| Bayesian Disturbance Injection: Robust Imitation Learning of Flexible Policies for Robot Manipulation H Oh, H Sasaki, B Michael, T Matsubara Neural Networks 158, 42-58, 2023 | 7 | 2023 |
| Disturbance-Injected Robust Imitation Learning with Task Achievement H Tahara, H Sasaki, H Oh, B Michael, T Matsubara 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022 | 6 | 2022 |
| Bayesian disturbance injection: Robust imitation learning of flexible policies H Oh, H Sasaki, B Michael, T Matsubara 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 8629-8635, 2021 | 5 | 2021 |
| Disturbance injection under partial automation: Robust imitation learning for long-horizon tasks H Tahara, H Sasaki, H Oh, E Anarossi, T Matsubara IEEE Robotics and Automation Letters 8 (5), 2724-2731, 2023 | 1 | 2023 |
| Leveraging Demonstrator-Perceived Precision for Safe Interactive Imitation Learning of Clearance-Limited Tasks H Oh, T Matsubara IEEE Robotics and Automation Letters 9 (4), 3387-3394, 2024 | | 2024 |
| Coarse2Fine ロバスト模倣学習 田原熙昻， H Oh， 佐々木光， 松原崇充 ロボティクス・メカトロニクス講演会(ROBOMECH2022) 2022, 2P1-B01, 2022 | | 2022 |
| Bayesian Disturbance Injections: Safely learning robust and flexible policies H Oh, H Sasaki, B Michael, T Matsubara 第39回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2021) 2021, 2A3-04, 2021 | | 2021 |
| タスク達成度を考慮した教示者に摂動を加えるロバスト模倣学習 田原熙昻， H Oh， 佐々木光， 松原崇充 第21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 (SI2020) 2020, 3D3-13, 2020 | | 2020 |
| 無限重複混合ガウス過程に基づく頑健・柔軟な模倣学習 H Oh, 佐々木光, 松原崇充 第38回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2020) 2020, 1C2-02, 2020 | | 2020 |
| 粒子フィルタを用いた筋骨格パラメータの同定 オハンビッ， 中村幸紀， 平田健太郎， 岡野訓尚 システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 63, 1061-1066, 2019 | | 2019 |
| A proposal for a new method of fish species and size prediction by recognizing fishing vibration pattern using machine learning S Fukuda, SE Hong, H Oh, H Choi, Y Matsuda, K Yasumoto 情報処理学会関西支部支部大会講演論文集, 6p, 2019 | | 2019 |
Takamitsu MatsubaraProfessor, Nara Institute of Science and TechnologyVerified email at is.naist.jp
