Danica Kragic
Royal Institute of Technology
収録論文 109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
- TacClaw-Infinity: 巧みな操作のための大規模視覚・触覚・言語・行動データセット触覚2026/10/14
触覚対応のハンドヘルド型デバイスで世界中から収集した1万時間・100万エピソード超の視覚・触覚・言語・行動データセットを構築し、異なるロボット間での転移を実証した。
- 行動表現の方向・スケール分解：VLAモデルで何をトークン化すべきかの再考VLA2026/9/24
VLAモデルの行動トークン化において、並進・回転の増分を方向とスケールに分解するDSD表現を提案し、シミュレーションと実機で成功率の向上を実証した。
- フォーカスプーリングによる局所視覚特徴の集約と視覚運動ポリシーへの応用視覚運動ポリシー2026/9/8
CNNの中間特徴から制御に重要な局所情報を選択的に集約するFocusPoolを提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。
- 行動から注意を学ぶ：ポリシー学習のための創発的視覚ボトルネック視覚的注意/ロボット学習2026/8/1
行動教師信号のみから注目領域（ROI）を学習するSeekerを提案し、RGBクロップやマスク拡張、点群フィルタリングの空間インターフェースとして利用。実機で成功率を大幅に向上させた。
- 顕著性ガイドによる拡張を用いた行動クローニングの視覚領域ロバスト性向上行動クローニング/データ拡張2026/8/1
視覚ベースの行動クローニングにおいて、タスク重要領域を保持しつつ非重要領域に積極的なデータ拡張を適用する顕著性ガイド拡張法RoboSaGAを提案し、シミュレーションと実環境で視覚領域シフトに対するロバスト性を向上させた。
- 物理的インタラクションの学習：触覚・力覚を考慮したロボット学習のサーベイ触覚・力覚学習2026/8/1
触覚・力覚センシングを統合したロボット学習手法を、マルチモーダルかつ多段階のシステム設計の観点から統一的な分類学TF-ARTを用いて整理し、今後の研究課題を考察したサーベイ論文。
- MoDex: 連続多物体器用把持のための拡散ポリシーマニピュレーション2026/6/1
単一の器用な手で複数の物体を順次把持する問題に対し、把持に参加する指を指定する対向空間条件を用いた拡散ポリシーを提案し、模倣学習と強化学習の2段階訓練でシミュレーションと実機の成功率を向上させた。
- MirrorDuo: 鏡像デモペアによる反射整合的な視覚運動学習模倣学習2026/6/1
鏡像関係にあるデモペアを自動生成し、データ数を実質2倍にする手法を提案。既存の模倣学習パイプラインに適用可能で、少ないデモで作業空間の鏡像側へのスキル転移を実現する。
- 一つの身体、二つの心：共身体化ロボットハンドのための可変自律性アプローチ共身体化/可変自律性/ウェアラブルロボット2026/6/1
人間とロボットが単一の身体を共有し、タスクの段階に応じて自律性のレベルを切り替える共身体化ロボットハンドを提案した。ユーザー研究で、物体探索・把持は自律、操作は人間主導という可変自律性が有効であることを示した。
- キーポイント模倣学習の汎化能力、設計選択、および限界について模倣学習2026/5/1
RGBベースの模倣学習の汎化を改善するため、視覚基盤モデルによるキーポイント表現を用いた模倣学習(KIL)の設計選択を検討し、実機2000回以上の試行で評価。KILはRGBベースライン(47%)を上回る75%の成功率を達成し、S2拡散モデルと同等の性能を示した。
- FlashSAC: 高次元ロボット制御のための高速かつ安定なオフポリシー強化学習強化学習2026/4/1
オフポリシー強化学習の不安定性を解決するため、勾配更新を削減しつつモデル規模とデータ処理量を増やし、ノルム制約で安定化したFlashSACを提案。60以上のタスクでPPO等を上回る性能と効率を示した。
- 夢のように掴む：生成された人間デモから機能的把持を模倣する把持2026/4/1
ビデオ生成モデルなどの視覚生成モデルで合成した人間のデモを使って、ロボットの機能的把持をゼロショットで学習する手法GraspDreamerを提案。データ収集の手間を省きつつ、多様な物体・タスクへの汎化を実現した。
