Arash Ajoudani
Istituto Italiano di Tecnologia
収録論文 93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
- 変形可能な線状物体のキーポイント位置決めに対する強化学習の実証研究変形物体マニピュレーション2026/11/5
一端把持した変形線状物体の平面操作を強化学習で行い、GPU並列シミュレーションと相対キーポイント観測・非対称アクタークリティックで学習効率を高め、マーカーレスRGB-D推定により実機へゼロショット転移できることを示した。
- ベイズ集合最適化による多峰型MPC：変形可能な線状物体の動的マニピュレーション変形物体操作2026/10/22
変形する紐状物体の動的操作のため、複数の制御モードをベイズ集合最適化で同時に保持するマルチモーダルMPCを提案し、実機で追従精度と障害物回避の計画効率を向上させた。
- 人間-ロボット間の受け渡しを通じた上肢機能的移動能力の能動的知覚人間ロボット協調2026/10/14
ロボットが繰り返し物の受け渡しを行うことで、人間の上肢の可動域制限をベイズ推定し、協働作業に適応する手法を提案した。
- Imp-ACT: 適応インピーダンス制御とTransformerによるアクションチャンキングで接触の多いマニピュレーションをデモから学習マニピュレーション2026/9/25
テレオペレーション中に自己調整インピーダンス制御で運動方向の剛性を適応させ、その剛性を視覚・固有感覚・力覚と共に記録し、TransformerベースのACTで把持動作と剛性を予測する手法を提案。拭き取りやプラグ挿入で低接触力と高成功率を実現。
- 制御バリア関数を用いた全方向歩行支援ロボットの安全制約付きモデル予測制御歩行支援/MPC2026/9/22
全方向歩行支援ロボットI-WANDERに対し、制御バリア関数を組み込んだモデル予測制御を提案し、衝突回避の安全性を保ちつつエネルギー効率と滑らかな協調を実現、健常者12名の実験で有効性を示した。
- FORTE: 移動マニピュレータのためのタスク適応型力能力最適化マニピュレーション2026/9/18
VLMで物体の物理特性を推定し、タスク要求力と残余力ポリトープの整合性を指標化して、全身軌道最適化に組み込むことで、重負荷時は力能力を、軽負荷時は操作性を両立させる移動マニピュレータ制御手法を提案。
- 接触の多いマニピュレーションにおける強化学習のためのポテンシャル場行動表現マニピュレーション2026/9/18
人工ポテンシャル場のパラメータを強化学習で調整し、接触の多いペグ挿入タスクを安定かつ高成功率で実行する手法を提案。
- 人間が避ける行動からどう学ぶか？介入認識型ワールドモデルと実世界RLによる器用な操作操作2026/9/5
人間の介入を単なる修正ではなく、将来のリスク予測信号として活用する安全重視のRLフレームワークWHIRLを提案し、多指ロボットハンドでの複雑な把持・操作タスクで成功率向上と介入削減を実証した。
- LUCID: 想像上のダイナミクスによる潜在スキル統合制御による長期的ヒューマノイド移動操作移動操作/強化学習2026/8/1
長期的なヒューマノイドの移動操作タスクを解決するため、学習したダイナミクスモデルの想像上のロールアウトを通じて再利用可能なスキルを計画する階層的モデルベース強化学習フレームワークを提案した。
- 集中訓練と批評家分解による実世界オンライン強化学習の効率化：ロボット操作への応用マニピュレーション2026/8/1
実世界でのオンライン強化学習を効率化するため、集中訓練と分散実行（CTDE）とハイブリッド報酬アーキテクチャ（HRA）を組み合わせ、複数のエージェントが共有する多頭批評家を導入した。タスク報酬と把握報酬を分離し、サンプル効率と性能を大幅に向上させた。
- タッチスクリーン式遠隔操作インターフェースの設計と評価：ロボットマニピュレータ向け遠隔操作2026/8/1
従来のジョイスティックに代わり、指の動きを直接ロボット動作にマッピングするタッチスクリーン式遠隔操作インターフェースを設計し、ユーザー実験で操作性と作業負荷を評価した。
- ロボットにはVLAと世界モデルだけでは不十分基盤モデル2026/6/1
ロボットの汎用知能はポリシースケーリングだけでは不十分で、非構造化データをロボットの教師信号に変換する仕組みが必要だと主張するポジションペーパー。
