Angela P. Schoellig
Technical University of Munich
収録論文 131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
- 強化学習による汎用ロボットポリシーのマルチタスク自己改善スケーリング強化学習2026/11/4
汎用ロボットポリシーを展開時に強化学習で多様なタスクへ同時に自己改善できるか検証し、価値推定や資源配分の設計次第で未学習タスクにも汎化することを示した。
- 行動条件付き潜在予測によるヒューマノイドの移動操作の協調ヒューマノイド/移動操作2026/11/3
実行前に行動候補列を潜在空間で先読み評価するworld-actionモデルを提案し、ヒューマノイドの移動操作の成功率をシミュレーション・実機の両方で向上させた。
- 半静的環境における移動マニピュレータの安全なナビゲーションのための物体・タスク認識型能動知覚能動知覚2026/10/21
移動マニピュレータがナビゲーション中にハンドカメラで不確実・安全上重要な領域を能動的に観察し、物体とタスクを考慮した次最良視点を階層型MPCに統合して衝突リスクを低減する手法を提案した。
- マルチビュー潜在アクション事前学習による動画からの異形態ロボット学習VLA2026/10/20
複数カメラ視点の同期動画からクロスアテンションで奥行きと遮蔽を解消し潜在アクションを学習する手法を提案し、単一視点より6D行動の復元性と下流タスク成功率が向上することを示した。
- GOFusion: フィッシャー情報を活用したリアルタイムガウシアン・オキュパンシーサブマップ融合による自律ロボットナビゲーションSLAM/3Dマッピング2026/10/18
3Dガウシアンを局所オキュパンシーマップに紐づけてSLAMのポーズ推定と統合し、GPUメモリを抑えつつ外観豊かな地図をリアルタイム構築する。さらにフィッシャー近似で各プリミティブの感度を推定し、ガウシアンの剪定や次善視点計画に活用してドローンの自律探索を実現した。
- UWB×Crazyflow：空中ロボティクス向け劣化フィードバックの大規模シミュレーションsim2real2026/10/6
JAXベースの微分可能シミュレータCrazyflowを提案し、UWB/IMUとEKFを統合して劣化した状態フィードバック下での制御器評価を大規模並列で可能にした。
- ForceDelta-VLA: 接触の多いマニピュレーションのための力条件付き行動補正の蒸留VLA2026/9/16
力覚対応VLAポリシーを、参照行動と力補正に分解して蒸留するフレームワークを提案し、接触の多いタスクで成功率を54.4%から82.2%に向上させた。
- DUET-DINO: ロボットマニピュレーションの潜在計画のための同時クロスビュー世界モデリングマニピュレーション2026/9/9
側面カメラと手首カメラの観測をクロスビュー条件付けで統合し、7自由度エンドエフェクタ制御のための行動条件付き潜在世界モデルを学習する手法を提案。到達・角度付き到達・把持持ち上げタスクで単一視点や独立二視点のベースラインを上回る性能を達成した。
- ベイズ最適化による制御器チューニングとロボット学習の10年：チュートリアル、レビュー、将来展望ベイズ最適化2026/9/8
ベイズ最適化（BO）を制御器チューニングとロボット学習に応用する研究を10年分レビューし、実践的な導入方法や課題、標準ベンチマークの不足を指摘して軽量ベンチマークを提案したチュートリアル論文。
- SMPCデモからのスパースオフライン・オンラインRLによる移動操作学習移動操作2026/8/1
シミュレーション内のSMPCを自動エキスパートとして用いて大規模オフラインデータを生成し、スパース報酬のみでオフポリシーRLエージェントを訓練することで、移動操作タスクを効率的に学習する手法を提案。低レベル安定化コントローラと統合し、教師を超える性能を実現。
- 接触を伴う操作において重要な箇所にデータと学習を集中させるマニピュレーション2026/7/1
接触を伴う精密操作タスクでは、全行程ではなく重要な接触区間のみに密なデータ収集とオフライン強化学習を適用し、単純な自由空間動作は従来のプランニングに任せる手法を提案。4つの実世界タスクで平均成功率96%を達成した。
- EgoHTR: 人間の地形移動の自己中心視点4Dデモンストレーション歩行2026/7/1
自己中心視点のウェアラブルと3Dスキャナを用いて、複雑な環境での人間の移動シーンを再構成するパイプラインとデータセットを構築し、これを活用して人型ロボットの移動ポリシーを訓練し実機で検証した。
- フローベースの視覚言語行動モデルにおける不確実性の定量化VLA2026/6/16
フローマッチングを用いた視覚言語行動モデル（VLA）に対して、速度場の不一致に基づく効率的な不確実性推定手法を提案し、失敗検出と能動的ファインチューニングに応用した。
- LoComposition: 歩容事前知識なしの地形適応型・高エネルギー効率四足歩行歩行2026/6/14
報酬設計をタスク・制約・エネルギー最小化・地形適応に分離し、歩容の事前知識なしで効率的な四足歩行を実現。実機Go2でゼロショット転送に成功し、コスト・オブ・トランスポートを56%削減した。