- ManipulationNet：物理的スキル課題と身体化マルチモーダル推論を備えた実世界ロボット操作のベンチマーク基盤ベンチマーク2026/3/1
実世界のロボット操作タスクを標準化されたハードウェアキットと統一ソフトウェアクライアントで提供し、物理スキルと身体化推論の2トラックで評価する持続可能なベンチマーク基盤を提案した。
- 学習されたラグランジュ潜在ダイナミクスの低次元制御と幾何学的構造制御理論2026/2/1
高次元ラグランジュ系に対し、構造保存型の低次元潜在ダイナミクスを学習し、その上で追従制御則を導出。安定性・収束性の解釈可能な条件を示し、劣駆動系にも拡張した。
- 変形物体操作のための選好整合視覚運動拡散ポリシーマニピュレーション2026/2/1
衣類などの変形物体を折り畳むタスクで、人間の好みに合わせた動作を少ない実演から学習する選好整合手法RKOを提案し、実機実験で有効性を示した。
- PALM: 知覚アライメントによる局所視覚運動ポリシーの汎化性向上模倣学習2026/1/1
操作ポリシーを大域的な粗い部分と局所的な細かい部分に分け、局所レベルで視覚的注目と固有受容感覚表現を揃えることで、追加の入力やデータ収集なしに分布外環境への汎化性能を高めた研究。
- 拡張現実による人間-ロボット相互作用の再構築：仮想ロボットと基盤モデルでより安全で賢く共感的な相互作用を実現HRI2025/12/1
拡張現実（XR）と大規模基盤モデルを活用した仮想ロボットが、物理的制約を超えて共感的で適応的な人間-ロボット相互作用を可能にすることを論じ、その可能性とリスク、研究課題を提示した展望論文。
- ハイブリッド拡散モデル：開ループルーチンと視覚運動拡散ポリシーの統合マニピュレーション2025/12/1
模倣学習による視覚運動ポリシーに、軸固定や移動などの開ループルーチンを組み合わせるハイブリッド拡散モデルを提案し、実世界の液体移送や容器の蓋開けタスクで検証した。
- VBM-NET: 等変TransporterNetとGNNを用いた移動マニピュレーションのための視覚ベース姿勢学習移動マニピュレーション2025/10/1
移動マニピュレーションにおいて、シーンのトップダウン正射影から把持に適したベース姿勢を選択する学習手法を提案し、シミュレーションから実機への転移を実証した。
- 拡散ポリシーのためのリアルタイム反復スキームVLA2025/8/1
最適制御のリアルタイム反復法を応用し、前時刻の解を初期値に使うことで拡散ポリシーの推論を高速化する手法を提案。蒸留や再設計なしで大規模モデルにも適用可能。
- ロボティクスにおけるAIのロードマップロボティクスAI2025/7/1
1990年代以降のロボティクスAIの成果を評価し、多様なタスク・環境に対応するデータセットや汎用性の高いアルゴリズム設計など、短期・中期的な研究課題と展望をまとめたロードマップを提案する。
- ジェスチャー優先、LLM支援音声は補完：AR仮想ロボットによるマルチモーダル「操り人形」テレオペレーションの検討テレオペレーション2025/6/1
ARヘッドセット上で仮想ロボットを介して実機を操作する「操り人形」型テレオペレーションを提案し、ジェスチャーのみと音声＋ジェスチャーの2条件を比較したユーザー研究から、マルチモーダル設計指針を導出した。
- DLO-Splatting: 3Dガウシアンスプラッティングによる変形可能な線状物体の追跡変形物体操作2025/5/1
多視点RGB画像とグリッパ状態から、予測更新フィルタリングと3Dガウシアンスプラッティングを用いて変形可能な線状物体の3D形状を推定する手法を提案し、結び目作成タスクで有効性を示した。
- FLoRA: 低ランクスタイル適応によるサンプル効率の良い選好ベース強化学習選好ベースRL2025/4/1
事前学習済みロボットの報酬モデルに低ランク行列を追加して選好に適応させることで、元タスクの性能を保ちながら少ない選好データでスタイル適応を実現する手法を提案。
- 視覚運動拡散ポリシーによる多指ハンドの巧みな把持内操作の学習マニピュレーション2025/3/1
ARテレオペで収集した熟練デモを外れ値除去し、視覚運動拡散ポリシーで多指ハンドの把持内操作（片手でのボトル蓋回し等）を実機学習する枠組み。
