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2019 年学会賞選定結果のご報告
日本ロボット学会第 33 回学会誌論文賞の贈呈―第 33 回学会誌論文賞選考結果報告―

本学会では，ロボット学の発展への貢献を奨励することを目的として，

山内元貴（Genki Yamauchi）

本学会の学会誌に発表された論文のうち，特に優秀なものに対して毎年学2018 年東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻博

会誌論文賞を贈呈しています．
今回選考の対象となったのは，2017 年 1 月から 2018 年 12 月に学会誌

士後期課程修了．現在国立研究開発法人土木研究所先端技術チーム研究員．建設ロボットの遠隔操作 / 自律に掲載された論文であり，この中から皆様より 15 件の論文の推薦を受け制御に関する研究に従事．

ました．この候補論文を対象として，第 33 回学会誌論文賞選考小委員会を組織し，3 回にわたる厳正かつ公正な審査を行った結果，次の 3 件の論文が受賞論文として選考され，理事会で最終決定されました．
表彰式は早稲田大学にて開催された第 37 回学術講演会において行われ，会長から受賞者の方々に賞状と副賞のメダルが贈呈されました．
選考小委員会を代表して，受賞者の皆様に心からのお喜びを申し上げる
とともに，今後のご活躍をお祈りいたします．
第 33 回学会誌論文賞選考小委員会委員長 村上 弘記

小栁栄次（Eiji Koyanagi）
2002 年筑波大学大学院工学研究科知能機能工学専攻修了，博士（工学）．神奈川県立高等学校教諭，桐蔭横浜大学知能機械工学科教授，千葉工業大学未来ロボッ
ト技術研究センター副所長，株式会社移動ロボット研究所代表取締役，現在に至る．日本機械学会正会員．
（日本ロボット学会正会員）

ARGOS チャレンジに向けたロボット開発と実証実験を兼ねた第 1 回コンペティション

遠藤

大輔

幸村 貴臣
鈴木 大貴
山内 元貴
永谷 圭司
小栁 栄次
（日本ロボット学会誌 第 35 巻 第 2 号，pp.123-134）

本稿はフランスの TOTAL 社と ANR が共催する ARGOS チャレンジの概要と，同チャレンジに参加したチーム AIR-K の取り組みについて紹介するものである．本チャレンジは，洋上に建設された石油・天然ガスプラ
ントの日常点検を，生身の作業員から自律型ロボットへ代替することをビジ ョ ン と し て い る． 本 稿 で は そ の 要 求 仕 様 を 紹 介 し， こ れ に 対 し て
AIR-K が開発したロボットの機能と実装方法を記している．加えて，第1 回コンペティションの結果と，得られた Lessons Learned を記している．
遠藤大輔（Daisuke Endo）
2007 年より 2014 年株式会社デンソーにて勤務．2017年東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻博士後

選考理由：
本論文では，フィールドロボットのコンペティションについて，参加者の視点からそのレギュレーションやロボット設計，実機製作と作業報告までが記されている．「実証実験」分野の論文として完成度が高く，フィー
ルドロボティクスの分野で共有すべき重要な知見が含まれている点が高く評価された．（実証実験分野）

ヒューマノイドの構造可変性を陽に考慮した
粘弾性分配制御

期課程修了．現在株式会社不二越にて産業用ロボットの研究開発に従事．博士（工学）．
（日本ロボット学会正会員）

幸村貴臣（Takaomi Koumura）
2016 年東北大学大学院工学研究科博士課程前期修了．
同年小松製作所入社，現在に至る．移動ロボット，マニピュレータの研究に従事（工学修士）．

鈴木大貴（Daiki Suzuki）
2016 年東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻博士前期課程修了．同年ジャパンマリンユナイテッド株
式会社入社．現在同呉事業所勤務．

日本ロボット学会誌 37 巻 9 号

永谷圭司（Keiji Nagatani）
1997 年筑波大学大学院博士課程修了．博士（工学）．
カーネギーメロン大学ポスドク，岡山大学講師，東北大学准教授を経て，現在東京大学大学院工学系研究科特任教授．フィールドロボティクスの研究に従事．計
測自動制御学会，日本機械学会，IEEE 等の会員．
（日本ロボット学会正会員）（日本ロボット学会誌

山本
江
第 35 巻 第 2 号，pp.160-169）

ヒューマノイドは環境との接触状態によって力学構造が変化する構造可変系である．そのため制御器の設計は難しく，従来研究では重心に関する単純化モデルに着目して制御則を考えることが多かった．単純化モデルの制御則を全身運動としてどのように実現するかが課題であり，筆者は，制御則を重心に関する粘弾性に変換し，それを全身の関節の粘弾性に最適分配することで，元の制御則を全身運動として精度よく再現する手法を提案した．特に本論文では，構造可変性を考慮した最適分配法を提案し，ロバ
ストなバランス制御や 2 足歩行を実現できることをシミュレーションにより示した．
山本 江（Ko Yamamoto）
2004 年東京大学工学部機械情報工学科卒業．2009 年 6月同大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専
攻博士課程修了．2009 〜 2012 年まで東京工業大学産学官連携研究員．2012 〜 2014 年まで名古屋大学助教．
2014 年から東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻
助教，特任講師を経て，2017 年から同大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻准教授となり現在に至る．博士（情報理工学）．2012 年 10 〜 12 月までスタンフォード大学客員研究員．ヒュー─5─

2019 年 11 月

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マノイドの運動制御，人間の運動解析等の研究に従事．日本機械学会，

黒田貢秀（Mitsuhide Kuroda）

IEEE の会員．

1999 年芝浦工業大学電子工学科卒業．1999 年より（株）
本田技術研究所基礎技術研究センター研究員．交通シ

選考理由：
本論文では，著者が提案してきた粘弾性分配制御をヒューマノイドロボ

ミュレータなどの開発を経て，ヒューマノイドロボッ
トの運動制御などの研究に従事．

ットの持つ構造可変性を陽に考慮したモデルへと拡張し，シミュレーショ
ンによりその有効性を示している．読みやすい論文となるよう執筆上の工夫もされており全体の構成も優れている．論文としての完成度が高く評価岡田された．
（要素分野）

慧（Kei Okada）

1997 年京都大学工学部情報工学科卒業．2002 年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了．
博士（工学）．2002 年東京大学大学院情報理工学系研

重心の実行可能領域を利用した粗密段階計算に基づく軌道計画法によるヒューマノイドロボットのはしご昇降と乗り移り動作の実現

究科科学技術振興特任教員．2006 年同特任講師．2009年同大学准教授．2018 年同大学教授となり現在に至る．
ヒューマノイド統合システム，ヒューマノイドプラン
ナ，実時間三次元ビジョンの研究に従事．1999 年第 4 回ロボティクスシ
ン ポ ジ ア 優 秀 論 文 賞，2006 年 IEEE-RAS International Conference on

野沢
金本

峻一
金澤 雅夫
垣内 洋平
良樹
黒田 貢秀
岡田
慧
吉池 孝英
稲葉 雅幸
（日本ロボット学会誌 第 36 巻 第 1 号，pp.66-77）

Humanoid Robots Best Paper Award 受賞．情報処理学会，IEEE の各会
員．

人間を対象とした環境内移動がヒューマノイドロボットに期待されるが，特に重要な垂直はしご昇降動作は実現例が少なく，乗り移り動作は実現例がなかった．これは，軌道計画においてバランス制約，干渉回避，関節制約，運動学制約など多様な制約を満たし，支持脚期・遊脚期双方で効率よく制約を考慮する必要があるためであった．本研究ではこれに対し，重心の実行可能領域を利用し，時間的に粗な運動から密な軌道まで段階的に計算する粗密段階計算に基づくヒューマノイドロボットの軌道計画法を提案した．提案手法により多様な軌道生成が可能で，垂直はしご昇降，乗り移り動作も等身大実機で実現可能であることを明らかにした．
野沢峻一（Shunichi Nozawa）
2013 年東京大学情報理工学系研究科知能機械情報学専
攻博士課程修了．博士（情報理工学）．2013 年同大学助教，2016 年同大特任講師となりヒューマノイドロボットによる全身運動，物体操作の研究に従事．2010 〜
2013 年まで日本学術振興会特別研究員．2018 年日本
ロ ボ ッ ト 学 会 研 究 奨 励 賞 受 賞．2018 年 よ り（ 株 ）MUJIN にて知能化された産業用ロボットシステムの実用化開発に従事，現在に至る．