- 吊り下げトレーを用いたロボットによる非把持物体運搬非把持操作2026/6/1
ロボットが紐で吊り下げたトレーを使って物体を運ぶ「ウェイター問題」を扱い、剛体トレーより滑りや液こぼれを減らせることをシミュレーションと実機で示した論文。
- Crazyflow: JAXによる高精度・GPU高速化・微分可能なドローンミュレータシミュレーション2026/6/1
JAXで実装された高速・微分可能なドローンシミュレータを提案し、単機で既存より10倍以上高速、数千機の群れをシミュレート可能。実機での飛行中強化学習も実証した。
- リーマン多様体上のデモンストレーション学習：ニューラルODEを用いた拡張アブストラクト模倣学習/軌道生成2026/6/1
ロボットの状態（特に姿勢）が曲がった空間で変化することを考慮し、リーマン多様体上でデモンストレーションから学習する手法を提案。測地線をニューラル常微分方程式で数値推定し、計算コストを削減する。
- LiftNav: TSDF誘導ガウシアンスプラッティングにおけるセマンティックリフティングによる経路計画ナビゲーション2026/5/1
未知の屋内環境でロボットが安全に移動するため、TSDFとガウシアンスプラッティングを融合した地図に、物体検出と3Dリフティングを組み合わせたセマンティックナビゲーション手法を提案した。
- 微分平坦性を活用した制約付き多入力制御アフィン系の効率的な学習ベースモデル予測制御制御2026/4/1
微分平坦性を利用し、入力制約と半空間平坦状態制約を満たす多入力非線形アフィン系の学習ベースMPCを、2つの逐次凸最適化のみで実現し、計算効率を大幅に向上させた。
- 非構造化・半静的環境における逐次移動操作のための知覚的階層タスクMPC移動操作2026/3/1
逐次移動操作タスクを非構造化で変化する環境で効率的に実行するため、ベイズ推論で環境変化をモデル化し、階層タスクMPCに組み込む新しいフレームワークを提案した。シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
- 逐次モバイルマニピュレーションタスクのための階層型タスクモデル予測制御マニピュレーション2026/3/1
モバイルマニピュレータが連続したタスクを効率的に遂行できるよう、非線形辞書式最適化に基づく階層型タスクMPCを提案し、実機実験で従来手法より高速・高精度な動作を実現した。
- 分散型かつ完全オンボード：小型航空機のための距離支援協調測位とナビゲーション群制御2026/2/1
各ロボットがオンボードのオドメトリとロボット間距離のみを用いて分散的に相対姿勢を推定し、因子グラフ推論に基づく編隊制御で協調ナビゲーションを実現する手法を提案し、実機実験で検証した。
- SQ-CBF: スーパークワドリックの安全フィルタリングのための符号付き距離関数による数値的安定化安全制御2026/2/1
スーパークワドリックの陰関数を直接使うと勾配が不安定になる問題を指摘し、符号付き距離関数をバリア候補として用いる安全フィルタリング手法を提案した。
- 目標精度を満たす軌道推定のためのセンサスケジュールとノイズ共分散の設計状態推定2026/2/1
移動ロボットの軌道推定で目標精度を達成するために必要なセンサの測定頻度やノイズ共分散を半正定値計画問題として定式化し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した論文。
- CLARE: 自律的アダプタルーティングと拡張による視覚-言語-行動モデルの継続学習VLA2026/1/1
VLAモデルに軽量アダプタを追加し、層ごとの特徴類似度に基づいて必要な箇所だけを自律的に拡張することで、過去データやタスクIDなしに破滅的忘却を防ぎながら新タスクを継続学習するフレームワークを提案。
- ベイズ最適化による再学習不要のニューラルネットワーク近似MPCのファインチューニング制御/ベイズ最適化2025/12/1
ベイズ最適化を用いて、再学習なしにニューラルネットワーク近似モデル予測制御のパラメータを実験データから自動調整する手法を提案し、倒立振子や一輪車ロボットのハードウェア実験で有効性を示した。
- デモンストレーションから安全な実運用へ：拡散ポリシーのための経路整合型安全フィルタリング安全フィルタリング2025/11/1
拡散ポリシーの生成軌道に沿って経路整合型のブレーキングを行い、集合ベース到達可能性解析で安全性を保証しつつタスク成功率を維持する手法を提案。
- SM2ITH: タスク階層型二段階モデル予測制御による対話型人間予測を伴う安全な移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/11/1
移動マニピュレータが人間環境で安全に作業するため、階層型タスクMPCと対話型人間予測を二段階最適化で統合したフレームワークを提案し、配送やピック＆プレース、敵対的行動を含む実験で有効性を示した。
- SciPyの3D変換を微分可能でフレームワーク非依存にライブラリ/微分可能3D変換2025/11/1
SciPyのspatial.transformをArray API対応にし、JAXやPyTorchなどでGPU実行・自動微分・JITを可能にした。
- 深層強化学習におけるSO(3)行動表現の入門強化学習2025/10/1
