C. Karen Liu
Stanford University
収録論文 96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
- 物体中心学習で両腕の器用さを引き出すSimDuoReal両腕マニピュレーション2026/11/7
物体中心の単純な報酬で両腕ロボットの強化学習を行い、把持前操作や持ち替えなどの複雑な協調動作が自然に獲得できることを示し、実機で76.3%の成功率を達成した。
- Astraで低コストに長期記憶タスクを解く三層ロボット操作システムVLA2026/11/4
大規模視覚言語プランナー・VLAポリシー・軽量モニタの三層構成で、呼び出し回数を抑えつつ長期記憶を要する操作タスクを高精度に遂行する手法を提案。
- 自己教師あり慣性オドメトリ慣性オドメトリ2026/10/19
短い時間窓ごとのIMU積分を教師として慣性オドメトリモデルを自己教師あり学習し、ポーズグラフ蒸留で改善する手法を提案。正解軌道なしで歩行者・ドローン・四足・ヒューマノイドの6データセットで高精度を達成。
- 行動整合型潜在計画による汎用人型ロコマニピュレーションヒューマノイド/ロコマニピュレーション2026/10/17
凍結した行動基盤モデルの実行可能な潜在空間を共有計画表現として用い、多様なタスク固有ポリシーを統合して単一の知覚的フロープランナーをオフライン学習するFIBERを提案し、人型ロボットの箱運び・ドア開け・物体把持で実機検証した。
- FoveaVLA: 手首カメラを注視行動で置き換えるVLAVLA2026/10/14
手首カメラの代わりに、次に注視すべき領域を予測して原解像度のクロップを入力するVLAを提案し、実世界タスクで成功率を52.1%から77.1%に向上させた。
- EigenDEXplore: 人間の事前知識を活用した構造的探索による巧みなマニピュレーションマニピュレーション2026/10/6
人間の手の動作から得た固有ベクトルに沿ってノイズを加えることで、関節空間の探索を構造化し、巧みなマニピュレーションの強化学習性能を向上させる手法を提案。
- EyeRobot 2.0：手首カメラなしで精密操作を可能にする能動的視線制御マニピュレーション2026/10/2
単一のステレオカメラのみで、人間の視覚のように視線を能動的に動かして注視点を定め、両手の精密操作を実現するフレームワークを提案。実世界とシミュレーションで評価し、手首カメラなしでも高性能を示した。
- DITTO-X: 巧みな操作と人間介入のための順方向・逆方向テレオペレーションテレオペレーション2026/9/30
ロボットハンドの関節力と指先接触を提示し、逆方向テレオペレーションで操作者の指をロボットの姿勢に合わせる、ハンド非依存の巧みなテレオペレーションインターフェースを提案。
- 反実仮想動画生成によるスケーラブルなヒューマノイドの移動操作移動操作2026/9/29
少数の実動画から反実仮想の人間-物体インタラクション動画を大量生成し、実→シミュ→実のパイプラインで物理的に妥当な軌道に変換して、多様な物体の運搬を実機で実現する方策を学習した。
- 学習された停止可能性値によるヒューマノイドの安全停止ヒューマノイド制御2026/9/2
ヒューマノイドの緊急停止を到達回避問題として捉え、学習した停止ポリシーと停止可能性推定器を組み合わせたタスク非依存のフレームワークを提案。安全に停止できる場合のみ停止し、不可能な場合はフォールバック動作に切り替える。
- シミュレーションでの視覚的器用さの事前学習器用操作/事前学習2026/8/16
VRヘッドセットを使い、人間がシミュレーション内で物体を操作して収集したデータで、多指ロボットハンドの操作ポリシーを事前学習する手法を提案。実機での微調整により、ゼロから学習するよりも高い性能を達成した。
- Handroid: 器用な手とヒューマノイドを橋渡しする再構成可能ロボットヒューマノイド/器用操作/再構成ロボット2026/7/1
27自由度の電動ボディを器用な手または卓上ヒューマノイドとして再構成できる小型ロボットを開発し、操作・移動・再構成を含む長期的タスクを実証した。
- Transformer Transformer: 動作条件付きロボット共設計のための統一モデルロボット設計2026/7/1
