Alois Knoll
Technical University of Munich
収録論文 123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
- Robo-SWE: ロボットソフトウェアリポジトリから抽出した実行可能なIssue解決データセットコーディングエージェント/ベンチマーク2026/11/11
ROS 2やシミュレータなど28のロボット関連リポジトリのマージ済みPRから、修正前は失敗し修正後は成功するテスト付きのIssue解決タスク236件を構築し、複数のコーディングエージェントで評価したデータセット。
- 相対アクション拡散ポリシーのためのホライズン連携型障害物ガイダンス拡散ポリシー2026/11/6
事前学習済み相対アクション拡散ポリシーに対し、推論時にSDFベースの障害物応答をアクションホライズン全体へ伝播させ、再学習なしで障害物回避を実現する手法を提案した。
- 情報価値で記憶検索と観測への信用割当を同時に解決強化学習/記憶2026/10/29
学習済み世界モデルと過去のロールアウトから「情報価値」を推定し、記憶検索の最適化と観測への信用割当を一つの量で扱う手法を提案した。
- ブラックボックス方策の失敗時における透明サロゲートを用いたオンラインセンサ診断と修復ロボット基盤モデル/故障診断2026/10/27
凍結した歩行方策の入力を外部から診断・修復するため、周期的歩行とセンサ依存補正を分離した構造的サロゲートを提案し、シミュレーションで歩行成功率の改善を示した。
- 複数制約対応の器用把持ポリシー最適化MDPOマニピュレーション2026/10/24
関節限界や衝突など複数の異種制約を累積型と状態依存型に分けて定式化し、制約ごとの射影を強化学習に組み込むことで安全な器用マニピュレーションを実現した論文。
- CoCarry: 接触・支持構造を考慮した二体ヒューマノイド協調運搬のリターゲティングリターゲティング2026/10/23
220本の二人協調運搬モーションデータセットCoCarryを構築し、同一物体軌道の周りで両ヒューマノイドを協調的に調整する接触・支持構造リターゲティング手法を提案した。
- 予測的動力学適応による統一ロボットマニピュレーションのための集合学習マニピュレーション2026/10/13
異なるロボット実体間で共有タスク意図と実体依存の動力学を分離する2段階集合学習フレームワークPACEを提案し、未知のロボットへのゼロショット汎化性能を大幅に向上させた。
- VidAct: 物体中心の3D認識で野生動画からマニピュレーションを学習マニピュレーション2026/9/29
単眼の実世界動画から物体メッシュと運動を再構成し、残差軌道転移と物体中心の3D点群予測を組み合わせて、ゼロショットで実機展開可能なマニピュレーションポリシーを学習するフレームワーク。
- VT-Bridge: 軽量残差適応で事前学習済み基盤VLAをVTLAへ橋渡しVLA2026/9/18
事前学習済みVLAモデルに軽量な残差アダプタを追加するだけで、触覚情報を活用した接触の多いマニピュレーションを少ないデータで実現する手法を提案。
- 必要なときに反応せよ：VLAポリシーのためのイベント駆動型非同期推論VLA2026/9/18
VLAモデルの推論間隔をシーンの変化に応じて動的に調整するイベント駆動型非同期推論を提案し、動作の一貫性と即応性を両立させて実世界タスクで高い成功率を達成した。
- 全身ヒューマノイド遠隔操作のためのゲート付き残差身体-手協調遠隔操作2026/9/16
身体と手のモジュールを凍結したまま、ゲート付き残差補正で両者の幾何学的整合性を改善する全身ヒューマノイド遠隔操作フレームワークを提案。
- 重力事前情報に基づく変換分離とポーズ最適化による高効率・高ロバストな絶対位置姿勢推定位置姿勢推定2026/9/1
重力方向を事前情報として利用し、6自由度の絶対位置姿勢推定を4自由度問題に分解して効率化し、さらにポーズ最適化で精度を高める手法を提案した。
- D-SafeMPC: 拡散駆動型安全モデル予測制御と離散時間制御バリア関数安全制御2026/7/1
拡散モデルによる軌道生成に制御バリア関数と制御リアプノフ関数を組み込み、各ノイズ除去ステップでMPCが軌道を修正することで、安全で実行可能な軌道を生成する手法を提案した。
- ThorArena: 人間の動作と力のデモンストレーションによる人型ロボットの物理的インタラクションのベンチマーク人型ロボット/ベンチマーク2026/7/1
人型ロボットの接触を伴うタスク評価のため、同期した動作と力の計測を含む実世界データセットと、力考慮の評価指標を備えたベンチマークThorArenaを提案した。
- メタ強化学習における知識再利用フレームワークメタ強化学習2026/6/16