- FLAME: ロボットマニピュレーションのための連合学習ベンチマークマニピュレーション2025/3/1
多様な環境で収集した16万件超の実演データセットと連合学習フレームワークを構築し、ロボットマニピュレーション政策の分散学習を評価する初のベンチマークを提案した。
- 把持物体を環境に押し付けて操る確率的プッシングマニピュレーション2025/3/1
把持した物体を環境との接触を利用して操る「把持プッシング」を、外部接触点を確率分布として緩和した非線形軌道最適化で高速・低コストに解き、実機ロボットで実証した論文。
- ひと掴みで複数物体を把持：逐次的多物体巧み把持生成マニピュレーション2025/3/1
ロボットハンドの一部の自由度を使い、複数物体を順番に安定把持するためのサンプリング手法SeqGraspと拡散モデルSeqDiffuserを提案し、従来法より高い成功率と約1000倍の高速生成を実現した。
- S²-Diffusion: ロボットマニピュレーションにおけるインスタンスレベルからカテゴリレベルへのスキル汎化マニピュレーション2025/2/1
拡散ポリシーとプロンプト可能な意味モジュールを組み合わせ、単一RGBカメラと深度推定を用いて、訓練していない同一カテゴリの物体へもスキルを転移できる手法を提案。
- 人間とロボットの協働におけるハンドオーバー意図の早期検出：脳波・視線・手の動きの比較人間ロボット協働2025/2/1
人間とロボットの物体受け渡しにおいて、脳波・視線・手の動きの3つの生体信号からハンドオーバー意図を早期に検出できるかを比較検討した研究。
- 視覚運動拡散ポリシー訓練のためのリアルタイム操作者介入VLA2025/2/1
操作者が実行中の視覚運動拡散ポリシーにリアルタイムで介入し、修正動作を教示できる枠組みを提案し、剛体・変形・粒状物体タスクで性能向上を実証した。
- LLM駆動ARパペッティア：コントローラ不要の音声指令によるロボット遠隔操作遠隔操作2025/2/1
Meta Quest 3上でAR空間の仮想ロボットを操作することで、コントローラなしの音声指令により実機ロボットを遠隔操作できるシステムを試作し、その有効性を実証した。
- Cloth-Splatting: RGB画像からの3D布状態推定状態推定2025/1/1
RGB画像のみを教師信号として、3Dガウシアンスプラッティングとメッシュ表現を組み合わせ、布の3D状態を予測・更新する手法を提案。推定精度の向上と収束時間の短縮を実現した。
- ロボット中心プーリングによる身体所有感を高めたEnd-to-End視覚運動方策学習VLA2024/11/1
画像特徴をロボットの固有感覚状態と相関する領域に集約するRobot-centric Poolingを提案し、自己や周囲の類似物に頑健な視覚運動方策を実現した。
- 特徴抽出器か意思決定者か：視覚運動ポリシーにおける視覚エンコーダの役割を再考するVLA2024/9/1
視覚運動ポリシーにおいて視覚エンコーダが単なる特徴抽出器ではなく意思決定にも寄与していることを実験的に示し、OOD事前学習モデルの性能低下を明らかにした研究。
- 第1回InterAIワークショップ：人間中心ロボティクスのためのインタラクティブAIHRI2024/9/1
IEEE RO-MAN 2024併設の半日ワークショップで、人間中心ロボティクスにおけるインタラクティブAIをテーマに、基調講演・論文発表・パネル討論を行う。
- 布マニピュレーション研究の展開：レビュー布マニピュレーション2024/7/1
布や衣類のロボット操作に関する研究を、モデリング・知覚・ベンチマーク・操作の観点から整理し、布の多様性への対応度を分析して今後の課題を示したレビュー論文。
- ARでロボットを操る：拡張現実によるリーダー・フォロワー遠隔操作遠隔操作2024/7/1
拡張現実空間で仮想ロボットを操作し、実機を直感的に遠隔操作するシステムを提案。ブロック積みと米すくいの実験で好意的な評価を得た。
- 境界を越える視覚：人間とロボットの相互作用におけるドメイン特化型大規模視覚モデルの初期設計空間VLA2024/4/1
人間とロボットの相互作用（HRI）にドメイン特化型の大規模視覚モデルを適用するための設計空間を提案し、15名の専門家による評価で有効性を示した。
- 布物体の標準化とロボットマニピュレーションにおけるその重要性マニピュレーション2024/3/1
