David Meger
収録論文 33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
- DexSuite：腕・ハンド・タスクを横断する器用な操作のオールインワン・フレームワークマニピュレーション2026/10/27
Genesisシミュレータ上に構築した、多様な腕とハンドを組み合わせた器用な操作のための統合シミュレーションフレームワークで、30タスク・100以上のロボット構成・触覚センシング・遠隔操作・ベンチマーク・デモンストレーションデータセットを提供する。
- 遅延介入からの方策学習の改善模倣学習2026/10/12
人間の介入が遅れる場合でも、介入位置と遅延情報からコスト関数を学習し、介入を避ける方策を模倣学習で獲得する手法を提案。
- FLINT: 走破性推定のための高速軽量推論走破性推定2026/9/22
RGBカメラのみを用いた軽量な走破性推定器FLINTを提案し、CPU上で14.7FPSで動作しながら、既存の基盤モデルシステムより高精度なコストマップを生成できることを示した。
- 視覚言語行動モデルのための触覚モダリティ融合VLA2026/3/1
視覚言語行動モデルに触覚信号を軽量に統合するTacFiLMを提案し、接触を伴う挿入・引き出しタスクで成功率や力の安定性を改善した。
- 共同状態行動埋め込みを用いたマルチエージェントモデルベース強化学習マルチエージェント強化学習2026/2/13
部分観測環境で多数のエージェントを協調させるため、世界モデルと想像ロールアウトに共同状態行動埋め込み(SALE)を統合したモデルベースMARLフレームワークを提案し、StarCraft IIやMulti-Agent MuJoCoなどで性能向上を示した。
- 収縮拡散ポリシー：微分方程式に基づく収縮スコアサンプリングによる堅牢な行動拡散VLA2026/1/1
拡散ポリシーのサンプリング過程に収縮性を導入し、ソルバーやスコアマッチングの誤差に頑健で、データ不足時にも強いオフライン学習手法を提案した。
- VOCALoco: 実行可能性とコストを考慮した適応的歩行制御歩行2025/10/1
事前学習済みの歩行方策群から、地形に応じて安全性とエネルギー消費を予測し最適な方策を選択するモジュール型フレームワークを提案し、階段昇降で実機検証した。
- 3D両手操作のための大規模事前学習モデルマニピュレーション2025/9/1
DINOv2の注意マップを3Dボクセル表現に統合し、両手ロボット操作の模倣学習ポリシーを改善した研究。
- オフロード地形における走行可能性を考慮した長距離ナビゲーションのためのトポロジカルマッピングナビゲーション2024/10/1
森林のようなオフロード環境で、視覚とGPSのみを用いて未知の地形を長距離計画・探索・制御する手法を提案。トポロジカルマップと走行可能性解析、目標条件付き行動クローニングを組み合わせ、未学習の森林400m²を自律探索した。
- LLMと音声指示による好みの地形上の制約付きロボットナビゲーション：副詞の活用ナビゲーション2024/4/1
音声指示をLLMで解釈し、ランドマークや好みの地形、速度を表す副詞を抽出して、セマンティックセグメンテーションとMPCで地図なしのオフロード走行を実現する手法を提案した。
- 信念空間制御による能動的触覚知覚の学習触覚2023/12/1
生成的世界モデルとベイズフィルタリング、情報獲得型MPCを組み合わせ、物体の質量・高さ・転倒高さなどを触覚探索で推定する方策を自律学習する手法を提案し、実機でも検証した。
- 事前学習済み表現による汎化可能な模倣学習模倣学習2023/11/1
自己教師ありViTのパッチ埋め込みをクラスタリングして意味的なキーポイントを形成し、外観変化や物体種別に汎化する模倣学習手法DVKを提案した。
- 不確実性を考慮した非線形MPCとモデルベース強化学習のハイブリッドによるオフロードナビゲーション：予測モデルへのTransformerの応用ナビゲーション2023/10/1
オフロード走行において、Transformerを用いた予測モデルと非線形MPC、モデルベース強化学習を組み合わせ、不確実性を考慮しながら動的に速度と操舵を計画する手法を提案した。
- 最適輸送による観察からの模倣学習模倣学習2023/10/1
学習者と専門家の状態軌道間のワッサースタイン距離に基づく報酬を、学習モデルや敵対的学習なしで生成する簡素化された観察からの模倣学習手法を提案し、連続制御タスクで専門家レベルの性能を達成した。
- ペアワイズ距離推定器を用いた回帰アンサンブルモデルにおける効率的な認識不確かさ推定不確かさ推定2023/8/25
回帰タスクのアンサンブルモデルにおいて、ペアワイズ距離推定器（PaiDE）を用いて認識不確かさを効率的に推定する手法を提案し、ベイズ能動学習の性能を向上させた。
- ANSELフォトボット：意味理解に基づくイベント撮影ロボットロボット撮影/マルチモーダル2023/2/1
大規模言語モデルと視覚言語モデルを活用し、イベント内容を理解して適切な写真を自動撮影するロボットを実現した。