メタ強化学習で、単純化したエージェントで学習したタスク知識を異なる形態のエージェントに転移するフレームワークを提案し、追従誤差を大幅削減しデータ効率を向上させた。
- ω-EVA: 潜在的な対話型世界モデルによる想像・検証・行動VLA2026/6/1
ロボットの行動生成に、行動の結果を潜在空間で想像・検証してから最終行動を決定する3段階フレームワークを導入した論文。
- 線形埋め込み空間での強化学習によるソフトロボット構成横断的な汎用制御ソフトロボティクス/強化学習2026/6/1
ソフトロボットの多様な形態・構成に迅速に適応できる汎用制御システムを、共有の線形Koopman埋め込み空間での強化学習により実現した。33構成で検証し、転移サンプルを75倍削減しつつ堅牢な性能を示した。
- 安全整合型3D物体検出：単車両・協調・エンドツーエンドの視点から3D物体検出2026/4/1
自動運転における3D物体検出の評価と最適化を安全性重視の指標（NDS-USC）と損失関数（EC-IoU）を用いて再検討し、単車両・協調・エンドツーエンドの各モデルで安全性向上の効果を検証した論文。
- PRAM-R：LLM誘導モダリティルーティングによる適応的自動運転のための知覚-推論-行動-記憶フレームワーク自動運転2026/3/1
自動運転のマルチモーダル知覚を効率化するため、LLMが環境に応じてセンサモダリティを選択・重み付けするフレームワークを提案し、計算コスト削減と精度維持を実証した。
- ReMem-VLA: 二重レベル再帰クエリによる記憶を備えた視覚言語行動モデルVLA2026/3/1
視覚言語行動モデルに、フレーム単位とチャンク単位の再帰クエリを導入し、短期・長期記憶を実現。過去の観測予測を補助タスクとして追加し、記憶依存タスクで既存モデルを大幅に上回る性能を達成した。
- 見えざるものを夢見る：ワールドモデル正則化拡散ポリシーによる分布外ロバスト性の実現ロバスト制御/拡散ポリシー2026/3/1
拡散ポリシーにワールドモデルを統合し、分布外の外乱時に視覚入力を捨てて内部の想像（予測ダイナミクス）で制御を継続する手法を提案。MetaWorldや実世界で高い成功率を達成。
- AffordanceGrasp-R1：強化学習による推論ベースのアフォーダンスセグメンテーションを活用したロボット把持マニピュレーション2026/2/1
Chain-of-Thoughtのコールドスタートと強化学習を組み合わせてアフォーダンスセグメンテーションを行い、指示に応じた把持候補の生成・選別を実現する枠組みを提案。
- TSC: 相互作用運転のためのトポロジー条件付きシュタッケルベルク型マルチエージェント強化学習マルチエージェント強化学習/自動運転2026/2/1
軌跡の編み込み関係から動的な優先度グラフを抽出し、局所的なリーダー・フォロワー関係に基づくシュタッケルベルク型協調方策をCTDEで学習する、通信不要の分散型自動運転フレームワークを提案。
- DECO: 触覚アダプタを備えた双腕巧み操作のための分離型マルチモーダル拡散トランスフォーママニピュレーション2026/2/1
視覚・固有感覚・触覚を分離した条件付け経路で統合する拡散トランスフォーマDECOを提案し、双腕巧み操作の触覚データセットDECO-50を公開。実機実験で成功率72.25%を達成し、触覚アダプタが複雑な接触タスクで20%向上。
- MOSAIC: 高速残差適応による汎用人型モーション追従と遠隔操作のsim-to-realギャップの橋渡しsim2real2026/2/1
多様な入力インターフェースに対応する人型ロボットの全身遠隔操作システムを構築し、インターフェース固有の残差モジュールを高速適応・蒸留することで、実機での長期的な遠隔操作を安定化させた。
- ジャストインタイム情報木：可操作度を考慮した漸近最適動作計画マニピュレーション2026/1/1
サンプリングベースの動作計画を改良し、エッジ接続とサンプリング密度を動的に調整して初期経路を高速に発見しつつ、可操作度と軌道コストのバランスを取るJIT*を提案した。
- TacUMI：接触の多いタスクのためのマルチモーダル汎用マニピュレーションインターフェースマニピュレーション2026/1/1
手持ちデモ装置UMIに触覚・力覚・姿勢センサを統合し、接触の多い作業のマルチモーダルデータを収集できるようにした。さらに時系列モデルで作業を意味のある区間に分割する手法を提案し、ケーブル取付タスクで90%以上の分割精度を達成した。
- 粗から細への学習による言語誘導型把持検出マニピュレーション2025/12/1
CLIPベースの視覚・言語埋め込みを階層的に融合し、言語指示に適応した把持検出を行う手法を提案。
- 自動運転における知覚・予測・計画への法的・論理的仕様の統合：手法サーベイ自動運転2025/10/1
自動運転システムの知覚・予測・計画モジュールに法的・論理的仕様を統合する手法を体系的に調査し、課題と今後の方向性を整理したサーベイ論文。
