Changliu Liu
Carnegie Mellon University
収録論文 133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
- EgoX: 身体性ドリーミングによる一人称視点のクロスエンボディメントマニピュレーションクロスエンボディメント2026/11/12
人間・実ロボット・シミュレーションの異種デモを意味的に対応付けて統合し、身体性を超えて汎化する操作ポリシーを学習するフレームワークを提案。
- 事故ではない：ヒューマノイドロボットにおける安全フィルタの不備の悪用安全性/攻撃2026/10/22
ヒューマノイドの安全フィルタはパラメータ設定が不適切だと保証が崩れることを示し、通常のユーザ操作だけで衝突を誘発する目標挿入攻撃と自動探索ツールSIRENを提案した論文。
- ハイブリッド離散連続計画に有効な記号とは何かハイブリッド計画2026/10/16
求解アルゴリズムの観点から「良い記号」を定義し、求解を簡単にする離散的な決定を露出する記号を自動生成する手法を提案した論文。
- 接触制約を考慮したインピーダンス制御のための多様体生成アニーリング：強化学習を事前分布としてインピーダンス制御2026/10/15
強化学習方策を構造化された提案として活用し、モデルベースのロールアウトと多様体上の洗練を組み合わせることで、接触条件が変化する環境下でも安全な動作とインピーダンスを同時に最適化する手法を提案した。
- 品質を考慮したVLA事前学習で重要な要素は何か：ベンチマークと実証研究VLA2026/10/13
VLA事前学習におけるデモ品質の活用法（重み付け・フィルタリング・条件付け）を比較し、品質タグの役割を検証するAXIS-Benchを提案。実世界実験で成功率が9.6%から31.7%に向上。
- TouchScale：視覚と触覚の大規模ヒューマンインタラクションデータセット触覚2026/10/7
単一のウェアラブル装置で収録した500時間の接触豊富な人間の行動データを構築し、視覚-触覚学習の事前学習に用いることで、未知の触覚センサへのゼロショット予測やロボットの接触を伴う操作タスクの成功率を大幅に改善した。
- LLA-MPPI：GPU並列シミュレーションによる脚ロボットの高速適応全身制御歩行2026/10/7
GPUで並列化した複数の接触シミュレータを予測誤差で切り替え、オフライン学習なしで脚ロボットの全身適応制御を実現した手法。
- 制約付きロコモーション計画のためのモデルベース幾何認識生成最適化歩行2026/10/6
四足歩行やヒューマノイドの制約付き運動計画において、能動的制約の幾何情報をノイズ除去演算子に変換し、適応的な拡散・フロースケジュールを導入することで、離散的な足場選択と連続的な姿勢計画の成功率を向上させた。
- RoboFin3D: ロボット表面仕上げのためのSim-to-Realプラットフォームsim2real2026/9/29
Isaac SimとNewton物理エンジン上で研削・研磨を物理ベースにシミュレーションし、実機実験でパラメータを校正して現実との忠実度を検証した。シミュレーション生成データでSAM2を微調整し、未研磨領域のセグメンテーション精度を大幅に向上させた。
- BrickCraft-Duo：組み立てブロックの長期的協調作業のための効率的な双腕スキル学習と洗練マニピュレーション2026/9/23
多様な実演から単腕・双腕の組み立てスキルを学習し、安定性を考慮した推論でスキルを組み合わせることで、最大9ステップのブロック組み立てを双腕ロボットで自律実行するフレームワーク。
- ARSTAG: タスク特化型ロボットデータ生成のためのエージェント型Real2Sim2Realシステムsim2real2026/9/21
1枚のRGB画像と言語指示から、言語エージェント群がシミュレーション環境構築・実演生成・ランダム化を行い、ロボット方策学習データを自動生成するシステム。7つのマニピュレーションタスクで実機成功率74.6%を達成。
- ManiSkillFormer: タスク条件付き幾何契約によるデモンストレーション不要の構成的マニピュレーションマニピュレーション2026/9/14
LLMが生成するタスク条件付き幾何契約で知覚と行動を構造化し、デモなしで多様な物体・タスクのマニピュレーションを実現するニューロシンボリック手法を提案。
- 制約最適化と適応スケジューリングによるモデルベース拡散を用いた動作計画動作計画2026/7/1
非凸制約環境下での単一ロボット動作計画に対し、モデルベース拡散に制約最適化と適応スケジューリングを統合し、安全性と成功率を向上させる手法を提案した。
- VLESA: 人間活動監視のための視覚言語身体化安全エージェント安全性/行動予測2026/6/2
一人称視点映像から人間の活動を監視し、危険な行動を予測してリアルタイムに安全介入を行うフレームワークを提案。意図に応じて安全性が変わる行動を扱うため、目標条件付き安全Qフィルタを導入した。
- λ-Reachability: ヒューマノイド安全性のための幾何学的ホライズン安全ベルマン方程式安全性解析2026/6/1