吉池孝英（Takahide Yoshiike）
1998 年東京大学大学院修士課程修了（機械情報工学専攻）．1998 年より（株）本田技術研究所勤務．以降
Honda Research Institute Europe GmbH，Honda
Research Institute Japan を経て，2019 年より（株）
本田技術研究所先進技術研究所主任研究員．ヒューマ
ノイドロボットの運動生成の研究に従事．
稲葉雅幸（Masayuki Inaba）
1981 年東京大学工学部機械工学科卒業．1986 年東京大学大学院情報工学専門課程博士課程修了（工学博士）．1986 年東京大学講師，助教授を経て，2000 年教授．現在東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻所属．知能ロボットシステムの研究教育に従事．
日本機械学会，計測自動制御学会，情報処理学会，人工知能学会，ソフトウェア科学会等会員．
選考理由：
本論文では，多種の制約を考慮可能な効率的なロボットの軌道生成手法が提案されている．提案手法の学術的な新規性のみならず，実際に実機のヒューマノイドを用いて垂直はしご昇降や乗り移り動作といった動作をオ
ンラインの動作計画で実現している点が高く評価された．（要素分野）

金澤雅夫（Masao Kanazawa）
2009 年東京工業大学大学院修士課程修了（機械制御シ
ステム専攻）．2009 年より（株）本田技術研究所基礎
技術研究センター研究員．ヒューマノイドロボットの運動生成・制御などの研究に従事．2017 年よりリバーフィールド株式会社．

垣内洋平（Yohei Kakiuchi）
2000 年東京大学工学系研究科機械情報工学専攻修士課
程修了．同年三菱重工業（株）入社．2012 年東京大学
情報理工学系研究科知能機械情報学専攻博士課程修了． 博 士（ 情 報 理 工 学 ）．2012 年 同 大 学 特 任 助 教，
2014 年特任講師，2018 年特任准教授となり現在に至る．ロボットシステムのインテグレーション，ヒュー
マノイドロボットによる屋外作業支援の研究に従事．
金本良樹（Yoshiki Kanemoto）
2007 年東京大学大学院工学系研究科システム量子工学
専攻修士課程修了．同年から 2018 年にかけ（株）本田技術研究所にてヒューマノイドロボットの動作生
成・制御などの研究開発に従事．2018 年より（株）
MUJIN にて知能化された産業用ロボットシステムの実用化開発に従事，現在に至る．

JRSJ Vol. 37 No. 9

─6─

第 33 回学会誌論文賞選考小委員会委員
委員長
幹 事

村上
山本
永谷

弘記（IHI）
晃生（東京大学）
圭司（東京大学）

委 員
有川 敬輔（神奈川工科大学）
竹中透（本田技術研究所）
工藤 俊亮（電気通信大学大学院） 山本健次郎（日立製作所）
昆陽 雅司（東北大学）
飯塚浩二郎（芝浦工業大学）
澤田 秀之（早稲田大学）
注）本年度退任委員のみ掲載，また一次審査のみ担当した委員も含む

Nov., 2019

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日本ロボット学会第 7 回 Advanced Robotics Best Paper Award の贈呈―第 7 回 Advanced Robotics Best Paper Award 選考結果報告―

本学会では，ロボット学の発展への貢献を奨励することを目的として，

Christian Gehring

本学会の欧文誌（Advanced Robotics）に発表された論文のうち，特に優Christian Gehring is co-founder and CTO of

秀なものに対して毎年 Advanced Robotics Best Paper Award を贈呈しています．

ANYbotics, a company which provides solutions for
robot applications with the most advanced mobility

今回選考の対象となったのは，2017 年 1 月から 2018 年 12 月に Advanced

and autonomy requirements in challenging environ-

Robotics 誌 に 掲 載 さ れ た 論 文 で あ り， こ の 中 か ら 皆 様 よ り 18 件 の 論

ments. He holds a Master’s degree in mechanical

文の推薦を受けました．この候補論文を対象として，第 7 回 Advanced

engineering（2011）and a Doctor of Science（2016）inRobotics Best Paper Award 選考小委員会を組織し，3 回にわたる厳正か

robotics from ETH Zurich. He was a researcher at the Robotic Systems

つ公正な審査を行った結果，次の 4 件の論文が受賞論文として選考され，

Lab and Autonomous Systems Lab at ETH Zurich and has been closely

理事会で最終決定されました．
表彰式は早稲田大学にて開催された第 37 回学術講演会において行われ，

collaborating with Disney Research Zurich to advance the skills oflegged robots.

会長から受賞者の方々に賞状と副賞のメダルが贈呈されました．
選考小委員会を代表して，受賞者の皆様に心からのお喜びを申し上げる

Andreas Lauber
Andreas Lauber is co-founder and COO of
ANYbotics AG. He received his M.Sc. in MechanicalEngineering at ETH Zurich in 2011. With a few
years of experience in mechanical hardware develop-

とともに，今後のご活躍をお祈りいたします．
第 7 回 Advanced Robotics Best Paper Award 選考小委員会委員長
村上弘記

ment for the European Space Agency and a Swiss
engineering consultant, he joined RSL in 2014 as adesigner with a dedication to the production of complete robotic systems.

ANYmal-toward legged robots for harshenvironments

Fabian GüntherFabian Günther is Mechanical Design Engineer at
ANYbotics AG. He received his Master and PhDfrom ETH Zurich.

M. Hutter, C. Gehring, A. Lauber, F. Gunther,C. D. Bellicoso, V. Tsounis, P. Fankhauser, R. Diethelm,
S. Bachmann, M. Bloesch, H. Kolvenbach, M. Bjelonic,
L. Isler, K. Meyer（Advanced Robotics Vol.31 No.17, pp.918-931）
This paper provides a system overview about ANYmal, a quadrupedal robot developed for operation in harsh environments. The 30［kg］,
0.5［m］tall robotic dog was built in a modular way for simple maintenance and user-friendly handling, while focusing on high mobility anddynamic motion capability. The system is tightly sealed to reach IP67
standard and protected to survive falls. Rotating lidar sensors in thefront and back are used for localization and terrain mapping and compact force sensors in the feet provide accurate measurements about thecontact situations. The variable payload, such as a modular pan-tilt head

toral dissertation focused on whole-body control and optimization-basedwith a variety of inspection sensors, can be exchanged depending on theapplication. Thanks to novel, compliant joint modules with integrated
electronics, ANYmal is precisely torque controllable and very robust
against impulsive loads during running or jumping. In a series experi-

motion planning algorithms for robotic locomotion and manipulation.
Vassilios Tsounis
Vassilios Tsounis received a Dipl. Eng. in Electricaland Computer Engineering from the National

ments we demonstrate that ANYmal can execute various climbing
maneuvers, walking gaits, as well as a dynamic trot and jump. As spe-

Technical University of Athens in Athens, Greece.
He joined RSL at ETH Zurich in 2015 as an engineer
working on hardware and control system develop-

cial feature, the joints can be fully rotated to switch between X- andO-type kinematic configurations. Detailed measurements unveil a low

ment for the ANYdrive and the on-board electronics

energy consumption of 280［W］during locomotion, which results in anautonomy of more than 2［h］.

of ANYmal. He is currently pursuing doctoral studies at RSL focusing
on terrain-aware adaptive locomotion and reinforcement learning.