- 身体性エージェントと共に成長する：長期的マニピュレーションスキルのための人間参加型生涯コード生成フレームワークマニピュレーション2025/9/1
人間の修正を再利用可能なスキルとして記憶し、検索拡張生成で動的に再利用する人間参加型フレームワークを提案。長期的なロボットマニピュレーションタスクの成功率と効率を大幅に改善した。
- RobotDancing: 残差行動強化学習によるロバストな長時間ヒューマノイド動作追従ヒューマノイド動作追従2025/9/1
参照動作に対する残差関節目標を強化学習で予測し、参照とロボットの動力学の不一致を補償することで、ヒューマノイドの長時間・高ダイナミックな動作追従を実現した。
- 推論段階の適応射影戦略による拡散ポリシーのクロスマニピュレータ対応マニピュレーション2025/9/1
訓練済み拡散ポリシーの軌道を推論時に射影し、再訓練なしで未知のマニピュレータやエンドエフェクタ、新タスクにゼロショット適応させる手法を提案。
- Video-to-BT: 人間の実演動画からロボット組立用の反応型ビヘイビアツリーを生成VLA2025/9/1
人間の組立作業を撮影した動画をVLMでサブタスクに分解し、ビヘイビアツリーを自動生成してロボットに実行させる枠組みを提案。実行時の失敗に応じて再計画も行い、長期的な組立作業での汎化性能を実機で示した。
- 楕円k近傍法：クーロンの法則とC空間障害物の無効頂点を活用した経路最適化経路計画2025/8/1
サンプリングベース経路計画において、無効頂点の情報とクーロンの法則に基づく力方向を利用した楕円k近傍探索を導入し、高次元環境での探索効率とコストを改善するFDIT*を提案した。
- 屋内環境における効率的な物体探索のための言語強化型移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/8/1
大規模言語モデルでシーン意味を推論し、階層的な探索とヒューリスティックな経路計画を組み合わせて、屋内で対象物体を効率的に探す移動マニピュレーション手法を提案した。
- 深層ファジィ最適化によるロボット運動計画のバッチサイズと最近傍選択運動計画2025/8/1
深層ファジィ学習を用いて、サンプリングベース運動計画のバッチサイズと最近傍パラメータを障害物分布に応じて動的に調整するLIT*を提案し、高次元空間で高速収束と高品質解を実現した。
- 方向情報付き木探索 (DIT*): 方向フィルタと方向コストヒューリスティックによる最適経路計画経路計画2025/8/1
サンプリングベースの経路計画において、各エッジの方向情報を活用するフィルタとヒューリスティックを導入し、探索を効率化して既存手法より高速に最適解を見つける手法を提案した。
- 適応的サンプラーによる推定インフォームド・エニタイム探索サンプリングベース計画2025/8/1
初期解発見前に推定インフォームド集合を構築し、適応的サンプリングと遅延衝突チェックで経路計画を高速化するMIT*を提案。
- 遺伝的インフォームドツリー（GIT*）：強化学習型遺伝的プログラミングヒューリスティクスによる経路計画経路計画2025/8/1
障害物からの反発力や頂点の動的重要度など環境データを活用し、強化学習型遺伝的プログラミングでヒューリスティクスを進化させる経路計画手法GIT*を提案。R^4〜R^16のベンチマークと実機移動マニピュレーションで既存手法を上回る性能を示した。
- APT*: 適応的長楕円R近傍探索による漸近最適動作計画動作計画2025/8/1
障害物情報に基づきバッチサイズと楕円近傍探索を適応的に調整するサンプリングベース動作計画手法を提案し、高次元空間と実機マニピュレーションで有効性を示した。
- 双方向運動計画のための木構造グラフティングと局所部分集合最適化運動計画2025/8/1
双方向探索の接続失敗を木のグラフティングで修復し、局所部分集合の最適化とサンプリング分布の動的調整により高速かつ漸近最適な経路計画を実現する手法G3T*を提案。
- 適応的自律運転のための知覚・言語・行動統合フレームワーク自動運転/VLA2025/7/1
カメラ・LiDAR・レーダーのマルチセンサ融合とGPT-4.1による推論を組み合わせ、知覚から言語的理解を経て行動決定までを統合した自動運転フレームワークを提案。市街地交差点での評価で軌道追従や適応計画の性能向上を示した。
- 触覚センサによる能動的輪郭再構成触覚2025/7/1
ひげ型触覚センサで物体表面を追従し、サブミリ精度で輪郭を再構成する能動制御手法を提案。
- マルチモーダル知覚を用いた複数ロボットによる変形可能な線状物体の組立マニピュレーション2025/6/1
