Shiwa, Hiroki Mori, Koji Shimatani, Haruta Mogami, Yukuo Konishi, Toshio Tsuji

    Scientific Reports   10 ( 1 )  2020年07月  [査読有り]

    DOI

  • Applying Uncertainty Maps created from Generative Query Network for a Viewpoint Planner

    Kelvin Lukman, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    第34回人工知能学会全国大会   34   2G1-ES-4-04  2020年06月

    DOI

  • 未知語に対応可能な言語と動作の統合表現獲得モデル

    豊田みのり, 森裕紀, 鈴木彼方, 林良彦, 尾形哲也

    第34回人工知能学会全国大会     2D4-OS-18a-04  2020年06月

  • 料理ロボットのための道具の選択・使用深層学習モデル – 道具と食材の配置に応じた料理のよそい動作の実現

    斎藤菜美子, 呉雨恒, 尾形哲也, 森裕紀, 王丹阳, 陽品駒, 菅野重樹

    情報処理学会第82回全国大会     5U-08  2020年03月

  • 位置情報を明示的に扱う空間的注意機構モデルによる物体位置・角度推定の汎化

    昼間彪吾, 森裕紀, 尾形哲也

    情報処理学会第82回全国大会    2020年03月

  • Evaluation of Generalization Performance of Visuo-Motor Learning by Analyzing Internal State Structured from Robot Motion

    Hiroshi Ito, Kenjiro Yamamoto, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    New Generation Computing   38 ( 1 ) 7 - 22  2020年01月  [査読有り]

    DOI

  • Visualization of Focal Cues for Visuomotor Coordination by Gradient-based Methods: A Recurrent Neural Network Shifts The Attention Depending on Task Requirements

    Hiroshi Ito, Kenjiro Yamamoto, Hiroki Mori, Shuki Goto, Tetsuya Ogata

    Proceeding of IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2020)     188 - 194  2020年01月  [査読有り]

    DOI

  • Deep Learningを用いたJellyfish Sign自動識別システムの開発

    川野晃輔, 飯島直也, 南木望, 古居彬, 曽智, 森裕紀, 早志英朗, 久米伸治, 辻敏夫

    第20回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会    2019年12月

  • Real-time Liquid Pouring Motion Generation: End-to-End Sensorimotor Coordination for Unknown Liquid Dynamics Trained with Deep Neural Networks

    Namiko Saito, Nguyen Ba Dai, Tetsuya Ogata, Hiroki Mori, Shigeki Sugano

    Proceeding of IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (Robio 2019)     1077 - 1082  2019年12月  [査読有り]

    DOI

  • 2 次元姿勢推定深層学習モデルを用いた 新生児 General Movements の評価

    飯島直也, 古居彬, 曽智, 早志英朗, 森裕紀, 島谷康司, 辻敏夫

    第8回 日本発達神経科学学会 予稿集     28  2019年11月

  • Learning Multiple Sensorimotor Units to Complete Compound Tasks using an RNN with Multiple Attractors

    Kei Kase, Ryoichi Nakajo, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    Proceedings of 2019 IEEE/RAS International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2019)     4244 - 4249  2019年11月  [査読有り]

    DOI

  • CNNRNNPBを用いたOne-Shotによる模倣動作生成

    伊藤洋, 山本健次郎, 森裕紀, 尾形哲也

    日本ロボット学会第37回学術講演会 予稿集     1A3-06  2019年09月

  • 双腕ロボットに向けた再帰型神経回路モデルを用いたドラミングタスクの学習,日本ロボット学会第37回学術講演会

    中島佳昭, 加瀬敬唯, 森裕紀, Claudio Zito, Andrey Barsky, 尾形 哲也

    日本ロボット学会第37回学術講演会 予稿集     1A2-05  2019年09月

  • 深層学習を用いた視覚運動モデルの異なる入出力情報によるロボット動作生成の比較

    松本昇, 加瀬敬唯, 森裕紀, 尾形哲也

    日本ロボット学会第37回学術講演会 予稿集     1A2-03  2019年09月

  • End-to-end Learning Method for Self-Driving Cars with Trajectory Recovery Using a Path-following Function

    Tadashi Onishi, Toshiyuki Motoyoshi, Yuki Suga, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)    2019年07月  [査読有り]

