学術論文

1、二川健太，橋本和宗，芹澤和伸，高井重昌： “クラスタリングを用いたニューラル制御器の学習”，システム制御情報学会論文誌，Vol. 38, No. 4, pp. 63-71, 2025.

2、保津明範，橋本和宗，高井重昌： “Informed RRT*アルゴリズムを用いた月極域における水探査のための経路計画手法”，計測自動制御学会論文集，Vol. 61, No. 3, pp. 122-134, 2025.

3、Xun Shen, Tinghui Ouyang, Kazumune Hashimoto, Yuhu Wu: “Sample-Based Continuous Approximate Method for Constructing Interval Neural Network”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 36, No. 4, pp. 5974-5987, 2025.

4、Kazumune Hashimoto, Yuga Onoue, Akifumi Wachi, Xun Shen: “Learning-Based Event-Triggered MPC With Gaussian Processes Under Terminal Constraints”, IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 55, No. 4, pp. 1512-1525, 2025.

5、Xun Shen, Ye Wang, Kazumune Hashimoto, Yuhu Wu, Sebastien Gros: “Probabilistic reachable sets of stochastic nonlinear systems with contextual uncertainties”, Automatica, Vol. 176, 112237, 2025.

6、Kazunobu Serizawa, Katsuhiro Temma, Kazuto Yano, Abolfazl Mehbodniya, Julian L. Webber, Toshikazu Sakano, and Kazumune Hashimoto: “Link Availability Prediction Framework for Sub-Terahertz Wireless LANs Based on Multi-Band Propagation Information”, IEEE Access, Vol. 13, pp. 168821-168838, 2025.

7、Yoshinari Takayama, Kazumune Hashimoto, Toshiyuki Ohtsuka: “STLCCP: Efficient Convex Optimization-Based Framework for Signal Temporal Logic Specifications”, IEEE Transactions on Automatic Control, 2025.

8、K. Rani, N. Ozaki, K. Hashimoto, R. Kodama, Y. Miyake, H. Nakamura, and H. Nagatomo: “Predicting laser-induced surface modifications on metals in laser surface processing using a hybrid deep learning approach”, Optics Continuum, Vol. 4, No. 8, pp. 1967-1977, 2025.

国際会議論文

1、Yuki Uehara, Kazumune Hashimoto, Shigemasa Takai: “Sampling-Based Motion Planning for Lunar Water Exploration Under Time-Variant Illumination Areas”, in Proceedings of the 2025 AIAA SciTech Forum, AIAA 2025-2467, 2025.

2、Taiwei Li, Norika Arai, Xun Shen, Kazumune Hashimoto, Kai Cai, Xingguo Zhang, Ye Wang, Pongsathorn Raksincharoensak, and Shigemasa Takai: “Predicting Pedestrian Confidence Regions by Distributional Robust Optimization: Incorporating Parameter and Distributional Uncertainty in the Social Force Model”, in Proceedings of the 2025 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), pp. 742-747, 2025.

国内会議

1、阪本理人，橋本航，橋本和宗，髙井重昌： “制御バリア関数のメタ学習による多様な未知環境への適応型安全制御”，第68回自動制御連合講演会，2025年11月.

2、森寛将，橋本和宗，高井重昌： “月面地形における傾斜を考慮したRRT*による経路計画”，第68回自動制御連合講演会，2025年11月.

3、芹澤和伸，橋本和宗，池本隼也，髙井重昌： “無線給電ドローンのためのMoEアーキテクチャを用いたNN制御器の設計”，第68回自動制御連合講演会，2025年11月.

4、山本アレクサンドル晃大，橋本和宗，高井重昌，瀋迅： “高次元小サンプルサイズデータを用いた電力ネットワークシステム再安定化”，第68回自動制御連合講演会，2025年11月.

5、澤田洋平，南出将志，Yan Yuyue，橋本和宗，Le Duc： “アンサンブルカルマン制御：台風制御手法探索のための数理プラットフォーム”，日本気象学会2025年度秋季大会，2025年11月.

6、芹澤 和伸, 橋本 和宗, 池本 隼也, 岸田 昌子, 髙井 重昌, “無線給電ドローンのための安全強化学習に基づく最適給電位置の探索,” 電子情報通信学会超知性ネットワーキングに関する分野横断型研究会 (RISING2025), 沖縄, 2025年11月.

7、芹澤 和伸, 橋本 和宗, 岸田 昌子, 髙井 重昌, “無線給電ドローンのための信号時相論理仕様に基づく自律誘導制御,” 電子情報通信学会第28回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2025), 沖縄, 2025年11月.

8、木村 隼己, 池本 隼也, 橋本 和宗, “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強化学習,” 電子情報通信学会第28回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2025), 沖縄, 2025年11月.

9、芹澤 和伸, 橋本 和宗, 池本 隼也, 髙井 重昌, “無線給電ドローンのためのMoEアーキテクチャを用いたNN制御器の設計,” 第68回自動制御連合講演会, 愛知, 2025年11月.

10、芹澤 和伸, 橋本 和宗, 岸田 昌子, 髙井 重昌, “信号時相論理仕様に基づく無線給電ドローンの自律誘導制御,” 第63回飛行機シンポジウム, 沖縄, 2025年10月.

11、芹澤 和伸, 橋本 和宗, 岸田 昌子, 髙井 重昌, “無線給電ドローンのための信号時相論理仕様に基づく軌道計画,” 電子情報通信学会革新的無線通信技術に関する横断型研究会 (MIKA2025), 沖縄, 2025年9月.

12、芹澤 和伸, 橋本 和宗, 髙井 重昌, “信号時相論理仕様のロバストネス分布間距離を用いたRNN制御器の設計,” 計測自動制御学会第12回制御部門マルチシンポジウム (MSCS2025), 大阪, 2025年3月.

受賞

1、芹澤 和伸, 優秀発表賞, 第68回自動制御連合講演会, 2025年12月.

2、芹澤 和伸, 優秀ポスター賞, 電子情報通信学会超知性ネットワーキングに関する分野横断型研究会 (RISING2025), 2025年11月.

3、芹澤 和伸, 最優秀ポスター賞, 電子情報通信学会革新的無線通信技術に関する横断型研究会 (MIKA2025), 2025年9月.

4、芹澤 和伸, マルチシンポジウム優秀ポスター発表賞, 計測自動制御学会第12回制御部門マルチシンポジウム (MSCS2025), 2025年3月.

学位論文

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