視覚と触覚を統合した物体中心の知覚・計画フレームワークにより、複数ロボットが協調してケーブルなどの変形可能な線状物体を産業組立する手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- E2E駐車データセット：エンドツーエンド自動駐車のためのオープンベンチマーク自動運転/駐車2025/4/1
エンドツーエンド自動駐車の研究用に高品質なデータセットを構築しオープンソース化した。既存モデルで成功率85.16%を達成し、位置・姿勢誤差も低減した。
- SharedAssembly：共有テレアセンブリによるデータ収集手法遠隔操作2025/3/1
リーダー側とフォロワー側の両方に組立特化の知能を組み込んだ共有自律バイラテラル遠隔操作フレームワークを提案し、サブミリ単位の高精度組立タスクで97%の成功率を達成した。
- LensDFF: 言語強化スパース特徴蒸留による効率的な少数ショット巧みな操作マニピュレーション2025/3/1
言語強化した特徴融合で2D特徴を3D点に蒸留し、単視点の少数ショットで巧みな把持を可能にするフレームワークを提案。real2sim評価パイプラインも導入し、実世界で高性能を示した。
- ロボット長期的強化学習における事前学習済みベイズノンパラメトリック知識事前分布強化学習2025/3/1
ディリクレ過程混合モデルを用いて多様なスキルをノンパラメトリックに事前学習し、長期的なロボット操作タスクの強化学習を効率化する手法を提案した。
- スパイキングネットワークの閾値適応による最短経路探索と場所の曖昧性解消ニューロモルフィックナビゲーション2025/3/1
スパイキングニューラルネットワークにおいて、スパイクタイミング依存の閾値適応と曖昧性依存の閾値適応を導入し、経路のバックトレースと曖昧な環境での場所特定を可能にすることで、効率的な最短経路探索を実現した研究。
- 閉ループコード生成と漸進的少数ショット適応による身体性長期的マニピュレーションマニピュレーション2025/3/1
LLMが低レベル方策を使わずに実行可能なコード計画を閉ループで生成し、RGB-Dフィードバックで再計画することで、多様な長期タスクを高精度に遂行するフレームワークを提案。
- ロボティクスにおけるSim2Real転移後の安全な継続的ドメイン適応sim2real2025/3/1
ドメインランダム化で事前学習したRL方策を、安全RLと継続学習により実機展開後も安全に適応させ、破滅的忘却を防ぐ手法を提案した論文。
- グリッパーを変えても再学習不要なピック・アンド・プレース：学習と最適化を組み合わせた拡散ポリシーマニピュレーション2025/2/1
ベースのグリッパーで学習した拡散ポリシーを、推論時に運動学的・安全制約を課すことで、未見のグリッパーにも再学習なしで適応させる手法を提案し、6種類のグリッパーで平均93.3%の成功率を達成した。
- 自己運動補償によるイベントカメラからの単眼深度学習単眼深度推定2024/12/1
イベントカメラのデータに物理的な運動補償の原理を組み込み、焦点の合い具合を手がかりに解釈可能な単眼深度推定を行うフレームワークを提案した。
- ソフトウェア定義車両のための仮想化とマイクロサービスアーキテクチャ：評価と探索ソフトウェア定義車両2024/12/1
自動運転車向けにコンテナ化と仮想化の性能をAMD64/ARM64で評価し、Autowareやマイクロサービス構成への影響を調べた。
- Gassidy: 動的環境におけるガウススプラッティングSLAMSLAM2024/11/1
動的物体による環境擾乱に対処するため、レンダリング損失の流れを反復解析して動的・静的要素を識別・除去し、RGB-D密SLAMのカメラ追跡精度と地図再構成品質を向上させた手法を提案。
- FuzzRisk: ファジィ推論による奥行き対応物体検出に基づく自動運転車のオンライン衝突リスク推定自動運転/リスク推定2024/11/1
深度マップから得た安全クリティカルな2.5D物体検出と通常の3D物体検出器の予測の不一致をファジィ推論で衝突リスクに変換する監視フレームワークを提案し、nuScenesと閉ループシミュレーションで有効性を示した。
- ロボティクスにおける動作計画：サンプリングベースプランナのレビュー動作計画2024/10/1
サンプリングベースの動作計画アルゴリズムの現状と課題を概観し、代表的な10手法の設計と評価を多様なシナリオで分析したレビュー論文。
- LEMMo-Plan: マルチモーダル実演からのLLM強化学習による接触の多い逐次マニピュレーション計画マニピュレーション2024/9/1
人間の実演から触覚・力覚情報も取り込み、LLMが接触の多い逐次操作タスクの計画を生成できるようにするインコンテキスト学習フレームワークを提案した。
- TacDiffusion: 力領域拡散ポリシーによる高精度触覚マニピュレーション触覚2024/9/1