    DOI

  • End-to-End自動運転モデル改善のための画像認識サブタスクの設計と評価

    石晶, 李志豪, 本吉俊之, 大西直, 森裕紀, 尾形哲也

    第33回人工知能学会全国大会 予稿集     1L2-J-11-01  2019年06月

  • Conditional Generative Adversarial Networks によるロボットアームの障害物回避軌道計画

    鳥島亮太, 森裕紀, 高橋城志, 岡野原大輔, 尾形哲也

    日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会 予稿集     1P2-A10  2019年06月

  • モータ関節角と電流値を用いた再帰型神経回路モデルによるペグ挿入動作生成

    倉田拓実, 伊藤洋, 森裕紀, 山本健次郎, 尾形哲也

    日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会 予稿集     1P2-A10  2019年06月

  • CHLAC特徴量を用いた新生児General Movements動画像識別の精度検証

    飯島直也, 南木望, 木下直樹, 古居彬, 曽智, 森裕紀, 早志英朗, 島谷康司, 辻敏夫

    第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2018) 予稿集     103 - 107  2018年12月

  • 深層学習を用いた実機ロボットアームの高精度動作生成

    後藤守規, 伊藤洋, 森裕紀, 山本健次郎, 尾形哲也

    計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会SI2018 予稿集     3A3-07  2018年12月

  • Motion Switching With Sensory and Instruction Signals by Designing Dynamical Systems Using Deep Neural Network

    Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    IEEE Robotics and Automation Letters   3 ( 4 ) 3481 - 3488  2018年10月  [査読有り]

    DOI

  • Multisensory Learning Framework for Robot Drumming

    Andrey Barsky, Claudio Zito, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata, Jeremy L. Wyatt

    Workshop on Crossmodal Learning for Intelligent Robotics in International Conference on Intelligent Robots and Systems 2018   abs/1907.09775  2018年10月  [査読有り]

  • Information integration in a globally coupled chaotic system

    Hiroki Mori, Masafumi Oizumi

    Artificial Life Conference Proceedings     384 - 385  2018年07月  [査読有り]

  • Put-in-Box Task Generated from Multiple Discrete Tasks by aHumanoid Robot Using Deep Learning

    Kei Kase, Kanata Suzuki, Pin-Chu Yang, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)     6447 - 6452  2018年05月  [査読有り]

    DOI

  • RNNを備えた二台ロボット間インタラクションの複雑性解析

    澤弘樹, 山田竜郎, 村田真悟, 森裕紀, 尾形哲也, 菅野重樹

    情報処理学会第80回全国大会, 予稿集     5N-07  2018年03月

  • Causal patterns: Extraction of multiple causal relationships by mixture of probabilistic partial canonical correlation analysis

    Hiroki Mori, Keisuke Kawano, Hiroki Yokoyama

    Proceedings - 2017 International Conference on Data Science and Advanced Analytics, DSAA 2017   2018-   744 - 754  2018年01月  [査読有り]

     概要を見る

    In this paper, we propose a mixture of probabilistic partial canonical correlation analysis (MPPCCA) that extracts the Causal Patterns from two multivariate time series. Causal patterns refer to the signal patterns within interactions of two elements having multiple types of mutually causal relationships, rather than a mixture of simultaneous correlations or the absence of presence of a causal relationship between the elements. In multivariate statistics, partial canonical correlation analysis (PCCA) evaluates the correlation between two multivariates after subtracting the effect of the third multivariate. PCCA can calculate the Granger Causality Index (which tests whether a time-series can be predicted from another time-series), but is not applicable to data containing multiple partial canonical correlations. After introducing the MPPCCA, we propose an expectation-maxmization (EM) algorithm that estimates the parameters and latent variables of the MPPCCA. The MPPCCA is expected to extract multiple partial canonical correlations from data series without any supervised signals to split the data as clusters. The method was then evaluated in synthetic data experiments. In the synthetic dataset, our method estimated the multiple partial canonical correlations more accurately than the existing method. To determine the types of patterns detectable by the method, experiments were also conducted on real datasets. The method estimated the communication patterns In motion-capture data. The MPPCCA is applicable to various type of signals such as brain signals, human communication and nonlinear complex multibody systems.

