Andrey Rudenko
収録論文 29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
- 協調的ワード連想ゲームにおける人間とロボットの相互・指示的視線の分析HRI/視線2026/7/1
NAOロボットと協調ゲームを行う際の人間の視線行動を計測し、ロボットの視線方向が注意や確認要求に与える影響を調べた。
- オンラインおよび実世界研究で検証された、読み取りやすく直感的なマルチモーダルロボット状態・意図伝達ヒューマンロボットインタラクション2026/6/1
移動型非人型ロボットの状態と意図を伝えるための、LEDベースの単一モーダル戦略と、視線・ジェスチャ・音声を用いた高表現マルチモーダル戦略を比較し、オンラインと実世界の両方で評価した。
- 共有環境におけるフロー認識型マルチエージェント経路探索を用いた衝突緩和群制御2026/3/1
動的な非制御エージェントと共有する環境で、その動きの学習パターンをMAPFに統合し、衝突を最大55%削減するフレームワークを提案した。
- 異種エージェントの軌道予測：小規模・不均衡データセットにおける性能分析軌道予測2025/10/1
ロボットや自動運転の軌道予測において、エージェントのクラスラベルを条件に用いる手法を2つのデータセットで比較し、データが少ない・クラス不均衡な状況ではパターンベース手法が優位であることを示した。
- NeMo-map: 時空間運動マッピングのためのニューラル陰的流れ場運動予測2025/10/1
座標を直接ガウス混合モデルのパラメータに写像する陰的ニューラル関数により、離散化不要で時空間的に連続な運動パターン地図を構築する手法を提案。
- 時空間ダイナミクスマップを用いた長期人間動作予測動作予測2025/10/1
環境の時空間的な動きパターンを符号化したダイナミクスマップを活用し、最大60秒先までの人間の動作を予測する枠組みを提案。実世界データセットで学習ベース手法を上回る精度を達成。
- 視線支援付き大規模言語モデルによる双方向ヒューマンロボットインタラクションHRI2025/7/1
視線と音声を入力とし、複数の視覚情報から環境を認識して動的なユーザー支援を行うLLMベースのアシストロボットインターフェースを提案し、従来のスクリプト型パイプラインと比較評価した。
- 超広帯域測位を用いた大規模・遮蔽環境での人間動作データ収集動作計測2025/5/1
混雑・遮蔽環境での人間動作計測に超広帯域(UWB)測位を適用し、アイトラッキングやLiDAR・レーダーも併用して130分以上のマルチモーダルデータを収集・評価した。
- UPTor: 人間とロボットのインタラクションのための統合3D人間姿勢ダイナミクスと軌道予測人間動作予測2025/5/1
短い姿勢系列から全身の姿勢と移動軌跡を同時に予測する統合手法を提案し、人間認識ナビゲーション用データセットDARKOを導入して評価した。
- マルチモーダル大規模言語モデルによる文脈認識型人間行動予測：課題と知見行動予測2025/4/1
事前学習済みマルチモーダルLLMを用いた文脈認識型人間行動予測のためのモジュール型フレームワークを提案し、各種LLMや入力、インコンテキスト学習、自己回帰手法を比較評価した。
- 産業用ロボットのためのマルチモーダル対話と意図伝達HRI2025/2/1
フォークリフトなどの非人型産業ロボットの代理として小型人型ロボットが対話する枠組みを提案し、LLMを活用したマルチモーダルな意図伝達システムを実験で評価した。
- スクリプトベースとLLM強化の人間-ロボットインタラクションにおける効率性とエンゲージメントの評価HRI2025/1/1
産業用ロボットとの対話において、完全スクリプト制御とLLMによる応答強化を比較し、主観評価はLLMが高い一方、客観的な効率性や集中度はスクリプトと同等で、単純作業ではスクリプトが応答遅延や消費エネルギーで優位であることを示した。
- THÖR-MAGNI Act：ロボット共存産業空間における人間動作モデリングのための行動データセット人間行動予測2024/12/1
移動ロボットと共存する産業環境で、参加者の行動を一人称視点で8.3時間分ラベル付けしたデータセットを構築し、行動条件付き軌道予測と行動・軌道同時予測のためのTransformerモデルを提案した。
- 変化する環境におけるCLiFFマップの高速オンライン学習ヒューマン認識ナビゲーション2024/10/1
人の流れが時間とともに変化する環境で、CLiFFマップをオンラインで更新し、変化を検出・適応する高速手法を提案した。
- 双方向意図コミュニケーション：大規模基盤モデルの役割VLA2024/8/1