拡散モデルで6軸力覚を生成し、単一タスクの実演から未学習の高精度挿入タスクへゼロショット転移する触覚組立フレームワークを提案。
- 自動運転のためのマルチエージェント強化学習：サーベイマルチエージェント強化学習2024/8/1
自動運転と高度交通システムにおけるマルチエージェント強化学習の研究を、シミュレータの評価指標や環境モデリング、アルゴリズム設計の観点から整理したサーベイ論文。
- イベントとフレームの階層的特徴洗練ネットワークによる物体検出イベントカメラ/物体検出2024/7/1
イベントカメラと通常カメラの異種モダリティを粗から細への適応的特徴洗練モジュールで融合し、物体検出の性能とロバスト性を大幅に向上させた論文。
- DexGANGrasp: タスク指向操作のための巧みな生成的敵対的把握合成マニピュレーション2024/7/1
単一視点からリアルタイムに巧みな把持を生成・評価するGANベースの手法を提案し、MLLM/VLMと組み合わせてタスク指向把持を実現した。
- FFHFlow: フロー変分推論による多様で不確実性を考慮した巧みな把持生成マニピュレーション2024/7/1
正規化フローを用いた変分推論により、部分点群から多様で不確実性を考慮した多指ハンドの把持を生成する手法を提案し、シミュレーションと実機で成功率と多様性を向上させた。
- 言語誘導型オブジェクト中心拡散ポリシーによる汎化可能で衝突回避を考慮したロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/7/1
言語指示と物体中心の3D点群を条件とする拡散ポリシーを学習し、推論時にコスト最適化を組み込むことで、未見環境でも衝突回避しながら操作を実現する手法を提案。
- 閉ループLLMプランナのための不確実性ベース失敗検出の評価VLA2024/6/1
MLLMの不確実性をトークン確率・エントロピー・自己申告信頼度で定量化し、閉ループLLMプランニングの失敗検出精度を比較評価した。
- ROS 2自動運転ソフトウェア向けコンテナ化マイクロサービスアーキテクチャ：エンドツーエンド遅延評価自動運転/コンテナ2024/4/1
自動運転ソフトウェアをコンテナで分離したマイクロサービス構成にし、エンドツーエンド遅延やジッタ、リソース使用率を評価した。その結果、ベアLinuxより平均遅延が5〜8%改善し、最大遅延も大幅に削減できることを示した。
- 自動運転経路計画のための残差連鎖予測経路計画2024/4/1
自動運転の経路計画において、時系列的な依存関係を考慮した新しい損失関数「Residual Chain Loss」を提案し、従来の挙動クローニングが抱える分布シフト問題を計算コスト増なしに改善した。
- ContactDexNet: 接触セマンティックマップによる多指ロボットハンドの混雑環境把持マニピュレーション2024/4/1
物体点群から接触セマンティックマップを生成し、多指ハンドの把持姿勢を推定・評価することで、混雑環境でも高い成功率で把持を実現する手法を提案した。
- 継続的ドメインランダム化sim2real2024/3/1
強化学習のsim2real転移において、ドメインランダム化を継続学習と組み合わせ、ランダム化パラメータを一度に一つずつ順次訓練することで、より柔軟で高性能な方策を実現する手法を提案。
- EC-IoU: 自己中心的な交差オーバーユニオンによる物体検出器の安全性指向物体検出2024/3/1
自動運転などのナビゲーション文脈で物体検出器の安全性を評価するため、自己中心的な視点から近い点を重視するEC-IoU指標を提案し、KITTIデータセットで有効性を示した。
- 軟体脊椎の側屈によるラットロボットの動的バランス最適化歩行2024/3/1
軟体アクチュエータ脊椎を備えたラットロボットにおいて、トロット歩容中の脊椎側屈が重心と支持領域の関係に与える影響をモデル化し、バランスを改善する制御器を開発した。
- 模倣学習における力学系と機械学習の融合：包括的概観模倣学習2024/3/1
力学系に基づく模倣学習（DSIL）の古典的手法から深層学習・強化学習を組み合わせた最新手法までを、安定性理論と方策改善法の観点から体系的に整理したサーベイ論文。
- 環境変化に適応するネズミ型ロボットの強化学習による歩行生成歩行2024/3/1
小型四足ロボットNeRmoの限られたセンサ情報からフーリエ変換に基づく特徴抽出を行い、多機能報酬設計により坂道・階段・螺旋階段など異なる地形で適応的な歩行を生成する強化学習手法を提案した。
- 2D物体バウンディングボックスに基づく経路計画経路計画2024/2/1
都市運転シーンにおいて、周囲カメラ画像とHDマップから2Dバウンディングボックスを検出・追跡し、GNNとTransformerで時空間特徴を集約して模倣学習により経路計画を行う視覚中心の手法を提案した。
- 未知の動的マルチ障害物環境における移動ロボットのためのオンライン効率的な安全臨界制御安全制御2024/2/1