- ロボティクスにおける基盤モデル：手法、モデル、データセット、課題、将来の研究方向に関する包括的レビュー基盤モデル2026/4/1
ロボティクス分野における基盤モデルの研究を体系的にレビューし、進化の5段階と詳細な分類学的分析を通じて、手法、モデル、データセット、課題、将来の方向性を包括的に示した論文。
- 触覚を活用した四脚ロボットの移動操作ポリシー学習移動操作/触覚/強化学習2026/4/1
四脚ロボットの移動操作において、視覚と自己受容感覚に加えて触覚情報を活用する階層的ポリシー学習手法を提案。実世界の人間デモから触覚条件付き高レベルポリシーを学習し、シミュレーションでの大規模強化学習により全身制御ポリシーを獲得し、実世界へゼロショット転送する。接触を伴うタスクで平均28.54%の性能向上を達成。
- TacVLA: 接触認識型触覚融合による堅牢な視覚言語行動操作VLA/触覚/操作2026/3/1
視覚と言語に依存するVLAモデルに触覚を統合し、接触検出時のみ触覚トークンを活性化するゲーティング機構を導入して、細かい操作や視覚遮蔽下での性能を向上させた。
- PLanAR: 計画言語に基づくエージェント推論によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
VLMの推論空間を計画言語で定義し、各行動後にシンボリックな効果を検証して失敗検出と再計画を行う、長期的なオープンボキャブラリ操作のためのロボットエージェントフレームワーク。
- 非無視可能なダイナミクスを持つ変形可能な線状物体の自己教師あり物理情報マニピュレーション変形物体マニピュレーション2026/2/1
ロープなどの変形可能な線状物体の動的操りを、物理モデルと自己教師あり学習を組み合わせて実現するフレームワークSPiDを提案し、ロープ安定化タスクで有効性を示した。
- 超冗長ロボット身体との人間工学的物理インタラクションのための姿勢バーチャルフィクスチャ物理的ヒューマンロボットインタラクション2026/1/1
超冗長ロボット身体（SRB）との物理的インタラクション中に非人間工学的な姿勢を検出すると、抵抗感を与えて姿勢改善を促す制御フレームワークを提案し、14名の被験者実験で有効性を示した。
- 行動指標と説明可能性による人間とロボットの協調における信頼の推定人間ロボット協調2026/1/1
化学薬品混合作業を支援するロボットとの協調において、オペレータの行動指標から信頼度を予測する機械学習フレームワークを提案し、80%以上の精度で信頼を分類できることを示した。
- 情報理論による両手協調動作の検出と双腕ロボットの行動計画生成模倣学習/双腕マニピュレーション2026/1/1
単一のRGB動画から両手協調作業を情報理論的に解析し、双腕ロボットのモジュール型行動木をワンショットで生成する手法を提案。
- 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。
- CompliantVLA-adaptor：VLM誘導可変インピーダンスによる安全な接触リッチマニピュレーションマニピュレーション2026/1/1
VLAモデルにVLMが解釈したタスク文脈で可変インピーダンス制御を適応させ、力覚フィードバックで安全性を確保することで、接触を伴うマニピュレーションの成功率と安全性を向上させた。
- 接触を伴うロボットタスクの安全な学習：古典的手法から安全な基盤モデルまでのサーベイ安全学習2025/12/1
接触を伴うロボットタスクにおける安全な学習手法を、安全な探索と安全な実行の二軸で整理し、制約付き強化学習やCBFなどの古典的手法からVLM/VLA基盤モデルへの拡張までを概観したサーベイ。
- 人間とロボットの協働における直感的プログラミング、適応的タスク計画、動的役割分担人間ロボット協働2025/11/1
人間とロボットの協働を実現するための情報交換とスキル転移の要素を整理し、マルチモーダル入力の解釈から適応的計画、役割分担、制御、フィードバックまでのパイプラインをレビューした論文。
- OmniVIC: 視覚言語インコンテキスト学習による自己改善型可変インピーダンス制御で安全なロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