Marco Hutter
Marco Hutter is Assistant Professor for Robotic
Systems at ETH Zurich, Branco Weiss Fellow andco-founder of ANYbotics AG. Marco’s research inter-

Péter Fankhauser
Péter Fankhauser is a co-founder and Chief Business
Development Officer of the Zurich based startup
company ANYbotics, developing autonomous mobile
robots for harsh environments such as the legged
robot ANYmal. During his doctoral degree at ETH
Zurich, Péter developed mapping, planning, and con-ests are in the development of novel machines andactuation concepts together with the underlying control, planning, and learning algorithms for locomotion
and manipulation. His research group and the spin-off company are par-trol strategies for legged robots to climb over rough terrain.

ticipating in several research projects, industrial collaborations, and competitions that target the application of autonomous robots in challenging
environments for search and rescue, industrial inspection, space exploration, forestry or construction operation.

日本ロボット学会誌 37 巻 9 号

C. Dario Bellicoso
C. Dario Bellicoso is a Robotics Controls Engineer for
Boston Dynamics. He holds a Master’s degree in
Automation Engineering（2014）from the Universitàdegli Studi di Napoli, and a Doctor of Science（2019）from ETH Zurich. He was a Postdoctoral Researcher
at the Robotic Systems Lab at ETH Zurich. His doc-

─7─2019 年 11 月

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Remo Diethelmware development in respect to embedded platforms, power electronics

Remo Diethelm is a co-founder of the Zurich basedand communication for autonomous systems.

startup company ANYbotics, developing autonomous
mobile robots for harsh environments such as thelegged robot ANYmal. After having received his

選考理由：
本論文では極限環境の移動可能とする4足歩行ロボット“ANYmal”を提M.Sc. in Mechanical Engineering at ETH Zurich in

案している．既存のロボットと比較して，より動物に近い4足歩行を実現

2013, he has been working in several fields ranging

している．学術的には，すでにある理論を組み合わせたもので新規性はな

from localization and mapping to navigation and task management.

いものの，ロボット自体の完成度は高く，またハードウェア，制御技術にSamuel Bachmann

ついても具体的に記述されており，実験により様々な環境での有用性を示している．実用的かつ完成度の高いシステムを構築している点が高く評価

Samuel Bachmann is co-founder of ANYbotics. His

された．

current work focuses on developing algorithms forvisual and auditive inspection tasks. Previously hedeveloped a great part of the firmware and userinterface for the series-elastic-actuator ANYdrive.

Dynamic motion learning for multi-DOF
ﬂexible-joint robots using active‒passive
motor babbling through deep learning

He received his M.Sc. degree in Robotics, Systems
and Control from ETH Zurich in 2015.

Kuniyuki Takahashi, Tetsuya Ogata, Jun Nakanishi,
Gordon Cheng, Shigeki Sugano（Advanced Robotics Vol.31 No.18, pp.1002-1015）

Michael Bloesch
Michael Bloesch received his doctoral degree fromETH Zurich in 2017. He then held a Dyson Fellowshipat the Dyson Robotics Lab at Imperial College
London, where he was working on deep learning
supported localisation and mapping methodologies.
Since 2019, he works as a research scientist for
DeepMind Technologies. His research interests include computer visionand sensor fusion frameworks as well as their application to different
robotic platforms.

This paper proposes a learning strategy for robots with flexible joints
having multi-degrees of freedom in order to achieve dynamic motion
tasks. In spite of there being several potential benefits of flexible-joint
robots such as exploitation of intrinsic dynamics and passive adaptation
to environmental changes with mechanical compliance, controlling suchrobots is challenging because of increased complexity of their dynamics.
To achieve dynamic movements, we introduce a two-phase learning
framework of the body dynamics of the robot using a recurrent neuralnetwork motivated by a deep learning strategy. The proposed method-

Hendrik Kolvenbach
Hendrik Kolvenbach received his B.Sc. and M.Sc.in
Mechanical Engineering from RWTH Aachen
University in 2013 and 2014, respectively. After a
training period at the European Space Agency from2014 to 2016, he joined the Robotic Systems Lab of
ETH Zurich in 2016 to pursue a doctoral degree. His
research interests include robotic system design and the application oflegged systems for extraterrestrial exploration.

ology comprises a pre-training phase with motor babbling and a finetuning phase with additional learning of the target tasks. In the pretraining phase, we consider active and passive exploratory motions for
efficient acquisition of body dynamics. In the fine-tuning phase, thelearned body dynamics are adjusted for specific tasks. We demonstrate
the effectiveness of the proposed methodology in achieving dynamic
tasks involving constrained movement requiring interactions with theenvironment on a simulated robot model and an actual PR2 robot bothof which have a compliantly actuated seven degree-of-freedom arm.
The results illustrate a reduction in the required number of training
iterations for task learning and generalization capabilities for untrained
situations.

Marko BjelonicMarko Bjelonic received the B.S. and M.S. degrees inmechanical engineering from Technische Universität
Darmstadt, Germany, in 2013 and 2016, respectively.
He was with the Robotics and Autonomous Systems
Group of CSIRO, Australia, in 2015/16. He is currently working toward a doctoral degree with the
Robotic Systems Lab of ETH Zurich, Switzerland. His research interest
includes whole-body motion control and planning for wheeled-legged
robots in challenging environments, and the transfer of this technology
to robotic and non-robotic applications.
Linus Isler
Linus Isler received his M.Sc. in ElectricalEngineering at ETH Zurich in 2016. His work as asoftware engineer for the Robotic Systems Lab of
ETH Zurich includes teleoperation, navigation andobstacle negotiation for legged robots.

Kuniyuki Takahashi
Kuniyuki Takahashi received the B.E., M.E., and D.E.
degrees from Waseda University, Japan. He was
Research Fellow of Japan Society for the Promotionof Science. He studied abroad to the Technical
University Munich from 2015 to 2016, and 2017. He iscurrently a researcher at Preferred Networks（PFN）,Tokyo, Japan from April 2017. His current research interests
include machine learning for robotics.
Tetsuya Ogata
Tetsuya Ogata received the D.E. degrees fromWaseda University in 2000. He was a Researcher
with RIKEN, an Associate Professor with Kyoto
University. He is a Professor with Waseda University
from 2012, and a Joint-appointed Fellow with AIST
from 2017. His research interests include deep learn-

Konrad Meyer
Konrad Meyer received his Dipl. Ing.（FH）in
Electrical Engineering from the University ofApplied Sciences in Konstanz, Germany in 2007. He
enhanced his knowledge in engineering services, test
automation and industrial production during his
work in the industry until 2013. After his selfemployment he joined ETH Zurich in 2016. He focuses now on the hard-

JRSJ Vol. 37 No. 9

ing models for robot systems.

─8─Nov., 2019

779
Jun NakanishiAlexandros Paraschos

Jun Nakanishi received the B.E., M.E., and D.E.

Alexandros Paraschos is a researcher at Machine

degrees from Nagoya University, Japan. He is cur-Learning Research Lab at Volkswagen A.G.

rently an associate professor at the Department of
Mechanical Engineering, Meijo University.

obtained his PhD from Technische Universitat
Darmstadt at Computational Learning forPreviously, he was with Nagoya University, theAutonomous Systems（CLAS）group. Previously, he

University of Southern California, ATR
Computational Neuroscience Laboratories, JST-ICORP Computational

Technical University of Crete and worked at Cognitive Robotics

Brain Project, the University of Edinburgh, and the TechnicalResearch Centre（CRRC）,at University of Wales, as a research associ-

University of Munich. His research interests include motor learning and

ate.