布の弾性・剛性・摩擦などの特性をロボット応用向けに評価する枠組みを提案し、5つの基本操作への影響を調べた研究。
- 参加しますか？人間中心トピックにおけるロボティクス競技会の可能性を探る人間中心ロボティクス2024/3/1
安全性・プライバシー・説明可能性・連合学習という人間中心トピックに関するロボティクス競技会の現状と参加意欲を、欧州の研究者34名への調査で明らかにした。
- 変形可能物体操作のための対話的知覚変形物体操作2024/3/1
能動カメラとマニピュレータを協調させ、動的能動視覚空間（DAVS）を用いて変形物体の知覚と操作を同時に行う逐次意思決定フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
- 視覚ベース触覚センサによる力覚フィードバックを備えた低コスト遠隔操作遠隔操作/触覚2024/3/1
カメラ式触覚センサのデータを人間の操作者に力覚として提示する遠隔操作フレームワークを提案し、低コストな市販ハードウェアのみで剛体から柔軟・壊れやすい物体まで9種類の操作を実現した。
- AdaFold: フィードバックループ操作による布の折り畳み軌道の適応マニピュレーション2024/3/1
RGB-D画像から布の粒子表現を抽出し、モデル予測制御で折り畳み軌道を逐次再計画するフィードバックループ型フレームワークを提案。幾何特徴から意味記述子を得ることで曖昧な点群を区別し、異なる物性の布への適応とsim2realを実現した。
- 脳とロボットの融合：EEGベースのブレイン・ロボット・インタラクションシステムのレビューBMI/ブレイン・ロボット・インタラクション2024/3/1
2018年から2023年に発表された87件の研究を調査し、EEG信号を用いたブレイン・ロボット・インタラクション（BRI）システムの手法、インタラクションモード、応用、評価、課題を整理したレビュー論文。
- 異種エージェント群による視覚的行動計画マルチエージェント計画2024/3/1
能力や身体性が異なる複数エージェントでの視覚的行動計画を実現するため、低次元潜在空間のロードマップに並列行動の実行可能性とコストを組み込み、不足能力の提案も行う手法を提案した。
- 拡散ポリシーと基盤モデルによるロボットスキル学習システムVLA2024/3/1
視覚運動拡散ポリシーと大規模マルチモーダル基盤モデルを組み合わせ、自然言語指示によるスキル選択と事前条件チェックを行うロボットスキル学習システムを構築し、実世界の配膳タスクで実証した。
- 身体性AIの基盤世界モデルにおける因果性の本質的役割身体性AI2024/2/1
身体性AIのための基盤世界モデルに因果性を取り入れる重要性を論じ、物理的相互作用の正確な予測に向けた展望と誤解の整理を行った位置論文。
- DexDiffuser: 拡散モデルによる巧みな把持生成マニピュレーション2024/2/1
部分的な物体点群から拡散モデルを用いて多指ハンドの把持を生成・評価・洗練する手法を提案し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る成功率を達成した。
- ロボティクスにおける転移学習：次なるブレークスルーか？ その可能性と課題のレビュー転移学習2023/11/1
ロボット・タスク・環境の観点から転移学習を統一的に整理し、異なる抽象度での転移や転移ギャップの定量化、負の転移の危険性といった課題をレビューしたポジションペーパー。
- CAPGrasp: アプローチ方向制約付き連続生成グリップサンプラーマニピュレーション2023/10/1
特定方向からの把持が求められる場面に対応するため、R^3×SO(2)同変性を持つ6自由度の連続的なアプローチ制約付き生成的把持サンプラーを提案し、少ないサンプルで高い把持成功率を実現した。
- 視覚ベース触覚センサによる軟質・硬質物体のロボットマニピュレーション触覚2023/6/1
低コストの視覚ベース触覚センサをグリッパに搭載し、物体の特性を知らなくても硬軟どちらの物体にも適応できるマニピュレーションアルゴリズムを提案。触覚画像の変化から接触と滑りを検出し、ぶどうの房からの損傷なしの収穫などで有効性を検証した。
- 布畳み作業における人間とロボットの協調のためのバーチャルリアリティフレームワークマニピュレーション2023/5/1
