学術論文

1、 Wataru Hashimoto, Kazumune Hashimoto, Masako Kishida, Shigemasa Takai : “Robust Learning-Based Iterative Model Predictive Control for Unknown Non-Linear Systems”, IET Control Theory and Applications, Vol.18, No.18, pp. 2540-2554, 2024.

2、 Sagar Patil, Kazumune Hashimoto, Masako Kishida: “Robust Traffic Flow Control using Connected Vehicle Technology: Signal Spatio-Temporal Logic-based Approach”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 25, No. 12, pp. 19658-19674, 2024.

3、Kazumune Hashimoto: “Periodic event-triggered design with Bayesian optimization: an emulation-based approach”, IFAC Journal of Systems and Control, Vol. 29, 2024.

4、 Wataru Hashimoto, Kazumune Hashimoto, Akifumi Wachi, Xun Shen, Masako Kishida, Shigemasa Takai: “Bayesian Meta-Learning on Control Barrier Functions with Data from On-Board Sensors”, Advanced Robotics, Vol. 28, No. 21, pp. 1501-1514, 2024.

5、 Wang Zhijun, Kazumune Hashimoto, Wataru Hashimoto, Shigemasa Takai: “A Lifting Approach to Learning-Based Self-Triggered Control with Gaussian Processes”, Advanced Robotics, Vol.38, No. 6, pp. 410-420, 2024.

6、 Lichen Ding, Kazumune Hashimoto, Shigemama Takai: “Synthesis of event-triggered controllers for SIRS epidemic models”, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, Vol. 51, 2024.

国際会議論文

1、 Yuyue Yan, Maojiao Ye, Kazumune Hashimoto, Yuhu Wu, He Kong: “Incentive Design in Noncooperative Dynamical Systems for Social Welfare Maximization Using Limited Payoff Information”, in Proceedings of the 63rd IEEE Conference on Decision and Control (IEEE CDC), 2024.

2、 Xun Shen, Shuo Jiang, Akifumi Wachi, Kazumune Hashimoto, Sebastien Gros: “Flipping-based Policy for Chance-Constrained Markov Decision Processes”, in Proceedings of the 38th Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024.

3、 Xun Shen, Akifumi Wachi, Wataru Hashimoto, Kazumune Hashimoto, Shigemasa Takai : “Safe Reinforcement Learning Using Model Predictive Control with Probabilistic Control Barrier Function”, in Proceedings of 2024 American Control Conference (ACC), pp. 74-79, Toronto, Canada, June 2024.

4、 Akifumi Wachi, Wataru Hashimoto, Kazumune Hashimoto: “Long-Term Safe Reinforcement Learning with Binary Feedback”, in Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp. 21656-21663, Vancouver, Canada, February 2024.

国内会議

1、 横川 雄祐, 橋本 和宗, 瀋 迅, 新井 乃理花, 張 興国, ポンサトーン ラクシンチャラーンサク, 高井 重昌 : “信号時相論理を用いた機械学習による自動運転タスク生成モデルの構築”, 第67回自動制御連合講演会, 2024年11月23日

2、 李 泰維, 瀋 迅, 橋本 和宗, 蔡 凱, 颜 逾越, 高井 重昌 : “Incorporating Parameter and Distributional Uncertainty in Social Force Model for Pedestrian Motion Prediction”, 第67回自動制御連合講演会, 2024年11月23日

3、 芹澤和伸, 橋本和宗, 高井重昌:“信号時相論理仕様を満たす分類ネットワークを用いたRNN制御器の設計”, 第67回自動制御連合講演会, 2024年11月24日

4、 細川滉太，橋本和宗，橋本航，藩迅，高井重昌: “入力アフィンシステムにおけるニューラル制御リアプノフ関数学習のためのデータ収集戦略”, 第67回自動制御連合講演会, 2024年11月24日

5、 木村 隼己, 橋本 和宗, 瀋 迅, 高井 重昌: “確率的制御不変集合を用いた線形マルコフ決定過程の安全探索”, 第67回自動制御連合講演会, 2024年11月24日

6、 徳永 隆晃, 橋本 和宗, 髙井 重昌 : “安全性を考慮した学習型自己駆動制御器の設計”, 第67回自動制御連合講演会, 2024年11月24日

7、 上原 悠暉, 橋本 和宗, 瀋 迅, 高井 重昌 : “モデル予測制御を用いたドライバー特性の理解”, 第67回自動制御連合講演会, 2024年11月24日

学位論文

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