    DOI

  • 視線追従課題を利用した立位動揺解析評価システムの開発

    南木 望, 曽 智, 船曳 康子, 小川 詩乃, 志波 泰子, 船曳 和雄, 木下 直樹, 川嶋 克明, 古居 彬, 森 裕紀, 島谷 康司, 辻 敏夫

    第50回日本人間工学会中国・四国支部大会講演論文集     71 - 72  2017年12月

  • Local Over-Connectivity Reduces the Complexity of Neural Activity: Toward a Constructive Understanding of Brain Networks in Patients with Autism Spectrum Disorder

    Koki Ichinose, Jihoon Park, Yuji Kawai, Junichi Suzuki, Minoru Asada, Hiroki Mori

    In Proceedings of The Seventh Joint IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotics (ICDL-EpiRob2017)     233 - 238  2017年09月  [査読有り]

    DOI

  • Online Motion Generation with Sensory Information and Instructions by Hierarchical RNN.

    Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    CoRR   abs/1712.05109  2017年

  • 大域-局所の結合のバランスが神経活動の複雑性に与える影響 -自閉スペクトラム症における特異な神経活動の構成論的考察-

    一瀬公輝, 朴志勲, 河合祐司, 鈴木淳一, 森裕紀, 浅田稔

    電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会    2017年  [査読有り]

  • Why does neural activity in ASD have low complexity?: from a perspective of a small-world network model

    Koki Ichinose, Jihoon Park, Yuji Kawai, Junichi Suzuki, Hiroki Mori, Minoru Asada

    Proceedings of the 26th Annual Computational Neuroscience Meeting    2017年  [査読有り]

  • 動画像解析に基づく乳幼児ハイハイ動作の経時的発達評価

    川嶋 克明, 船曳 康子, 小川 詩乃, 尾倉 侑也, 早志 英朗, 曽 智, 栗田 雄一, 志波 泰子, 森 裕紀, 島谷 康司, 最上 晴太, 小西 行郎, 辻 敏夫

    日本発達神経科学学会第5回学術集会 予稿集     28  2016年11月

  • 新生児General Movements評価支援システムの精度検証

    木下 直樹, 川嶋 克明, 尾倉 侑也, 早志 英朗, 曽 智, 芝軒 太郎, 森 裕紀, 島谷 康司, 栗田 雄一, 辻 敏夫

    日本発達神経科学学会第5回学術集会 予稿集     57  2016年11月

  • 動画像解析に基づく乳幼児ハイハイ動作の定量的発達評価

    川嶋 克明, 船曳 康子, 小川 詩乃, 尾倉 侑也, 早志 英朗, 曽 智, 栗田 雄一, 佐藤 鮎美, 志波 泰子, 森 裕紀, 島谷 康司, 最上 晴太, 小西 行郎, 辻 敏夫

    日本赤ちゃん学会第16回学術集会プログラム採録集     89  2016年05月

  • 乳幼児のハイハイ動作解析に基づく発育評価支援システムの開発

    川嶋 克明, 小川 詩乃, 佐藤 鮎美, 尾倉 侑也, 中島 翔太, 早志 英朗, 曽 智, 栗田 雄一, 森 裕紀, 最上 晴太, 志波 泰子, 島谷 康司, 小西 行郎, 船曳 康子, 辻 敏夫

    第48回日本人間工学会中国・四国支部大会講演論文集     80 - 81  2015年12月

  • CHLACに基づく新生児General Movementsの動画像識別

    中島翔太, 森裕紀, 早志英朗, 曽智, 島谷康司, 栗田雄一, 浅田稔, 辻 敏夫

    日本発達神経科学学会第4回学術集会 予稿集     9  2015年09月

  • Analysis of causality network from interactions between nonlinear oscillator networks and musculoskeletal system

    Jihoon Park, Hiroki Mori, Minoru Asada

    Late Breaking Proceedings of the European Conference on Artificial Life 2015     25 - 26  2015年07月  [査読有り]

  • 3-Dimensional Motion Recognition by 4-Dimensional Higher-order Local Auto-correlation.