ロボットの設計と制御を統一的に扱う拡散トランスフォーマーを提案し、目標軌道を追従するロボット設計を生成する。
- Mana: 関節ツールの巧みな操作マニピュレーション2026/6/11
関節を持つツールの器用な操作を、アニメーション問題として捉え直したシミュレーションから実機への転移フレームワークを提案。
- LadderMan: 人型ロボットによる知覚的梯子登りの学習歩行2026/6/4
人型ロボットが様々な梯子を頑健に登り、梯子上での操作も行える統一システムを提案。シミュレーションで学習したポリシーを実機にゼロショット転送し、多様な梯子形状での登攀と操作タスクを実現した。
- Cloak: エンドエフェクタをVLAからマスクすることで実現するゼロショット異機種間操作VLA/異機種間転移2026/6/1
手首カメラ画像からエンドエフェクタをマスクする訓練手法Cloakを提案し、単一グリッパのデータのみで訓練したVLAが、未見の異なるロボット構成へゼロショットで転移できることを示した。
- Play2Perfect：精密組立のための巧みなプレイ事前学習で重要な要素は何か？ロボット学習2026/6/1
多指ロボットが精密組立を達成するために、まず多様な物体と目標でタスク非依存のプレイ事前学習を行い、その後精密組立にファインチューニングするRLフレームワークPlay2Perfectを提案し、事前学習の設計選択がサンプル効率と実機転送に与える影響を体系的に調査した。
- SceneBot: 接触プロンプトによる汎用ヒューマノイド全身追跡とシーンインタラクションヒューマノイド制御2026/6/1
接触ラベルを条件として与えることで、自由空間動作と接触を伴う操作を単一のポリシーで統一的に扱うヒューマノイド全身追跡フレームワークを提案した。
- 安全で操縦可能なロボット器用操作のための幾何学的運動方策マニピュレーション2026/5/1
異種幾何空間上の目的と制約を統一的に扱う、安全な構成空間加速度を計算する幾何学的枠組みを提案し、高次方策による低次元の残留動作注入を可能にした。23自由度のロボットハンドで92.5%の把握成功率を達成。
- 人間データから学ぶヒューマノイドのナビゲーションナビゲーション2026/4/1
人間の歩行データのみから学習し、未知環境を移動できるヒューマノイドロボットのナビゲーションシステムを提案した。
- SimToolReal: 物体中心方策によるゼロショット巧みな道具操作sim2real2026/2/1
多様な道具形状をシミュレーションで大量生成し、ランダムな目標姿勢へ操作する単一の強化学習方策を訓練することで、実機で未知の道具をゼロショットで巧みに操作できるようにした研究。
- 知覚型ヒューマノイドパルクール：モーションマッチングによる動的人間スキルの連鎖歩行2026/2/1
人間の動的スキルをモーションマッチングで連鎖させ、深層知覚と強化学習により、ヒューマノイドが障害物を乗り越え・登り・跳び越え・転がり落ちるパルクールを自律実行できるフレームワークを提案。
- 足に頼らないロコモーション歩行2026/1/1
人型ロボットが手や膝、肘も使って複雑な地形を移動する全身運動システムを、物理ベースのキーフレームアニメーションと強化学習を組み合わせて実現した。
- CHIP: 後知恵摂動によるヒューマノイドの適応的コンプライアンス制御マニピュレーション2025/12/1
後知恵摂動を用いて、動的動作の追従性を保ちながらエンドエフェクタの硬さを調整可能にするプラグアンドプレイモジュールCHIPを提案し、力強いマニピュレーションタスクを実現した。
- GentleHumanoid: 接触の多い人と物体のインタラクションのための上半身コンプライアンス学習マニピュレーション2025/11/1
インピーダンス制御を全身運動追従ポリシーに統合し、人型ロボットの上半身が柔軟に人や物体と接触できるようにするフレームワークを提案。シミュレーションとUnitree G1でハグや立ち上がり支援、物体操作を検証し、接触力のピークを抑えつつタスク成功率を維持した。
- TWIST2: スケーラブルでポータブルな全身ヒューマノイドデータ収集システムヒューマノイド2025/11/1
VRと低コストのロボット首を用いてモーションキャプチャ不要でヒューマノイドの全身遠隔操作とデータ収集を実現し、15分で100件のデモをほぼ100%の成功率で収集できるシステムを開発した。