ロボット制御のための深層強化学習において、回転行動の表現方法（オイラー角、クォータニオン、回転行列、リー代数座標）が探索や学習安定性に与える影響を系統的に評価し、実装ガイドラインを提供した論文。
- 生成的ロボット方策の実行時故障予測VLA2025/10/1
生成的な模倣学習方策の実行時故障を、故障データなしで予測するFIPERを提案。OOD検出と行動不確実性を組み合わせ、成功ロールアウトで較正する。
- ARMimic: 拡張現実における受動的な人間デモンストレーションからのロボットマニピュレーション学習模倣学習/XR2025/9/1
XRヘッドセットと据え置きカメラだけで、ロボットなしで人間の手の動きを収集し、AR上で仮想ロボットの動作を重ねて衝突を避けつつ模倣学習データを作るフレームワーク。遠隔操作よりデモ時間を半減し、タスク成功率も向上させた。
- 眼鏡はどこに置いた？実世界の半静的環境におけるオープン語彙セマンティック探索セマンティック探索2025/9/1
家庭などの半静的環境で、物体の定位置らしさを確率的にモデル化して地図を維持し、LLM推論でオープン語彙の物体探索を効率化するシステムを提案した。
- CRISP: 学習ベース操作ポリシーと遠隔操作のための準拠型ROS2コントローラマニピュレーション2025/9/1
拡散ポリシーやVLAなど高レベルな学習ポリシーの低周波・不連続な指令を、関節トルクに変換して滑らかに追従させるROS2用の軽量C++準拠制御コントローラを提案し、実機とシミュレーションで検証した。
- 反復学習MPCによるドローン競技性能の向上制御/ドローン2025/8/1
適応的コスト関数や安全集合の工夫を取り入れた反復学習モデル予測制御により、ドローンレースの周回時間を最大60.85%短縮し、実機でも最先端制御手法を6.05%上回る性能を実現した。
- SICNavの実環境展開：MPCと二段階最適化による安全でインタラクティブな群衆ナビゲーション群衆ナビゲーション2025/6/1
人間とロボットの相互作用を明示的にモデル化する二段階MPCフレームワークSICNavを実環境に展開し、屋内・屋外で約7kmの自律ナビゲーションを実施したシステム概要と予備分析を報告する。
- 物理情報ニューラルネットワークによる制御バリア関数合成における相対次数問題の解決安全制御2025/4/1
制御バリア関数の相対次数が状態空間で変化すると安全フィルタが不安定になる問題に対し、境界値問題として定式化し物理情報ニューラルネットワークで解くことで相対次数を一定に保つ合成手法を提案し、クアッドロータ実験で有効性を示した。
- SICNav-Diffusion: 拡散モデルによる軌道予測を用いた安全でインタラクティブな群衆ナビゲーション群衆ナビゲーション2025/3/1
拡散モデルで人間の将来軌道を予測し、二層MPCでロボット計画と予測の安全な整合を同時に解く群衆ナビゲーション手法を提案した。
- ProDapt: 長期記憶拡散モデルによる固有感覚適応マニピュレーション2025/3/1
拡散モデルに過去の接触履歴の長期記憶を組み込み、固有感覚情報のみでロボットアームにタスクを遂行させる手法を提案し、実機とシミュレーションで有効性を示した。
- SwarmGPT: 大規模言語モデルと安全な動作計画を組み合わせたドローン群の振付生成群制御2024/12/1
LLMに安全フィルタを組み合わせ、自然言語からドローン群の安全で実現可能な振付を生成するシステムを提案し、最大200機のシミュレーションと20機の実機実験で検証した。
- 制約付き拡散予測制御マニピュレーション2024/12/1
拡散モデルによる軌道生成にモデルベースの射影と制約タイト化を組み込み、学習データにない新たな状態・行動制約を満たす予測制御を実現した。
- 超広帯域TDOA屋内測位：センサ配置からシステム評価まで測位2024/12/1
UWBのTDOA測位システムをシステム全体として捉え、センサ配置最適化から実環境での評価までを一貫して行い、その精度とロバスト性を検証した。
- 不確かな慣性パラメータを持つ物体のロバスト非把持搬送マニピュレーション2024/11/1
慣性パラメータが不確かな物体をトレイ上で運ぶ「ウェイター問題」において、不確かさにロバストな制約を運動計画に組み込み、実機で56cmの物体を落とさず高速搬送できることを示した。
- 安全フィルタを訓練中に組み込む：強化学習エージェントの性能とサンプル効率の改善安全強化学習2024/10/1
強化学習の訓練時に安全フィルタを組み込み、エージェントがフィルタを考慮して学習できるようにする複数の手法を分析し、Crazyflie 2.0ドローンでの実験で性能・サンプル効率・安全性・チャタリングへの影響を評価した。
- 意味論的に安全なロボットマニピュレーション：意味論的シーン理解から動作安全保証までマニピュレーション2024/10/1
3D環境の意味論的マップと大規模言語モデルの推論を用いて「水の入ったコップをノートPCの上で動かすのは危険」といった常識的な危険条件を検出し、制御バリア関数による安全フィルタでロボット動作を安全に制約する手法を提案した。
- 動くゲートを通過するドローンレースのための視線のみを用いた比例航法制御ドローン制御2024/10/1