LiDARを用いて静的・動的障害物を楕円で表現し、バッファゾーンでD-CBFの数を削減することで、未知環境でのリアルタイム障害物回避を効率化するフレームワークを提案。
- GarchingSim: フォトリアルなシーンと最小限のワークフローを備えた自動運転シミュレータ自動運転シミュレーション2024/1/1
フォトリアルなシーンと使いやすいワークフローを両立したオープンソース自動運転シミュレータを提案し、ROS2/Socket.IO連携や高精度車両ダイナミクスを実装した。
- 小さな環境拘束下における変形可能な線状物体の形状制御のためのリアルタイム接触状態推定変形物体マニピュレーション2024/1/1
変形可能な線状物体をロボットで環境の治具に接触させて形状制御する際、加えた力と検出した接触力の依存関係を利用して接触の成立と変化をリアルタイムに推定し、異常を自動で回避・検出・修正する適応的形状制御を実現した。
- 言語と行動の橋渡し：言語条件付きロボットマニピュレーションのサーベイマニピュレーション2023/12/1
自然言語指示でロボットを操作する研究を、言語の使われ方（状態評価・方策条件・認知計画・統合VLA）で分類し、最新手法と課題を整理したサーベイ。
- 接触エネルギーに基づくHindsight Experience Prioritizationマニピュレーション2023/12/1
ロボットの触覚センサと物体変位を利用し、接触の多い経験を優先的にサンプリングするHERの改善手法を提案し、スパース報酬のマニピュレーションタスクで性能を向上させた。
- 柔軟なインフォームドツリー（FIT*）：インフォームドサンプリングベース経路計画における適応的バッチサイズアプローチ経路計画2023/10/1
サンプリングベース経路計画において、バッチサイズを構成空間の次元と超楕円体の超体積に基づいて動的に調整するFIT*を提案し、初期解の収束速度と品質を向上させた。
- 未知物体に対する多指動的把握マニピュレーション2023/10/1
視覚サーボ制御を用いた五指ハンドで、コンベア上の物体や人からの受け渡しなど動的な環境下で未知物体を把持するフレームワークを実機で実現した。
- 状態表現を強化学習エージェントのインセンティブとして活用：ロボット把持におけるSim2Real分析sim2real2023/9/1
ロボット把持タスクにおいて、手設計の数値状態から画像ベース表現まで様々な状態表現が強化学習エージェントの学習と実機転移に与える影響を比較分析した。
- 環境接触を活用した変形可能な線状物体の接触認識型成形と維持マニピュレーション2023/7/1
2台のロボットマニピュレータと環境との接触を利用し、変形する線状物体の形状を計画・制御するフレームワークを提案。ケーブル配線タスクで実機検証した。
- DiAReL: 外乱認識を備えた強化学習によるロボット制御のロバストなSim2Real転移sim2real2023/6/1
ロボットや環境のモデル化誤差を未知の外乱として扱い、外乱推定を組み込んだ拡張MDPで強化学習を訓練することで、シミュレーションから実機への転移の安定性とロバスト性を高める手法を提案した。
- 非構造データ下でのベーススキル事前分布を用いた言語条件付き模倣学習言語条件付き模倣学習2023/5/1
言語指示に従ってロボットが操作を行うための手法で、ベーススキル事前分布と模倣学習を組み合わせ、未経験環境への汎化性能を高めた。シミュレーションと実環境のゼロショット評価で従来手法を上回った。
- 自己教師ありタスク表現学習に基づくメタ強化学習メタ強化学習2023/5/1
ガウス混合モデルによるタスク表現とオンライン適応を組み合わせ、非定常・分布外タスクにも対応するメタ強化学習手法MoSSを提案した。
- 強化学習プランナとモデル予測制御アクターによる安全保証マニピュレーションマニピュレーション2023/4/1
スパース報酬で学習する強化学習プランナとモデル予測制御アクターを組み合わせ、動的障害物のある環境で安全にマニピュレーションタスクを解くフレームワークを提案した。
- BCSSN: 自動運転の衝突回避のための双方向コンパクト空間分離ネットワーク自動運転/衝突回避2023/3/1
カメラとLiDARから生成した鳥瞰図を入力とし、CNNと双方向LSTMを組み合わせて連続画像間の特徴相関を捉え、将来の軌道を予測する衝突回避手法を提案。L5kitテストセットで1000マイルあたり平均3.7回の衝突を達成した。
- 対話行動を取り入れた人間中心の安全ロボット強化学習フレームワーク安全強化学習2023/2/1
ロボット強化学習の安全性を高めるため、安全な探索・価値観の整合・安全な協働の3段階からなる人間中心フレームワークを提案し、対話行動の活用と4つの課題を論じた。