VR空間で骨格表現を用いて衣類の畳み方を教示し、同種の未見アイテムへ自動展開することで、布畳みタスクのデータ収集を効率化するフレームワークを提案・評価した。
- 自己回帰拡散モデルによる制御可能な動作生成と再構成動作生成2023/4/3
他のモダリティの制御コンテキストに条件付けられた自己回帰拡散モデルMoDiffを提案し、多様な動作生成と不完全な姿勢の再構成を実現した。
- GoNet: アプローチ方向を制約した生成的把持サンプリングネットワークマニピュレーション2023/3/1
把持のアプローチ方向をSO(3)の部分集合に制約できる生成的把持サンプラーGoNetを提案し、シミュレーションと実機で制約なしのGraspNetより高い成功率を示した。
- 視覚行動計画のロバスト性向上のためのアンサンブル潜在空間ロードマップ視覚行動計画2023/3/1
複数の潜在空間ロードマップの計画をアンサンブルし、類似度に基づいて最適な計画を選択することで、視覚に基づく行動計画のロバスト性を高める手法を提案した。
- EDO-Net: グラフダイナミクスから変形可能物体の弾性特性を学習変形可能物体操作2022/9/1
布状の変形可能物体のグラフダイナミクスを、未知の物理特性にも汎化できるよう学習するモデルEDO-Netを提案。引っ張り操作から弾性特性の潜在表現を抽出し、未来状態を予測する。
- エラスティックコンテキスト：テキスタイルのデータ駆動モデルに向けた弾性の符号化触覚2022/9/1
布地の弾性挙動を「エラスティックコンテキスト」として定式化し、グラフニューラルネットワークで学習することで、ロボットが布地と物理的に相互作用する際の力をより正確にモデル化できるようにした研究。
- 多様体への回帰：分布外状態からの復帰マニピュレーション2022/7/1
オフライン学習したロボット方策が外乱などで訓練データの分布から外れた際、学習データ密度の近似と等変写像を用いた復帰方策で訓練多様体に戻し、実機マニピュレーションで有効性を示した。
- 深層学習による把持合成のレビューマニピュレーション2022/7/1
過去10年のロボット把持研究を体系的に調査し、6自由度把持のための4つの主要手法と2つの支援手法を整理したレビュー論文。
- 生成モデルと強化学習を組み合わせたデータ効率の良い深層方策の学習と評価強化学習2022/4/1
行動の潜在変数を導入し、生成モデルで有効な動作系列を事前知識として活用することで、安全な探索とデータ効率を実現するGenRLフレームワークを提案し、ホッケーとバスケットボールのタスクで有効性を示した論文。
- Augment-Connect-Explore：データ不足下での視覚行動計画のためのパラダイム視覚行動計画2022/3/1
データが少ない状況でも生画像から直接行動計画を立てられるよう、訓練データの拡張・潜在空間グラフの接続生成・新領域の探索を組み合わせたACEパラダイムを提案し、箱積みと布折りのタスクで有効性を示した。
- 視覚的タスク計画における再構成ベースと対照学習ベースのモデル比較視覚的タスク計画2021/9/1
画像からの状態表現学習において、再構成損失と対照損失を比較し、タスク事前知識を活用する対照学習モデルが視覚的タスク計画で優れることを示した研究。
- 潜在空間ロードマップによる物体操作のための視覚的行動計画マニピュレーション2021/3/1
画像から低次元潜在空間に状態を写像し、その空間内でグラフ構造のロードマップを構築して変形物体を含む複雑な操作タスクの行動計画を可能にするフレームワークを提案した。
- 剛体と変形物体の相互作用に対するグラフベースのタスク特化型予測モデル変形物体操作2021/3/1
剛体と変形可能な袋の相互作用を含む操作タスクのシミュレーション環境とデータセットを構築し、グラフニューラルネットワークによる物体中心表現と2段階・混合ホライズン予測モデルを提案した。
- 安定性を保証する深層エネルギー整形方策によるマニピュレーション学習マニピュレーション2021/3/1
ラグランジュ系のエネルギー整形制御に基づく解釈可能な深層方策構造を導出し、受動性に基づいて未知環境との接触時にも安定性を保証するモデルフリー強化学習を実現、実機のペグ挿入タスクで実証した。
- 引張りとねじり動作による布地の分類とタクソノミー触覚2021/3/1
布地の繊維種類と製法に基づくタクソノミーを提案し、ロボットによる引張り・ねじり動作のセンサデータから布地を分類する手法を研究した。