高次元ロボットシステムの安全性解析をスケーラブルに行うため、割引なしの到達可能性目標を学習できる新しい安全価値推定法λ-Reachabilityを提案し、実機ヒューマノイドで有効性を示した。
- 物理的整合性を考慮したタスク構造再構成による推論時ロボット行動制御ロボット制御2026/6/1
学習済みロボットポリシーを再学習せずに、テスト時にユーザーの好みへ行動を誘導する手法ReStructを提案。ニューラルオートマトンでタスク構造を再構成し、物理的に実現可能な制御を実現する。
- 拡散モデルを用いた動的ニューラルクープマン蒸留によるリアルタイムロボット制御制御/蒸留2026/5/1
拡散モデルの反復ノイズ除去による遅延を解消するため、多段階推論を単一パスに蒸留しつつ多様性を保つフレームワークを提案し、D4RLベンチマークと実機で高速な閉ループ制御を実証した。
- BrickCraft: 状況に応じた手動ガイダンスによる視覚運動スキル合成を用いた長期的なブロック組み立て組み立て/スキル合成2026/5/1
ブロック組み立てを、参照ブロック基準の相対表現で分解し、状況に応じたマニュアルで空間ガイダンスを与える再利用可能なプリミティブスキルを合成して実行するフレームワークを提案。限られたデモから学習し、未知構造への汎化を実証した。
- 関節空間制約下での検証済みタスク空間運動計画運動計画2026/5/1
関節角度制限を考慮し、各ステップで到達可能な最大の直方体を半正定値計画で計算してステップサイズを適応させることで、関節制限違反ゼロで目標到達率100%を達成するプランナーを提案した。
- 変形物体操作のための地平線非依存ニューラルオペレータを用いたオンライン安全フィルタ変形物体操作/安全制御2026/5/1
変形物体操作において、報酬設計ではなく明示的なタスクレベルの安全制約をリアルタイムで強制するオンライン安全フィルタを提案。流体操作タスクで安全性と効率性を向上させた。
- スキルグラフ表現を用いたロボット組立の自律的統合と改善組立/スキルグラフ2026/3/1
ロボット組立システムの統合と性能改善を自動化するフレームワークを提案。スキルグラフ表現により、意味レベルでの計画と実行を結びつけ、データ収集と閉ループ改善を可能にする。
- Koopmanニューラルダイナミクスを用いたロボットシステムの全身安全制御安全制御2026/3/1
非線形で高次元なロボットのダイナミクスをKoopman作用素で線形化し、安全制約を単一の二次計画問題として解くことで、実時間での安全追従制御を実現した。Kinova Gen3マニピュレータとGo2四足ロボットで検証し、精度の高い追従と障害物回避を確認した。
- 創発的ニューラルオートマトンポリシー：視覚運動軌跡からの記号構造学習長期的タスク学習2026/3/1
視覚運動デモから適応的クラスタリングとL*アルゴリズムの拡張でMealy状態機械を推定し、高レベルプランナーとして利用。離散構造が低レベル残差ネットワークを導き、長期的タスクで高効率・解釈可能なポリシーを実現する。
- 結合仕様による学習ベースキーポイント検出のロバスト性検証：分離から結合へロバスト性検証2026/3/1
キーポイント検出器のロバスト性を、全キーポイントの結合的なずれを考慮して検証する初のフレームワークを提案。MILPを用いて反例探索を行い、検証の健全性を保証する。
- AAAI 2026 RoCoチャレンジ：産業オートメーションに向けたロボット協調組立操作のベンチマーク協調操作/組立/ベンチマーク2026/3/1
産業用ロボットの協調組立操作を評価するため、惑星歯車組立タスクを用いたシミュレーションと実世界のチャレンジを開催し、データセットと評価システムを提供した。
- BrickSim: インターロック式ブロック組立操作のための物理ベースシミュレータシミュレーション2026/3/1
スナップフィット機構を忠実に再現する、インターロック式ブロック組立のためのリアルタイム物理シミュレータを提案した。静的安定性予測で100%の精度を達成し、動的落下試験でも実世界の崩壊を正確に再現する。
- ヒューマノイドロボットの安全停止可能性モニタの学習ヒューマノイド安全制御2026/3/1
ヒューマノイドロボットの緊急停止を安全に行える状態範囲を、データ駆動で学習するフレームワークPRISMを提案し、シミュレーションから実機への適用も実証した。
- ニューラルKoopman演算子のスケーリング則制御/モデル学習2026/2/1
データ駆動型ニューラルKoopman演算子のサンプル数・潜在次元・制御性能の関係をスケーリング則として定式化し、2つの正則化で制御性能を改善した研究。
- 到達可能集合グラフ上の接触リッチSE(2)マニピュレーションのための近似最適大域計画マニピュレーション2026/1/1
接触を活用したマニピュレーションのための近似最適計画手法を提案し、到達可能集合のグラフをオフライン構築してオンラインで計画することで、従来手法より61%コストを削減し91%の成功率を達成した。
- VIRAL: ヒューマノイドの移動操作に向けた大規模視覚Sim-to-Realsim2real2025/11/1
シミュレーションのみでヒューマノイドの移動を伴う操作スキルを学習し、実機にゼロショット転移する視覚ベースのフレームワークを提案。大規模ドメインランダム化と実機整合により、Unitree G1上で連続的な移動操作を実現した。