He

studied Electronic and Computer Engineering at

control in robotic systems.
Gordon Cheng

Elmar Rueckert
Elmar Rueckert is professor of Robotics at theGordon Cheng is professor and Chair of Cognitive

University of Luebeck. He received his PhD in com-

Systems, and founding Director of the Institute forputer science at the Graz University of Technology

Cognitive Systems, Technical University of Munich

in 2014 and worked for four years as senior（TUM）, Munich, Germany. He received the Ph.D.

researcher and research group leader at the（2001）degree in systems engineering from the
Department of Systems Engineering, The Australian
National University, and the bachelors（1991）and masters（1993）
degrees in computer science from the University of Wollongong,
Wollongong, Australia. He is the co-inventor of approximately 20 pat-Technical University of Darmstadt. His researchinterests includes stochastic machine and deep learning, robotics andreinforcement learning and medical and human motor control.

ents and has coauthored approximately 300 technical publications, proceedings, editorials, and book chapters. He has been named IEEE Fellow
2017 for“contributions in humanoid robotic systems and neurorobotics”.
Shigeki Sugano
Shigeki Sugano is a professor of the Department ofModern Mechanical Engineering, Waseda University.
He is a fellow of the IEEE, JSME, SICE, and RSJ. He
served as the Editor-in-Chief of the Journal ofAdvanced Robotics from 2007 to 2012. He served as
the General Chair of the IROS2013 in Tokyo.
選考理由：
本論文では従来のモデルベースのアプローチが適用困難である柔軟関節を有する多自由度のロボットを対象として，動的な運動を行わせるための
新しい 2 段階学習のアプローチを提案している．1 段階めでは事前学習，
2 段階めでは実動作を伴う調整学習を行い，効率的かつ未知動作にも対応可能であることを実証している．提案方法の有用性が高く評価された．

Probabilistic movement primitives under
unknown system dynamics

Jan Peters
Jan Peters is a full professor at the Computer
Science Department of TU Darmstadt and a seniorresearch scientist at the Max-Planck Institute forIntelligent Systems. Jan Peters has received the Dick
Volz Best 2007 US PhD Thesis Runner-Up Award,
the Robotics: Science & Systems-Early Career
Spotlight, the INNS Young Investigator Award, and the IEEE Robotics& Automation Society’s Early Career Award, numerous best paper
awards, and an ERC Starting Grant. In 2019, he was appointed IEEE
Fellow.
Gerhard Neumann
Gerhard Neumann is a group leader at the Bosch
Center for Artificial Intelligence（BC-AI）and
Industry on Campus Professor at the University of
Tübingen. Before he was Professor of Robotics &Autonomous Systems in College of Science of Lincoln
University and an Assistant Professor at the TU
Darmstadt. Gerhard has a strong publication record both in machinelearning venues（NIPS, ICML）and in the robotics community（ICRA,
IROS）. He has organized multiple workshops at the frontier between
these two fields.
選考理由：
本論文は，確率的動作プリミティブ（ProMP）の研究であり，ロボッ

Alexandros Paraschos, Elmar Rueckert, Jan Peters,
Gerhard Neumann（Advanced Robotics Vol.32 No.6, pp.297-310）

トの動作をモデル化することなく，少ないデモンストレーションからスキルを習得しそれを正確に再現する手法について提案している．マニピュレータが操作対象物体に対して接触状態／非接触の状態を伴う非線形システ
ムに対しても的確な動作が生成可能であることを実証した．提案手法の有用性，汎用性が高く評価された．

We present a novel, versatile approach for physical interaction tasks
that are learned solely by demonstrations, without explicitly modelling
the robot and the environment. Probabilistic Movement Primitives（ProMPs）both encode the variance of the demonstrations and generalize the encoded skill. Such ProMPs even yield a control law that canexactly reproduces the demonstrated trajectory distribution for known
system dynamics. We present a reformulation of ProMPs that accurately reproduces the skill without modelling the dynamics and we extent
our approach to incorporate external sensors, e.g., force/torque sensors.
We derive a variable-stiffness controller that reproduces the trajectory
distribution and the interaction forces from demonstrations. We evaluate
our approach in simulated and real-robot tasks.

日本ロボット学会誌 37 巻 9 号

─9─

2019 年 11 月

780

SkinGest: artiﬁcial skin for gesturerecognition via ﬁlmy stretchable strain sensors
Ling Li, Shuo Jiang, Peter B. Shull, Guoying Gu（Advanced Robotics Vol.32 No.21, pp.1112-1121）

This paper presents a novel artificial skin, SkinGest, integrating filmy
stretchable strain sensors and machine learning algorithms for intuitive
gesture recognition. Based on the improved fabrication process, the sensor’s thickness is reduced down to 150 µm, while keeping the gauge factor（GF）up to 8. Experiments are designed to validate the gesture recognition performance utilizing machining learning algorithms. The
results show that our SkinGest system succeeds in identifying American
sign language 0-9 with an average accuracy of 98%, which paves way
for future interacting modality of virtual reality and sign language recognition applications.
Ling Li
Ling Li received the B.S. degree and M.S. degree（with honors）in mechanical and power engineeringfrom Shanghai Jiao Tong University（SJTU）,China,
in 2016 and 2019, respectively. His research interests
include movement sensing with soft strain and haptic sensors.
Shuo Jiang
Shuo Jiang received B.E.（with honors）in mechatronic engineering from Zhejiang University, China,
in 2015. He is currently working toward the Ph.D.
degree in mechanical engineering from the School of
Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong
University, China. His research interests include
wearable electronics for intuitive human computer interaction.
Peter B. ShullPeter B. Shull received the B.S. in MechanicalEngineering and Computer Engineering from
LeTourneau University in 2005 and M.S. and Ph.D.
degrees in Mechanical Engineering from Stanford
University in 2008 and 2012, respectively. He is currently an Associate Professor in MechanicalEngineering, SJTU. His research interests include wearable systems.
Guoying Gu
Guoying Gu is currently a Professor of School of
Mechanical Engineering at SJTU. He was a
Humboldt Postdoc Fellow with University of
Oldenburg, Germany. He was a Visiting Scholar at
Massachusetts Institute of Technology, National
University of Singapore and Concordia University.
His research interests include soft robotics, smart materials actuatorsand sensors, bioinspired robot design and motion control.
選考理由：
本論文は，人間の手のジェスチャー認識のため，肌に直接装着可能なフィルム状のひずみセンサを用いた人工皮膚を提案し，センサ情報によるジェスチャー認識について述べている．機械学習を用いる手法により高い精度のジェスチャー認識を可能とした．センサの薄さと感度あるいはその優れた装着性に優位性が認められ，これを利用したジェスチャー認識の独創性と将来性および波及効果が高い点が評価された．

JRSJ Vol. 37 No. 9

第 7 回 Advanced Robotics
Best Paper Award 選考小委員会委員
委員長
幹 事

村上
和田
武居

弘記（IHI）
正義（東京農工大学）
直行（首都大学東京）

委

─10─

員
稲垣 伸吉（名古屋大学）
下田 真吾（理化学研究所）
大野 和則（東北大学）
鈴木 恵二（はこだて未来大学）
鏡慎吾（東北大学）
田中 完爾（福井大学）
桂 誠一郎（慶應義塾大学）
田村 雄介（東京大学）
栗田 雄一（広島大学）
藤平 祥孝（室蘭工科大学）
小関 義彦（産業技術総合研究所）
注）本年度退任委員のみ掲載，また一次審査のみ担当した委員も含む

Nov., 2019

781

日本ロボット学会第 24 回実用化技術賞の贈呈―第 24 回実用化技術賞選考結果報告―

実用化技術賞は，産業分野の自動化の推進や，社会生活の改善にロボッ

川上勝彦（Katsuhiko Kawakami）

ト技術の研究開発成果が直接役立てられ，ロボット技術の社会への貢献が1987 年武蔵工業大学（現：東京都市大学）工学部卒業．

一層進むことを目的として，ロボットに関する優秀な実用化技術の開発を行った個人やグループに毎年贈呈しております．

同年フジタ工業（株）（現：（株）フジタ）入社．建設関連の機械，システム開発に従事．土木本部土木エン

本年度は，2 件の応募がありました．本会選考規程に基づいて審査委員

ジニアリングセンター上級主席コンサルタント．

会を組織して慎重な審議を行い，まず第 1 段階として応募 2 件が規程で示す条件に合致することを確認し，書類選考の結果を経て，2 件をヒアリン
平野高嗣（Takatsugu Hirano）