- ResMimic: 汎用モーショントラッキングから残差学習によるヒューマノイド全身ロコマニピュレーションへロコマニピュレーション2025/10/1
大規模な人間モーションデータで訓練した汎用モーショントラッキング方策を土台に、残差方策を学習させて物体とのインタラクションを伴うヒューマノイドの全身移動操作を実現した研究。
- リターゲティングが重要：ヒューマノイド動作追従のための汎用モーションリターゲティング動作追従2025/10/1
人間の動作データをヒューマノイドにリターゲティングする際の品質が強化学習ポリシーの性能に与える影響を系統的に評価し、既存手法の問題を解決する新手法GMRを提案した。
- バスケットボールの長期動作のためのポリシー合成学習強化学習/長期タスク2025/9/1
バスケットボールの長期にわたる複雑な動作を強化学習で実現するため、異なるスキルを組み合わせるポリシー統合フレームワークと、スムーズな遷移を可能にするソフトルーターを提案した。
- VisualMimic: 視覚によるヒューマノイドの移動操作を運動追跡と生成で実現sim2real2025/9/1
一人称視覚と階層的な全身制御を組み合わせ、シミュレーションで訓練した視覚運動方策を実機ヒューマノイドにゼロショット転移し、箱の持ち上げやサッカーのドリブルなど多様な移動操作を屋外でも実現した。
- OmniRetarget: 相互作用を保持するヒューマノイド全身移動操作・シーンインタラクション向けデータ生成sim2real2025/9/1
人間・地形・物体間の空間的・接触的関係をインタラクションメッシュで明示的に保持しながら運動をリターゲティングし、物理的に妥当で多様な全身移動操作データを生成する手法を提案。
- ハンド・アイ自律配送：ヒューマノイドのナビゲーション・歩行・リーチングの学習ヒューマノイド2025/8/1
人間の動作と視覚データからヒューマノイドのナビゲーション・歩行・リーチングを学習するモジュール型フレームワークHEADを提案し、実世界で有効性を示した。
- ロボットがロボットを訓練：ヒューマノイドのための実世界ポリシー自動適応と学習sim2real2025/8/1
ロボットアームの教師がヒューマノイドの生徒を保護・誘導しながら、実世界で効率的に強化学習を行うフレームワークを提案し、歩行速度追従や起き上がり動作で有効性を示した。
- BeyondMimic: 誘導拡散による運動追従から多様なヒューマノイド制御へヒューマノイド制御2025/8/1
単一の運動追従フレームワークでアクロバティックな動作を学習し、潜在拡散モデルと分類器誘導により未知のタスクへゼロショット転移する手法を提案。
- TWIST: 遠隔操作による全身模倣システム全身遠隔操作2025/5/1
人間のモーションキャプチャを人型ロボットに再ターゲティングし、強化学習と行動クローニングを組み合わせた単一のニューラルネットワーク制御器で、全身の協調動作を実現する遠隔操作システムを開発した。
- 人間の実演1本からロボットの巧みな操作を学習するSim-to-Real強化学習sim2real2025/4/1
人間のRGB-D動画1本だけから物体の軌道と手の初期姿勢を抽出し、シミュレーション上の強化学習で身体差を埋めてロボットの巧みな操作方策を学習する手法を提案。
- Chain-of-Modality: マルチモーダル人間動画と視覚言語モデルによる操作プログラムの学習VLA2025/4/1
筋電アームバンドやマイクなどで計測した人間の操作動画から、視覚言語モデルがタスク計画と力などの制御パラメータを抽出し、ロボットに操作タスクを実行させる手法を提案した。
- フライング・バイン：ソフト空中ロボットアームの設計・モデリング・制御ソフトロボティクス/空中マニピュレーション2025/3/1
小型ドローンに柔らかく膨らむ成長型ビームを取り付けた軽量な空中マニピュレータを提案し、データ駆動モデリングと軌道最適化でエンドエフェクタの高速追従を実現した。
- ToddlerBot: 移動操作のためのオープンソース機械学習対応ヒューマノイドプラットフォームヒューマノイド2025/2/1
低コストでオープンソースの小型ヒューマノイドロボットToddlerBotを開発し、シミュレーションから実世界へのゼロショット転移や遠隔操作によるデータ収集を可能にした。