- 安全なロボットナビゲーション基盤モデルのための制約付きデコーディングナビゲーション2025/9/1
自己回帰型トランスフォーマーによるロボットナビゲーション基盤モデルに対し、Signal Temporal Logicで記述された安全仕様を満たすようデコード時に制約を課す手法SafeDecを提案し、CHORESベンチマークで有効性を示した。
- プロンプトから製品へ：双腕マニピュレーションによる生成的組み立てマニピュレーション2025/8/1
自然言語プロンプトからLEGOブロックの組み立て設計を生成し、双腕ロボットで実世界の製品を自動構築するパイプラインを提案した。
- NeSyPack: 双腕ロジスティクス梱包のためのニューロシンボリックフレームワークマニピュレーション2025/6/1
データ駆動モデルと記号推論を組み合わせ、双腕ロボットによる物流梱包作業を階層的に分解して実行するニューロシンボリックなフレームワークを提案。ICRA 2025のWBCD競技会で優勝した。
- 展開可能で汎化可能な自律性に向けた動作予測の動向：再訪と展望動作予測2025/5/1
動作予測モデルの汎化性と実展開性に焦点を当て、ロボティクス・自動運転・人間動作への応用を中心に、手法・表現・評価プロトコルの分類と課題を整理したサーベイ。
- ViSafe: 高速衝突回避のための視覚ベース安全システムの実証衝突回避2025/5/1
視覚のみで動作する高速空中衝突回避システムViSafeを提案し、学習ベースのエッジAIと制御バリア関数を組み合わせて、時速144kmの実機テストで安全性を実証した。
- 階層的時間論理によるマルチロボットのタスク・モーション計画マルチロボット計画2025/4/1
階層的時間論理で記述された複雑なタスクを、凸集合グラフと積グラフ探索で解くマルチロボットのタスク・モーション計画手法を提案し、物体受け渡しを含む協調作業にも拡張した。
- フィンガー内蔵アイ：LEGOの繊細な組立・分解のためのスマートフィンガーマニピュレーション2025/3/1
工具先端に低コスト高解像度のカメラを埋め込む「Eye-in-Finger」を提案し、LEGOの組立・分解においてサブミリ精度の位置合わせとキャリブレーション誤差へのロバスト性を実現した。
- APEX-MR: 協調組立のためのマルチロボット非同期計画・実行フレームワーク群制御2025/3/1
複数ロボットの協調組立に向けて、不確実性下でも安全かつ効率的に非同期実行できる計画・実行フレームワークAPEX-MRを提案し、LEGO組立タスクで逐次計画より48%、同期計画より36%の高速化を実現した。
- SPARK: 安全保護・支援ロボットキット安全制御2025/2/1
ヒューマノイドの自律制御と遠隔操作の安全性を確保するための、安全制御アルゴリズムを組み込んだモジュール式ベンチマークツールボックスを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- ASAP: シミュレーションと実世界物理の整合による俊敏なヒューマノイド全身スキルの学習sim2real2025/2/1
シミュレーションと実世界のダイナミクス差を補正する残差行動モデルを実機データから学習し、事前学習済みの運動追従方策を微調整することで、ヒューマノイドの俊敏な全身動作を実現する二段階フレームワークを提案した。
- 混雑環境におけるヒューマノイドの巧みな安全制御：射影安全集合アルゴリズム安全制御2025/2/1
混雑環境でヒューマノイドが手足の形状を考慮して外部・自己衝突を避けるため、複数制約下で矛盾を緩和し実行可能な安全制御を実現する射影安全集合アルゴリズム（p-SSA）を提案し、実機Unitree G1で検証した。
- マルチモーダル階層フレームワークによる長期的な人とロボットの協働の堅牢化人とロボットの協働2024/11/1
視覚と言語を統合した階層的な枠組みで人間の意図を推定し、長期的な組立作業における人とロボットの協働を効率化・堅牢化した研究。
- 脚式ロボットの線形制御に向けたKoopmanダイナミクスの継続学習と持ち上げ歩行2024/11/1
データセットと潜在空間を段階的に拡張しながらKoopman線形モデルを継続学習し、脚式ロボットの歩行制御を単純な線形MPCで高精度に実現した。
- ニューラル演算子による安全なPDE境界制御PDE制御2024/11/1
未知の偏微分方程式系に対し、ニューラル境界制御バリア関数とニューラル演算子を組み合わせ、モデルフリー制御器の出力を安全制約内に保つフィルタリング手法を提案。
- 絶対的状態制約付き方策最適化：高確率での状態制約満足安全強化学習2024/10/2
強化学習において、確率的システムで状態ごとの安全制約を高い確率で満たす新しい方策探索アルゴリズムASCPOを提案し、ロボット歩行タスクで有効性を示した。
- AssemblyComplete: 深層強化学習による3D組み合わせ構造の補完マニピュレーション2024/10/1
レゴブロックのような組み合わせ単位を用い、不完全な構造の意図を推論して不足部分を自動補完する深層強化学習フレームワークを提案。物理制約を考慮した行動マスクと安定物体ライブラリにより、未知の物体でも組み立てを実現した。