視覚言語モデルと自己改善型RAG・インコンテキスト学習を組み合わせ、接触を伴う多様なマニピュレーションタスクで適応的なインピーダンスパラメータを生成する可変インピーダンス制御器を提案。
- 模倣ガイド付き両腕プランニングによる外力変化下での安定マニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
外力が変化する環境で、片腕と両腕の把持を滑らかに切り替えるための模倣学習と二次計画法を組み合わせたプランニング手法を提案し、力のかかるタスクで安定性と効率を改善した。
- 動的グラフニューラルネットワークとLSTMを組み合わせた転倒予測転倒予測2025/9/1
骨格特徴から動的グラフニューラルネットワークとLSTMを組み合わせ、歩行状態を安定・過渡・転倒に分類しつつ将来の動きを予測することで、転倒を事前に検知する手法を提案した。
- ActivePose: ロボットマニピュレーションのための能動的6D物体姿勢推定と追跡マニピュレーション2025/9/1
VLMと「ロボットの想像力」を組み合わせ、曖昧さを検出してカメラを次の最良視点へ動かすことで、6D物体姿勢推定・追跡を能動的に高精度化する手法を提案。
- パワーツール使用時のロボット振動抑制のためのオンライン学習力制御2025/8/1
建設現場などでパワーツールが発生させる振動を、減衰付きBMFLCアルゴリズムでオンライン学習し、フィードフォワード力制御で能動的に抑制する手法を提案した。
- 生LiDAR点群から直接制御する人型ロボットの安全で快適な歩行ポリシー歩行2025/8/1
生のLiDAR点群を直接モータ指令に変換するエンドツーエンド歩行ポリシーを提案し、制約付きMDPと制御バリア関数を組み合わせて安全性を保証、快適性報酬で人間に配慮した動きを実現、実機へ転移した。
- LLMの常識推論による人間参加型ロボット行動再計画VLA2025/7/1
単一のRGB動画から生成されたロボット実行計画を、自然言語入力とLLMの常識推論で修正・適応する人間参加型手法を提案した。
- IMA-Catcher: 衝撃を考慮した非把持キャッチングのための最適化と学習の統合フレームワークマニピュレーション2025/6/1
飛来物体のキャッチング時に生じる衝撃力を低減するため、把持前は速度差を最小化する軌道計画、把持後は人間のデモンストレーションに基づく剛性制御で滑らかにエネルギーを散逸させる枠組みを提案した。
- ロボティクスにおける接触の多いタスクのための模倣学習に関する調査模倣学習2025/6/1
接触を伴うロボットタスクにおける模倣学習の研究動向を、デモ収集法やマルチモーダル学習、基盤モデルの活用まで体系的に整理した調査論文。
- 筋電信号からの把持力の学習とオンライン再現による義指制御筋電制御/義手2025/5/1
筋電信号から指先力を推定するニューラルネットモデルを構築し、義指の把持力をオンラインで調整できることを10名の実験で示した。
- 合成データと不均衡データセットを用いた航空機ファスナー組立における故障予測の改善故障予測2025/5/1
航空機のねじ付きファスナー組立において、故障事例の希少性とデータ不均衡に対処するため、クラス重み付けや時系列データ向けデータ拡張を提案し、組立に即した評価指標で故障分類性能を向上させた。
- 骨格に基づく意図予測を用いた重量物の協調押し作業物理的人間-ロボット協調2025/5/1
人間の姿勢データから動作意図を予測し、力覚センサなしで重量物の協調押し引きを支援するロボット制御手法を提案した。
- 適応型協調ロボティクスによる義手使用者の代償動作の軽減人間-ロボット協調2025/5/1
義手使用者の残存運動能力を活かし、代償動作を抑えるための人間-ロボット協調フレームワークを提案し、ロボットアシスタントが人間パートナーより優れた性能を示した。
- TPT-Bench：混雑環境での目標人物追跡をベンチマークする大規模長期ロボット視点データセット目標人物追跡2025/5/1
ロボット視点で混雑した屋内・屋外環境の目標人物を長期的に追跡するための大規模マルチモーダルデータセットを構築し、既存手法の性能を評価した。
- 人・外骨格・協働ロボット系における適応的負荷再分配フレームワーク外骨格・協働ロボット・適応制御2025/4/1
外骨格と協働ロボットを連携させ、支持関節の負荷を最大化しつつ過負荷時にはタスク座標を適応的に調整して負荷を再分配する制御系を提案し、塗装タスクで検証した。
