Ashish Kumar
収録論文 28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
- LLMによるマルチロボット経路計画とタスク割り当て群制御2025/7/1
大規模言語モデルを専門家プランナーとして活用し、マルチエージェント強化学習における効率的な探索を実現する手法を検討した。
- GPS非依存の空中把持・収穫のための自律飛行システム設計空中マニピュレーション2024/10/1
GPSが使えない屋内環境で、オンボード計算のみを用いて空中で果実を把持・収穫するUAVシステムを設計・実装した。
- 低電力デバイス向け高速ステレオVisual SLAMVisual SLAM2024/10/1
GPUを活用したステレオVisual SLAMシステムJetson-SLAMを提案し、低電力のJetson-NXで60FPS以上、デスクトップGPUで200FPS以上を達成した。
- 加速度フィードバックによる推力マイクロステップ制御を用いた動的ペイロードの空中把持空中マニピュレーション2024/10/1
加速度フィードバックで推力を精密制御し、質量・慣性が急変する動的ペイロードの空中把持を安定化させる手法を提案。実機実験で従来手法より高精度な飛行を実現した。
- 空中収穫のための低電力デバイス向け高速検出器物体検出2024/2/1
低電力組み込みデバイス上で動作する、後処理不要の単段階物体検出器FFDを提案し、空中収穫タスクで高速かつ高精度を実現した。
- 視覚に基づく追跡・逃避ロボット政策の学習追跡・逃避2023/8/1
完全観測可能な政策で部分観測可能な政策を教師あり学習し、RGB-Dカメラを搭載した四足歩行ロボットで追跡・逃避行動を実現した。
- マニピュレータを尾として活用：脚式ロコモーションの動的安定性向上歩行2023/5/1
脚式ロボットの腕を尾のように使うことで、高速旋回や外乱下での安定性を高める強化学習手法を提案。自由度を段階的に解放する訓練法で効率的に学習し、シミュレーションと実機で有効性を確認。
- 脚をマニピュレータとして：四足歩行の敏捷性を移動を超えて押し進めるマニピュレーション2023/3/1
四足ロボットの前脚をマニピュレータとして使い、壁登りやボタン押し、物体操作を実現するスキル学習とsim2real転移、行動ツリーによる長期計画を提案した。
- 不確実性に基づく人間専門家サンプリングを用いたオフラインロボット強化学習オフライン強化学習2022/12/1
オフライン強化学習において、不確実性推定を利用して人間のデモンストレーションデータを戦略的に注入し、サンプル効率を向上させる手法を提案した。
- 自己中心視覚を用いた難地形での脚式移動歩行2022/11/1
単眼の深度カメラだけを使い、階段や飛び石、溝などの難所を四足ロボットが踏破できるエンドツーエンドの移動方策をシミュレーションで学習し、実機に転移させた。
- クロスモーダル教師あり学習による視覚歩行の獲得歩行2022/11/1
単眼RGBカメラと固有感覚のみを用いた視覚歩行方策を実世界で学習する手法を提案し、階段や滑りやすい坂道など多様な地形を30分未満の実データで歩行可能にした。
- 高速運動適応による把持内物体回転マニピュレーション2022/10/1
シミュレーションで訓練した適応制御器が、実機のロボットハンドで多様な物体を把持内で回転させる手法を提案。
- 大きく異なるクアッドコプターに適用可能な単一のホバリング近傍位置制御器の学習飛行制御/sim2real2022/9/1
質量・サイズ・モーター特性が大きく異なる機体や未知の外乱にオンライン適応できる単一のニューラルネット制御器をシミュレーションのみで学習し、実機2機体で検証した。
- 二足歩行ロボットのための適応型高速運動適応歩行2022/5/1
二足歩行ロボットの不安定さに対応するため、高速適応手法を拡張し、不完全な推定器に合わせてベースポリシーを微調整するA-RMAを提案。シミュレーションで優位性を示し、実機Cassieでのゼロショット展開を実現。
- 視覚と固有感覚を融合した脚式ロボットのナビゲーション歩行ナビゲーション2021/12/1