- ニューロロボティクス基盤による自動運転シミュレータ自動運転シミュレーション2023/1/1
自動運転シミュレータの環境オブジェクトをAIで制御するため、ニューロロボティクス基盤のエンジンとトランシーバ機能を活用する可能性を分析した。
- 言語指示によるメタ強化学習マニピュレーション2022/9/1
言語指示を活用して複数のマニピュレーションタスクを効率的に学習するメタ強化学習アルゴリズムを提案し、Meta-Worldベンチマークで成功率を大幅に向上させた。
- 自律走行のための組合せ推論を用いた時空間動作計画動作計画2022/7/1
動的障害物を参照曲線に沿って分類し、戦術的意思決定と軌道計画を組み合わせることで、都市環境での自律走行の動作計画を効率的に行う手法を提案した。
- ロボットマニピュレーションの強化学習におけるSim2Real転移に対するランダム化の効果分析sim2real2022/6/1
ロボットのリーチ・バランス操作タスクで、4種類のランダム化戦略をシミュレーションと実機で比較し、Sim2Real転移への影響を評価した。
- 視覚ベース強化学習に関係的帰納バイアスを与えるグラフニューラルネットワークVLA2022/3/1
ロボットの物理構造をグラフで表現し、画像特徴と内部状態を統合したGNNで強化学習を行い、視覚フィードバックのみで効率的な位置制御方策を学習できることを示した。
- LiDARセンサを用いた生物学的着想に基づくSLAMシステムSLAM2021/9/1
げっ歯類の海馬モデルに着想を得て、LiDARの点群データから境界細胞・場所細胞・頭方向細胞を模倣し、認知地図構築とロボット姿勢推定を行うSLAMシステムを提案した。
- LiDARを用いた生物に着想を得た移動ロボットのグローバル自己位置推定システム自己位置推定2021/9/1
海馬モデルとランドマークに基づく再位置推定を組み合わせ、LiDARのみで移動ロボットのグローバル自己位置推定を行う生物模倣手法を提案し、モンテカルロ位置推定と同等以上の精度・信頼性を示した。
- 混合整数計画を用いた自動運転車の協調行動計画のための線形微分ゲーム協調計画2021/9/1
複数エージェントの協調計画を線形微分ゲームとして定式化し、混合整数計画で最適解を求める手法を提案。協調係数で利他的・協調的・利己的行動を調整でき、レースシナリオで閉ループ再計画の有効性を示した。
- GPISとベイズ最適化を用いたCADモデルに基づく多品種少量生産向け把持計画把持計画2021/5/1
物体形状をGPISでパラメータ化し、ベイズ最適化とADMMによる二段階最適化で多指ハンドの把持計画を生成する手法を提案。シミュレータで95%の成功率を達成した。
- 非ホロノミックRRTとMPCによる自律サイクルリキシャの経路・軌道計画経路計画2021/3/1
三輪リキシャの自律走行に向け、単一軌道モデルに適合させたRRTで大域経路を高速生成し、MPCで動的障害物を考慮した局所軌道をリアルタイムに計画する階層的手法を提案した。
- FloMo: 正規化フローによる扱いやすい運動予測運動予測2021/3/1
ノイズ分布と将来運動分布の間の正規化フローとして運動予測を密度推定問題としてモデル化し、1回の順伝播で尤度計算を可能にした手法FloMoを提案。3つのデータセットで最先端性能を達成。
- 経験ベースのヒューリスティック探索：深層Q学習によるロバストな動作計画自動運転/経路計画2021/2/1
深層Qネットワークの経験をヒューリスティック探索のヒューリスティックとして組み込み、強化学習計画の統計的失敗率を克服しつつ計算効率を保つ手法を提案し、駐車場での経路計画で評価した。
- COVID-19咽頭ぬぐい採取支援のための高冗長剛柔結合ロボットの設計と制御医療ロボティクス2021/2/1
9自由度の剛柔結合ロボットと力覚システムを用い、臨床スタッフの負担と感染リスクを減らす安全で柔らかな咽頭ぬぐい採取を実現し、可変パラメータゼロ化ニューラルネットによる動作計画を提案・検証した論文。
- ニューロモルフィックボード上で動くスパイキングCPGによるヤツメウナギロボット制御ニューロモルフィック/CPG2021/1/1
リカレント神経集団からなるスパイキング中央パターン生成器(CPG)を構築し、シミュレーション上のヤツメウナギロボットの遊泳を制御。SpiNNakerとLoihiのニューロモルフィック基板上で実装・検証した。
- ガウス過程ベースのモデル予測制御による追い越し制御モデル予測制御2021/1/1
ガウス過程回帰でモデル誤差を学習しつつ、障害物車両との幾何学的制約をMPCに組み込み、高レベル経路計画なしで追い越し・障害物回避を実現する手法を提案した論文。
- 網膜手術のためのスポットライト投影に基づく3D器具ガイダンス手術ロボティクス2020/12/1
顕微鏡画像中のスポットライト投影を利用し、手術器具の先端と網膜表面の距離を3D計測する手法を提案し、ロボット駆動下で0.5mm精度を実証した。