- RPF-Search: 未知の動的環境におけるロボット人物追従のための場ベース探索人物追従2025/3/1
未知の動的環境で人物追従ロボットが遮蔽物により目標を見失う問題に対し、地形遮蔽と動的遮蔽に別々に対処するヒューリスティック探索フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で探索効率と成功率を向上させた。
- AIとロボット科学者による科学発見のスケーリング則自律実験/ロボット科学者2025/3/1
エージェントAIと身体性ロボティクスを統合した自律型汎用科学者（AGS）を構想し、研究ライフサイクル全体の自動化と新たなスケーリング則の可能性を論じた論文。
- 接触リッチなロボットタスクのための受動性中心の安全強化学習安全強化学習2025/3/1
接触を伴うロボットタスクにおいて、強化学習方策に受動性制約を導入し、訓練時と展開時の両方で安全性と安定性を確保する手法を提案した。
- Bresa: 接触の多いロボットタスクのための生物に着想を得た反射的安全強化学習安全強化学習2025/3/1
生物の反射を模倣し、タスク学習と安全学習を分離した階層型安全強化学習を提案。高頻度の安全クリティックが低レベルでリアルタイム介入し、接触の多いタスクでの安全性と適応性を向上させた。
- Exo-muscle：膝関節用の半剛体支援デバイスウェアラブル支援デバイス2025/3/1
剛体とソフトの中間である半剛体原理を採用し、膝関節の回転中心とのずれを防ぎつつ腱の経路を安定させた支援デバイスを開発し、最大38Nmの支援トルクを実現した。
- 人間とロボットの協調のための知的フレームワーク：動的エルゴノミクスと適応的意思決定人間-ロボット協調2025/3/1
視覚認識・エルゴノミクス監視・適応的行動決定を統合し、作業者の安全と効率を両立させる人間-ロボット協調フレームワークを提案。実験で高精度な意図認識と低遅延のリスク分類・介入決定を実証した。
- 滑りを利用した非把持マニピュレーションのための強化学習手法マニピュレーション2025/2/1
物体を把持せずに滑らせて操作するため、DDPG強化学習と摩擦推定を組み合わせ、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した研究。
- 触覚から視覚知覚へのセンサ代替による非把持マニピュレーションの機械学習アプローチマニピュレーション2025/2/1
触覚センサを持つロボットの非把持押し動作を、LiDARやRGB-Dのみのロボットでも実行できるよう、センサデータ間のマッピングを学習する機械学習フレームワークを提案した。
- 情報理論を活用した手作業の直感的ロボットプログラミング模倣学習2024/10/1
RGB動画で示された人間の手作業を情報理論で解析し、シーングラフと行動木に変換してロボットが未見環境でも再現できる枠組みを提案。複数被験者の手作業データセットHANDSOMEも公開。
- PRO-MIND: 産業環境における安全性・人間のストレス・生産性を調整するためのロボット動作の近接性と反応性の最適化ヒューマンロボット協調2024/9/1
人間の注意・心的負荷・生理的ストレスを推定し、Bスプライン曲線を用いてロボットの安全領域と軌道を動的に調整するヒューマン・イン・ザ・ループ枠組みを提案し、作業者の負担軽減と生産性向上を両立させる。
- SRL-VIC: 可変剛性に基づく接触の多いロボットタスクのための安全強化学習マニピュレーション2024/6/1
安全クリティックと復旧ポリシーを事前学習し、可変インピーダンス制御と組み合わせることで、接触の多いタスクを安全に探索する強化学習フレームワークを提案した。シミュレーションで学習した方策を実機にそのまま展開できることを示した。
- モバイル協働ロボットの近接・遠隔操作を両立する多目的インターフェース遠隔操作2024/6/1
着脱可能な視覚・触覚インターフェースで、装着時は近接操作、取り外し時はVIOによる遠隔操作を可能にし、家庭介護タスクで性能を評価した。
- 暗闇の中での押し動作：触覚フィードバックを用いた移動ロボットの反応的押し戦略マニピュレーション2024/3/1
移動ロボットが触覚センサからの接触位置変化に基づき、対象物の特性を仮定せずにリアルタイムで押し動作を調整する反応的戦略を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 人間の全身移動操作スキルを移動マニピュレータへ転移する学習と最適化の統合フレームワーク移動マニピュレーション2024/2/1