- ヒューマノイドの移動と操作：制御・計画・学習の現状と課題ヒューマノイド2025/1/1
ヒューマノイドロボットの移動と操作に関する研究を、モデルベース手法と学習ベース手法の両面から包括的にサーベイし、触覚や基盤モデル統合の可能性と課題を整理した。
- 人間の手の動きデータを用いた物体中心の巧みな操作マニピュレーション2024/11/1
人間の手の動作データから物体操作のための階層的な方策を学習し、シミュレーションと実機の双腕多指ハンドで汎化性能を示した。
- ARCap: 拡張現実フィードバックで高品質な人間デモンストレーションを収集するロボット学習システム模倣学習/データ収集2024/10/1
ARによる視覚フィードバックと触覚警告で初心者でもロボット実行可能な高品質デモを収集できる携帯型データ収集システムを提案し、混雑環境での操作や長期的なクロスエンボディメント操作を実現した。
- 拡散ポリシーによる物理ベースキャラクタアニメーションキャラクタアニメーション2024/6/1
強化学習と模倣学習を組み合わせ、拡散ポリシーで物理シミュレーション上の多様で安定した人間動作を生成する手法を提案。
- AddBiomechanicsデータセット：大規模に人間の運動の物理を捉える人体運動力学2024/6/1
273人の被験者・70時間以上の動作と床反力データを含む大規模データセットを構築し、動作から人間の力学を推定するベンチマークを提案した。
- SpringGrasp: 形状不確かさ下での柔軟で器用な把持の合成マニピュレーション2024/4/1
物体形状の不確かさを考慮し、柔軟な把持を計画する微分可能な指標SpringGraspを提案。実機実験で高い把持成功率を達成。
- 接触リターゲティングによる長期的な外因性マニピュレーションのワンショット転移マニピュレーション2024/4/1
環境との接触を利用する外因性マニピュレーションを、短期的なプリミティブ政策のライブラリと接触仕様に基づく状態制約の再ターゲティングにより、多様な物体や環境へ1回のデモから転移する手法を提案。
- BEHAVIOR-1K：1000の日常活動とリアルなシミュレーションによる人間中心の身体性AIベンチマークsim2real2024/3/1
人間がロボットにやってほしいと望む1000の日常活動を、50のシーンと9000以上の物体を含む物理シミュレーション環境OMNIGIBSONで再現し、実世界への転移も検証したベンチマークを提案した。
- DexCap: 巧みな操作のためのスケーラブルでポータブルなモーションキャプチャデータ収集システムマニピュレーション2024/3/1
SLAMと電磁場を組み合わせたポータブルな手のモーションキャプチャシステムDexCapと、そのデータから直接ロボットの巧みな操作スキルを学習する模倣アルゴリズムDexILを提案した。
- ロボットマニピュレーションのための道具の設計と使用の学習マニピュレーション2023/11/1
タスクに応じて道具を設計する方策と、その道具を使って操作する方策を強化学習で同時に学習するフレームワークを提案し、実機ロボットに適用した。
- 視覚コンピューティングにおける拡散モデルの最先端動向生成モデル2023/10/11
拡散モデルの基礎からStable Diffusionの実装、画像・動画・3D・4D生成への応用、データセットや課題までを概説したサーベイ論文。
- 連続的器用さ：長期的操作のための器用なポリシーの連鎖マニピュレーション2023/9/1
強化学習を用いて複数の器用な手のポリシーを連鎖させ、長期的な操作タスクを実現するシステムを提案。シミュレーションで訓練し、実機へゼロショット転移を達成。
- 箱の運搬を伴う移動操作のための階層的計画と制御移動操作2023/6/1
物理シミュレーション上のバーチャルヒューマンが、計画・拡散モデル・強化学習を組み合わせた階層的制御により、雑然とした環境で箱を並べ替えるタスクを実現した。
- 掴めない物体のための巧みな非把持プレグラスプ動作の合成マニピュレーション2023/5/1
周囲の物体に挟まれた本や平らな紙など、そのままでは掴めない物体に対し、環境との接触を利用して把持可能な状態へと導く非把持プレグラスプ動作を、グラフ探索と最適制御、学習ベースの評価関数を組み合わせて合成する手法を提案した。
