フー斯特スートー

博士

大阪大学 基礎工学研究科 吉川研究室 特任研究員

SH

自己紹介

こんにちは、胡(フー) 斯特(スートー)です 👋。大阪大学 基礎工学研究科 吉川研究室の特任研究員として研究に従事しています。私の研究分野は、説明可能な自律型ロボット(Explainable Autonomous Robots, XAR)です。

OU Logo 大阪大学にて博士号を取得し、长井隆行教授および吉川雄一郎教授の指導を受けました。博士課程以前には、 Huawei Logo 華為技術有限公司(Huawei Technologies)にて、ボードハードウェアおよび光技術エンジニアとして勤務しました。修士号は JHU Logo ジョンズ・ホプキンス大学 ホワイティング工学部 機械工学専攻にて取得し、学士号は SJTU Logo 上海交通大学 機械工学専攻(国際化人材育成プログラム)にて取得しました。詳細につきましては、履歴書をご覧ください。

🔬 研究分野: 説明可能な自律型ロボット、ワールドモデル、強化学習、模倣学習。

最新情報

2026.2

論文採択(TARAD, ICRA 2026)

📘 私の研究が、6月1日から5日までウィーンで開催される 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2026) にて発表されることになりました。現地でお会いできるのを楽しみにしています。

2026.1

個人ウェブサイト sitehu.vercel.app を公開しました!

🎉 本サイトは オープンソーステンプレート を用いて構築されています。優れたテンプレートを提供してくださった Zangwei Zheng 氏に感謝いたします。

2025.10

Moonshot 研究開発プロジェクトに特任研究員として参画

💼 ムーンショット目標1研究開発プロジェクト:誰もが自在に活躍できるアバター共生社会の実現(PM:石黑浩 教授)に参画。 大阪大学 基礎工学研究科 吉川研究室 に所属する特任研究員として着任しました。新たなスタートです。

2025.9

博士後期課程 単位取得満期退学

🎓 大阪大学 吉川研究室 にて博士後期課程の修了要件をすべて満たし、単位取得満期退学となりました。ご指導いただいた先生方および支えてくださった皆様に心より感謝申し上げます。

2025.8

論文出版(RA-L

📘 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)に論文が1編掲載されました。共著者の皆様に感謝いたします。

研究

発表論文

詳細はこちらをご覧ください Google Scholar

TARAD: Task-Aware Robot Affordance-Centric Diffusion Policy Learned From LLM-Generated Demonstrations

TARAD: Task-Aware Robot Affordance-Centric Diffusion Policy Learned From LLM-Generated Demonstrations

基盤モデルを用いて自動生成したデモンストレーション軌跡から、アフォーダンス中心の拡散ポリシーを学習する手法。

著者: Site Hu, Takayuki Nagai, Takato Horii

Diffusion policy
Manipulation
Adaptive and transparent decision-making in autonomous robots through graph-structured world models

Adaptive and transparent decision-making in autonomous robots through graph-structured world models

オフラインデータセットから構築したグラフ構造世界モデルと大規模言語モデルを統合し、複数タスクに対応した長期計画および説明可能な意思決定を実現するフレームワーク。

著者: Site Hu, Takato Horii, Takayuki Nagai

World Model
Explainability
Explainable autonomous robots in continuous state space based on graph-structured world model

Explainable autonomous robots in continuous state space based on graph-structured world model

連続状態空間において、グラフ構造世界モデルに基づく長期計画および説明可能な意思決定を可能にする自律ロボット向けフレームワーク。

著者: Site Hu, Takayuki Nagai

World Model
Explainability

スキル

Python
PyTorch
C/C++
TypeScript
Next.js
Docker
MATLAB
Ruby
Tcl
SolidWorks
Siemens NX
AutoCAD
Abaqus

受賞・表彰

2020

華為 松山湖研究所 イノベーションコンテスト 優秀賞

2020

華為 明日之星賞 2020

2019

華為 明日之星賞 2019

学術活動

国際会議査読:
ICRA
IROS
ICDL
学術誌査読:
RA-L
Scientific Reports