    Hiroki Mori, Takaomi Kanda, Dai Hirose, Minoru Asada

    In Proceedings of the Fourth International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods     223 - 231  2015年01月  [査読有り]

    DOI

  • Fetusoid35: A robot research platform for neural development of both fetuses and preterm infants and for developmental care

    Hiroki Mori, Daii Akutsu, Minoru Asada

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   8608   411 - 413  2014年  [査読有り]

     概要を見る

    We have been developing a robot called Fetusoid35 that resembles a human fetus or preterm infant. We suppose that the robot could contribute to developmental science by shedding a new insight on the understanding the developmental process of fetuses and preterm infants. Based on the mechanism, we would expect to improve a developmental care of preterm infants. This extended abstract briefly introduces the design policy of Fetusoid35 with its specifications and the current status. © 2014 Springer International Publishing.

    DOI

  • Emergence of diverse behaviors from interactions between nonlinear oscillator complex networks and a musculoskeletal system.

    Hiroki Mori, Yuzi Okuyama, Minoru Asada

    In Proceedings of the European Conference on Artificial Life (ECAL 2013)     324 - 331  2013年09月  [査読有り]

    DOI

  • Infant’s Primitive Walking Reflex from the Perspective of Learning in the Uterus

    森 裕紀, 國吉康夫

    Advances in Cognitive Neurodynamics (III)     243 - 250  2013年01月  [査読有り]

    DOI

  • Throwing skill optimization through synchronization and desynchronization of degree of freedom

    Yuji Kawai, Jihoon Park, Takato Horii, Yuji Oshima, Kazuaki Tanaka, Hiroki Mori, Yukie Nagai, Takashi Takuma, Minoru Asada

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   7500   178 - 189  2013年  [査読有り]

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    Humanoid robots have a large number of degrees of freedom (DoFs), therefore motor learning by such robots which explore the optimal parameters of behaviors is one of the most serious issues in humanoid robotics. In contrast, it has been suggested that humans can solve such a problem by synchronizing many body parts in the early stage of learning, and then desynchronizing their movements to optimize a behavior for a task. This is called as "Freeze and Release." We hypothesize that heuristic exploration through synchronization and desynchronization of DoFs accelerates motor learning of humanoid robots. In this paper, we applied this heuristic to a throwing skill learning in soccer. First, all motors related to the skill are actuated in a synchronized manner, thus the robot explores optimal timing of releasing a ball in one-dimensional search space. The DoFs are released gradually, which allows to search for the best timing to actuate the motors of all joints. The real robot experiments showed that the exploration method was fast and practical because the solution in low-dimensional subspace was approximately optimum. © 2013 Springer-Verlag.

    DOI

  • 対人的共創知能研究 胎動から社会性認知基盤に至る発達モデルの構築

    國吉康夫, 森裕紀

    日本ロボット学会誌   30 ( 1 ) 14 - 19  2012年02月  [査読有り]

    DOI

  • Is the developmental order of fetal behaviors self-organized in an uterine environment?

    Hiroki Mori, Yasuo Kuniyoshi

    2012 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DEVELOPMENT AND LEARNING AND EPIGENETIC ROBOTICS (ICDL)    2012年  [査読有り]

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    Developmental order is one of the fundamental issues of developmental science. de Vries et al. 1982 observed fetal behaviors and suggested that the orders of the timing of first appearance of the behaviors are consistent among fetuses in utero. We have investigated the fetal behavioral development by a computer simulation that has a whole fetal musculoskeletal body, a uterine environment and a nervous system. In this paper, we analyzed data of our simulated fetal behaviors from a perspective of the first appearance. The analysis shows that the order is consistently same as the observation by de Vries et al. 1982 regardless of the value of a nervous system model parameter. The result indicates that physical constraints, including musculoskeletal system, tactile cell distribution, and uterine environment, induce the self-organization of the developmental order.

  • Differentiation within Coordination in Acquisition of Skilled Throwing

    Jihoon Park, Yuji Kawai, Takato Horii, Yuji Oshima, Kazuaki Tanaka, Hiroki Mori, Yukie Nagai, Takashi Takuma, Minoru Asada

    第35回人工知能学会AIチャレンジ研究会    2012年

  • 胎児発達の構成論的研究と発達障害理解

    國吉康夫, 森裕紀

    人工知能学会誌   27 ( 1 ) 20 - 27  2012年01月  [査読有り]

  • 人間的身体性に基づく知能の発生原理解明への構成論的アプローチ

    國吉康夫, 寒川新司, 塚原祐樹, 鈴木真介, 森裕紀

    日本ロボット学会誌   28 ( 4 ) 415 - 434  2010年  [査読有り]