- HOVER: ヒューマノイドのための汎用全身制御ニューラルコントローラヒューマノイド全身制御2024/10/1
全身の運動模倣を共通の抽象表現として活用し、ナビゲーションや卓上操作など複数の制御モードを単一の方策に蒸留統合したヒューマノイド全身コントローラを提案した。
- リプシッツ定数とアーキテクチャ感度によるニューラルネットワークのロバスト性推定ロバスト性/知覚2024/10/1
ニューラルネットワークのロバスト性をリプシッツ定数で定量化し、アーキテクチャから解析的に計算する手法を提案。ロボット知覚・意思決定の安全性向上に貢献する。
- 記号的微分界伝播によるニューラル制御バリア関数の検証制御バリア関数/形式検証2024/10/1
ReLUベースのニューラル制御バリア関数を、活性化関数の微分をヘヴィサイド関数として扱い、ヤコビアンと非線形システム動力学の内積を通じて記号的に界を伝播させる効率的な検証フレームワークを提案した。
- 予測を考慮した到達回避動的ゲームによる安全な影響力獲得を学習するロボットヒューマンロボット協調2024/9/1
人間の行動をロボットの計画に条件付けた目標駆動型としてモデル化し、物理・信念空間での動的ゲームを解くことで、安全が確保できる場合にのみ人間に影響を与えるロボット制御手法SLIDEを提案した。
- 動特性変化に対応する安全指数適応による四足ロボットの安全制御歩行2024/9/1
荷物の重さがリアルタイムで変わる四足ロボットにおいて、安全指数をオンラインで適応させることで、動特性が変化しても障害物回避と安全領域の維持を両立できることを実験で示した。
- 最適化プロンプトを用いた視覚言語モデルによるロボット故障復旧の自動化VLA2024/9/1
視覚言語モデル（VLM）の視覚・テキストプロンプトを最適化し、空間推論能力を高めることで、未知の故障に対する動作レベルとタスクレベルの復旧を自動化する手法を提案した。
- 動的環境におけるマルチロボットナビゲーションのための知的ナップサックによる帯域制約付き観測共有群制御2024/9/1
限られた通信帯域下でロボット間の観測共有を0/1ナップサック問題として定式化し、動的環境でのマルチロボットナビゲーション性能を向上させる最適通信手法を提案した。
- 学習ベースのキーポイント検出と姿勢推定手法のロバスト性認証姿勢推定2024/8/1
2段階の6D物体姿勢推定において、キーポイント検出モデルを検証しやすい形に変更し、画像の凸包表現を入力仕様として用いることで、意味的摂動に対する局所ロバスト性をニューラルネットワーク検証問題として認証する手法を提案した。
- 物理制約を考慮したデータ不要アクションマスキングによる組合せ組立順序計画マニピュレーション2024/8/1
深層強化学習と物理を考慮したオンラインアクションマスキングを用いて、レゴブロックなどの組合せ組立において物理的に実行可能な組立順序を計画する手法を提案し、250以上の構造物で100%の成功率を達成した。
- Nl2Hltl2Plan: 階層的時相論理タスク表現によるマルチロボット向け自然言語理解の拡張マルチロボット計画2024/8/1
自然言語の指示をLLMで階層的タスク木と線形時相論理(LTL)に変換し、複数ロボットの長期協調タスクを効率的に計画するフレームワークを提案した。
- KOROL: クープマン作用素ロールアウトによる可視化可能な物体特徴の学習とマニピュレーションマニピュレーション2024/7/1
クープマン作用素と特徴抽出器を組み合わせ、正解の物体状態なしに視覚情報から操作に有用な物体特徴を学習し、ロボットの軌道を予測する手法を提案した。
- ε-再訓練による方策最適化の改善強化学習2024/6/12
方策最適化において、エージェントが望ましい行動を取れなかった状態領域を再訓練し、性能とサンプル効率を向上させる手法を提案。
- OmniH2O：汎用的で器用な人間からヒューマノイドへの全身遠隔操作と学習遠隔操作2024/6/1
VR・音声・RGBカメラなど多様な入力で人間がヒューマノイド全身を遠隔操作できる学習ベースのシステムを構築し、実世界でのスポーツや物体操作を実現した。
- Meta-Control: 異種ロボットスキルに対する自動モデルベース制御合成制御合成2024/5/1
LLMを活用し、人間の専門家が制御系を設計する思考過程を模倣して、タスクごとにカスタマイズされた状態表現と制御戦略を自動合成する手法を提案。
- 証明可能な安全強化学習のための暗黙的安全集合アルゴリズム安全強化学習2024/5/1
ブラックボックスシミュレータのみを用いて安全指数と安全制御則を合成し、訓練中も含めて安全性を保証するモデルフリー安全制御アルゴリズムを提案した。
- ニューラルネットワーク動的モデルの実時間安全制御のための健全な近似手法安全制御2024/4/1
ReLU活性化関数のバーンスタイン多項式近似でニューラル動的モデルを過大近似し、最悪ケース安全指数をオフライン合成することで、実時間で安全な制御を10〜100倍高速に実現した。
- 反復的行動マスキング学習によるロボットパレタイズのためのタスクプランナの効率的強化学習マニピュレーション2024/4/1