グすべき対象としました．
ついで第 2 段階として，この 2 件それぞれについて厳正な技術評価を行2001 年神奈川工科大学工学部機械工学科卒業．同年

い，これに基づき委員会全体で受賞候補に値するかどうかを改めて慎重に審議しました．その結果，2 件ともに授賞対象として選定され，理事会で（株）フジタ入社．建設機械の研究開発に従事．土木
本部土木エンジニアリングセンター機械部担当課長．

最終決定されました．
表彰式は早稲田大学にて開催された第 37 回学術講演会において行われ，会長から受賞者の方々に賞状と副賞のメダルが贈呈されました．
最後になりましたが，受賞者の方々に心よりお慶びを申し上げますとともに，今後のご活躍をお祈りいたします．
第 24 回実用化技術賞選考小委員会委員長 松野 文俊

災害対応のためのバックホウ向け
遠隔操縦装置「ロボ QS」

原 堅次（Kenji Hara）
1990 年建設省九州地方建設局（現：国交省九州地方整備局）に入省．2012 年川内川河川事務所建設監督官，長崎河川事務所品質確保課長，同河川管理課長を経て2017 年より九州技術事務所施工調査・技術活用課長．

橋住伸一郎（Shinichiro Hashizumi）
1995 年建設省九州地方建設局（現：国交省九州地方整備局）に入省．2017 年武雄河川事務所より九州技術事務所へ配置換，同事務所において 2017 〜 2018 年にかけて簡易遠隔操縦装置（ロボ QS）の業務に従事．

山崎
平野

峻一
塙裕
彰
川上 勝彦
高嗣
原
堅次
橋住伸一郎
（（株）IHI，（株）フジタ，
国土交通省九州地方整備局九州技術事務所）
推薦理由：
ロボ QS は災害時の初動対応としてバックホウに取り付け，遠隔操縦により作業を行うことができるようにする遠隔操縦装置である．大きな空圧機器を要していたロボ Q を改良し，電動アクチュエータによる軽量小型な構成とすることで，装着後にも有人搭乗操作を可能とした点は，運用において非常に有益である．また，その運用性は小型で構成できたことにより著しく向上している．現場の要求性能を機械へ適切に実装しており，実用性は高いと考えられる．実際に災害現場での活動も行われていることからも，本技術は実用化技術として表彰に値すると判断できる．
山崎峻一（Shunichi Yamazaki）
2006 年東北大学大学院航空宇宙工学専攻修了．同年石
川島播磨重工業（株）（現：（株）IHI）入社．生産装
置や試験装置，遠隔操縦ロボットの研究開発に従事．
技術開発本部基盤技術センターロボット開発グループ
主任研究員．

塙 裕彰（Hiroaki Hanawa）
2010 年埼玉大学大学院理工学研究科機械工学系専攻修了．同年（株）IHI 入社．原子力関連機器の設計および遠隔操縦ロボットの研究開発に従事．

日本ロボット学会誌 37 巻 9 号

─11─

2019 年 11 月

782

小惑星探査ローバ「ミネルバ 2」の開発
吉光 徹雄
久保田 孝
（宇宙航空研究開発機構）

推薦理由：
本技術はミネルバ 2 に搭載された小型探査ローバに関するものである．
トルカ方式によるホッピング移動という方法を用い，実際に小惑星上での移動を実現している．また小惑星表面の画像取得にも成功している，という点において，実用化技術として扱うに十分値するものである．さらに，社会へのインパクトという点においても評価ができる．宇宙で使用できるために必要な品質・性能の要求は高く，今回のローバで使用されている電子部品が，すでに民生品として使用されている，ということからも，その実用技術の波及効果が認められる．以上のことから，本技術は実用化技術として表彰に値すると判断できる．
吉光徹雄（Tetsuo Yoshimitsu）
2000 年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了，博士（工学）．同年（現）宇宙航空研究開発機構宇宙科
学研究所入所．2006 年より准教授．はやぶさ，はやぶ
さ 2 では PI（研究代表者）として，ミネルバ，ミネル
バ 2 ローバの開発を担当．

久保田孝（Takashi Kubota）
1991 年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了，工学博士．同年より富士通研究所にて画像処理の研究に従事，1993 年（現）宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所入所．現在同研究所研究総主幹，教授．宇宙探査
イノベーションハブ長，東京大学大学院教授併任．

第 24 回実用化技術賞選考小委員会委員
委員長
幹 事
員
森
和田
遠藤

松野
菅原
太田

文俊（京都大学）
淳（東芝）
祐介（千葉工業大学）

委

善一（茨城大学）
一義（首都大学東京）
玄（東京工業大学）

栗栖
小柳

正充（東京電機大学）
栄次（移動ロボット研究所）
注）本年度退任委員のみ掲載

JRSJ Vol. 37 No. 9

─12─

Nov., 2019

783

日本ロボット学会第 11 回ロボット活用社会貢献賞の贈呈―第 11 回ロボット活用社会貢献賞選考結果報告―

ロボットは，将来，人類のあらゆる活動において不可欠な存在となるこ飛行ロボットの研究開発とそれらを利用した
災害対応活動への貢献とが期待され，ロボット学・ロボット産業もそれを担う存在に成長することが望まれています．ロボット活用社会貢献賞は，この「ロボット活用社会」の実現に向けて，ロボットを様々な形で社会に普及・浸透させ，社会株式会社自律制御システム研究所の変革に大きく貢献した，あるいは貢献しうる活動や知見を顕彰し，もってその将来像への接近を促進することを目的に制定されました．

推薦理由：

選考過程は，規程により，まず正会員および選考小委員会委員から推薦

近年，ドローンの登場により空の産業革命が起きると言われており，そを募り，2 件の推薦が寄せられました．その内容を，選考小委員会においの応用領域は農業・林業・水産業分野，インフラ点検などから物流や測量，災害対応へとますます広がっている．ドローンの自己位置同定を GPS・て精査し，慎重に審議を行った結果，2 件ともに授賞対象として選定され，理事会で最終決定されました．
表彰式は早稲田大学にて開催された第 37 回学術講演会において行われ，

非 GPS 環境でもシームレスに可能とするとともに，風などの外乱にロバ会長から受賞者の方に賞状と副賞のメダルが贈呈されました．

律制御システム研究所（ACSL）の技術力は高く評価されている．これら

最後に，受賞者の方に心よりお慶びを申し上げるとともに今後のご活躍をお祈りいたします．
第 11 回ロボット活用社会貢献賞選考小委員会委員長 松野 文俊の機能を用いた有視界外での自律飛行により，様々な事態における状況の迅速な把握を可能とするドローンシステムを実現したことは意義が大きい．特に，九州北部豪雨災害の福岡県東峰邑筑前岩屋駅付近の現場調査困
難箇所において 3［km］往復にわたる有視界外飛行を実施し，上空から被害状況の高精細映像を撮影し，防災機関に詳細なデータを提供して，災害活動に貢献したことは特筆すべきである．このようなドローンシステムを開発した（株）自律制御システム研究所（ACSL）の社会的貢献は大きい．

福島第一原子力発電所廃止措置における格納容器内部調査作業への貢献

ストな飛行制御を実現し，故障時の自動着陸を可能にするなど，（株）自

株式会社自律制御システム研究所（ACSL）
ACSL は 2013 年 11 月に創業した会社で，小型無人航空機（ドローン）の研究開発・製造販売・サービスまですべてを一気通貫で実施している企業
です．特に，ドローン頭脳部のオートパイロットである自律制御技術や非GPS 環境下での自律飛行技術に特色を有しており，空の産業革命を牽引する企業として社会貢献しています．