地図や自己位置推定を使わず、単眼カメラでゲートへの視線方向だけを計測し、比例航法に基づく閉形式の最適制御で高速に動くゲートを通過する手法を提案した。
- 長距離ドローン飛行のための時間最適軌道計画：自動最適合成アプローチ軌道計画2024/7/1
時間最適なクアッドロータの軌道を、多項式の自動最適合成により低計算コストで生成する手法を提案し、長距離飛行でも高速に解けることを示した。
- 半静的環境における意味的安全ナビゲーションのための知覚-行動ループの閉じ方ナビゲーション2024/4/1
オンラインで構築した密マップと物体の意味・一貫性推定を制御バリア関数に組み込み、モデル予測制御で環境変化に適応する安全なナビゲーションを実現した。
- IMUを入力とするか状態の観測とするか：慣性支援状態推定における比較状態推定2024/3/1
IMUを運動モデルの入力として扱う従来手法と、連続時間状態推定で状態の観測として扱う手法を比較し、LiDAR慣性オドメトリで最先端性能を示した。
- データだけが全てか？不確かなシステムの学習ベースサンプルデータ制御における制御周波数の役割制御理論2024/3/1
ガウス過程で連続時間モデルを学習し、制御周波数とデータ量が安定性・性能に与える影響を解析。制御周波数を33%上げるとデータ点数を半減できることを示した。
- 視覚慣性SLAMと制御バリア関数による複雑環境下での安全なMAV遠隔操作安全制御/遠隔操作2024/3/1
非専門家によるMAV遠隔操作において、機載の視覚慣性SLAMと制御バリア関数を組み合わせた安全フィルタを構築し、複雑な未知環境での衝突回避を実現した。
- ガウス過程運動事前分布を用いた連続時間レーダー慣性・LiDAR慣性オドメトリオドメトリ2024/2/1
ガウス過程運動事前分布を用いて、連続時間のレーダー慣性オドメトリとLiDAR慣性オドメトリを実現し、IMUを組み込むことでレーダーオドメトリの性能を43%改善した。
- フォースプッシュ：力フィードバックを用いたロバストな単点押し動作マニピュレーション2024/1/1
力覚センサのみを用いて、未知の物体を単点接触で押し操作するロボット制御器を提案し、直線・曲線経路でのロバスト性を実機で示した。
- 安全なマルチエージェント強化学習による行動ベースの協調ナビゲーション群制御2023/12/1
移動ロボット群の協調ナビゲーションにおいて、個々の目標ではなく編隊重心の単一目標を用い、MPCによる安全フィルタを組み込んだ安全なMARLフレームワークを提案し、衝突ゼロで高速な目標到達を実現した。
- 不確かな入力制約付き非線形制御系に対する制御不変性条件の最適化安全制御2023/12/1
入力制約と不確かなダイナミクスを持つシステムに対し、制御バリア関数に基づく安全フィルタを確率的学習で構築し、安全な閉ループ挙動を保証する手法を提案した。
- Swarm-GPT：大規模言語モデルと安全な動作計画を組み合わせたドローン群振付設計群制御2023/12/1
LLMに音声データからウェイポイントを生成させ、衝突回避を保証する軌道計画と組み合わせることで、自然言語指示から安全なドローン群の振付を自動生成するシステムを提案した。
- 距離センサと視覚慣性センサの融合による小型飛行ロボットの自己位置推定とナビゲーション自己位置推定2023/11/1
UWB距離計測と視覚慣性オドメトリを2つの固定ラグスムーザで融合し、小型ドローンが混雑環境で高精度に自己位置推定・制御できる手法を提案。
- AMSwarmX: 障害物のない空間の陰的非凸分解による複雑環境での安全な群制御群制御2023/10/1
複雑環境でドローンの群れを安全に飛行させるため、安全飛行回廊の代わりにOctomapの距離情報と交互最小化を用いて静的・動的衝突を統一的に扱う手法を提案し、成功率と計算効率を大幅に改善した。
- SICNav: モデル予測制御と二段階最適化による安全でインタラクティブな群衆ナビゲーション群衆ナビゲーション2023/10/1
ロボットと歩行者の相互作用を考慮し、ORCAモデルを制約として組み込んだ二段階非線形MPCにより、安全かつ歩行者に影響を与える群衆ナビゲーションを実現した。
- 距離のみによる軌道推定のための最適な初期化戦略状態推定2023/9/1
距離測定のみからロボットの軌道を推定する問題に対し、半正定値計画緩和を用いて高精度な初期姿勢・軌道推定を行う手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 不確かさを考慮した深層形状事前分布による3D物体レベルマッピング3Dマッピング2023/9/1
複数のRGB-D画像から未知物体の密な3D形状と9自由度姿勢を推定するため、形状カテゴリの生成モデルを事前分布として用い、形状と姿勢の不確かさを確率的に伝播させる最適化フレームワークを提案した論文。
- マルチステップモデル予測安全フィルタ：予測ホライズンの拡大によるチャタリング低減安全フィルタ/MPC2023/9/1
学習ベース制御器に安全保証を付与するモデル予測安全フィルタにおいて、入力補正をより長いホライズンで考慮することでチャタリングを低減し、ドローン実験で4倍以上の改善を示した。
- 論文とコード公開のインパクト：機械学習・ロボティクス・制御分野の統計分析研究再現性2023/8/1
