Achievements

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Awards

  1. Excellent Presentation Award, IEEJ Industry Applications Society，Masato Kobayashi，MArch, 2024.

  2. Excellent Presentation Award, Technical Committee on Industrial Instrumentation and Control IEEJ Industry Applications Society，Masato Kobayashi，January, 2024.

  3. 海神会賞, 神戸大学 海神会, 小林 聖人 2023年3月

  4. IEEE Kansai Section Student Paper Award, IEEE Kansai Section, Masato Kobayashi 2023年3月

  5. Encouragement Award, SICE Kansai Chapter, Masato Kobayashi January, 2023.

  6. Top-10 candidates of IEEE ies-ONCON 2022 Best PhD Thesis Award, Masato Kobayashi 2022年12月

  7. Fearless Award, MARITIME ROBOTX CHALLENGE 2022, OUXT-Polaris 2022年11月

  8. 最優秀賞 とめ研究所若手研究者懸賞論文, 株式会社とめ研究所, 小林 聖人 2022年10月

  9. Excellent Presentation Award, IEEJ Industry Applications Society, Masato Kobayashi，August, 2022.

  10. General Manager’s Award, Seiko Epson Corporation, July 2021.

  11. IEEE Industrial Electronics Society Best Conference Paper Award, IEEE Industrial Electronics Society, Naoki Motoi, Ryo Masaki, and Masato Kobayashi, June, 2020.

  12. Excellent Presentation Award, IEEJ Industry Applications Society, Masato Kobayashi, August, 2019.

  13. Repayment Exemption for Students with Excellent Grades (Exemption of half of loan), Masato Kobayashi, Japan Student Services Organization (JASSO), May, 2019.

  14. IEEJ Industry Applications Society Excellent Presentation Award, IEEJ Industry Applications Society, Masato Kobayashi, March, 2019.

  15. Best Regular Paper Award, IEEE Industrial Conference on Mechatronics, Naoki Motoi, Ryo Masaki, and Masato Kobayashi, March, 2019.

  16. Excellent Presentation Award, Technical Committee on Industrial Instrumentation and Control IEEJ Industry Applications Society，Masato Kobayashi，January, 2019.

Peer-Reviewed Journals

  1. D. Hirobe, S. Shirai , J. Orlosky, M. Alizadeh, M. Kobayashi , Y. Uranishi, P. Ratsamee, H. Takemura, “User-Centric Locomotion Techniques for Virtual Reality Games: A Survey of User Needs and Issues," in IEEE Transactions on Games, doi: 10.1109/TG.2024.3498325.
  2. M. Kobayashi , T. Buamanee , Y. Uranishi, , and H. Takemura, “ILBiT: Imitation Learning for Robot Using Position and Torque Information based on Bilateral Control with Transformer," IEEJ Journal of Industry Applications, 2024. (accepted!)
  3. N. Thanyawet, P. Ratsamee, Y. Uranishi, M. Kobayashi and H. Takemura, “Identifying Disaster Regions in Images Through Attention Shifting with a Retarget Network” IEEE Access, vol. 12, pp. 143754-143766, 2024.
  4. Takahiro Tsubaki, M. Kobayashi, Yoshihiro Ueda, Naoki Motoi, “Validity Verification of Frequency Modification Method in Bilateral Control” IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol. 144, No. 1, pp. 28-34, 2024.
  5. M. Kobayashi, Naoki Motoi, “BSL: Navigation Method Considering Blind Spots Based on ROS Navigation Stack and Blind Spots Layer for Mobile Robot” IEEE Transactions on Industry Applications (Accepted!).
  6. M. Kobayashi, Hiroka Zushi, Tomoaki Nakamura, Naoki Motoi, “Local Path Planning: Dynamic Window Approach with Q-learning Considering Congestion Environments for Mobile Robot” IEEE Access, vol. 11, pp. 96733-96742, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3311023.
  7. T. Nakamura M. Kobayashi, N. Motoi, “Path Planning for Mobile Robot Considering Turnabouts on Narrow Road by Deep Q-Network” IEEE Access, Vol. 11, pp. 19111-19121, 2023. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3247730
  8. M. Kobayashi, N. Motoi, “Local Path Planning: Dynamic Window Approach with Virtual Manipulators Using Predicted Obstacle Position” IEEE Access, Vol.10, pp. 17018-17029, March, 2022. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3150036
  9. R. Masaki, M. Kobayashi, N. Motoi, “Remote Control Method with Force and Visual Assists Based on Time to Collision for Mobile Robot”, Applied Sciences, Vol. 12, No. 8: 3727, April, 2022.
  10. 小林 聖人, 元井直樹, “車輪型移動ロボットにおける死角領域を考慮したコストマップに基づく局所的経路計画手法”, 電気学会産業応用部門誌, Vol. 141, No. 8, pp. 598-605, 2021年8月.
  11. M. Kobayashi, N. Motoi, “Hybrid Control of Trajectory Planning for Desired Trajectory and Collision Avoidance Based on Optimization Problem for a Wheeled Mobile Robot” IEEJ Journal of Industry Applications, Vol. 9, No. 4, pp. 331-340, July, 2020.
  12. N. Motoi, M. Kobayashi,, R. Masaki, “Remote Control Method for Mobile Robot by using Force Feedback Based on Collision Prediction Map”, IEEJ Journal of Industry Applications, Vol. 8, No. 4, pp. 727-735, August, 2019. ☆