- 学習ロボットの設計：タスク性能と学習効率を高める形態最適化形態最適化2023/3/1
知覚・ハードウェア・タスク要件の相互作用を考慮し、ロボットの形態を包括的に最適化する手法を提案。MAGICコントローラとPRISM学習フレームワークにより、様々なマニピュレーションタスクで性能が15〜20%向上し、人間設計の形態と同等の性能を25倍少ないデータで達成。
- 単一画像からの物理的に妥当な上半身アニメーション生成キャラクターアニメーション2022/12/1
1枚の人物画像から、ユーザーの操作に応じて物理的に自然な上半身の動きを生成し、フォトリアルな動画を作る手法。
- 転倒予防に向けた軌道と体幹動揺の予測転倒予防2022/9/1
人の体幹の動揺と周囲の状況から将来の軌道と動揺を予測し、転倒予防に応用する手法を提案した研究。
- 生成的モデルと二段階最適化による多様で物理的に実行可能な巧みな把持の学習マニピュレーション2022/7/1
6つの物体で学習した生成モデルで指配置を予測し、二段階最適化で衝突・到達性・力閉包・摩擦の制約を満たす把持を計画、未知物体を含む実機で86.7%の成功率を達成した。
- 微分可能物理シミュレーションを用いたリアルタイムモデル予測制御とシステム同定sim2real2022/2/1
微分可能物理シミュレーション上で、実環境の観測からオンラインでシステム同定と最適制御を同時に行い、リアルタイムにロボットを適応させる手法を提案した論文。
- 歩道を自律走行する四足ロボットの学習ナビゲーション歩行ナビゲーション2021/9/1
教師エージェントの模倣学習により、実世界の歩道で障害物や歩行者を避けながら3.2kmを走行できる四足ロボットのナビゲーション方策を実現した。
- DASH: 視覚と言語を備えたモジュール式ヒューマンマニピュレーションシミュレーションマニピュレーション2021/8/1
自然言語指示に従い、視覚・固有感覚・触覚のみで把持・積み上げ作業を行う仮想人間DASHを構築し、視覚・言語・操作モジュールに分割して解析と機械学習を組み合わせることで多様で流動的な動作を実現した。
- BEHAVIOR：仮想環境における日常家事タスクのベンチマークベンチマーク2021/8/1
掃除や料理など100種類の家事タスクをシミュレーション上で再現し、多様な初期・目標条件の生成、評価指標、VRによる人間の実演データを備えた embodied AI 向けベンチマークを提案した。
- Co-GAIL: 人間とロボットの協調のための多様な戦略の学習人間ロボット協調2021/8/1
人間同士の協調デモから、相手の潜在戦略を推定しつつ多様な人間行動に対応するロボット協調方策を学習する手法を提案し、2Dゲーム・受け渡し・多段階操作タスクで有効性を示した。
- iGibson 2.0: 家庭内タスク学習のための物体中心シミュレーション環境sim2real2021/8/1
温度・濡れ・汚れ・切断などの物体状態と述語論理を導入し、多様な家庭内タスクを自動生成できるオープンソースのロボット学習用シミュレータを提案した。VRによる人間デモ収集にも対応する。
- 身体的ヒューマンロボット相互作用のための多次元静電容量サーボイングの特性評価物理的HRI2021/5/1
ロボットのエンドエフェクタに搭載した静電容量センサアレイで人間の手足の位置・姿勢を推定し、その周囲をフィードバック制御で移動するサーボイング手法を提案し、12名の被験者実験で有効性と体格差への汎化性を示した。
- 接触を伴う関節剛体のための高速で機能完備な微分可能物理演算微分可能物理演算2021/3/1
関節剛体シミュレーション向けに、LCPによる硬接触制約と効率的な解析的勾配を備えた高速な微分可能物理エンジンNimbleを提案し、DART上で有限差分比87倍の高速化を実現した。
- 誤差認識型ポリシー学習：部分観測可能な動的環境におけるゼロショット汎化sim2real2021/3/1
観測できない要因の影響を予測する誤差予測関数と同時学習する誤差認識型ポリシーを提案し、シミュレーションで訓練した股関節トルク支援装置のポリシーを未知の身体特性を持つ人間にゼロショットで転移できることを示した。
- 伸長可能な離散関節を備えたインフレータブルビーム軟体ロボットのタスク特化型設計最適化と製作軟体ロボット設計最適化2021/3/1