    DOI

  • Contingency Perception and Agency Measure in Visuo-Motor Spiking Neural Networks

    Alexandre Pitti, Hiroki Mori, Shingo Kouzuma, Yasuo Kuniyoshi

    IEEE TRANSACTIONS ON AUTONOMOUS MENTAL DEVELOPMENT   1 ( 1 ) 86 - 97  2009年05月  [査読有り]

     概要を見る

    Agency is the sense that I am the cause or author of a movement. Babies develop early this feeling by perceiving the contingency between afferent (sensor) and efferent (motor) information. A comparator model is hypothesized to be associated with many brain regions to monitor and simulate the concordance between self-produced actions and their consequences. In this paper, we propose that the biological mechanism of spike timing-dependent plasticity, that synchronizes the neural dynamics almost everywhere in the central nervous system, constitutes the perfect algorithm to detect contingency in sensorimotor networks. The coherence or the dissonance in the sensorimotor information flow imparts then the agency level. In a head-neck-eyes robot, we replicate three developmental experiments illustrating how particular perceptual experiences can modulate the overall level of agency inside the system; i.e., 1) by adding a delay between proprioceptive and visual feedback information, 2) by facing a mirror, and 3) a person. We show that the system learns to discriminate animated objects (self-image and other persons) from other type of stimuli. This suggests a basic stage representing the self in relation to others from low-level sensorimotor processes. We discuss then the relevance of our findings with neurobiological evidences and development psychological observations for developmental robots.

    DOI

  • 胎児・新生児の全身筋骨格・神経系シミュレーションによる認知・運動発達研究

    森裕紀, 國吉康夫

    心理学評論   52 ( 1 ) 20 - 34  2009年  [査読有り]

    DOI CiNii

  • Learning of real robot's inverse dynamics by a forward-propagation learning rule

    Hiroki Mori, Yoshihiro Ohama, Naohiro Fukumura, Yoji Uno

    Electrical Engineering in Japan (English translation of Denki Gakkai Ronbunshi)   161 ( 4 ) 38 - 48  2007年12月  [査読有り]

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    A forward-propagation learning rule (FPL) has been proposed for a neural network (NN) to learn an inverse model of a controlled object. A feature of FPL is that the trajectory error propagates forward in NN and appropriate values of two learning parameters are required to be set. FPL has only been simulated to several kinds of controlled objects such as a two-link arm in a horizontal plane. In this work, we applied FPL to AIBO and showed the validity of FPL on a real controlled object. At first, we tested a learning experiment of an inverse dynamic of a two-link arm in a sagittal plane with viscosity and Coulomb friction by computer simulation. In this simulation, a low-pass filter (LPF) was applied to realized trajectories because coulomb friction vibrates them. From the simulation results, we found that the learning process is stable by some adequate sets of the learning parameters although it is more sensitive to the values of the parameters owing to friction and gravity terms. Finally, we tested applying FPL to motor control of AIBO's leg. The inverse dynamics model was acquired by FPL with only about 150 learning iterations. From these results, the validity of the FPL was confirmed by the real robot control experiments. © 2007 Wiley Periodicals, Inc.

    DOI

  • Forward-propagation則による実ロボットの逆ダイナミクス学習

    森裕紀, 大濱吉紘, 福村直博, 宇野洋二

    電気学会論文誌C   125 ( 12 ) 1861 - 1870  2005年12月  [査読有り]

    DOI

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産業財産権

受賞

  • Best Paper Award

    2022年01月   2022 IEEE/SISE International Symposium on Systems Integration   Buttoning Task with a Dual-Arm Robot: An Exploratory Study on a Marker-based Algorithmic Method and Marker-less Machine Learning Methods  

    受賞者: Wakana Fujii, Kanata Suzuki, Tomoki Ando, Ai Tateishi, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

  • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021 Best Paper Award in Cognitive Robotics

    2021年06月   Robotics and Automation Society of IEEE   How to select and use tools? : Active Perception of Target Objects Using Multimodal Deep Learning  