東芝エネルギーシステムズ株式会社，
東京電力ホールディングス株式会社，
技術研究組合国際廃炉研究機構

推薦理由：
福島第一原子力発電所廃止措置においては，燃料デブリ取り出し作業が一つの技術的な課題といえる．発電所内の燃料デブリ取り出し作業は，今後十数年かけて進められるが，その前段階として原子炉格納容器内の詳細な調査を実施し，燃料デブリおよび周辺物の状況を把握することが必要不可欠であった．今回開発されたロボットでは，遠隔制御によって 3 号機，2 号機の原子炉直下の調査作業をそれぞれ 2017 年 7 月，2018 年 1 月に完遂しており，事故後初めて燃料デブリの可能性がある物体を撮影することに成功するなど，廃炉作業に有益な様々なデータを取得している．このようなロボット技術を開発した，東芝エネルギーシステムズ（株），東京電力ホールディング（株），技術研究組合国際廃炉研究機構（IRID）の社会的貢献は大きい．
東芝エネルギーシステムズ株式会社
弊社は，福島第一原子力発電所の廃炉に向けた取り組みの中で，軽水炉等での遠隔技術開発の経験を活かし，過酷環境下においても選択肢となる信
頼性の高い遠隔技術を提供することで社会に貢献します．
東京電力ホールディングス株式会社
弊社は福島第一原子力発電所の廃炉に向けて，1 〜 3 号機の原子炉格納容器内部調査を進めております．調査は高線量環境下となることから，ロボット技術の開発および活用を進めています．
技術研究組合国際廃炉研究開発機構（IRID）
技術研究組合国際廃炉研究開発機構（IRID）は，18 法人が結集して 2013年 8 月に設立した組織体で，廃炉技術の基盤強化を視野に，当面の緊急課
題である福島第一原子力発電所の廃炉作業に必要な技術の研究開発に取り組んでいる．

第 11 回ロボット活用社会貢献賞
選考小委員会委員
委員長
幹 事

松野
菅原
太田

文俊（京都大学）
淳（東芝）
祐介（千葉工業大学）

委 員
辻俊明（埼玉大学）岡田
新妻実保子（中央大学）
矢野寛（三菱電機特機システム） 細田

日本ロボット学会誌 37 巻 9 号

─13─

総（日立 GE ニュークリア・エナジー）
祐司（日本ロボット学会）

2019 年 11 月

784

日本ロボット学会第 12 回功労賞の贈呈―第 12 回功労賞選考結果報告―

功労賞は，本会の運営ならびに諸活動への貢献を奨励することを目的とRo-MAN の運営に対する貢献

し，そのような具体的貢献のうち，特に顕著な成果を得た個人に贈呈し，

小林その功労に報いるものです．
選考過程は規程により，正会員から推薦を募り寄せられました 2 件の推

尚登

薦を，選考小委員会において内容を精査し慎重な審議を行った結果，2 件

推薦理由：

ともに授賞対象として選定され，理事会で最終決定されました．

【貢献の顕著さ】当初はワークショップとしての会議であったが，規模が表彰式は早稲田大学にて開催された第 37 回学術講演会において行われ，会長から受賞者の方に賞状と副賞のメダルが贈呈されました．
最後に，受賞者の方に心よりお慶びを申し上げますとともに，今後のご活躍をお祈りいたします．
第 12 回功労賞選考小委員会委員長

順調に拡大し，シンポジウムの形態を経て，2018 年からは conference へ昇格され，研究分野の認知度と重要性が国際的に認められた．また 30 年ほど前から先駆的なトピックである人間とロボットのインタラクションシ
ステムについて着目し分野の育成を行ってきたことにより，IEEE/ACM

村上弘記

International Conference on Human-Robot Interaction というトップカン
ファレンスが創設されるなどの波及効果なども引き起こした．
【候補者の努力の程度】第 1 回の RO-MAN が開催されたのは 1992 年であり，現在から比較すると，国際化された会議運営のノウハウや世界への告知戦略はほぼ皆無であった状況にもかかわらず，候補者の努力によりIEEE RAS および RSJ を代表する国際会議まで発展することになったことは表彰に値すると考える．

ロボット工学セミナー「ロボットの作り方」の改革
冨沢

哲雄

城間

直司

小林尚登（Hisato Kobayashi）
1974 年早稲田大学卒業，1979 年工学博士（早稲田大学）．1984 年より法政大学に勤務，現在デザイン工学部教授．日本学術会議連携会員，日本学術振興会・学術システム研究センター専門研究員 , 日本ロボット学会理事等を歴任．IEEE Life Fellow．

推薦理由：【貢献の顕著さ】ロボット工学セミナーにおいて移動ロボット教材を用いるセミナーは，開始すぐに申し込みが完了するほどの盛況なセミナーであり，ここ数年は年に 2 回開催しても集客できるセミナーになっている．このセミナーが実施できているのは，安価にもかかわらず，研究にも耐えうるプラットフォームを候補者らが開発したためであり，顕著な成果と言える．
【候補者の努力の程度】従来のロボット工学セミナーの形から一新し，参加費は上がるが，価値あるセミナーを提供していくというコンセプトの転換とも言える企画を提案し，委員会内，理事会での様々な意見を踏まえながら，実施にこぎ着け，大成功に導いた点は十分に評価されるべきである．
また，企業と日本ロボット学会の連携セミナーという話が立ち上がりつつあるのも，現在の形のロボットの作り方が基盤にあるのは明らかであり，その基盤を作った点を高く評価したい．

（日本ロボット学会正会員・フェロー）

冨沢哲雄（Tetsuo Tomizawa）
2006 年筑波大学大学院システム情報工学研究科博士課
程修了．博士（工学）．産業技術総合研究所特別研究員，
電気通信大学情報システム学研究科助教を経て，現在，
防衛大学校情報工学科講師．2005 〜 2007 年 JSPS 特別研究員，2016 〜 2019 年名古屋大学客員准教授を兼任．つくばチャレンジ実行委員会幹事，World Robot
Summit サービス競技委員．人間共存環境で働くロボットに関する研究や教育に従事．
（日本ロボット学会正会員）
城間直司（Naoji Shiroma）
1999 年筑波大学大学院博士課程工学研究科修了．筑波大学助手，オックスフォード大学リサーチアシスタン
ト，国際レスキューシステム研究機構研究員を経て，現在，茨城大学准教授．2003 〜 2005 年度電気通信大学特別研究員兼任．博士（工学）．
（日本ロボット学会正会員）

第 12 回功労賞選考小委員会委員
委員長
幹 事
委

JRSJ Vol. 37 No. 9

─14─

員

村上
矢野
細田
岡田

弘記（IHI）
寛（三菱電機特機システム）祐司（日本ロボット学会）
総（日立 GE ニュークリア・エナジー）

Nov., 2019

785

日本ロボット学会第 34 回研究奨励賞の贈呈―第 34 回研究奨励賞選考結果報告―

高橋城志（1987 年 9 月 27 日生）

研究奨励賞は，研究発表を奨励し，若手研究者を積極的に育成することを目的とし，優れた研究発表を行った新進の研究者または技術者に進呈すPreferred Networks

る賞で，毎年度の学術講演会で発表した講演者の中から，講演年の 1 月 1
日に 35 歳未満の方を対象に選考されます．

講演番号：1E3-02, 2E1-02（第 36 回学術講演会）
講演題目：実世界での話し言葉指示による物体移動：深今回は 2018 年開催の第 36 回学術講演会において推薦のあった 26 名の層学習による画像・言語理解，Deep visuo-方を対象に，選考小委員会において独創性，有効性，発展性の観点から厳tactile learning: 画像からの物体特性の推定

正な審査を行って以下の 9 名を選考し，理事会において授与が決定されました．

このたびは日本ロボット学会研究奨励賞という栄誉ある賞を賜りまして，

表彰式は早稲田大学にて開催された第 37 回学術講演会において行われ，誠に光栄に存じます．この場をお借りして，関係者の皆様に心よりお礼申

会長から受賞者の方々に賞状と副賞のメダルが贈呈されました．
選考小委員会を代表して，受賞者の方々には心からお喜びを申し上げる

し上げます．受賞研究の一つめは，実世界での話し言葉指示を行うために，とともに，今後もますますロボット学の発展にご尽力いただきますよう期

対応した様々な言語表現を集め，深層学習による物体認識と参照表現解析

待いたします．

の組み合わせを適用しています．二つめは，視覚情報のみから物体特性とその度合いを教師なしで推定する方法を提案しました．学習にはエンコー
ダ・デコーダ型の深層学習の入力に画像，出力に触覚を用いています．今後も実世界で役立つロボティクスを目指し，研究を続けたいと存じます．