ロボットパレタイズのタスク計画において、教師あり学習で行動空間を反復的に枝刈りすることで強化学習を効率化する手法を提案した。
- 回路パラメータ推定によるマルチタッチ布地・触覚スキンセンシングの最適化触覚2024/4/1
触覚スキンの抵抗分布を正則化最小二乗法で推定し、ゴーストタッチを抑えつつマルチタッチ力覚精度を26.9%向上させ、製造も簡素化する枠組みを提案した。
- ManiGaussian: マルチタスクロボット操作のための動的ガウシアンスプラッティングマニピュレーション2024/3/1
将来のシーン再構成を通じてシーンの動きを捉える動的ガウシアンスプラッティング手法を提案し、言語条件付きロボット操作タスクの成功率を向上させた。
- 人間からヒューマノイドへのリアルタイム全身テレオペレーションの学習テレオペレーション2024/3/1
RGBカメラ1台で人間の動きを捉え、強化学習で訓練した全身運動模倣器により、等身大ヒューマノイドをリアルタイムで遠隔操作するフレームワークH2Oを提案した。
- StableLego：ブロック積み上げ構造の安定性解析組立・安定性解析2024/2/1
ブロック積み上げ構造の安定性を力の釣り合い方程式に基づく最適化で推定する手法を提案し、50k以上の3Dオブジェクトを含むデータセットStableLegoを公開した。
- 階層的時間論理仕様下でのマルチロボット同時タスク割当と計画群制御2024/1/1
複雑なタスクを階層的な時間論理仕様で記述し、マルチロボットのタスク割当と計画を同時に効率的に行う探索手法を提案した。
- 俊敏かつ安全：衝突回避を両立する高速脚式ロコモーションの学習歩行2024/1/1
四足ロボットが障害物を避けつつ高速で走行できるよう、俊敏ポリシーと復帰ポリシーを到達回避価値ネットワークで切り替える学習制御フレームワークを提案し、実機で屋内・屋外の静的・動的障害物環境での高速衝突回避ナビゲーションを実現した。
- ロバスト適応安全制御器の合成と検証安全制御2023/11/1
未知の一定パラメータを持つシステムに対し、ロバスト適応制御バリア関数を用いて安全制御器を合成・検証する凸最適化手法を提案し、複数の多項式システムで有効性を示した。
- データ効率の良い条件付き行動予測による先回り安全な人とロボットの協調人ロボット協調2023/11/1
データが少ない環境でも、ロボットの将来行動に依存する人間の条件付きモデルを構築し、先回り的な目標選択と安全な軌道生成を実現する手法を提案した。
- 人間とロボットの相互作用におけるマルチモーダル安全制御安全制御2023/11/1
人間の意図が不明で各意図にも不確実性がある状況で、エネルギー関数に基づく安全制御手法MMSSAを提案し、効率を損なわず安全性を向上させた。
- 人間とロボットの協調のためのマルチエージェント戦略説明人間ロボット協調2023/11/1
マルチエージェントプランナーを用いて、戦略に条件づけられたランドマーク状態から視覚的・テキスト的な戦略説明を生成し、ユーザーがロボットの協調方針を理解しやすくする手法を提案した。
- 絶対方策最適化強化学習2023/10/1
最悪ケースの性能下限を保証しつつ単調改善を実現する新しい目的関数と、その実用的アルゴリズムAPO/PAPOを提案し、連続制御とAtariで性能を向上させた。
- 堅牢なLEGO操作のための軽量かつ転移可能な設計マニピュレーション2023/9/1
エンドエフェクタと進化戦略による動作最適化を組み合わせ、産業用ロボットでLEGOブロックを安全かつ高精度に操作できるハードウェア・ソフトウェア協調設計を提案した。
- ロボットによるLEGO組み立てのためのシミュレーション支援型模倣学習模倣学習2023/9/1
人間のLEGO組み立て作業をロボットが観察して学習し、シミュレーションで検証しながら自動で組み立て計画を生成・実行するフレームワークを提案した論文。
- マルチモーダル不確かさに対応するロバスト安全制御ロバスト制御2023/9/1
マルチモーダルなガウス不確かさと制御制約下で、保守性を抑えたロバスト安全制御を実現するフレームワークを提案し、セグウェイのシミュレーションで有効性を示した。
- 階層的時間論理仕様下でのマルチロボットのための分解ベース階層的タスク割当と計画群制御2023/8/1
複雑な時間論理仕様を階層的に分解し、サブタスク間の時間関係を考慮したタスクネットワークを構築して、混合整数線形計画でマルチロボットに割り当てる計画手法を提案した。
- 産業用ロボット向けテキスタイル触覚スキンのカスタマイズ触覚2023/8/1
布製の触覚スキンを産業用ロボットアームに迅速に作製・校正・実装する手法を提案し、接触位置と力を高精度に計測できることを示した。
- 想像力で学ぶ：安全集合誘導による状態制約付き方策最適化安全強化学習2023/8/1
ブラックボックスな安全モニタと仮想コストを用いて、学習中の違反をゼロに抑えつつ状態ごとの制約を満たす安全な強化学習方策を獲得する手法を提案。
- 車間追従における相互作用：常に重要とは限らない自動運転2023/7/1
車間追従ペアの相互作用強度を定量化する新指標を提案し、相互作用の有無に応じて制御方策を切り替える枠組みを開発した。人間の運転行動を分析し、先行車への反応は常に生じるわけではないことを示した。