伸長・剛性制御・離散関節を備えた軟体直列リンクマニピュレータについて、目標到達と障害物回避を満たしつつ関節数とコストを最小化する平面設計を最適化し、その迅速な製作プロセスを実証した論文。
- SimGAN：敵対的強化学習によるハイブリッドシミュレータ同定とドメイン適応sim2real2021/1/1
ニューラルネットと物理シミュレーションを組み合わせたハイブリッドシミュレータを敵対的強化学習で同定し、手動設計なしにsim-to-realなどのドメイン適応を実現するフレームワークを提案。
- Sim2Real転送の現在地と展望：R:SS 2020ワークショップ報告sim2real2020/12/1
ロボティクス会議R:SS 2020のSim2Realワークショップでの討論・発表・議論をまとめ、シミュレーションから実世界へのスキル転送の定義や有効性、今後の課題を整理した報告書。
- 安全を守るポリシー転送sim2real2020/12/1
タスク用ポリシーと安全保護用ポリシーを併用し、安全性推定器で切り替えることで、新しい環境へ転送する際の危険を抑える手法を提案した。
- 接触を考慮したオンライン文脈推論による汎化可能な非平面押し操作マニピュレーション2020/11/1
接触リッチな相互作用から動特性の文脈埋め込みをオンラインで推定する深層強化学習手法COCOIを提案し、物体を直立させたまま目標位置へ押す非平面押しタスクでシミュレーションと実機転移の有効性を示した。
- 運動学的ドメインランダム化と適応による方策転送sim2real2020/11/1
シミュレーションでリンク長などの運動学パラメータをランダム化する方が動的パラメータのランダム化より転送性能が高いことを見出し、仮想運動学パラメータで条件付けした方策群をベイズ最適化で適応させる手法を提案した。
- 自己中心視覚入力から人間の探索行動を学習するナビゲーション2020/11/1
RGBDの自己中心視覚のみを持つキャラクタが3D屋内環境で目標物体を探索できるよう、探索制御ポリシーとオンライン再計画モジュールを組み合わせて学習させた研究。
- タスク非依存の行動空間を学習する移動最適化手法運動制御2020/9/1
物理ベースのキャラクター制御において、目標状態を行動として学習する低レベル方策を参照データなしで獲得し、多様なタスクの移動最適化を効率化する手法を提案した論文。
- アシスティブ・ジム：介助ロボティクス向け物理シミュレーション基盤sim2real2019/10/1
日常生活動作の介助を6種類の環境で模擬できるオープンソース物理シミュレーションフレームワークを構築し、強化学習によるベースライン方策と複数ロボットの性能比較を示した。
- 歩行支援デバイスの転倒防止制御ポリシーの学習歩行支援・転倒防止2019/9/1
歩行支援デバイスに搭載したセンサとアクチュエータを用い、転倒予測器と回復ポリシーを学習させて転倒を防ぐ手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- シミュレーションから学ぶ協調動作：ロボットによる着衣支援着衣支援/強化学習/sim2real2019/9/1
物理シミュレーション上で人間とロボットの制御方策を深層強化学習により同時に訓練し、障害のバリエーションもモデル化することで、病院着やTシャツの着衣支援タスクを実現した。シミュレーションで訓練した方策は実機PR2ロボットによるヒューマノイドの腕への着衣にも成功した。
- 非把持マニピュレーションによる関節物体の質量分布推定マニピュレーション2019/7/1
ロボットアームが物体を押す動作を通じて、関節物体の質量分布を推定する手法を提案し、シミュレーション学習を実機に転移させてランダム押しより高精度に推定できることを示した。
- 関節トルク駆動による生物学的にリアルな人体動作の生成人体動作生成2019/4/1
筋活性の制約と代謝エネルギーを関節トルク空間の非線形状態依存制約に変換し、関節トルクモデルで筋腱モデルに匹敵する人間らしい動作を高速に生成する手法を提案。
- 多次元静電容量センシングによる着替え・入浴支援ロボット触覚2019/4/1
多電極の静電容量センサとニューラルネットで布越しに人の手足の位置・向きをリアルタイム推定し、PR2ロボットが着替えや入浴の介助を行えることを示した研究。