機械学習・ロボティクス・制御の主要会議を対象に、コード公開が研究の被引用数や再現性に与える影響を6年間の統計から分析した論文。
- 遠隔Sim2Real航空ロボット競技会：ロボティクスチャレンジにおける再現性とソリューションの多様性の促進sim2real2023/8/1
2022年のIROSで開催された、シミュレーションと実機を組み合わせた航空ロボットのSim2Real競技会について、課題設定からソフトウェア基盤、上位チームの手法、得られた知見を報告した論文。
- 微分平坦性を利用した学習ベースモデル予測制御と安全性フィルタ学習ベース制御2023/7/1
微分平坦性をガウス過程で学習し、安全性フィルタと組み合わせることで、制約を満たしつつ計算効率よく非線形システムを制御する手法を提案した。
- 混雑環境におけるUWB TDOA測位のための不確かさを考慮したガウス混合モデル測位・UWB2023/7/1
UWBのTDOA測位において、障害物によるバイアスや非ガウスノイズに対処するため、推定状態の不確かさを組み込んだガウス混合モデルによる二段階最適化で測位とノイズモデル学習を同時に行う手法を提案し、実環境で有効性を示した。
- 周囲車両の予測不能性は運転行動に影響を与えるか自動運転2023/7/1
高速道路での車線変更を対象に、周囲車両の予測不能性を特徴量として組み込んだ逆強化学習で報酬関数を学習し、人間の運転データへの適合度が向上することを示した。
- POV-SLAM: 半静的環境における確率的物体認識型変分SLAMSLAM2023/7/1
物体の出現・消失・移動がゆっくり起こる半静的環境に対応するため、物体単位の変化を追跡・再構成する因子グラフSLAMを提案し、変分EMで最適化する。
- 力覚フィードバックによるロバストな単点押し動作マニピュレーション2023/5/1
力覚センサのみを用いて、未知の物体を単点接触で直線状に安定して押す制御器を提案し、シミュレーションと実機実験でロバスト性を示した。
- 倒さず運べ：移動マニピュレータによる非把持物体搬送の障害物回避モデル予測制御マニピュレーション2023/5/1
移動マニピュレータの先端で物体を把持せずにバランスを保ちながら運ぶ「ウェイター問題」において、静的・動的障害物を回避しつつオンライン計画を行う全身拘束モデル予測制御を提案した。
- 連続時間レンジのみによる姿勢推定自己位置推定2023/4/1
複数の距離センサのみを用い、連続時間ガウス過程でロボットの全姿勢を推定する手法を提案し、従来のセンサ融合手法と同等以上の性能を示した。
- AMSwarm: 混雑環境におけるクアッドロータ群の安全な動作計画のための交互最小化手法群制御2023/3/1
衝突制約を極座標形式で再定式化し交互最小化を適用することで、混雑環境でも安全かつ運動学的に実行可能なクアッドロータ群の軌道を高速に生成するオンラインアルゴリズムを提案した。
- 外乱注入による連続制御向け強化学習のロバスト性評価強化学習ロバスト性2022/10/1
オープンソースのベンチマークで外乱を注入し、連続行動空間における強化学習アルゴリズムのロバスト性を比較評価した。
- タグ設置誤差の確率モデリングによるロバストなオンマニフォールドタグベース視覚慣性測位自己位置推定2022/9/1
AprilTagの手動設置に伴う位置・姿勢誤差を確率モデル化し、多様体上での視覚慣性測位をロバスト化する手法を提案した。
- 半静的環境における確率的物体レベル変化検出とボリュメトリックマッピングボリュメトリックマッピング2022/5/1
物体ごとの静止度スコアとTSDF変化量をベイズ更新で統合し、半静的シーンでの地図更新を高精度化。倉庫環境の新規データセットも公開。
- バリアベイズ線形回帰：不確かなシステムの安全臨界制御のための制御バリア条件のオンライン学習安全制御2022/4/1
不確かな非線形システムに対し、制御バリア関数条件をベイズ線形回帰でオンライン学習し、学習中も安全性を保証する安全フィルタを提案した論文。
- 障害物環境におけるUWB TDOA測位のためのセンサ配置最適化UWB測位2022/4/1
障害物のある屋内環境でUWB測位精度を最大化するため、電波の幾何配置とNLOS誤差のバランスを考慮してUWBアンカー位置を最適化するアルゴリズムを提案し、実環境で従来配置より大幅な精度向上を実証した。
- 全天候マッピングと自己位置推定においてレーダーはライダーを置き換えられるか？自己位置推定2022/3/1
Boreasデータセットを用いてレーダーのみ・ライダーのみ・レーダーとライダーのクロスモーダルな自己位置推定を季節や天候を変えて比較し、吹雪でもライダーが最高精度だった一方、レーダーは小さい地図で競争力のある精度を達成した。
- UWB TDOA屋内測位データセットUTILUWB測位2022/3/1
UWBのTDOA方式による屋内測位の性能評価用に、LOS/NLOS条件での計測やドローン飛行実験の生データと正解位置を収録した公開データセットを構築した。
- Boreas：季節変動を含む自動運転データセット自動運転データセット2022/3/1
1年間同じルートを走行して収集した、季節変化や悪天候を含む自動運転向けの大規模データセットを構築した。