第 34 回研究奨励賞選考小委員会委員長

浅田稔

言語の多様性と曖昧性に注目しました．実環境における視覚情報とそれに野田晋太朗（1990 年 11 月 24 日生）
東京大学
講演番号：1J1-04（第 36 回学術講演会）
講演題目：準受動歩行と能動歩行が一台で可能なロボット開発と制御

大槻健史郎（1994 年 4 月 18 日生）
早稲田大学
講演番号：3P2-02（第 36 回学術講演会）
講演題目：分 離沈降抑制型磁気粘弾性流体の試製とMR ダンパー機構への実装および評価
このたびは研究奨励賞という栄誉ある賞を賜りまして，誠に光栄に存じます．この場をお借りして，ご指導いただいた先生方と日々の研究活動を支えて下さった関係者の皆様に深く御礼申し上げます．我々は柔軟性や高出力性，高応答性を兼ね備えた次世代ロボット機構を実現するために，材料と機構の二つの観点から研究開発を行っております．本研究では，ロボット機構向けに最適化された分離沈降抑制型磁気粘弾性流体の試製を行い，それを MR ダンパー機構へ実装し，評価実験を通して有用性を明らかに致しました．今後は，磁気粘弾性流体とロボット機構のさらなる最適化を行い，人間とロボットが共存し協働する社会の実
現に貢献できるよう邁進致します．

表彰いただき光栄に思います．かかわって下さったすべての皆様に感謝します．本研究は受動軸を用いた準受動歩行と能動歩行の両方を一台で可能なロボット開発実現を目的とし，受動軸と能動軸を切替えるクラッチ機構，受動軸を考慮した歩行制御，行動実現のための身体パラメタ推定の三技術について研究した成果をまとめたものです．本研究はロボットの体や歩き方が変化しても適用可能な点が重要と考えています．ロボットは何でもできて欲しいと期待される一方，実際にできることはまだ限定的である点に伸び代があると思います．アレもできない？ と聞かれてできると答えられるロボットシステムを研究し，今後は世に求められるロボットを創っていきます．
坂東宜昭（1991 年 5 月 20 日生）
産業技術総合研究所
講演番号：2J2-06（第 36 回学術講演会）
講演題目：半教師ありロバスト非負値テンソル分解による柔軟索状レスキューロボットの音声強調

清水杜織（1995 年 9 月 14 日生）
東北大学
講演番号：3K1-01（第 36 回学術講演会）
講演題目：1 次元柔剛切替メカニズムを活用したトー
ラスグリッパ機構─線状ジャミング転移機
構を基軸とした構造例─
栄誉ある賞を賜り大変光栄に存じます．ご指導・ご助言いただいた研究室の先生方，関係者のみなさまに厚く御礼申し上げます．粉体ジャミング転移現象など柔剛切替を活用したソフトグリッパは，対象物になじんだのち高剛性化することで複雑精密な制御なしに任意形状の物体を把持できる一方で，接触界面の柔軟膜が破損すると機能を喪失します．本研究では，数珠群を貫通するワイヤの引張力で柔剛切替を行う機構を考案し，これを放射状に配置したグリッパを具現化して，鋭利物体の把持実験により耐切創性の獲得を実証しました．材質の耐熱性を高め耐火グリッパとして発展を進めており，灼熱瓦礫の撤去など災害現場での応用展開へ向け尽力いたします．

日本ロボット学会誌 37 巻 9 号

このたびは日本ロボット学会研究奨励賞をいただきまして大変光栄です．
また，共著の先生方をはじめ日頃から研究生活を支えて下さっている皆様にお礼申し上げます．本研究は，瓦礫に埋もれた被災者を捜索する柔軟索状レスキューロボットで，自身の走行雑音下でも被災者の声を聞き取るための音声強調の研究です．非定常な雑音を表現できる事前学習・畳み込み型非負値行列分解モデルと事前学習が不要なスパース音声モデルを統合
し，観測混合音から一挙にこれらを推定する手法を開発しました．今後は，表現力の高い深層生成モデルを導入し高精度化を進めます．また，種々の過酷な環境にて頑健に動作するロボット聴覚技術の開発を目指しておりま
す．

─15─

2019 年 11 月

786
東出泰治（1995 年 8 月 30 日生）

渡辺将広（1990 年 6 月 14 日生）

東京大学

東北大学

講演番号：3J3-02（第 36 回学術講演会）

講演番号：3K3-04（第 36 回学術講演会）

講演題目：車輪移動双腕ロボットによる店舗環境にお講演題目：加圧すると“縮む”ベローズ機構

ける整列操作のための物体認識
このたびは栄誉ある賞を賜り光栄に存じます．この場

このたびは日本ロボット学会研究奨励賞という栄誉ある賞を賜り，誠に光栄です．この場をお借りして，ごをお借りして，ご指導いただいた諸先生方や日頃の研究活動を支えて下さ

指導いただいた先生方と研究活動をご支援いただいた関係者の皆様に深くった研究室の皆様に深く御礼申し上げます．本研究では，店舗環境におけ感謝申し上げます．本研究では剛体折紙構造に着目し，加圧により縮むベる物体整列に着目し，物体整列状態認識システムを提案しました．これまローズ機構を考案しました．一般的な流体駆動人工筋のようなラバーを用で整列状態の認識評価指標が不明瞭であった点に対し，整列状態を定義すいた構成とは異なり，ヒンジ拘束の剛体面で構成された袋の内部を加圧する状態量を導入し，目標状態との類似度を計算することで認識に成功しまることで折りたたみ変形する構造を有し，従来にない変形形状・方向，力・した．また，認識結果に基づき車輪移動双腕ロボットにより整列操作が可能であることを確認しました．今後は整列状態に基づく操作計画や柔軟物

変位の実現が可能となります．今後は，剛体折りという観点から応用構造を網羅的に解析し，よりコンパクトで高出力化・高耐久化が可能な機構の体への対応を行い，ロボットの実世界応用の発展に貢献できるよう精進し実現を目指し尽力して参ります．

て参ります．
村上健太（1989 年 9 月 6 日生）
パナソニック
講演番号：3B2-03（第 36 回学術講演会）
講演題目：ワイヤ型歩行アシストスーツにおける股関節屈曲支援による歩容変化
このたびは栄誉ある賞を賜り，大変光栄に存じます．
共著者の皆様ならびに関係者の皆様に，この場を借りて深く御礼申し上げます．本研究では，我々が開発したワイヤ型歩行アシストスーツを用いて，歩行中の股関節屈曲支援に対する力学的評価を行いました．ヒト歩行中の股関節屈曲に対して，アシストタイミングを調整することで，股関節屈曲
トルクの減少が確認できたとともに，歩行中の接地面に対する滑り方向の力が減少していることから，すべりによる転倒防止の可能性を見出すことができました．今後は，ワイヤ型歩行アシストスーツの実用化に向けてさらなる改良・開発を重ね，ヒトとロボットが共存できる世界の実現に向けて精進して参ります．
山田大輔（1985 年 12 月 16 日生）
キヤノン
講演番号：2E1-05（第 36 回学術講演会）
講演題目：深層学習を用いた吸着位置推定と吸着動作計画手法によるビニール梱包柔軟物のピッキング
このたびは栄誉ある賞を賜り光栄に存じます．関係者の皆様に心より御礼申し上げます．本研究の目的は，バラ積みされたビニール梱包柔軟物のピッキングです．課題は，見え方の変化が大きいため位置姿勢推定が困難なことと，ビニール袋のしわのため吸着が成功しにくいことでした．そこで
本研究では，位置姿勢推定が困難な物体に適用可能な深層学習を用いた吸着位置推定手法と，吸着が成功しにくい物体に適用可能な効率的な吸着動作を計画する手法を提案し，実際の製造現場を模した実験環境で有効性を検証しました．今後はより多くの工程で活用できるよう産業応用を進め，
ロボット技術が広く活用される未来を目指し精進して参ります．