Peer-Reviewed International Conference Papers

  1. T. Buamanee *, M. Kobayashi * , Y. Uranishi, , and H. Takemura, “Bi-ACT: Bilateral Control-Based Imitation Learning via Action Chunking with Transformer,” Proceedings of IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics(AIM), 2024. https://mertcookimg.github.io/bi-act/

  2. S. Kuroki, J. Guo, T. Matsushima, T. Okubo, M. Kobayashi , Y. Ikeda, R. Takanami, P. Yoo, Y. Matsuo, Y. Iwasawa, “GenDOM: Generalizable One-shot Deformable Ojbect Manipulation with Parameter-Aware Policy,” Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2024 (accepted!). https://sites.google.com/view/gendom/home

  3. T. Buamanee *, M. Kobayashi * , Y. Uranishi, , and H. Takemura, “Bi-ACT: Bilateral Control-Based Imitation Learning via Action Chunking with Transformer,” ICRA Workshop:A Future Roadmap for Sensorimotor Skill Learning for Robot Manipulation, 2024. https://icra-manipulation-skill.github.io/

  4. M. Kobayashi *, J. Yamada *, M. Hamaya, and K. Tanaka, “LfDT: Learning Dual-Arm Manipulation from Demonstration Translated from a Human and Robotic Arm,” Proceedings of 2023 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, 2023. https://omron-sinicx.github.io/lfdt/

  5. K. Momota, Y. Uranishi, K. Kiyokawa, J. Orlosky, P. Ratsamee, M. Kobayashi, “Virtual Zoomorphic Accessories for Enhancing Perception of Vehicle Dynamics in Real-Time,” International Conference on Artificial Reality and Telexistence & Eurographics Symposium on Virtual Environments (ICAT-EGVE 2023).

  6. N. Motoi, T. Okada, and M. Kobayashi, “Experimental Verification of Underwater 2-Ch Bilateral Controller With Disturbance Observer,” Proceedings of IEEE International Workshop on Metrology for the Sea; Learning to Measure Sea Health Parameters (MetroSea), La Valletta, Malta, 2023, pp. 99-104, doi: 10.1109/MetroSea58055.2023.10317453.

  7. A. Sugiura, M. Kobayashi, and N. Motoi, “Force Sensorless Control by Reaction Force Observer with Deep Neural Network in Linear Motor,” Proceedings of Mechatronics23-AISM23, pp. 1-6, 2023.