- ロボットプラットフォーム間の少数ショット方策適応のためのベイズメタ学習メタ学習2021/3/1
異なるロボットハードウェアへ、少数の軌道デモのみから方策を適応させる少数ショットメタ学習手法を提案し、低次元潜在変数で不確実性をモデル化してデータ効率の良い適応を実現した。
- キノダイナミック画像による接触の多いマニピュレーションの解釈性マニピュレーション2021/2/1
接触の多いマニピュレーションの運動学・動学データを画像化し、Grad-CAMでNNモデルの判断根拠を可視化する手法を提案。押し・切断タスクで失敗モードの識別を実証した。
- 安定な正規化フロー制御の学習によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2020/11/1
正規化フローを用いた制御構造を深層強化学習に組み込み、接触の多いマニピュレーションタスクで安定性を保証しつつ探索効率も向上させる手法を提案した。
- 変形物体の予測モデルのための逐次トポロジー表現変形物体操作2020/11/1
点群から変形物体のトポロジー状態を抽出し、その時間発展を予測するモデルを学習する手法を提案。シミュレーション実験で従来の計算トポロジーライブラリより高精度かつ高速な多段予測を実現した。
- 深層強化学習による人間中心の協働ロボット協働ロボット2020/7/1
人間とロボットの協働作業を、知覚と意思決定を統合した教師なしの深層強化学習で end-to-end に学習し、注釈なしで新しい相手やタスクに素早く適応できる枠組みを提案した論文。
- 生成モデルと強化学習を組み合わせたデータ効率の良い視覚運動方策学習VLA2020/7/1
行動潜在変数を用いて強化学習と生成モデルを組み合わせ、ロボットの視覚運動方策をデータ効率良く学習する枠組みを提案し、潜在表現の品質評価指標も導入した。
- 解析的潜在関係学習：連続制御のための表現の統一と評価表現学習2020/6/1
高次元観測から再利用可能な状態表現を学ぶため、潜在空間と真の低次元状態の整合性を測る評価スイートを提案し、潜在関係を学習する統一的な数式定式化を導入して、源領域で学んだ関係を目標領域の潜在空間構造化に転移できることを示した。
- 安定性を保証する接触を伴うマニピュレーションのための強化学習マニピュレーション2020/4/1
可変インピーダンス制御を方策パラメータ化に用い、あらゆるロールアウトで安定性を保証するCross-Entropy法ベースのモデルフリー強化学習を提案し、ペグ挿入タスクで有効性を示した。
- 食品切断ロボットのための接触ダイナミクスのモデリングと学習マニピュレーション2020/3/1
食品切断という接触の多い作業において、ベースライン制御器の知識を組み込んだ定式化で深層ネットワークによりダイナミクスをモデル化し、モデル予測制御に組み込んだ。カリキュラム学習と学習率減衰による多段階予測の訓練法を設計し、未知物体でも良好な予測性能を示した。
- 変形物体・剛体操作のための潜在空間ロードマップによる視覚的行動計画マニピュレーション2020/3/1
画像を埋め込んだ低次元潜在空間上でグラフ構造のロードマップを構築し、変形物体を含む複雑な操作タスクの視覚的行動計画を実現した。
- 剛体の自由空間：ケージング・経路非存在・狭路検出経路計画2020/2/1
2D/3D剛体の配置空間をスライス分解とボール和の双対図で近似し、経路の連結成分や狭路を検出するアルゴリズムを提案。化学の分子ケージ同定にも応用可能。
- ロボットハンド内操作のベンチマークマニピュレーション2020/1/1
手指や環境を利用して把持物体の姿勢を変化させるハンド内操作タスクのベンチマークを提案し、初期・目標状態の例と評価指標を提供した。
- モンテカルロ木探索による複数物体の再配置：平面非把持仕分けの事例研究マニピュレーション2019/12/1
密集した多クラス物体を押してクラスごとに分離する平面仕分けタスクに対し、タスク特化ヒューリスティックを組み込んだモンテカルロ木探索を適用し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 生成による模倣：対話型タスクの模倣のための深層生成モデル模倣学習2019/10/1