- NeurIPS 2022 コンペティション: Driving SMARTS自動運転2022/11/1
自動運転における分布シフト問題に取り組むため、実世界データとシミュレータSMARTSを組み合わせた2トラックの競技会を開催し、強化学習やオフライン学習など多様な手法を比較評価した。
- 正規化フローを用いた観測からの模倣学習模倣学習2022/5/1
専門家の状態観測のみから、正規化フローで状態遷移の密度を学習し報酬として使うことで、不安定な敵対的手法を避けて方策を学習する手法を提案した論文。
- 軌道制約付き深層潜在視覚注意による異種地形での局所計画改善視覚ナビゲーション2021/12/1
車両の制御動作に沿った軌道へ潜在空間の視覚注意を配置する軌道制約損失を導入し、オフロードや滑りやすい地形での視覚ナビゲーション計画の汎化性能と学習効率を向上させた。
- 小型水上艇から深度別の水質測定を可能にする自律プロービングシステム水上ロボティクス2021/10/1
低コストな部品で作られた自律水上艇（ASV）向けのポータブルプロービングシステムを開発し、水中機器なしで表層付近の水柱を移動しながら水質を測定できるようにした。オープンソースのシミュレータとウインチ制御を備え、実地展開で有効性を示した。
- 視覚と触覚による能動的な3D形状復元触覚2021/7/1
高解像度の視覚型触覚センサを備えた触覚シミュレータとメッシュベースの3D形状復元モデルを組み合わせ、触覚・視触覚の事前情報で探索を導くデータ駆動型の能動的触覚探索フレームワークを構築した。
- 効果的なSim2Real転移のための介入設計sim2real2020/12/1
ドメインランダム化とデータ拡張を因果推論の介入として捉え、不変性を促す目的関数がsim2sim・sim2real転移の汎化を改善することを示し、7自由度Jacoアームのピクセル観測によるゼロショット転移で実証した。
- オフロード自律走行車両のためのマルチモーダル動力学モデリング動力学モデリング2020/11/1
視覚・LiDAR・固有感覚を統合し、テスト時に一部モダリティが欠けても頑健に長期軌道予測を行う動力学モデルを提案し、森林走行データで有効性を示した。
- 皮膚越しに見る：新規視触覚センサによる物体認識触覚2020/11/1
半透明の皮膚を持つ光学式触覚センサを開発し、内部照明条件で触覚と視覚の両モードを切り替え、深層学習で視覚と触覚を融合して物体認識・テクスチャ認識・物性推定を行う。
- ロボットダイナミクスの潜在空間学習による切断インタラクション推論マニピュレーション2020/7/1
ロボットマニピュレータの木材切断タスクにおいて、2種類の変分オートエンコーダで動力学モデルの低次元潜在表現を学習し、切断の有無や材料・形状の推論に活用した研究。
- 視覚と触覚による3D形状再構成触覚2020/7/1
ロボットハンドの触覚と視覚を統合し、チャートベースの手法で物体の3D形状を再構成する研究。触覚情報が接触部位周辺の再構成も改善することを示した。
- 障害物環境下での視覚に基づくゴール条件付き水中ナビゲーション水中ナビゲーション2020/6/1
人間のデモと後付け再ラベリングを用いた条件付き模倣学習により、地図なしで障害物を避けつつ指定ウェイポイントへ向かう水中ロボットの視覚ナビゲーション方策を学習し、実海域のサンゴ礁で実証した。
- オンボードカメラと疎な航空画像を用いた不整地での滑らかな地形走行学習走行/強化学習2020/4/1
車載カメラと上空からの航空画像を融合し、自己教師あり強化学習で不整地を滑らかに走行しつつ衝突を避ける走行方策を学習した。
- データ効率の良いロボット逆動力学学習のためのカスケードガウス過程逆動力学学習2019/10/1
マニピュレータの逆動力学を、リンク構造に沿ってカスケード化したガウス過程で学習し、次元削減によりデータ効率と汎化性能を向上させた研究。
- ロバストな歩行ポリシー訓練のためのドメインランダム化分布の学習歩行2019/6/1
対象ロボットのデータなしに、勾配ベースの探索でドメインランダム化分布を学習し、歩行ポリシーのロバスト性を向上させる手法を提案した論文。
- ベイズニューラルネットワークによる複数環境下での不確実性を考慮した模倣学習模倣学習2019/3/1
ベイズニューラルネットワークの不確実性を用いて、学習済みロボット制御器が性能低下する状況を検出し、必要な時だけ追加データを要求することでデータ効率を高める手法を提案した。
- 確率的モデルベース強化学習によるニューラルネットワーク制御器の合成モデルベース強化学習2018/3/1
変分ドロップアウトと対数正規ノイズで不確実性を校正したNNダイナミクスモデルを用い、PILCOを改良して複雑なNN制御器をデータ効率的に学習する手法を提案し、6脚水中ロボットの制御でも検証した。
- セマンティックロボットビジョン競技会の現状と今後の方向性ロボットビジョン2009/8/1
未知物体の視覚探索を課題とするロボットビジョン競技会について、最先端技術の向上と参加者増を目指した改善案を提示した論文。