  8. M. Kobayashi, H. Zushi, T. Nakamura and N. Motoi, “DQDWA: Dynamic Weight Coefficients Based on Q-Learning for Dynamic Window Approach Considering Environmental Situations,” Proceedings of IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, pp. 1121-1126, 2023.

  9. A. Motoki, M. Kobayashi, and N. Motoi, “Bilateral Control with Tension Control Considering Joint Torque for Tendon-Driven Robotic Hand,” Proceedings of IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization, pp. 597-602, 2023.

  10. T. Nakamura M. Kobayashi, N. Motoi, “Local Path Planning with Turnabouts for Mobile Robot by Deep Deterministic Policy Gradient” IEEE International Conference on Mechatronics (ICM), Loughborough, United Kingdom, 2023, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICM54990.2023.10101921.

  11. M. Kobayashi, and N. Motoi, “Path Planning Method Considering Blind Spots Based on ROS Navigation Stack and Dynamic Window Approach for Wheeled Mobile Robot,” Proceedings of International Power Electronics Conference, pp. 274-279, May, 2022. DOI: 10.23919/IPEC-Himeji2022-ECCE53331.2022.9807203

  12. M. Kobayashi, A. Yamaguchi, N. Motoi, “Motion-Reproduction Method Based on Iterative Learning Control for Variable Reproduction Speed,” Proceedings of IEEJ international workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization, pp. 419-424, 2022.

  13. M. Kobayashi, and N. Motoi, “Local Path Planning Method Based on Virtual Manipulators and Dynamic Window Approach for a Wheeled Mobile Robot,” Proceedings of IEEE/SICE International Symposium on System Integrations, pp. 499-504, July, 2021. DOI: 10.1109/IEEECONF49454.2021.9382692

  14. H. Takatani, M. Kobayashi, N. Motoi, “Human Tracking Control by Using Model Predictive Control with Human Trajectory Model for Mobile Robot,” Proceedings of IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion Control and Optimization, SS3-3, pp. 128-133, 2021.

  15. M. Kobayashi, and N. Motoi, “Velocity Command Generation Considering Trajectory Tracking and Collision Avoidance for Mobile Robot, “Proceedings of IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion Control and Optimization, II10, pp. 1-6, 2019.

  16. N. Motoi, R. Masaki, and M. Kobayashi “Remote Control Method with Force Assist Based on Collision Prediction Calculated from Each Turning Radius in Mobile Robot,” Proceedings of IEEE International Conference on Mechatronics, pp. 477-482, 2019. DOI: 10.1109/ICMECH.2019.8722932

  17. M. Kobayashi, and N. Motoi, “Tracking Control Method Considering Obstacle Avoidance by Reflective Motion for Mobile Robot,“Proceedings of the Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, pp. 5493-5498, 2018. DOI: 10.1109/IECON.2018.8591136

  18. N. Motoi, M. Kobayashi, and R. Masaki, “Remote Control Method for Mobile Robot by using Force Feedback Based on Collision Prediction Map,” Proceedings of IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion Control and Optimization, IS3-1, pp. 1-6, 2018

  19. N. Motoi, H. Kimura, and M. Kobayashi, “Experimental Operability Evaluation of Remote Control with Force Feedback for Mobile Robot”, Proceedings of IEEE International Conference on Industrial Technology, pp. 159-164, 2018. DOI: 10.1109/ICIT.2018.8352169

Preprint

  1. M. Kobayashi , T. Buamanee , and T. Kobayashi, “ALPHA-α and Bi-ACT Are All You Need: Importance of Position and Force Information/Control for Imitation Learning of Unimanual and Bimanual Robotic Manipulation with Low-Cost System," arXiv, 2024.