視覚と固有感覚の相補性を活かし、脚式ロボットが歩行能力を考慮した経路計画を行う点ゴールナビゲーションシステムVP-Navを開発した。
- エネルギー消費の最小化が脚式ロボットの歩容を創発させる歩行2021/11/1
機械的エネルギー消費を最小化するように学習させることで、実機の四足ロボットに速度に応じた自然な歩容（整地では馬や羊に似た構造的歩容、不整地では非構造的歩容）が創発することをシミュレーションと実機で示した論文。
- 建設自動化のためのエンドツーエンド実時間視覚認識フレームワークマニピュレーション2021/7/1
レンガの検出・位置推定・姿勢推定を統合した視覚認識フレームワークを提案し、UR5マニピュレータ上で壁構築タスクの自律実行を実証した。
- 脚式ロボットのための高速モータ適応歩行2021/7/1
四足歩行ロボットが未知の地形や負荷変化に瞬時に適応できるよう、シミュレーションのみで訓練した基本ポリシーと適応モジュールを組み合わせたRMAアルゴリズムを提案し、実機A1で多様な地形での高い性能を示した。
- DeepMI: 相互情報量に基づくタスクの教師なし深層学習フレームワーク教師なし学習2021/1/1
相互情報量を線形化した新損失関数LLMIとファジィ論理による微分可能パイプラインで、教師なしで深層ネットワークを訓練する枠組みを提案し、従来損失より良い勾配を与えることを示した。
- 形状バックプロジェクションによる3Dシーン解析点群処理2021/1/1
形状ヒストグラムをテスト面にバックプロジェクションして3D表面の類似度を確率的に評価する枠組みを提案し、面分類や高曲率エッジ検出、点群ラベリングなどへの応用を示した。
- 自動運転車向けリアルタイム漸進的フォビアテクスチャマッピング3Dマッピング2021/1/1
LIDARスキャンとカメラ画像から高解像度のテクスチャ付き3D都市地図をリアルタイムで漸進的に生成する枠組みを提案し、人間の網膜中心窩に着想を得た処理で計算時間を削減しつつテクスチャ品質を保つ。
- GPS非依存環境で物体操作を行う深層学習支援型自律UAVUAVマニピュレーション2021/1/1
GPSの使えない屋外でUAVが物体の把持・配置を自律的に行えるよう、深層学習による視覚認識・把持状態推定・電磁グリッパ・高速無線による遠隔計算を統合したシステムを構築した。
- 半教師あり深層高速学習によるインスタンス検出とセグメンテーションインスタンス検出2021/1/1
教師役の深層ネットワークが自動でラベルを生成し、子ネットワークがオンラインで新規物品を高速学習する半教師ありフレームワークを提案。混雑環境でのインスタンス検出とピクセル単位セグメンテーションを実現。
- ドメイン非依存の教師なし学習による新規物体の把持把持2020/1/1
画像平面上でk-meansクラスタリングを行い把持領域を抽出し、Grasp Decide Indexで最良把持姿勢を選ぶ教師なし学習ベースの把持手法を提案した。
- OffWorld Gym：実世界強化学習のためのオープンアクセスなロボティクス環境sim2real2019/10/1
ロボティクス向け実世界強化学習ベンチマーク環境「OffWorld Gym」の試作を公開し、不整地でカメラ入力のみから目標に到達するナビゲーションタスクの実機・シミュレーション両方のベースライン結果を示した。
- 一人称視点動画からナビゲーションのサブルーチンを学習するナビゲーション2019/5/1
専門家の一人称視点動画に自己教師あり逆モデルで擬似ラベルを付け、潜在意図条件付き方策として視覚運動サブルーチンを獲得する手法を提案し、ナビゲーションの探索や階層強化学習、実機ロボットで有効性を示した。
- 視覚記憶によるロバストな経路追従ナビゲーション2018/12/1
経路の実演から抽象表現を生成し、その記憶を用いてノイズや環境変化があっても往復で経路をたどる学習手法を提案した論文。
- eコマース倉庫向け自動ピッキング・収納ロボットシステムの設計と開発マニピュレーション2017/3/1
eコマース倉庫で棚から物体を取り出し収納する作業を自動化するロボットシステムを構築し、認識・経路計画・キャリブレーション・把持吸引の4モジュールを統合して実機検証した。