- 二足歩行のシミュレーションから実機への転移sim2real2019/3/1
方策学習の前後で2段階のシステム同定を行い、ベイズ最適化で実機に適応させることで、二足歩行制御をシミュレーションから実機へ転移させた研究。
- 方策群と戦略最適化による実環境への転移sim2real2018/10/1
シミュレーションで多様な挙動の方策群を同時に学習し、実環境では動的パラメータ同定なしに性能で最良の方策を直接探索することで、モデル誤差に頑健に制御方策を転移する手法を提案した。
- 実データで強化した剛体接触モデル接触モデリング2018/3/1
解析的な接触制約を保ちつつ観測データから接触挙動を学習し、剛体の跳ね・滑り・回転を予測する接触インパルスモデルを提案した論文。
- 対称で低エネルギーな歩行運動の学習歩行2018/1/1
深層強化学習に左右対称性を促す損失項と、バランス補助を徐々に減らすカリキュラム学習を組み合わせ、実在の走者に近い自然で省エネな二足歩行制御を自動獲得させた研究。
- リレーニューラルネットワークによる運動スキルの拡張強化学習2017/9/1
複雑なロボットタスクを単純なサブタスクに分割し、ニューラルネットワークのポリシーツリーを逐次的に学習することで、成功する初期状態の範囲を段階的に広げる手法を提案した。
- 実在する人間の関節可動域を物理シミュレーションで再現するデータ駆動手法sim2real2017/9/1
実人間のデータから関節可動域の境界をニューラルネットで学習し、物理エンジン上で現実的な関節制約を効率的に再現する手法を提案した。
- 着衣支援ロボットのための深層触覚モデル予測制御触覚2017/9/1
ロボットが布を介して人にかかる力を予測する深層リカレントモデルを構築し、モデル予測制御に組み込むことで着衣支援時の力を低減した。
- 勾配誘導による方策特化を用いたマルチタスク学習マルチタスク強化学習2017/9/1
複数の関連するロボット運動スキルを効率的に学習するため、共通表現を学ぶ統合訓練と、タスク間の不一致度に基づき重みを分割して特化させる訓練の二段階手法を提案した論文。
- ロボットによる着衣支援のための人間行動学習着衣支援2017/9/1
強化学習(TRPO)を用いて、ロボットが差し出す袖に腕を通す人間の動作モデルを構築し、3種類の支援戦略で訓練に成功した。
- 触覚情報を用いた布地ナビゲーションの学習触覚2017/3/1
触覚センサ付きアームが布地に絡まらずに袖やズボンなどを通り抜ける制御器を強化学習で訓練し、シミュレーションで有効性を示した論文。
- 未知環境に備える：オンラインシステム同定を用いた汎用ポリシーの学習sim2real2017/2/1
質量や摩擦などのダイナミクスが未知・変動する環境に対応するため、多様なモデルで訓練した汎用ポリシーと、履歴から動的パラメータを推定するオンライン同定を組み合わせた制御手法を提案した。
- ランダム化可能性グラフの確率的完全性：半非構造環境における二足歩行への応用歩行計画2017/2/1
二足ロボットの準静的歩行計画において、ランダム化可能性グラフ手法が確率的に完全であることを理論的に示し、階層分解により解発見の収束率が向上することをシミュレーションで実証した論文。
- ランダム化可能性グラフを用いた半非構造環境における足配置と全身動作の計画歩行計画2016/10/1
制約多様体の高レベル近似で行動の可能性を高速探索し、全身動作を活用した二足歩行ロボットの足配置・動作計画を半非構造環境で実現する手法を提案。
- 複数行動タイプの可能性グラフを用いた環境踏破歩行計画2016/10/1
歩行・這い・跳躍など複数の連続行動を組み合わせ、可能性グラフで高レベルに探索して脚ロボットの複雑環境踏破を計画する手法を提案した。
- 多体システムのための線形時間変分積分器物理シミュレーション2016/9/1
多体システムの変分積分器を各剛体ごとの再帰定式化によりO(n)で計算できるようにし、準ニュートン法と組み合わせて大自由度ロボットでも効率的に解けるようにした論文。
- ポッシビリティグラフによるヒューマノイドロボットの環境踏破歩行2016/8/1
歩行・這い・跳躍など複数の移動様式を組み合わせて複雑な環境を踏破するため、制約多様体の高レベル近似で行動の可能性を高速探索するポッシビリティグラフを提案した。