- リプシッツネットワーク適応でモデルと現実のギャップを埋める適応制御2021/12/1
ニューラルネットで非線形な動力学不確かさを学習しつつ、リプシッツ条件をアーキテクチャに組み込んで安定性を保証するモデル参照適応手法を提案し、クアッドロータによる倒立振子のバランス・追従実験で実証した。
- 不確実系の反復タスク性能を高めるロバスト学習ベース出力フィードバックMPCMPC2021/10/1
部分観測しか得られない不確実な系で反復タスクを行うため、ロバスト学習ベースMPCと出力フィードバックMPCを組み合わせ、再帰的実行可能性・安定性・反復性能の理論保証を示し、シミュレーションとクアッドロータ実験で検証した論文。
- 窓の外へ飛び出せ：離散時間フラットネスを活用した高速ビジョンベースマルチロータ飛行ビジョン制御2021/9/1
マルチロータのオイラー離散化に離散時間フラットネスが成り立つことを初めて示し、状態推定を必要とせず入出力の窓情報のみで制御する手法を提案。最大10m/sのビジョンベース飛行で状態推定依存の制御を上回ることを実証した。
- safe-control-gym：安全な学習ベース制御と強化学習のための統一ベンチマークスイートベンチマーク2021/9/1
制御と強化学習の手法を公平に比較するため、記号力学・制約・再現可能な外乱注入を備えたOpenAI Gym拡張のオープンソースベンチマークを提案し、複数手法の性能・データ効率・安全性を定量比較した。
- UWB-IMU密結合測位における時空間オフセットのオンラインキャリブレーションUWB-IMU測位2021/8/1
UWBとIMUの密結合測位システムにおいて、センサ間の空間的・時間的オフセットをオンラインで同時推定する手法を提案し、ミリ秒・ミリメートル精度でのキャリブレーションと測位精度の向上を実現した。
- ロボティクスにおける安全な学習：学習ベース制御から安全強化学習まで安全学習2021/8/1
実世界ロボットの安全な学習手法について、制御理論と強化学習の研究を統一的な視点で概観したレビュー論文。
- 確率的推定と教師なし特徴学習を組み合わせたレーダーオドメトリレーダーオドメトリ2021/5/1
正解姿勢データなしで、確率的軌道推定と深層学習特徴を組み合わせたレーダーオドメトリ手法を提案し、悪天候下でも有効性を示した。
- GPSとセマンティックマップ間のオフセット自己校正によるロバストな自己位置推定自己位置推定2021/5/1
GPSとセマンティックマップの座標系のずれを、信号機や車線などの共通セマンティック特徴を用いて自己校正しながら位置推定する手法を提案し、LIDAR並みの精度を実現した。
- リソース制約のある移動ロボット向けUWB TDOA測位の学習ベースバイアス補正UWB測位2021/3/1
UWB TDOA測位の測定バイアスと外れ値を、学習ベースのバイアス補正とM推定によるロバストフィルタで解決し、小型ドローン上で測位誤差を平均42%削減した。
- マルチエージェント・クアッドコプター制御の強化学習のためのPyBullet物理演算Gym環境マルチエージェント/強化学習環境2021/3/1
Bullet物理エンジンを用いた複数クアッドコプター向けのOpenAI Gym風オープンソース環境を提案し、マルチエージェント・視覚ベースの強化学習インターフェースや衝突・空力効果を備え、制御と強化学習の両面で応用例を示した。
- スピニングレーダーナビゲーションにおける運動歪みとドップラー効果の補償は必要か？レーダーオドメトリ2020/11/1
スピニングレーダーを用いたオドメトリと位置推定において、運動歪みとドップラー効果が与える影響を実データで評価し、両効果を考慮した軽量推定器の有効性を示した。
- 共有すべきか否か？ロボット間経験転送の性能保証と非対称性sim2real2020/6/1
ロボット間で経験を転送する際の追従誤差の理論的限界を導出し、ベイズ最適化でデータから推定する手法を提案。クアッドロータ実験で正の転送を保証できることを示した。
- Zeus: 自動運転競技AutoDriveで2連覇を達成したシステムの解説自動運転2020/4/1
学生チームaUTorontoが開発した自動運転車Zeusのシステム構成（センサ群・ソフトウェア・チーム運営）と、交差点・歩行者・信号対応を競うSAE AutoDrive Challenge第2年での優勝内容をまとめた論文。
- リソース制約ロボット向けUWB測位の学習ベースバイアス補正UWB測位2020/3/1
UWB測位のバイアスを外れ値除去と学習で補正し、ナノクアッドコプターのマイコン上で動作させて測位誤差を大幅に低減した。
- ノイズ付き計測のみからのパラメータ学習を伴う変分推論による車両軌道推定状態推定2020/3/1
ESGVIの枠組みにモデルパラメータの学習を組み込み、ノイズ付き計測のみから車両の運動・センサモデルの共分散を学習して高精度な軌道推定を実現した。
- ボールを捕れ：逆動力学学習による移動マニピュレータの高精度高速動作マニピュレーション2020/3/1
移動マニピュレータで高速なボールキャッチを実現するため、二段階の動作最適化と逆動力学モデルを学習する制御器を組み合わせ、85.33%の成功率を達成した論文。
- ダイナミクス類似度に基づく経験選択で効率的なマルチソース転移学習転移学習2020/3/1