人間との対話タスクを観察学習と運動感覚学習の組み合わせでロボットに学習させるため、動作埋め込み・相手動作予測・関節軌道生成を組み合わせた深層学習フレームワークを提案し、4種類の対話タスクで有効性を示した。
- 人間の活動データセットからタスク指向把持を学習するマニピュレーション2019/10/1
人間のRGB活動データから手と物体の姿勢を同時推定し、そのデータで物体点群からタスクに適した把持領域を予測するモデルを学習。実機で新規物体へのタスク指向把持を実現した。
- 接触を伴う操作タスクのためのデータ効率的なモデル学習と予測モデルベース強化学習2019/9/1
接触を伴う操作タスクにおいて、不連続なダイナミクスに対応するハイブリッド構造とガウス過程の不確実性表現を組み合わせ、少ないデータで順ダイナミクスモデルと長期予測を学習する手法を提案した。
- メタ強化学習による高速適応と人間-ロボット間の信頼モデリングHRI/メタ学習2019/8/1
メタ学習ベースの方策勾配法で人間-ロボット相互作用の適応問題を解決し、混合現実の脱出ゲームで双方向の信頼に与える影響を検証した。提案手法はロボットの信頼性知覚を高め、人間の信頼獲得のダイナミクスに影響を与えた。
- ロボットマニピュレータのための物体配置計画と最適化マニピュレーション2019/7/1
把持物体を混雑環境に安定かつ到達可能な姿勢で置くため、サンプリングベースの動作計画と階層的配置探索を統合した anytime アルゴリズムを提案し、双腕ロボットで有効性を示した。
- 動的圧縮を伴う変分潜在空間でのベイズ最適化ベイズ最適化2019/7/1
シミュレーション軌道を教師なしで低次元潜在空間に埋め込み、不要な状態空間の探索を動的に圧縮することで、10〜20回の試行でロボットの制御器を最適化するベイズ最適化手法を提案した。
- 巧みな操作グラフを用いた双腕による把持内操作と再把持マニピュレーション2019/4/1
物体表面上の指の移動を表すグラフを構築し、把持内操作と再把持をグラフ探索で計画、双腕ロボットで実行する手法を提案した。
- 食品切断のためのデータ駆動型モデル予測制御マニピュレーション2019/3/1
リカレントニューラルネットで接触ダイナミクスをモデル化し、モデル予測制御で食品切断を実現。未知物体にも単一モデルで適応できることを示した。
- 複合現実を用いたマルチモーダル指示表現における時間的依存関係の探究マルチモーダル指示理解2019/2/1
頭の動き・手振り・音声を組み合わせた指示表現の曖昧性解消において、時間的な依存関係をモデル化することで予測精度が向上することをベイズ枠組みで検証した論文。
- 効率的な非把持物体再配置計画のための操作状態と行動の学習マニピュレーション2019/1/1
GANと強化学習を組み合わせ、ロボットが障害物のある平面上で物体を非把持で再配置する計画を高速化した研究。
- 正則化メトリック学習によるアフォーダンス理解の汎化のための不変特徴マッピングアフォーダンス2019/1/1
同じアフォーダンスを持つ物体を特徴空間で近づけるメトリック学習を正則化し、無関係な特徴を罰することで、感覚入力のどの部分がアフォーダンスを生むかを特定し、アフォーダンス間の類似性推論を可能にした研究。
- シミュレーションを活用したタスク指向把持のためのベルヌーイ交互カーネルによる大域探索マニピュレーション2018/10/1
シミュレーションの大規模データと実機の限られたデータを組み合わせ、ベイズ最適化で把持方策をオンライン適応する手法を提案し、未知物体のタスク指向把持で有効性を示した。
- トポロジー表現を用いた強化学習による全身腕マニピュレーションでの人体搬送マニピュレーション2018/9/1
ロボットが腕全体で人間を抱え搬送するタスクを、腕と胴体の位置から計算するトポロジー座標で表現し、強化学習で外乱や人間の動きに直接対応できる方策を学習した。異なる体型の人間や知覚ノイズにも対応でき、実機にも転移可能なことを示した。
- 巧みな把持内操作のためのマニピュレーショングラフマニピュレーション2018/3/1
ロボットのエンドエフェクタ内で物体を操作・再配置するため、操作プリミティブの系列を計画する「Dexterous Manipulation Graph」を提案し、双腕ロボットで実機検証した論文。
- 深層強化学習による非把持マニピュレーションでの物体整列マニピュレーション2018/3/1