  2. M. Kobayashi* , T. Buamanee* , and Y. Uranishi, “DABI: Evaluation of Data Augmentation Methods Using Downsampling in Bilateral Control-Based Imitation Learning with Images,", arXiv, 2024.

  3. Iglesius Eduardo*, ***M. Kobayashi**** , Y. Uranishi and H. Takemura, “MRNaB: Mixed Reality-based Robot Navigation Interface using Optical-see-through MR-beacon,", arXiv, 2024.

Domestic Conference Papers/Presentations

  1. 藤岡 怜生, 二見 堅太, 糸園 朔 , 松崎 史弥 , 片岡 大哉 , 小林 聖人, “Martime RobotX Challenge2024に向けた自律航行ハードウェアとROS 2とのインテグレーション“, ROSCon JP 2024.

  2. 小林 聖人, Thanpimon Buamanee, 浦西 友樹, “視覚・力触覚情報を活用したバイラテラル制御に基づく模倣学習によるロボットアームの行動生成手法に関する研究”, 日本ロボット学会学術講演会, 2024.

  3. 西 滉平, 小林 聖人, 浦西 友樹, “バイラテラル制御を用いた水中多自由度ロボットアームの遠隔操作システムに関する基礎的研究”, 日本ロボット学会学術講演会, 2024.

  4. 小林 聖人, Thanpimon Buamanee, Iglesius Eduardo, 西 滉平, 浦西 友樹, 竹村 治雄, “バイラテラル制御に基づく模倣学習におけるロボットアームの動作生成手法に関する研究”, 電気学会産業計測制御研究会, 2023.

  5. 西 滉平, 小林 聖人, 元井 直樹, 浦西 友樹, 竹村 治雄, “水中におけるバイラテラル制御に基づく遠隔操作ロボットシステムの基礎検討”, 電気学会産業計測制御研究会, 2023.

  6. 長尾悠世, 岡本健太, 小林 聖人, 吉本幸太郎, 永田暁久, 溝口裕介, 黒田和輝, 荒井杏真, 松崎史弥, 糸園朔, 湯浅拓海, 真田辰哉, 松本拓実, 坂本航, 坂本琢磨, 小林聡太, 西野光, 宮川大樹, 田中俊哉, 小田拓海, 西村樹希, 吉田圭佑, 金城たくと, “水上AIロボットにおける三次元環境認識 “, ROSCon JP 2023.

  7. 松崎 史弥, 岡本 健太, 吉本 幸太郎, 小林 聖人, 片岡 大哉, 永田 暁久, 西田 祐也, “Maritime RobotXへの挑戦を通じた技術活動”, 日本ロボット学会学術講演会, 2023.

  8. 髙波 亮介, 小林 聖人, 松嶋 達也, 池田 悠也, 石本 幸暉, 岩澤 有祐, 松尾 豊, “環境の意味情報と半自律支援動作を活用したモバイルマニピュレータの遠隔操作システムの開発”, 人工知能学会全国大会(JSAI2023), 2023.

  9. 河野 伸一, 小林 聖人, 元井 直樹, 石井 豊恵, 大西 鮎美, “バイラテラル制御を用いた穿刺動作の解析”, 電気学会全国大会, 2023.

  10. 元木 碧波, 小林 聖人, 元井 直樹, “腱駆動機構を有するロボットハンドを用いたバイラテラル制御”, 電気学会産業計測制御研究会, 2022.

  11. 岡田 大河, 小林 聖人, 元井 直樹, “水中ロボットにおける外乱オブザーバを用いた2チャンネルバイラテラル制御の実験的検証”, 電気学会産業計測制御研究会, 2022.

  12. 中村 友亮, 小林 聖人, 元井 直樹, “深層強化学習を用いた挟路走行環境における車輪型移動ロボットの経路計画に関する研究”, 電気学会産業計測制御研究会, 2022.