- インタラクティブ行動計画におけるマルチエージェント交通ルールのモデリングと検証行動計画2020/9/1
交通ルールを動的ゲームとモンテカルロ木探索でモデル化し、履歴依存ルールを決定木に統合する手法を提案。合流シナリオで衝突・進捗・違反の指標への影響を評価した。
- 交通規則を機械が解釈できる形式言語で定式化自動運転2020/7/1
人間向けの曖昧な交通規則を線形時相論理で形式化し、自動運転の計画・検証に使える機械解釈可能な規則セットを提案した論文。
- グラフベースの後付け目標生成による複雑なロボットマニピュレーションマニピュレーション2020/7/1
障害物のある環境でのマニピュレーション向けに、障害物回避グラフ上の最短距離を用いて後付け目標を選ぶG-HGGを提案し、HGGやHERよりサンプル効率と成功率を改善した。
- 重心推定に基づく触覚・視覚センサを用いた未知物体のロバスト把持計画マニピュレーション2020/6/1
触覚・視覚センサと滑り検出器のフィードバックを用いて物体の重心位置を推定し、未知物体に対する最適な把持姿勢を再計画する手法を提案した論文。
- グラフニューラルネットと強化学習による意味的環境での行動生成強化学習2020/6/1
車両リストのような意味的環境で、車両数や順序に依存しないグラフニューラルネットとActor-Critic強化学習を組み合わせ、高速道路の車線変更シナリオで従来法と比較した論文。
- 単一UWBアンカーとIMUによる高精度位置追跡位置推定2020/5/1
単一のUWBアンカーと安価な9軸IMUのみを用い、UWB距離変化の連続監視で速度を推定しEKFでロボットの姿勢を高精度に追跡する手法を提案した。
- 自動運転のための最適行動計画：汎用的な混合整数定式化行動計画2020/3/1
車両の向きを考慮した混合整数二次計画法により、交差点での旋回を含む行動計画を可能にする汎用的な定式化を提案し、ベンチマークで有効性を示した。
- 学習ベースのタスク非依存スパイキング中枢パターン生成器歩行2020/3/1
スパイキングニューラルネットワークを用い、学習によって構築するタスク非依存かつ生物学的に妥当な中枢パターン生成器の枠組みを提案し、ロボット実験で異なる速度の安定歩行と歩行周期内の速度変化を実現した。
- 自動運転の意思決定における反事実的政策評価自動運転/強化学習2020/3/1
他車の行動を仮想的に変えた反事実世界でポリシーを評価し、安全と判断された場合のみ実世界で実行することで衝突率を大幅に低減する手法を提案した。
- Providentia：自動運転支援のための大規模センサシステムとその評価知覚/インフラ協調2019/6/1
高速道路区間に設置したインフラセンサ群で周囲のデジタルツインを生成し、車載センサの死角を補完する自動運転支援システムを構築・評価した論文。
- 仕様から行動へ：意味的状態空間におけるマヌーバ検証自動運転/形式検証2019/5/1
連続空間を意味的に抽象化し、交通規則を線形時相論理で形式化して、高レベルプランナが選ぶマヌーバを実行時検証でチェックする手法を提案した。
- オープンソース自動運転ソフトと車両ハードウェアの橋渡し自動運転システム統合2019/5/1
オープンソースの自動運転スタック(Apollo)を研究用車両に統合する際のハードウェア・ソフトウェア構成と設計判断、得られた教訓を共有した論文。
- 未来の工場を支える5G：産業環境における無線通信産業無線通信2019/4/1
工場の生産ラインで5G通信を実証し、移動ロボットのセンサデータをクラウドへ低遅延伝送して製品検査と生産フローを動的に制御できることを示した論文。
- 強化学習によるヘビ型ロボットの省エネ蛇行歩容探索強化学習/歩行2019/4/1
ヘビ型ロボットの省エネな蛇行歩容をPPOベースの強化学習で生成し、従来のパラメータ化歩容制御より自然で適応的かつ高効率であることを示した。
- アトランタワールドにおける大域最適な鉛直方向推定3D認識2019/4/1
アトランタワールド仮定の下で、水平フレーム数に依存せず分岐限定法により鉛直方向を大域最適に推定する手法を提案し、合成・実データで有効性を検証した。
- 等速直線モデルが教える歩行者運動予測の本質歩行者予測2019/3/1
歩行者運動予測において単純な等速直線モデルが最先端のニューラルネットを上回ることを示し、ニューラルネットの入力処理や学習上の落とし穴を分析した論文。
- ロボット眼科手術に向けたOCT画像によるマーカーフリーオンライン・ハンドアイキャリブレーション医療ロボティクス/キャリブレーション2018/8/1
OCT内蔵顕微鏡を用い、マーカーなしで眼科手術ロボットのハンドアイキャリブレーションを行う手法を開発し、豚眼実験でマーカー法に近い精度(平均誤差約9µm)を達成した。