- 状態ごとの制約付き方策最適化安全強化学習2023/6/1
強化学習において、各状態での安全制約を満たすことを保証する新しい方策探索アルゴリズムSCPOを提案し、ロボット歩行タスクで有効性を示した。
- 先回りする人間-ロボット協調組立：人間意図予測とロバスト安全制御の活用人間-ロボット協調2023/6/1
人間の意図を予測するモジュールとロバスト安全制御を組み合わせ、不確実な環境でも安全かつ効率的に人間を先回りして支援する協調組立フレームワークを提案し、Kinova Gen3ロボットで有効性を示した。
- 人間の実演から学ぶロボットによるLEGOの組立と分解マニピュレーション2023/5/1
人間の実演からLEGOの組立・分解手順を学習し、デジタルツインで検証した上で産業用ロボットに実行させるフレームワークを提案した。
- GUARD: 安全強化学習のための統合ベンチマーク安全強化学習2023/5/1
安全制約付き強化学習アルゴリズムを多様なタスクで公平に比較・評価するための統合ベンチマークGUARDを提案し、最先端手法のベースラインを確立した。
- 動的ジェスチャ指示によるロバストで文脈認識型のリアルタイム協働ロボットハンドリング協働ロボット/ジェスチャ認識2023/4/1
人間の動的ジェスチャ指示に従って協働ロボットが物体を操作するため、人間同士の協働から文脈認識型の方策を学習する手法を提案し、実機で有効性を示した。
- 狭所環境におけるロボットマニピュレータ向けハイブリッドタスク拘束プランナマニピュレーション2023/4/1
冗長ロボットアームの動作計画において、関節空間とヌル空間の両方で最適化を行うハイブリッド手法を提案し、狭所での研磨作業で軌道品質を改善した。
- クラスタ動的環境における安全でサンプル効率の高い強化学習安全強化学習2023/3/1
安全集合アルゴリズム(SSA)と強化学習を組み合わせ、報酬が疎なクラスタ動的環境でも安全性を保ちながら少ない試行で学習できるフレームワークを提案した。
- 混雑した動的・不確実環境における安全な階層型ナビゲーションナビゲーション2023/3/1
動的ギャップ分析と軌道最適化による計画器と、リアルタイムで安全を監視・修正する安全集合アルゴリズムを組み合わせ、混雑した不確実環境で衝突を避けながら移動する階層型ナビゲーション手法を提案した論文。
- 一貫した抽象化による高次元システムのゼロショット転移可能かつ持続的に実行可能な安全制御安全制御2023/3/1
高次元システムの冗長性を利用して低次元モデル上でエネルギー関数を設計し、制御限界下でも常に実行可能な安全制御を実現する抽象安全制御を提案。7自由度ロボットアームでゼロショット転移と安全性を実証。
- 時空間コンフリクト球による制約付きマルチエージェント動作計画マルチエージェント計画2023/2/1
マルチエージェント動作計画のため、時空間の球状離散化と深さ優先のコンフリクト探索を組み合わせ、静的・動的障害物に対応しつつ連続時間の実行可能性と完全性を保証する手法を提案した。
- 状態制約付き安全強化学習のサーベイ安全強化学習2023/2/1
状態ごとの制約を課す安全強化学習の既存手法を、安全性保証・拡張性・報酬性能・収束前後の安全性の観点から整理し、課題と今後の方向性を論じたサーベイ論文。
- AutoCost: ゼロ違反強化学習のための内在コストの進化的探索安全強化学習2023/1/1
制約付き強化学習において、コスト関数を自動探索することで違反ゼロを達成するフレームワークAutoCostを提案し、Safety Gymで有効性を示した。
- 非協力的な羊誘導のための分散マルチロボット制御群制御2023/1/1
犬ロボットが制御バリア関数を用いて羊を高価値領域から追い払う分散アルゴリズムを提案し、実機で最大5匹の羊を5台のロボットで誘導できることを示した。
- 入力制約下での安全制御のためのニューラル制御バリア関数安全制御2022/11/1
入力飽和を避けるニューラル制御バリア関数を学習者-批評家型アーキテクチャで合成し、高次元非線形システムの安全制御を実現した。
- 安全指数ガイド付きガウス過程モデルによる強化学習の確率的セーフガード安全制御2022/10/1
強化学習エージェントの動力学をガウス過程で学習し、安全指数に基づく安全制御と組み合わせることで、ハードな状態制約をほぼ違反せずに満たす枠組みを提案した。
- 場所認識サーベイ：実世界自律性の時代に向けてSLAM2022/9/1
長期自律ナビゲーションのための場所認識技術を、センサモダリティ・課題・データセットの観点から体系的に調査したサーベイ論文。
- タスク非依存な適応制御による安全な人-ロボット間ハンドオーバー人ロボットインタラクション2022/9/1
照明条件や人間の行動、ロボットプラットフォームの違いに適応できるタスク非依存の制御器を提案し、FANUCとKinovaでのハンドオーバー実験で一貫した性能を示した。
- 二乗和計画による安全指数の合成安全制御2022/9/1
制御系の安全指数を二乗和計画で自動合成する枠組みを提案し、ロボットアームや車両で有効性を検証した。