    受賞者: Namiko Saito, Tetsuya Ogata, Satoshi Funabashi, Hiroki Mori, Shigeki Sugano

  • 研究会優秀賞

    2020年07月   人工知能学会   未知語に対応可能な言語と動作の統合表現獲得モデル  

    受賞者: 豊田みのり, 森裕紀, 鈴木彼方, 林良彦, 尾形哲也

  • 優秀講演賞

    2019年12月   計測自動制御学会 システムインテグレーション部会   Deep Learningを用いたJellyfish Sign自動識別システムの開発  

    受賞者: 川野 晃輔, 飯島 直也, 南木 望, 古居 彬, 曽 智, 森 裕紀, 早志 英朗, 久米 伸治, 辻 敏夫

  • 優秀論文賞

    2017年12月   第50回日本人間工学会中国・四国支部大会   視線追従課題を利用した立位動揺解析評価システムの開発  

    受賞者: 南木望, 曽智, 船曳康子, 小川 詩乃, 志波泰子, 船曳和雄, 木下直樹, 川嶋克明, 古居彬, 森 裕紀, 島谷康司, 辻敏夫

  • 第11回学術集会 最優秀発表賞

    2011年10月   日本赤ちゃん学会学術講演会   原始歩行シミュレーション―子宮内経験が導く歩行様運動のための神経回路―  

    受賞者: 森 裕紀

  • 2010年度 研究奨励賞

    2010年09月   日本ロボット学会   第27回日本ロボット学会学術講演会(2009年) 「胎児の子宮内環境における触覚と反射的行為の自己組織化」  

    受賞者: 森 裕紀

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 脳・身体・環境の相互作用に基づく認知・運動発達の全体性理解

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 学術変革領域研究(B)

    研究期間:

    2021年08月
    -
    2024年03月
     

    森 裕紀

  • 胎児・新生児シミュレーションに基づく初期発達原理とその障害の解明 計画研究

    日本学術振興会  科学研究費補助金 新学術領域研究(研究領域提案型)

    研究期間:

    2012年10月
    -
    2016年03月
     

    國吉 康夫

  • 神経ダイナミクスから社会的相互作用に至る過程の理解と構築による構成的発達科学

    日本学術振興会  科学研究費補助金 特別推進研究

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2016年03月
     

    浅田 稔

  • 神経・身体・環境の構造的制約が発達を導く胎児から新生児に至る構成的発達研究

    日本学術振興会  科学研究費補助金 若手研究(A)

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2016年03月
     

    森 裕紀

  • 発達原理解明のための柔軟な皮膚に覆われた胎児ロボットと子宮環境の開発と検証

    日本学術振興会  科学研究費補助金 挑戦的萌芽研究

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2014年03月
     

    森 裕紀

  • 構成的手法による身体バブリングから社会性獲得にいたる発達過程の理解と構築

    日本学術振興機構  科学研究費補助金 基盤研究(S)

    研究期間:

    2010年04月
    -
    2012年03月
     

    浅田 稔

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講演・口頭発表等

  • Robotic Skill Transfer by Machine Learning

    Hiroki Mori  [招待有り]

    IEEE - Sri Lanka Robotics Meetup (Online)  

    発表年月: 2021年11月

     概要を見る

    I would like to present our research regarding Machine Learning in Robotics, especially building cognitive systems to achieve robotic tasks via Supervised Learning. Our research includes making a knot of ropes, hanging a button of a cloth, liquid pouring, tool-use by robots, etc. First of all, I explain our deep learning model to copy behaviors that are designed by an operator. Then I present how to use the architecture for those tasks. In the conclusion, I indicate the future direction of the research field.

 

現在担当している科目

担当経験のある科目(授業)

  • 人間中心機械論

    早稲田大学  

    2020年04月
    -
    継続中
     

  • 動的知能表現システム基礎

    早稲田大学  

    2019年04月
    -
    継続中
     

  • プログラミング演習

    大阪大学  

    2011年10月
    -
    2015年03月
     

  • 計算機とプログラミング

    大阪大学  

  • 機械力学実験

    大阪大学  

  • 機械力学演習

    大阪大学  

  • 物理学実験

    大阪大学  

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委員歴

  • 2014年09月
    -
    継続中

    日本ロボット学会  開かれた知能専門委員会

  • 2011年10月
    -
    継続中

    発達神経科学会  理事会

  • 2011年04月
    -
    継続中

    日本赤ちゃん学会  若手部会