第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026）で3件の発表を行いました | 名古屋大学粟野研究室|Awano Laboratory, Nagoya University

2026年9月1日から4日にかけて金沢大学で開催された 第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026） において、当研究室および共同研究先から計3件の口頭発表を行いました。

VLM内部表現の再利用によるVision-Language-Actionモデルの動作生成高速化の発表

FPGAを用いた低コスト多関節ロボット向け低遅延バイラテラル制御システムの構築の発表

左から粟野（3G3-05）、久野（3B4-03）、清林（3G4-03）

力情報を利用したLLM文脈内学習とDMPによるロボットアーム動作生成

濱田幸汰（京都大学）・佐藤高史（京都大学）・境野翔（筑波大学）・粟野皓光（名古屋大学） 3G3-05

VLM内部表現の再利用によるVision-Language-Actionモデルの動作生成高速化

久野翔也（京都大学）・佐藤高史（京都大学）・粟野皓光（名古屋大学） 3B4-03

FPGAを用いた低コスト多関節ロボット向け低遅延バイラテラル制御システムの構築

清林義生（京都大学）・佐藤高史（京都大学）・粟野皓光（名古屋大学） 3G4-03

We presented three papers at the 44th Annual Conference of the Robotics Society of Japan (RSJ2026), held September 1–4, 2026 at Kanazawa University.

Presentation on force-aware LLM in-context learning and DMP

Presentation on accelerating Vision-Language-Action models

Presentation on an FPGA-based low-latency bilateral control system

From left: Awano (3G3-05), Kuno (3B4-03), Kiyobayashi (3G4-03)

Robot Arm Motion Generation via Force-Aware LLM In-Context Learning and DMP

Kota Hamada (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Sho Sakaino (University of Tsukuba), Hiromitsu Awano (Nagoya University) 3G3-05

Accelerating Vision-Language-Action Model Inference by Reusing VLM Internal Representations

Shoya Kuno (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University) 3B4-03

An FPGA-Based Low-Latency Bilateral Control System for Low-Cost Articulated Robots

Yoshiki Kiyobayashi (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University) 3G4-03

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