  13. 上田 洋輔, 小林 聖人, 元井 直樹, “衝突時間を考慮したVelocity Obstacleに基づく移動ロボットの局所的経路計画に関する研究”, 電気学会産業計測制御研究会, 2022.

  14. 小林 聖人 “自律・遠隔型人支援システムに関する研究”, 異分野共創研究発表会, 2022年9月.

  15. 山口　瞭, 小林 聖人, 元井 直樹, “再現速度変更型モーションコピーシステムの反復学習制御による精度向上”, 電気学会産業計測制御研究会, IIC-21-037, 2021.

  16. 小林 聖人, 元井 直樹, “車輪型移動ロボットにおける衝突回避と軌道追従を考慮した速度生成手法の検討”, 電気学会産業計測制御研究会, IIC-18-023, pp. 27-32, 2018.

  17. 眞﨑 崚, 小林 聖人，元井 直樹,“状況に応じて選択された仮想的な力指令値に基づく力覚操作アシスト機能を有する移動ロボットのための遠隔操作制御手法の研究”, 電気学会産業応用部門大会, No. Y-96, 2018. (ポスター発表)

  18. 小林 聖人, 元井 直樹, “移動ロボットにおけるモデル予測制御に基づく衝突回避動作に関する研究”, 電気学会産業応用部門大会, No. Y-78, 2017.(ポスター発表)

Robot Competition

  1. Chikaha Tsuji, Dai Komukai, Mimo Shirasaka, Hikaru Wada, Tsunekazu Omija, Aoi Horo, Daiki Furuta, Saki Yamaguchi, So Ikoma, Soshi Tsunashima, Masato Kobayashi, Koki Ishimoto, Yuya Ikeda, Tatsuya Matsushima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo “TRAIL 2023 Team Description Paper”, Robocup@Home, 2022.

  2. Kenta Okamoto, Akihisa Nagata, Kyoma Arai, Yusei Nagao, Tatsuki Nishimura, Kento Hirogaki, Shunya Tanaka, Masato Kobayashi, Tatsuya Sanada, Masaya Kataoka, “OUXT Polaris: Autonomous Navigation System for the 2022 Maritime RobotX Challenge”, Technical Design Papaer of MARITIME ROBOTX CHALLENGE, 2022.

Patent

  1. 小林 聖人，冨樫大生，和哥山拓也，ケーブル終端検出方法およびハンド 特願2021-011891，2021.1.28 特開2022-115341，2022.8.9
  2. M. Kobayashi, D. Togashi, T. Wakayama， CABLE TERMINAL END DETECTION METHOD AND HAND 特願US-17584414-A1，2022.1.26 特開US-2022-0234197-A1，2022.7.28 官庁 アメリカ合衆国
  3. M. Kobayashi, D. Togashi, T. Wakayama，电缆终端检测方法及机械手 特願CN-202210086643.7A，2022.1.25 特開CN-114800541-A，2022.7.29 官庁 中華人民共和国

Research Funding and Grants

  1. Grant-in-Aid for Research Activity Start-up, 「Remote and Autonomous Integrated Service Robot System Based on Intuitive Human Sensation and Foundational Model」,Japan Society for the Promotion of Science, Masato Kobayashi 2023年8月～2025年3月
  2. 笹川科学研究助成 学術研究部門 数物・工学系 「水中における触覚・視覚情報に基づく遠隔操作型知能ロボットアームシステムの研究開発」,日本科学協会 , 研究代表　小林 聖人 2023年4月～2024年2月
  3. 賞金 とめ研究所若手研究者懸賞論文 最優秀賞, 株式会社とめ研究所, 研究代表　小林 聖人 2022年10月
  4. JST次世代研究者挑戦的研究プログラム, 交付年度：2021年11月～2022年9月 研究代表　小林 聖人
  5. 梅木信子奨学金 (2022)
  6. 梅木信子奨学金 (2021)
  7. 梅木信子奨学金 (2019)
  8. IEEJ International Conference Travel Grant, 2018年