Alberta Longhini
KTH Royal Institute of Technology
収録論文 18本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 同じ物理、異なる勾配：微分可能物理シミュレーションの最新動向報告微分可能シミュレーション2026/11/9
微分可能物理シミュレーションにおける「何を微分するか（参照対象）」と「どう実装するか（実現方式）」を分離して整理し、接触の非平滑性や勾配消失のメカニズムも検証したサーベイ。
- 変形物体対応の物理拡張テキストto3Dシーン生成フレームワークSoftPAT3Dテキストto3D/物理シミュレーション2026/11/8
布・ぬいぐるみ・ロープなどの変形物体を、自己交差のない物理的に妥当でシミュレーション可能な状態で生成し、家具や互いと接触させて静的平衡に至らせるテキストto3Dシーン生成手法。
- ClothAtlas: 自己遮蔽下での衣服の同定と状態推定の同時実行変形物体マニピュレーション2026/10/12
部分的な点群と正規メッシュのライブラリから、衣服の種類を特定しつつ完全な形状を推定するグラフ条件付きフローマッチング手法を提案。再学習なしで新しい衣服にも対応し、把持位置の推定精度も向上させた。
- SoTa: 巧みな操作のための柔らかい触覚スキン触覚2026/10/1
人間とロボットの手に共通レイアウトで装着できる低コストな容量性触覚スキンを開発し、触覚情報が視覚のみの政策より接触の多い操作タスクの成功率を向上させることを示した。
- 行動表現の方向・スケール分解：VLAモデルで何をトークン化すべきかの再考VLA2026/9/24
VLAモデルの行動トークン化において、並進・回転の増分を方向とスケールに分解するDSD表現を提案し、シミュレーションと実機で成功率の向上を実証した。
- 接触を伴うタスクにおけるVLAの失敗原因の解明とその修正方法VLA/接触操作2026/8/1
視覚言語行動モデルが接触を伴う操作タスクで失敗する原因を2つのモードに分類し、それぞれに特化した対策を組み合わせたFACTを提案。実機2500回の評価で成功率66%を達成した。
- マルチモーダル生成ポリシーの微調整のための行動モード発見ロボット操作/強化学習2026/5/1
強化学習による生成ポリシーの微調整で行動の多様性が失われる問題に対し、潜在的な行動モードを教師なしで発見し、相互情報量を内在報酬として利用することで、タスク成功率を保ちつつ多様な行動を維持する手法を提案した。
- 応力誘導強化学習による変形・壊れやすい物体の穏やかなSim-to-Realマニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
応力をペナルティとする報酬とオフライン実演・カリキュラム学習を組み合わせ、豆腐のような壊れやすい物体をシミュレーションから実世界へゼロショットで穏やかに操作する手法を提案した。
- 第1回WARAロボティクス移動マニピュレーションチャレンジ — 得られた教訓移動マニピュレーション2025/5/1
実験室でのガラス器具の運搬・洗浄を自動化する移動マニピュレーション競技会を開催し、参加チームの手法と教訓を報告した。
- DLO-Splatting: 3Dガウシアンスプラッティングによる変形可能な線状物体の追跡変形物体操作2025/5/1
多視点RGB画像とグリッパ状態から、予測更新フィルタリングと3Dガウシアンスプラッティングを用いて変形可能な線状物体の3D形状を推定する手法を提案し、結び目作成タスクで有効性を示した。
- FLAME: ロボットマニピュレーションのための連合学習ベンチマークマニピュレーション2025/3/1
多様な環境で収集した16万件超の実演データセットと連合学習フレームワークを構築し、ロボットマニピュレーション政策の分散学習を評価する初のベンチマークを提案した。
- Cloth-Splatting: RGB画像からの3D布状態推定状態推定2025/1/1
RGB画像のみを教師信号として、3Dガウシアンスプラッティングとメッシュ表現を組み合わせ、布の3D状態を予測・更新する手法を提案。推定精度の向上と収束時間の短縮を実現した。
- 布マニピュレーション研究の展開：レビュー布マニピュレーション2024/7/1
布や衣類のロボット操作に関する研究を、モデリング・知覚・ベンチマーク・操作の観点から整理し、布の多様性への対応度を分析して今後の課題を示したレビュー論文。
- AdaFold: フィードバックループ操作による布の折り畳み軌道の適応マニピュレーション2024/3/1
RGB-D画像から布の粒子表現を抽出し、モデル予測制御で折り畳み軌道を逐次再計画するフィードバックループ型フレームワークを提案。幾何特徴から意味記述子を得ることで曖昧な点群を区別し、異なる物性の布への適応とsim2realを実現した。
- 布物体の標準化とロボットマニピュレーションにおけるその重要性マニピュレーション2024/3/1
布の弾性・剛性・摩擦などの特性をロボット応用向けに評価する枠組みを提案し、5つの基本操作への影響を調べた研究。
- エラスティックコンテキスト：テキスタイルのデータ駆動モデルに向けた弾性の符号化触覚2022/9/1
布地の弾性挙動を「エラスティックコンテキスト」として定式化し、グラフニューラルネットワークで学習することで、ロボットが布地と物理的に相互作用する際の力をより正確にモデル化できるようにした研究。
- EDO-Net: グラフダイナミクスから変形可能物体の弾性特性を学習変形可能物体操作2022/9/1
布状の変形可能物体のグラフダイナミクスを、未知の物理特性にも汎化できるよう学習するモデルEDO-Netを提案。引っ張り操作から弾性特性の潜在表現を抽出し、未来状態を予測する。
- 引張りとねじり動作による布地の分類とタクソノミー触覚2021/3/1
布地の繊維種類と製法に基づくタクソノミーを提案し、ロボットによる引張り・ねじり動作のセンサデータから布地を分類する手法を研究した。
