Beomjoon Kim
収録論文 21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
- CODA: 単一RGB-D画像からの深度整合シーン補完と物体分解シーン再構成2026/9/22
単一のRGB-D画像からシーン全体の形状を生成し、環境と可動物体に分解する手法。観測点群との整合性を保つ3Dグラウンディング機構により、物体検出に依存せず高精度な再構成を実現する。
- トルク適応モジュール：操作における堅牢な動作転送のためのTAM操作2026/6/1
ロボット間の動力学差やシミュレーションと実機のギャップによる動作ずれを補正するため、トルク指令を適応させる学習モジュールTAMを提案。プロプリオセプティブな履歴のみを用いて残差トルクを生成し、異なる行動空間のポリシーにも再利用可能。
- NeuralSVCD：効率的な掃引体積衝突検出のためのニューラル手法マニピュレーション2025/9/1
ニューラルエンコーダ・デコーダで形状と時間の局所性を活かし、精度を保ちつつ掃引体積衝突検出を高速化した。
- 探索を温めよう：大規模言語モデルによる幾何学的タスク・動作計画の誘導タスク・動作計画2025/6/1
大規模言語モデルの常識を活用し、MCTSをウォームスタートすることで幾何学的タスク・動作計画を効率化する手法を提案。
- 動的で接触の多い操作のための低コスト軽量6自由度双腕アームマニピュレーション2025/2/1
低慣性・バックドライバブルなアクチュエータと3Dプリント部品で構築した6100ドルの双腕ロボットARMADAを開発し、強化学習による非把持操作のシミュレーションから実機へのゼロショット転移や人間の動きの模倣による投擲を実現した。
- 一般環境における非把持マニピュレーションのための階層的モジュラー・ネットワークマニピュレーション2025/2/1
環境の幾何学的制約に応じてモジュールを再構成する階層的ネットワークを提案し、シミュレータ訓練のみで実世界の新環境・物体へゼロショット転移を実現した。
- SPIN: 長期的な把持・非把持マニピュレーションのためのSkill-RRT蒸留マニピュレーション2025/2/1
計算コストの高いSkill-RRTプランナを模倣学習で方策に蒸留し、把持・非把持スキルを連ねる長期的マニピュレーションをシミュレーションのみで学習して実世界にゼロショット転移するフレームワーク。
- PRESTO: キー配置環境表現に基づく拡散モデルを用いた高速動作計画動作計画2024/9/1
作業空間を少数のキー配置で表現し、それを条件に拡散モデルで初期軌道を生成して軌道最適化で衝突を修正する、学習ベースの動作計画手法を提案した論文。
- DEF-oriCORN: 実演なしで頑健な言語指示マニピュレーションのための効率的3Dシーン理解マニピュレーション2024/7/1
物体ベースのシーン表現と拡散モデルによる状態推定を組み合わせ、実演なしで言語指示に基づくマニピュレーションを実現するフレームワークを提案。シミュレーションのみで学習しながら、透明・反射物体を含む実環境へゼロショットで汎化する。
- CORN: 未知物体の非把持マニピュレーションのための接触ベース物体表現マニピュレーション2024/3/1
点群を処理する軽量Transformerで物体の接触ベース表現を事前学習し、多様な未知物体への非把持マニピュレーションを効率的に学習・ゼロショット転移する手法を提案。
- 深層強化学習を用いた社会的配慮ナビゲーションのための変換可能ガウス報酬関数ナビゲーション2024/2/1
混雑環境でのロボットの社会的配慮ナビゲーションにおいて、手設計報酬のハイパーパラメータ調整負担を軽減する変換可能ガウス報酬関数(TGRF)を提案し、学習加速と適応性を実証した。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- 非把持マニピュレーションのための接触前後ポリシー分解とゼロショットsim-to-real転移マニピュレーション2023/9/1
深層強化学習を用いて、接触モード遷移を多く含む非把持マニピュレーションを実現し、接触前後のポリシーを分解することで効率的な探索とゼロショットのsim-to-real転移を可能にした。
- 四足ロボットの全身マニピュレーション学習マニピュレーション2023/8/1
深層潜在変数を用いた階層制御により、四足ロボットが大型・重量物を全身で押し動かせるようにする学習手法を提案し、実機で19kg超の物体操作を実証した。
- 非凸物体のGPUシミュレーションを効率化する局所クロップ衝突ネットワークsim2real2023/4/1
非凸物体の衝突検出をデータ駆動型で行い、局所的な形状パターンを学習することでGPUシミュレータの効率を5〜10倍向上させた研究。
- 幾何学的タスク・動作計画のための表現・学習・計画アルゴリズムタスク・動作計画2022/3/1
移動可能な障害物の中で複数物体を目標領域へ運ぶGTAMP問題に対し、ランク関数とサンプラーを学習して探索を効率化する枠組みを提案した。
- 剛体点群物体操作のための長期的計画フレームワークマニピュレーション2020/11/1
点群観測から直接、物体モデルなしで剛体操作の長期的計画を解くフレームワークを提案し、物体サブゴール空間での計画とグラフアテンションNNにより未知物体への汎化を実現した。
- 統合されたタスク・動作計画タスク・動作計画2020/10/1
物体が多い環境でロボットが移動と物体操作を行うTAMP問題を定義し、連続空間の部分問題の解法と離散・連続要素の統合手法の観点から既存アルゴリズムを分類・概観したサーベイ論文。
- 文脈特化型抽象化による効率的な計画の学習計画/強化学習2020/7/1
因子化MDPにおいて、文脈に応じた制約を学習することで計画の計算コストを削減するCAMPを提案し、ロボットナビゲーションや操作計画で有効性を示した。
- スコア空間表現を用いたタスク・モーションプランニングの学習ガイドタスク・モーションプランニング2018/7/1
計画問題のインスタンスを「これまでの解候補の性能」で表すスコア空間を提案し、類似問題から探索制約を転移学習してタスク・モーションプランニングを高速化した。
- オフターゲットサンプルから行動サンプリング分布を学習して連続状態行動空間の探索を誘導する手法プランニング2017/11/1
A*などの状態空間プランナの探索を、GANで学習した行動サンプリング分布で誘導する手法を提案。解パス外のサンプルを重要度比推定で活用し、データ効率を高めた。