ロボット間のシステム類似度をν-gapで推定し、転移に有効な経験を選別することで、クアッドロータの逆ダイナミクスモデル学習を効率化した研究。
- リプシッツ定数に基づく深層ニューラルネットワークの表現力分析理論解析2019/12/1
ランダム行列理論を用いて、1-リプシッツ活性化関数を持つ全結合DNNのリプシッツ定数の上下界を解析し、表現力が深さに対して指数的、幅に対して多項式的に増大することを示した理論研究。
- 分散モデル予測制御によるマルチロボット軌道生成群制御2019/9/1
複数ロボットの衝突回避軌道をリアルタイム生成する分散MPC手法を提案し、イベントトリガー再計画で外乱に対応。シミュレーションと最大20機のドローン群で実証した。
- 推力方向とヨー角を分離制御するクアッドロータの姿勢制御飛行制御2019/6/1
クアッドロータの姿勢を2球面と1球面の積で表現し、推力ベクトルとヨー角の制御を分離してほぼ大域的な漸近安定性を保証する非線形追従制御則を提案した。
- 階層的に一貫した動作プリミティブによるクアッドロータの協調制御群制御2019/5/1
グリッド空間上の低レベル動作プリミティブから高レベル動作プリミティブを構築する階層的枠組みを提案し、障害物環境で編隊を維持しながら飛行する複数クアッドロータで実証した。
- aUToTrack: 自動運転チャレンジ向け軽量物体検出・追跡システム物体検出・追跡2019/5/1
GPSで歩行者の位置と速度を正解ラベル付けした新データセットUofTPed50を構築し、視覚・LiDAR・GPS/IMUを統合してCPUのみでリアルタイムに歩行者を検出・追跡する軽量システムaUToTrackを提案した。
- 安全設計モーションプリミティブを用いたモジュール式動作計画フレームワーク群制御2019/5/1
グリッド空間で低レベル動作プリミティブとマニューバオートマトンを用い、複数ロボットの動作計画を安全かつモジュール式に解くフレームワークを提案し、クアッドコプター群で実証した。
- 類似ダイナミクスを持つロボット間の知識転移による高精度即興軌道追従sim2real2019/4/1
あるロボットで学習した逆ダイナミクスモデルを、質量や空力特性が異なる別のロボットへオンラインで転移し、初回試行から任意軌道を高精度に追従させる手法を提案・実機検証した。
- 6ヶ月で優勝する自動運転車の構築自動運転2018/11/1
SAE AutoDrive Challengeで優勝したチームが、事前地図に頼らずCPUのみでリアルタイム動作するマルチセンサ視覚自己位置推定とシンプルで堅牢なアルゴリズムによる自動運転システムを6ヶ月で開発したことを報告する論文。
- 推定ベースのモデル予測制御によるハイブリッド航空機の自動横風安定化制御/航空機2018/10/1
浮力支援型航空輸送機の横風によるロール角変動を、慣性計測に基づく風トルク推定とモデル予測制御のフィードフォワード補償で高速に安定化する手法を提案し、実験で有効性を示した。
- 高速かつ同期した周期的群れパターンによるクアッドロータの振付設計群制御2018/10/1
25機のクアッドロータ群れで、動きのプリミティブ設計・遷移・同期を統合し、滑らかで遅延補正された周期的な群れパターンの振付を実験的に実現した論文。
- 速く学び、ゆっくり忘れる：未知で変化する動力学系のための安全な予測学習制御モデルベース制御2018/10/1
重み付きベイズ線形回帰で未知の動力学をモデル化し、Tube MPCと組み合わせて、動特性が変化する環境でも長期運用可能なロボットの繰り返し経路追従制御を実現した。
- GPS障害時のマルチロータUAV緊急帰還のための視覚的ティーチ&リピートVLA2018/9/1
GPS妨害時に、往路で構築した視覚地図へ現在の映像を照合して自己位置推定し、安全な往路をたどって自動帰還するシステムを実現した。
- 分散モデル予測制御によるマルチエージェント点間遷移の軌道生成群制御2018/9/1
分散モデル予測制御に基づき、オンデマンド衝突回避を用いて複数エージェントの軌道を分散生成する手法を提案し、計算時間を85%以上削減、最大25機のクアッドロータで実証した。
- L1適応制御と反復学習を組み合わせた高精度軌道追従のための転移学習制御/転移学習2018/7/1
L1適応制御を下層に反復学習制御を組み合わせ、未知・変動する外乱下でも高精度な軌道追従を実現し、動特性の異なる機体間で学習経験を転移できることを2台のクアッドロータ実験で示した論文。
- ラグランジュ系の高精度トラッキング制御のための安定性保証付き学習ベース手法制御・学習2018/4/1
ガウス過程で加速度誤差を近似し、その不確かさ上限をロバスト外ループ制御に組み込むことで、閉ループ系の安定性を保証しつつ高精度な追従を実現する学習ベース制御法を提案した論文。
- 変化する動作条件における長期安全学習型モデル予測制御のための経験推薦安全学習制御2018/3/1
ロボットが過去に経験した多数の動作条件の経験を再利用し、新しい未知の条件にも安全に適応できるGPベースの安全学習制御手法を提案し、900kgの地上ロボットで実証した。
- 拘束付き微分平坦系のためのモデル予測型経路追従制御経路追従/MPC2017/10/1