人間の移動と操作を滑らかに切り替える全身動作を視覚システムで計測し、手首と骨盤の軌道をカーネル化運動プリミティブで学習して階層型二次計画制御に渡すことで、移動マニピュレータに転移する枠組みを提案した。
- 産業環境における人間とロボットの協調のための意味論に基づく移動マニピュレーション移動マニピュレーション2023/12/1
移動ロボットが環境の幾何学的・意味論的理解を活用し、「あの物体を持ってきて」という指示を自律的に実行するフレームワークを提案し、シミュレーションで検証した。
- FollowMe: 再識別とジェスチャに基づくロバストな人物追従フレームワーク人物追従2023/11/1
視覚的な再識別とハンドジェスチャ検出を組み合わせ、混雑環境でも対象人物を追従しつつ障害物を回避する移動ロボットの統合フレームワークを開発した。
- 適応インピーダンスと経路計画による視覚障害者支援ナビゲーションナビゲーション/支援ロボティクス2023/10/1
移動マニピュレータが視覚障害者の手を把持し、適応的なインピーダンス制御と経路計画で未知環境を安全に誘導する枠組みを提案し、晴眼者12名による実験と実環境実証で検証した。
- CARPE-ID: 個人向けロボット支援のための継続的適応型再同定人物追跡2023/10/1
ロボットが混雑環境で特定の人物を継続的に追跡できるよう、外見変化や遮蔽に対応する継続的視覚適応に基づく人物再同定モジュールを提案し、人物追従タスクで有効性を示した。
- 超冗長ロボットアームのための人間動作補償フレームワークマニピュレーション2023/10/1
人間の全身動作が超冗長ロボットアームの手先軌道に与える影響を補償するフレームワークを提案し、IMUを用いた動作計測とヤコビ行列の再構成により、従来のヌルスペース法と比較して性能を評価した。
- アーティファクトマッピング：物体検出と3D位置推定のためのマルチモーダル意味マッピング意味マッピング2023/7/1
RGB-DカメラとLiDARを融合し、既知環境内の物体を検出・3D位置推定して地図上に配置するフレームワークを提案。実環境で98%の物体を正確に検出できることを示した。
- XsensモーションキャプチャとROSを繋ぐブリッジ：ロボットによるオンライン3D人体動作追跡の実現モーションキャプチャ/ROS連携2023/6/1
Xsensの慣性モーションキャプチャデータをROSメッセージに変換し、人体のURDFモデルを生成してRVizで可視化できるROSパッケージを開発した。
- 強化学習による人間とロボットの協調性の最大化マニピュレーション2023/6/1
人間とロボットの物体受け渡しにおいて、双方の利益を同時に最大化する「協調性」を強化学習の報酬として用い、人間の快適さと信頼を高める手法を提案した。
- 手作業デモ動画からの相互作用・活動認識と異常検知への応用行動認識2023/4/1
シーングラフを用いて動画中の物体と手の時空間関係を抽出し、手作業の相互作用と活動を自動認識・クラスタリングする手法を提案。異常検知にも応用可能。
- 複数カメラとAIによるマーカーレス3D人体姿勢トラッキング：高精度・高ロバスト・リアルタイム性能の実現モーションキャプチャ2023/3/1
複数カメラの視点とAIによる2D姿勢推定を組み合わせ、重み付き最小二乗法で3D人体動作をリアルタイムに追跡するマーカーレス手法を提案した。
- 協調分解作業のためのエネルギー考慮型デカルトインピーダンス制御器の設計マニピュレーション2023/2/1
人間とロボットが協力して電子・機械製品を分解する際の安全な物理的インタラクションを実現するため、エネルギー調整とダンピング注入を備えたエネルギー考慮型デカルトインピーダンス制御器を提案し、実機のネジ緩め作業で有効性を示した。
- 障害物認識型振動触覚フィードバックによる人とロボットの協調搬送の強化触覚2023/2/1
ロボットがLIDARで周囲の障害物を検知し、振動触覚ベルトで人間の操作者に位置と距離を伝えることで、大型物体の協調搬送時の安全性を高める手法を提案した論文。
- 動的な人間-ロボット協調作業のための人間工学的役割分担フレームワーク人間-ロボット協調2023/1/1
