Christopher G. Atkeson
Carnegie Mellon University
収録論文 15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の有用性を最大化しつつ誤りを管理する適応的依存手法LLM信頼性管理2026/11/12
LLMの信頼性推定に基づきシステムの依存度を適応的に変える古典的手法をレビューし、誤りリスクを抑えつつ性能を向上させる枠組みを示した。
- 動的操作スキルのための高速オンロボット学習：ロボットジャグリングオンライン学習2026/8/27
実機上で数分以内に多様なジャグリングパターンを学習するオンライン学習フレームワークを提案。モデルが現実と乖離していても有用であることを活かし、現在の知識を基盤に安全に学習を進める手法。
- 不完全なAIによる製造ロボットのプログラミング：FDMプリント設定選択のためのチューニング専門家としてのLLM製造/LLM/最適化2026/3/1
3Dプリントの設定調整を、LLMを専門家としてベイズ最適化ループに組み込むことで自動化し、単発のAI推奨よりも高品質な結果を得る手法を提案した。
- 人間の選好モデリングと視覚運動予測による一人称視点人間動画からのロボットスキル学習ロボット学習2026/2/1
一人称視点の人間動画から、追跡点の運動予測と観測の一致度を報酬として定義し、ロボット上で強化学習を行うことで、実機ロボットのスキル学習を改善する手法を提案した。
- マイクロロボット向け高トルク密度PCBアキシャルフラックス永久磁石モータアクチュエータ2025/9/1
IC基板HDI技術で作製した48層PCB巻線により、直径19mm・厚さ5mmで銅充填率45%を達成したマイクロアキシャルフラックスモータを開発し、電磁・熱解析と試作機で性能を検証した。
- ソフトロボットハンドによる動的なペン回しの学習マニピュレーション2024/11/1
柔らかいロボットハンドでペンを回す動的タスクを、実世界データのみからの試行錯誤で学習するシステムSWIFTを提案し、異なるペンで100%の成功率を達成した。
- 密なメトリック深度を組み込んだニューラル3D表現による視点合成と再照明ニューラルレンダリング2024/9/1
ロボット環境で撮影した少数視点の画像と密な深度情報をニューラル3D表現の学習に統合し、テクスチャと形状のエッジを区別することで高品質な視点合成と再照明を実現する手法を提案。
- ロボットマニピュレーションのための陰影からの形状復元マニピュレーション2023/4/1
低角度の指向性照明を制御してテーブル上の物体の表面法線と奥行き不連続を高精度に推定し、把持・変形計測・姿勢推定・追跡に活用する手法を提案した。
- 実世界のマーブルランを解くための探索戦略の学習sim2real2023/3/1
混合エキスパート方策で複数の確率的戦略を探索し、実機のマーブルラン課題で効率的なsim2real適応を実現した。
- 視覚・触覚センサの同位置配置によるビジュアルサーボと位置推定触覚2022/4/1
カメラと触覚センサを同位置に配置し、接触前の視覚情報と接触後の触覚情報を統合することで、物体の位置・姿勢推定とロボットのビジュアルサーボ精度を向上させる手法を提案した論文。
- ATRIAS二足歩行ロボットにおける深層強化学習を用いた高レベル方策の学習歩行2018/9/1
高忠実度シミュレータと構造化コントローラを組み合わせ、ニューラルネットワーク方策をシミュレーションで学習してATRIASロボットの実機に転移できることを示した研究。
- シミュレーションを活用した二足歩行ロボットのベイズ最適化のサンプル効率改善歩行2018/5/1
シミュレーションでパラメータ空間を変換し、ベイズ最適化による二足歩行ロボットの制御器チューニングを少ない試行で効率的に行う手法を提案し、実機とシミュレーションで検証した。
- ドメイン知識を活用したベイズ最適化によるATRIAS二足歩行ロボットの制御歩行2017/9/1
人間の歩行知識に基づく特徴変換で制御パラメータを低次元化し、ATRIAS二足歩行ロボットの実機とシミュレーションでベイズ最適化の効率を向上させた研究。
- 移動制御の最適化のためのディープカーネル歩行2017/7/1
高忠実度シミュレーションのデータからニューラルネットで距離計量を学習し、ベイズ最適化による歩行制御パラメータ最適化のサンプル効率を改善した研究。
- 二足歩行制御のためのサンプル効率の良い最適化手法歩行2016/10/1
歩行の基本的特徴を反映した距離指標を導入し、ベイズ最適化のサンプル効率を高めて16次元の神経筋モデルによる平面歩行制御を100試行未満で学習した。