音声や視線などのマルチモーダル入力を用いて、言葉とジェスチャーの両方で人間と双方向にやり取りできるユーザー中心のロボットフレームワーク「Bident」を提案した論文。
- ロボットとの共有環境におけるナビゲーション・探索・物体操作時の人間の視線と頭部回転人間行動理解2024/6/1
人間の動作データセットを用いて、屋内活動中の視線方向と頭部回転の協調関係を分析し、活動ごとの注視分布や意味的領域を明らかにした。
- 子どもとロボットの相互作用における子どもの要因：発達段階と個人特性の影響を探る子ども-ロボット相互作用2024/4/1
子どもとロボットの相互作用（CRI）研究を概観し、子どもの発達段階と個人特性という2つの要因が長期的な関わりに与える影響を整理し、子ども心理学の知見を取り入れた実験デザインの方向性を提案したレビュー論文。
- LaCE-LHMP：層流特性を活用した気流モデリングに着想を得た長期人間運動予測人間運動予測2024/3/1
人間の動きを気流の層流・乱流成分に分け、予測可能な層流成分を主に使って長期の人間軌道予測を行う手法を提案し、ベンチマークで優れた性能を示した。
- THÖR-MAGNI：人間の移動とロボットインタラクションの大規模屋内モーションキャプチャ記録ソーシャルナビゲーション2024/3/1
屋内での人間とロボットのナビゲーション・インタラクションを記録した大規模データセットを構築し、歩行軌跡・視線・LiDAR・カメラなどのマルチモーダルデータと文脈注釈を提供する。
- CLiFF-LHMP: 空間ダイナミクスパターンを活用した長期人間動作予測動作予測2023/9/1
環境ごとの人間の動きパターンを学習したCLiFF-mapを用いて、等速予測をバイアスし長期の人間動作を予測する手法を提案し、公開データセットで50秒先まで45%高精度に予測できることを示した。
- 多モーダル対口頭のみのロボットから人間へのコミュニケーションの優位性：人型ロボットモックドライバーを用いた検討HRI2023/7/1
人型ロボットがホストロボットの意図を伝えるARMoDを提案し、口頭のみと多モーダル（視線・指差し含む）を比較した結果、多モーダルの方が自然な注視と迅速な反応を促すことを示した。
- 動力学マップを用いたデータ効率の良い長期人間運動予測人間運動予測2023/6/1
動力学マップ（MoD）を用いて、限られた学習データから最大60秒先までの人間の移動軌跡を予測する手法を提案し、LSTMベースラインと比較して精度と環境の意味的性質の反映を評価した。
- Magni人間動作データセット：正確・複雑・マルチモーダル・自然・意味豊富・文脈化人間動作データセット2022/8/1
モーションキャプチャ、視線追跡、ロボット搭載センサから得た高品質な人間動作データを、意味情報と文脈情報を付与して収録したデータセットを提案する。
- 産業用ヒューマンロボットインタラクションにおける擬人化が信頼に与える影響ヒューマンロボットインタラクション2022/8/1
産業環境でAGVに擬人化ロボットを搭載し、人間とのすれ違い時の信頼感を調査した結果、擬人化ロボットの存在が信頼を高めることを示した。
- Atlasベンチマーク：人間の動作予測のための自動評価フレームワーク動作予測2022/7/1
人間の軌道予測アルゴリズムを統一的に評価するベンチマークAtlasを提案し、既存手法を比較した結果、初期の物理ベース手法が依然として競争力を持つことを示した。
- 都市環境のセマンティックマップから人間の動きの占有事前分布を学習する歩行者予測2021/2/1
都市環境のセマンティック情報のみを入力として、歩行者の将来の占有マップを予測するCNNベースの手法を提案し、従来の逆最適制御法と比較して優れた性能を示した。
- THÖR: 人とロボットの共存空間におけるナビゲーション用データセットナビゲーション2019/9/1
屋内環境で人間の移動軌跡・視線・社会的グループなどを高精度に計測し、移動ロボットのセンサデータも含めた新しいデータセットTHÖRを構築した論文。
- 人間の動作軌跡予測に関するサーベイ軌跡予測2019/5/1
自動運転やサービスロボットなどに向けた人間の動作軌跡予測研究を、運動モデリング手法と文脈情報の利用レベルで分類し、データセットや評価指標も整理したサーベイ論文。
- 社会的配慮ナビゲーションのためのホモトピー類を高速に探索するランダム化手法経路計画2015/10/1
ボロノイ図に基づくグラフ探索と社会力モデルのコストで、異なるホモトピー類に属する多様な経路を高速に生成する手法を提案し、Yenのアルゴリズムより速く多様な経路が得られることを示した。