作業の特徴と人間の状態を考慮し、AND/ORグラフを用いて人間とロボットの役割を動的に割り当てる人間工学的フレームワークを提案し、組立作業で検証した。
- 人間とロボットの混成チームにおける動的役割割り当てと協調タスク計画の統合アーキテクチャ人間-ロボット協調2023/1/1
ビヘイビアツリーと混合整数線形計画法を組み合わせ、任意規模の人間-ロボット混成チームで動的に役割を割り当て協調タスクを計画するアーキテクチャを提案し、ARインターフェースによる双方向通信と人間の選好を考慮した交渉を実現した。
- 運べないものを運ぶ：複数ロボットによる変形に依存しない人間協調型の扱いにくい物体の運搬フレームワーク協調運搬2022/9/1
人間と複数のロボットが協調して、剛体から変形可能な物体までを運ぶためのフレームワークを提案。人間が軌道を制御し、ロボットは触覚情報と人間の動作情報を統合して負荷を分担する。
- 非ゼロ速度での衝撃に優しい物体キャッチング：最適化と学習の組み合わせマニピュレーション2022/9/1
最適化と人間のデモからの学習を組み合わせ、非ゼロ速度で飛んでくる物体を衝撃を抑えてキャッチする手法を提案。
- 接触の多いロボットマニピュレーションタスクのためのデータを生成するオープンなテレインピーダンスフレームワークマニピュレーション2022/9/1
低コストでオープンアクセスなテレインピーダンスフレームワークを提案し、人間の専門家が接触の多いタスクを実演して、強化学習に適したインピーダンスベースの大規模データセットを収集できるようにした。
- ErgoTac-Belt: 歩行中の圧力中心を導く予測的振動触覚フィードバック触覚2022/7/1
歩行中に振動触覚ベルトで圧力中心の移動方向を予測的に提示し、健常者10名で視覚フィードバックと同等の誘導性能を確認した。
- 物体の変形特性に依存しない人とロボットの協調搬送フレームワーク協調搬送2022/7/1
物体の変形度合いに関わらず、人間の動作意図を検出して移動ロボットが全身反応動作で協調搬送するフレームワークを提案し、剛体からロープまで対応可能なことを示した。
- 振動触覚・スライド圧迫型ハプティックフィードバックデバイスによる四肢姿勢調整の性能比較触覚2022/7/1
作業者の姿勢矯正のため、振動型デバイスErgoTacとスライド圧迫型CUFFを肩・膝の単関節および多関節ガイダンスで比較評価し、肩にはErgoTac、膝にはCUFFが適することを示した。
- 適切な協働相手の選択：人とロボットの協調組立における認知人間工学のオンライン評価認知人間工学2022/7/1
低コストステレオカメラとAI（頭部姿勢推定・骨格追跡）で作業者の注意分布と上半身の動きを計測し、協働相手（人間または産業用協調ロボット）とのインタラクションによる認知負荷をオンラインで定量評価する枠組みを提案した。
- マルチアームシステムの遠隔操作のための共有自律再構成可能制御フレームワーク遠隔操作2022/7/1
複数のロボットアームを個別または協調して直感的に遠隔操作できるフレームワークを提案し、4台のPandaロボットで検証した。
- 協調作業における人間の認知人間工学と作業効率のトレードオフを最適化するロボット軌道適応人間ロボット協調2022/7/1
作業者の認知負荷とストレスに応じてロボットの軌道をオンラインで適応させ、作業効率と人間の快適性のバランスを取るフレームワークを提案した。
- 行動認識と拡張階層型二次計画法による親和的で人間工学的な人間-ロボット協働人間-ロボット協働2022/7/1
人間の行動認識と意図予測を視覚技術で行い、拡張階層型二次計画法に統合することで、ロボットの反応行動と人間の人間工学を階層的に最適化する協働フレームワークを提案した。
- 人間工学に基づく姿勢調整のための方向性振動触覚フィードバックインターフェース触覚2022/4/1
振動触覚デバイスErgoTacを用いて、作業中の姿勢を人間工学的に誘導する方向性フィードバックの3方式を開発し、比較実験で最適な方式を特定した上で、重量物運搬時の姿勢最適化に有効であることを示した論文。
- 人間の実演動画から協調的な動的マニピュレーション技能を学習する学習 from 実演2022/4/1
オフライン動画の3次元骨格から腕の剛性情報を抽出し、GMM/GMRでロボットのインピーダンスを再現することで、リーダー・フォロワー型の協調のこぎり作業を2台のPandaで実現した。