視覚フィードバックのみを用いた深層Qネットワークで、物体を掴まずに押し動かして整列させる戦略を学習し、シミュレーションで85%の成功率を達成した。
- ガウス過程と位置ベースダイナミクスによる変形可能表面の能動的知覚とモデリング触覚2018/2/1
少数の物理的接触から異種弾性表面の変形性分布マップをオンラインで推定する確率的フレームワークを提案。ガウス過程で環境形状をモデル化し、位置ベースダイナミクスシミュレータと回帰で局所変形性を全体に拡張する。
- ガウス確率場とガウス過程陰関数曲面を用いた能動的表面探査能動知覚2018/2/1
視覚と触覚の計測を統合し、不確かな点群領域をロボットアームで触って効率的に3D表面を構築するオンライン確率フレームワークを提案した。物体検出や地形分類への応用も示した。
- 人間-ロボット対話における曖昧な指示の視覚化手法の比較HRI2018/1/1
YuMiロボットを用いた実験で、言葉による指示の対象を特定するための3つの視覚化手法（複合現実・拡張現実・モニタ）を比較し、精度と没入感に差があることを示した。
- 2次元剛体の自由空間における経路連結性の分解に基づく推論手法経路計画2017/10/1
2次元作業空間における剛体の自由空間の経路連結成分を、構成空間を2次元スライスに分解しalpha複体で近似することで効率的に計算し、経路存在判定やケージング判定、狭通路幅の評価を行う手法を提案した。
- 人間とロボットの協働：心理学からソーシャルロボティクスへヒューマンロボット協働2017/5/1
人間同士の協働に関する神経科学・心理学の知見をロボットに応用する身体性アプローチのサーベイ。リーダー・フォロワー型を超えた自律的な協働の実現に向けた研究動向と課題を整理した。
- 触覚データ推定による未知物体の適応的把持触覚2017/4/1
未知物体に対して、現在の把持近傍の触覚データをシミュレーションで推定し、把持の成功率を評価することで安定した把持へ適応する手法を提案。YCB物体セットで88%の成功率を達成した。
- 強化学習による深層予測ポリシーの訓練強化学習2017/3/1
画像から一連のモーター指令を予測する深層ポリシーを、知覚・ポリシー・行動の3層構造で構成し、約180回の実機試行だけでPR2ロボットの物体把持とボール投げを学習させた。
- ピボット操作のための強化学習sim2real2017/3/1
シミュレータで学習した方策を実機に転移し、物体を目標角度まで回転させるピボット操作を実現。形状や慣性が異なる物体にも汎化することを示した。
- 多様な未来を予測する：人間とロボットの協調のためのオンライン人間動作予測と合成動作予測2017/2/1
RGB深度画像から得た骨格データを用い、条件付き変分オートエンコーダで過去のフレームから将来の人間動作をオンライン予測する教師なし手法を提案。最長1660msの動作予測と、動作開始後300〜500ms以内の目標予測を目標特化の学習データなしで実現した。
- CapriDB：低コストで再現可能なマニピュレーション研究のためのキャプチャ・印刷・革新パイプラインとデータベースマニピュレーション2016/10/1
単眼またはRGB-Dカメラ画像から3Dモデルを安価に生成し、3Dプリントと物体追跡を組み合わせることで、誰でも複雑な物体をスキャン・印刷・追跡できるパイプラインと40モデルのデータベースを提案した論文。
- 人とロボットの協働を学習するデータ効率の良い強化学習フレームワーク強化学習2016/7/1
ロボットが自身の感覚運動経験から人間との協働タスクを教師なしで学習し、ガウス過程とベイズ最適化で不確実な人間行動に対処する手法を提案した。
- インタラクティブ知覚：知覚における行動と行動における知覚の活用インタラクティブ知覚2016/4/1
環境との相互作用が知覚を促進するという「インタラクティブ知覚」の原理を提唱し、既存研究を分類・分析して応用例と未解決課題をまとめたサーベイ論文。
- センサモータフレームワークにおける自己学習と適応自己学習・適応2016/1/1
ガウス過程とRRT*を組み合わせ、ロボットが環境との相互作用からセンサモータパターンを自律学習し、長期計画と適応を実現するフレームワークを提案した。
- データ駆動型把持合成のサーベイマニピュレーション2013/9/1
ロボット把持のデータ駆動型手法を、既知・類似・未知物体の3分類で整理し、物体表現や知覚処理、課題を概観したサーベイ。