微分平坦性を利用して経路ベースのモデル予測制御を凸最適化問題に変換し、外乱に応じて速度を調整する動的経路参照とシステム拘束を考慮した経路追従手法を提案。クアッドロータ実験で従来の軌道追従制御より経路への追従精度が向上することを示した。
- 非最小位相系ロボットの即興軌道追従を改善する逆モデル学習法制御/学習2017/9/1
非最小位相系の入出力データから安定な近似逆モデルを直接学習し、高精度な即興軌道追従を実現する手法を提案した。
- データ効率の良いマルチロボット・マルチタスク転移学習による軌道追従転移学習2017/9/1
L1適応制御と反復学習制御を組み合わせ、別のロボットで別のタスクを少数回実演するだけで新しい軌道追従タスクを高精度に学習するフレームワークを提案し、2機のクアッドロータと6軌道で初回追従誤差を平均74%低減した。
- 集中方策から学ぶロボット群の分散協調方策群制御2017/9/1
集中制御の方策を深層学習で模倣し、大規模ロボット群の分散協調方策を学習する手法を提案。ランデブー問題と粒子割当問題で集中方策に匹敵する性能を示した。
- 低照度環境におけるUAVを用いた岩盤破砕度解析UAV計測2017/8/1
照明付きドローンで暗所の岩石破砕を撮影・解析し、十分な人工照明があれば理想的な明るさと同精度で破砕度を評価できることを示した。
- マルチロボット転送学習の動的システム的解析転送学習2017/7/1
異なるロボット間の最適な転送写像が動的システムとなることを示し、その次数や依存変数を実験的に推定するアルゴリズムを提案、クアッドロータ間の転送で誤差を60〜70%削減した。
- 即興軌道追従を改善するための追加ブロックとしての深層ニューラルネットワーク設計制御/学習2017/5/1
フィードバック制御系にDNNを追加ブロックとして組み込み、任意の目標軌道への追従性能を向上させる設計指針を提示した論文。特徴量選択の指針や有効条件、学習効率向上の条件を導出している。
- 変化する環境下でのL1適応フィードバックと反復学習による高精度軌道追従適応制御/反復学習2017/5/1
L1適応制御と反復学習制御を組み合わせ、未知・変化する外乱下でもロボットの軌道追従精度と学習の汎化性能を向上させる手法を提案し、理論証明とクアッドロータ実験で有効性を示した。
- 仮想と現実の融合：ベイズ最適化による強化学習でのシミュレーションと物理実験のトレードオフsim2real2017/3/1
シミュレーションの安価で不正確な情報と物理実験の高価で正確な情報をベイズ最適化で自動的に組み合わせ、少ない実験回数で制御ポリシーを効率的に学習する手法を提案した。
- スケール物体不要のUAV点群による岩石破砕度解析UAV計測2017/3/1
UAVで撮影した2D画像から岩石堆積物の点群を生成し、スケール物体を置かずに画像スケールを算出して破砕度を測定する手法を提案した。
- 到達制御に基づく安全でロバストなロボット機動制御/クアッドコプター2016/10/1
ポリトープ状態空間上の到達制御問題として安全な区分的アフィン帰還制御器を設計し、クアッドコプターで実機検証した論文。参照軌道なしで高速かつ安全な機動を実現できることを示した。
- 深層ニューラルネットワークによるクアッドロータの即興軌道追従精度の向上制御/軌道追従2016/10/1
古典的フィードバック制御器にDNNを追加モジュールとして組み込み、ユーザーが描いた軌道に対するクアッドロータの追従誤差を40〜50%低減した研究。
- アフィン系における安全な可制御領域の構築とロボティクスへの応用制御理論2016/10/1
アフィン系に対して、有界な入力で領域内の任意の状態間を移動できる「ブロック内可制御領域」を効率的に構築するアルゴリズムを提案し、ロボットの安全な速度プロファイル生成やUAVの衝突回避に応用した。
- UAVを用いた岩石破砕度のリアルタイム解析UAV計測2016/7/1
カメラ搭載ドローンで岩石破砕片の画像を自動収集し、そのサイズ分布をリアルタイムに解析する手法を実験室規模で検証した論文。
- 分散反復学習制御によるクアッドロータ編隊の軌道追従群制御2016/3/1
各機が隣接機の情報のみを用いて編隊を保ちながら目標軌道を高精度に追従するため、分散反復学習制御を提案し、任意の因果的学習関数への安定性拡張と合意フィードバックによる外乱補償を実証した。
- クアッドロータのためのアンセンテッド外力・トルク推定状態推定2016/3/1
アンセンテッドクォータニオン推定器を基に、クアッドロータに働く外力とトルクを推定するアルゴリズムを提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。
- 安全制約付きベイズ最適化：ロボティクスにおける安全で自動的なパラメータ調整パラメータ調整2016/2/1
目的関数とは別に複数の安全制約を設け、初期の安全パラメータ集合からガウス過程事前分布を活用して安全を高確率で満たすパラメータのみを評価しながら性能を最大化するベイズ最適化手法を提案した論文。
- ガウス過程を用いたクアッドロータの安全な制御器最適化制御最適化2015/9/1
SafeOptと呼ばれる安全制約付きベイズ最適化をクアッドロータの制御パラメータ調整に初めて適用し、実機上で安全を保証しながら人手なしで高速に自動チューニングできることを示した。