第 34 回研究奨励賞選考小委員会委員
委員長
幹 事

浅田
大原

稔（大阪大学）賢一（名城大学）

辻俊明（埼玉大学）
委 員
安孫子聡子（芝浦工業大学）
友國 伸保（近畿大学）
有木 由香（SONY）
野崎 貴裕（慶應義塾大学）
Jaeryoung Lee（中部大学）
藤井 浩光（千葉工業大学）
梅舘 拓也（東京大学）
宮脇健三郎（大阪工業大学）
加藤龍（横浜国立大学）
山内 悠嗣（中部大学）
小林 亮介（日立製作所）
山田 大輔（キヤノン）
注）本年度退任委員のみ掲載，昨年度のみおよび一次審査のみ審査に参加した委員も含む

JRSJ Vol. 37 No. 9

─16─

Nov., 2019

787

日本ロボット学会第 9 回ロボティクスシンポジア研究奨励賞の贈呈―第 9 回ロボティクスシンポジア研究奨励賞選考結果報告―

水野直希（1993 年 10 月 27 日生）

ロボティクスシンポジア研究奨励賞は，研究発表を奨励し，若手研究者を積極的に育成することを目的とし，優れた研究発表を行った新進の研究

東北大学者または技術者に進呈する賞で，毎年度のロボティクスシンポジアで発表した講演者の中から，講演年の 1 月 1 日に 35 歳未満の方を対象に選考さ

講演番号：1A2（第 24 回ロボティクスシンポジア）
講演題目：石油化学コンビナートで活動する消防ロボれます．

ッ ト へ の Conjugate Gradient Descent ス

今回は 2019 年開催の第 24 回ロボティクスシンポジアにおいてロボティ

ムーザの適用クスシンポジア実行委員会より推薦のあった 3 名の方を対象に，選考小委
員会において厳正な審査を行い以下の 3 名を選考し，理事会において授与

本研究では，操舵型車両である消防ロボットのための経路計画法を提案いが決定されました．

たしました．消防ロボットは消火ホースの敷設や 2 台追従走行を行うため，

表彰式は早稲田大学にて開催された第 37 回学術講演会において行われ，会長から受賞者の方々に賞状と副賞のメダルが贈呈されました．

経路に後退がなく，指定の旋回半径を上回ることが要求されます．提案手

選考小委員会を代表して，受賞者の方々には心からお喜びを申し上げるな経路を計算できることです．本研究で提案した手法は，2019 年 4 月かとともに，今後もますますロボット学の発展にご尽力いただきますよう期
待いたします．
第 9 回ロボティクスシンポジア研究奨励賞選考小委員会委員長

ら石油化学コンビナートに実証配備されたロボット消防隊「スクラムフォース」で使用されています．また，異なる操舵機構を持つ 40 トンダンプ
トラックへの適用にも成功しました．今後は本手法をベースに，より多くのコストを考慮した経路計画ができるようにしたいと考えております．

村上弘記

法の特徴は，これらの要求を満たし，かつロボットが実行しやすい滑らか

大野真澄（1993 年 7 月 27 日生）
東京工業大学
講演番号：2A3（第 24 回ロボティクスシンポジア）
講演題目：駆動トルク測定に基づくパラレルロボットにおける 過大な対偶すき間の検出のための軌道設計
近年，速度性能に優れたデルタロボットの開発をはじめとして，パラレルロボットが社会で活用され始め，その信頼性向上が重要課題となっていま
す．本研究では，ロボットのジョイント（対偶）の過大なすき間の存在によって駆動トルクが変動する現象に着目して，その存在箇所の特定に好適な軌道の最適設計法を提案し，手法の妥当性を評価しています．本研究は，機械要素に関する力学現象のモデル化とこれの数理的解釈に基づく同定問
題への適用を一貫して行っています．今回の研究発表は対象を対偶のすき間と限定していますが，アイディアを拡張・体系化して，ロボットにより自動化する社会に広く貢献できる研究を行いたいと思います．
岡部弘佑（1987 年 12 月 17 日生）
和歌山工業高等専門学校
講演番号：4A1（第 24 回ロボティクスシンポジア）
講演題目：冗 長マニピュレータの手先-冗長運動間干渉による動的可操作性多面体並進に関する詳細な解析
本研究では運動学的冗長マニピュレータの冗長性を動力学的に利用した動作の計画のために拡張作業空間上の動作に関する動力学方程式を導出し，1DOR マニピュレータの動作速度による動作加速度への運動学的・動力学的な干渉によって生じる動的可操作性多面体（DMP）の並進について明確にした．冗長性による運動速度の基底ベクトルをグラスマン代数のウェッジ積を用いて導出し，拡張作業空間上の動作加速度からテンソルを用いて動作速度に関する項を分離することで，DMP の並進ベクトルを解析的に導出した．今後は DMP の並進を実機実験により確認するとともに，一般化した冗長マニピュレータに関する解析や並進を利用した動作計画について検討を行っていきたい．

第 9 回ロボティクスシンポジア
研究奨励賞選考小委員会委員
委員長
幹 事
委

員

中嶋

日本ロボット学会誌 37 巻 9 号

─17─

村上 弘記（IHI）
辻俊明（埼玉大学）
新妻実保子（中央大学）

秀朗（和歌山大学）

大原賢一（名城大学）

2019 年 11 月

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第 1 回 International Session Best Presentation Award の贈呈―第 1 回 International Session Best Presentation Award 選考結果報告―

International Session Best Presentation Award は，英語による研究発表を奨励し，国際的に活躍する研究者を積極的に育成することを目的として，研究発表を英語によって行った研究者または技術者に贈呈する賞で，当年度の学術講演会の国際セッションで発表した講演者を対象に選考されます．
今回は国際セッションへ登録のあった 29 名の方を対象に，選考小委員会において厳正な審査を行い，Finalist 3 名を選考し，さらにその中から優秀国際セッション賞 1 名を選考いたしました．
表彰式は早稲田大学にて開催された第 37 回学術講演会において行われ，実行委員長から受賞者の方に賞状が贈呈されました．選考小委員会を代表して，受賞者の方には心からお喜びを申し上げるとともに，今後もますますロボット学の発展にご尽力いただきますよう期待いたします．
第 1 回 International Session Best Presentation Award
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選考小委員会委員長

相山

康道

International Session Best Presentation Award Finalist『Soft Pneumatic Helical Actuator with HighContraction Ratio』
Peizheng Yuan（Tokyo Institute of Technology）『Robust SLAM in Dynamic Environment basedon Object’s Mask』
Leyuan Sun（University of Tsukuba, AIST）『A Novel Scalable SMA Actuator using
Thermally Conductive Fluid』

Andres Osorio（Tokyo Institute of Technology）

International Session Best Presentation Award『Soft Pneumatic Helical Actuator with HighContraction Ratio』
Peizheng Yuan（Tokyo Institute of Technology）

第 1 回 International Session Best
Presentation Award 選考委員会委員
委員長
幹 事

相山
稲邑
田中
長井

康道（筑波大学）
哲也（国立情報学研究所）
文英（筑波大学）隆行（大阪大学）

委 員
中内靖（筑波大学）
松元 明弘（東洋大学）
松下光次郎（岐阜大学）
長谷川泰久（名古屋大学）
國井 康晴（中央大学）
前田 雄介（横浜国立大学）
大山 英明（産業総合技術研究所） 平井 慎一（立命館大学）
大隅久（中央大学）柴田 智広（九州工業大学）
脇田 優仁（産業総合技術研究所） 中臺 一博（ホンダ・リサーチ・インス
横小路泰義（神戸大学）
ティチュート・ジャパン）
注）本年度退任委員のみ掲載，また一次審査のみ担当した委員も含む

JRSJ Vol. 37 No. 9

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Nov., 2019