- Open-VICO: Gazebo上で人間の骨格追跡を可能にするオープンソースツールキットヒューマンロボット協調2022/3/1
Gazebo上で仮想人間モデル・複数カメラ・骨格追跡技術を統合し、人間とロボットの協調研究を支援するオープンソースツールキットを提案した。
- 移動マニピュレータの物理的インタラクションを実現する学習と最適化のハイブリッド枠組み移動マニピュレーション2022/3/1
人間のデモンストレーションをGMM/GMRで学習し、二次計画法とエネルギータンクでインピーダンス制御をオンライン最適化することで、移動マニピュレータが複雑な物理的インタラクション作業を安定して遂行できる枠組みを提案した。
- 触覚情報のみで環境に適応する自己調整インピーダンス型インタラクション計画法触覚2022/3/1
触覚情報のみを用いてインピーダンスを自己調整し、環境との接触力と不確実性に適応しながらロボットの軌道を自律計画する手法を提案し、迷路探索実験で有効性を示した。
- パッシブ境界を用いたモデルベース進化最適化による物理的人間-ロボット相互作用pHRI2022/3/1
手首リハビリ装置の見かけのインピーダンスを調整するため、パッシブ性で境界を定義したモデルベース進化最適化を提案し、3被験者でカスタマイズされた安定なインピーダンス制御を実現した。
- 低コスト静電容量式触覚カバーと全身制御を活用した高感度移動協働ロボットアシスタントMOCA-S触覚2022/2/1
移動型協働ロボットの基部に低コスト静電容量式触覚カバーを搭載し、触覚情報を活用した全身制御により人との安全な物理的インタラクションを実現する。
- SUPER-MAN：人間とロボットの協調作業を支援するスーパーナメラリ・ロボットボディ協調ロボット2022/1/1
人間の動作に追従して作業を支援する移動型スーパーナメラリ・ロボットシステムを提案し、2種類の実装とユーザー評価を示した論文。
- 未知の変形特性を持つ物体の人間-ロボット協調運搬協調運搬2022/1/1
物体を通じて伝わる触覚情報と人間の動作捕捉データを用い、未知の変形挙動を持つ物体を人間と協調して運ぶ適応制御フレームワークを提案し、実験で有効性を示した。
- 人間工学的リスク予測とロボット動作適応に基づく動的な人間-ロボット役割分担人間-ロボット協調2021/11/1
AND/ORグラフを用いて作業戦略を最適化し、人間の人間工学的状態をオンライン計測しながら人間とロボットの作業分担を動的に割り当てる手法を提案した。
- 作業現場における人間工学的負荷をリアルタイム評価するマルチインデックス手法人間工学計測2021/11/1
作業者の運動学的・動力学的データから複数の人間工学指標をオンラインで算出し、製造業の典型的作業における身体的負荷を評価するフレームワークを提案・検証した論文。
- 組立作業における認知負荷をオンライン評価するフレームワーク認知負荷推定2021/9/1
ステレオカメラ画像から頭部姿勢と骨格を追跡し、作業者の注意や不意の動きを解析することで、製造現場でリアルタイムに認知負荷を推定する手法を提案した。
- 移動協働ロボットによる立ち姿勢バランス支援システムバランス支援/協働ロボット2021/9/1
移動台車・ロボットアーム・アドミタンス型ハンドルを組み合わせ、高齢者や神経疾患患者の立位バランスを支援するシステムを開発し、2つのバランス回復戦略を12名の被験者実験で比較評価した。
- 遠隔操作インターフェースの定量的身体人間工学評価遠隔操作2021/5/1
遠隔操作インターフェースの人間工学的な使いやすさを、身体計測に基づく複数の定量指標で評価する枠組みを提案し、2種類のインターフェースでの実験で主観アンケートと比較して有効性を示した。
- ビヘイビアツリーを用いた人間とロボットの混在チームのための役割割当とタスク計画の統合動的手法人間ロボット協働2021/5/1
製造環境向けに、ビヘイビアツリーで作業を時間・論理制約付きタスクに分解し、混合整数線形計画でオンラインに役割割当を行う手法を提案し、シミュレーションで評価した論文。
- ミニマルな物理インタフェースで人とロボットの協調作業の柔軟性と適応性を向上ヒューマンロボット協調2021/5/1
産業現場で作業者が移動マニピュレータと簡易に接続・分離でき、片手のボタン操作で制御しながら移動と作業を両立できる物理インタフェースを提案し、6名の被験者実験で拘束性・使いやすさ・負担軽減を評価した。