- 安全指数合成と凸半無限計画による持続的に実行可能なロバスト安全制御安全制御2022/9/1
制御限界下でも実行可能なロバスト安全制御器を安全指数合成で設計し、凸半無限計画で保守性を抑えて解くフレームワークを提案した。
- BioSLAM：生涯学習型場所認識のための生体模倣メモリシステムSLAM2022/8/1
脳の記憶リプレイ機構に着想を得て、動的メモリと静的メモリの二重機構により破滅的忘却を防ぎつつ、新しい環境に適応しながら場所認識能力を継続的に更新するSLAMフレームワークを提案。
- 制御バリア関数に基づく半正定値計画法：相対次数2の安全指標を持つ動的システムのロバスト安全制御安全制御2022/8/1
パラメータ不確かさを持つ非線形動的システムに対し、相対次数2の制御バリア関数を用いた安全制御を、半正定値計画問題として定式化しオンラインで解けるようにした研究。
- 自動運転のための社会的インタラクション：レビューと展望自動運転2022/8/1
自動運転における人間ドライバー間の社会的インタラクションに関する既存研究を整理し、その定義・評価・モデル化手法を概観するとともに、今後の研究方向と課題を提示したレビュー論文。
- 人間-ロボット協調における安全で効率的な人間モデル探索人間-ロボット協調2022/8/1
ロボットが人間のモデルを安全に探索して精度を高める手法を提案し、エネルギー関数ベースの安全制御下で探索戦略の違いやモデル種別への影響を分析した。
- 予測ヒューリスティックを用いた効率的なゲーム理論的計画法による社会的に適合する自動運転自動運転計画2022/7/1
自動運転における社会的相互作用を考慮した計画問題に対し、予測アルゴリズムをヒューリスティックとして組み込んだモンテカルロ木探索に基づく効率的な軌道計画法を提案し、多様な運転行動と他車の選好推定を可能にした。
- マルチロボットのデッドロック：発生前・発生中・発生後群制御2022/6/1
制御バリア関数を用いたマルチロボットの衝突回避におけるデッドロックを解析し、その発生条件と幾何学的性質を明らかにするとともに、安全に解消する分散アルゴリズムを提案した。
- ARC: 敵対的模倣学習のためのActor Residual Critic模倣学習2022/6/1
敵対的模倣学習の報酬が微分可能である点を活かし、即時報酬を除いた将来割引報酬を推定する残差Criticを用いるARCアルゴリズムを提案し、連続制御と実機マニピュレーションで性能向上を示した。
- 人間とロボットの協働組立ラインのためのロバストなタスクプランニングHRCタスクプランニング2022/4/1
階層タスクモデルとシグマ・ログノーマル関数による人間動作の不確実性モデリングを用い、人間とロボットへの作業割当をロバスト最適化として解くタスクプランナを提案し、電子機器組立シミュレーションで作業完了時間の短縮を示した。
- 制御バリア関数による非協力的追い込み：理論と実験群制御2022/4/1
制御バリア関数を用いて、防御ロボットが羊エージェント群を保護区域から追い出す速度をQPでリアルタイムに計算する手法を提案し、理論的な実現可能性と実験的成功率を示した。
- ジャーク制約に基づく安全集合アルゴリズムを用いた安全な対話型産業ロボット安全制御2022/4/1
産業ロボットの動力学制約を考慮しつつ衝突回避を保証するジャークベース安全集合アルゴリズム(JSSA)を提案し、FANUCロボットでの人間協調作業で有効性を検証した論文。
- 安全で効率的な産業用挿入作業に向けたポリシー設計・学習・転移のための構成可能フレームワークマニピュレーション2022/3/1
繊細な部品の挿入作業向けに、安全な挿入ポリシーを既存ロボットへ効率的に統合する構成可能なフレームワークを提案し、UR10での実験で安全性・精度・頑健性・転移性・効率性を示した。
- 強化学習アルゴリズム評価のための光学制御シミュレーション環境ベンチマーク環境2022/3/1
光学系の非凸性・非線形性・時間依存ノイズを再現した強化学習向けシミュレーション環境を構築し、複数のRLアルゴリズムをベンチマークしてオフポリシー手法の優位性を示した。
- 物理的ヒューマンフィードバックからの学習：物体中心のワンショット適応手法ロボット学習2022/3/1
人間の介入を物体ごとの選好として解釈し、エージェントと物体間の一般的な相互作用は固定したまま物体固有の選好のみをオンライン更新することで、1回の介入だけで新たな行動を獲得する適応手法を提案した。
- 転移可能で適応性のある運転行動予測行動予測2022/2/1
人間の認知モデルを模倣した階層的フレームワークHATNを提案し、多エージェント密集交通環境での運転行動を高精度かつ転移・適応可能に予測する。
- 人間チームから学ぶ：動的ジェスチャ指示によるリアルタイム協働ロボット操作の確率的解法協働ロボット/ジェスチャ制御2021/12/1
人間同士の協働から学習した確率的生成モデル(CCHP)により、ユーザーごとにカスタマイズされた動的ジェスチャで協働ロボットをリアルタイム操作できるフレームワークを提案し、Kinova Gen3で実証した。
- 運転行動予測のための階層型適応・転移ネットワーク行動予測2021/11/1
人間の認知を模した階層型フレームワークで、意図識別と行動生成を分けて多エージェント密集交通での運転行動を予測し、交差点やラウンドアバウトの実データで精度と転移性の高さを示した論文。
- モデルフリー制約付き強化学習におけるゼロ制約違反ポリシーの学習安全強化学習2021/11/1
安全指向のエネルギー関数（安全指数）でポリシー更新を制限し、危険行動を事前に特定することで、収束後に制約違反ゼロのポリシーを学習するSSACアルゴリズムを提案した論文。
- ニューラルネットワーク動的モデルに対する安全制御安全制御2021/10/1
ニューラルネットワークで表現された動的モデルに対し、進化的手法で安全指数を合成し、混合整数計画で安全な制御入力をオンライン計算するMIND-SISを提案した論文。
- 公差誘導方策学習による適応的で転移可能な繊細な産業用挿入作業マニピュレーション2021/8/1
挿入公差をタスク埋め込みとして用い、RS-GAILで多様なワークピースに対応できる方策を学習し、確率的推論で欠陥にも頑健な挿入姿勢を推定する手法を提案した。
- 二乗和計画法によるロボットアームの安全許容範囲の証明可能な推定安全制御2021/4/1
二乗和計画法を用いて、ロボットアームが安全制約を満たす関節許容範囲を効率的に推定するアルゴリズムを提案し、理論的な下限保証と計算効率を示した。
- 凸実行可能集合に基づくモデル予測制御を用いた分散型動作調整群制御2021/1/1
衝突回避制約を凸化するCFSアルゴリズムと分散MPCを組み合わせ、自動運転の複数車両動作調整をリアルタイムかつデッドロック回避可能にした研究。
- 双対性を用いた実行可能領域に基づくパラメータ同定マルチロボット/パラメータ同定2020/11/1
マルチロボット系でタスクパラメータの厳密推定が困難な場合に、最適化制御のKKT条件と衝突回避制約のSVDからパラメータの上下界を導出し、UKFより速く収束する実行可能領域を生成する手法を提案した。
- 最適化ベース制御を用いたマルチロボットシステムのパラメータ同定群制御2020/9/1
最適化ベース制御で動くロボット群の位置観測からタスクパラメータを逆推定できる条件を、持続的励起性と双対性・SVD解析で導出し、適応観測器とUKFで検証した論文。
- 反復凸最適化による狭隘環境での接触を伴う軌道生成軌道計画2020/8/1
冗長ロボットアームの複雑な制約下での軌道計画を反復凸最適化で解き、狭隘環境での衝突回避と接触維持を両立させてリアルタイムに最適軌道を生成する手法を提案し、溶接研削で有効性を示した。
- 人間の動作予測の実験的評価：安全で効率的な人間とロボットの協働に向けて人間ロボット協働2020/1/1
人間とロボットの協働環境で動作予測モデルを閉ループ評価する手法を開発し、モデルのパラメータ化やオンライン適応の有無を比較した。実験の結果、動作予測は協働効率と安全性を大きく向上させ、ニューラルネットでパラメータ化した適応型モデルが最高性能を示した。
- 乗法的不確かさを持つ適応システムのためのロバスト安全集合アルゴリズム安全制御2019/12/1
パラメータ不確かさを持つ適応制御系に対し、集合ベースの安全制約とスカラー安全指数を用いて、適応中も安全性を保証する制御手法を提案し、2リンクマニピュレータのシミュレーションで有効性を示した。
- マルチロボットシステムにおけるデッドロックの解析と解消群制御2019/11/1
CBFを用いたマルチロボットの衝突回避制御で生じるデッドロックを双対性理論とグラフ列挙で解析し、分散型の解消アルゴリズムを提案・実機検証した論文。
- 人とロボットの協働のための適応型意図・軌道予測人間予測2019/9/1
人間の軌道と意図をマルチタスクモデルで予測し、オンライン適応アルゴリズムにより新しい被験者でも予測誤差を28%以上削減できる手法を提案した。
- ロバストな計画認識と軌道予測による人間とロボットの協調改善人間ロボット協調2019/3/1
人間の計画認識と軌道予測を統合し、ロボットが人間の意図を先読みして安全かつ効率的に協働できるフレームワークを提案した論文。
- 半適応型ニューラルネットワークによる人間の動作予測人間動作予測2018/10/1
オフライン学習したニューラルネットにオンラインのパラメータ適応と不確かさ推定を組み合わせ、人間の動作をリアルタイムに予測する手法を提案した。
- 次世代産業用協働ロボットのための安全で効率的な協調システムSERoCS協働ロボット2018/9/1
人間とロボットの協働作業に向けて、環境認識・タスク計画・安全な動作計画を統合した安全かつ効率的な協調システムSERoCSを提案し、実験で有効性を示した論文。
- 知的産業協働ロボットのための安全な人間-ロボットインタラクションシステム安全な人間-ロボットインタラクション2018/8/1
人間と協働する産業ロボット向けに、長期計画と短期計画を並列に組み合わせて動的で不確実な環境でもリアルタイムに安全を確保するシステムを提案し、産業用マニピュレータ実験で有効性を検証した。
- 凸実行可能集合アルゴリズムによる実時間動作計画最適化動作計画2017/9/1
障害物による非凸制約下でも高速に解ける凸実行可能集合アルゴリズム(CFS)を提案し、移動ロボットの動作計画に適用して有効性をシミュレーションで示した論文。
