Dinesh Manocha
University of Maryland, College Park
収録論文 184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
- マルチモーダルなシーン理解による長距離ナビゲーションシステムMOSU2ナビゲーション2026/11/8
視覚言語モデルと幾何・動的情報を段階的に組み合わせ、歩行者や車両が混在する屋外環境で長距離移動を実現するナビゲーションシステムを提案した。
- 信念更新と世界モデルによる長期的エージェントの失敗回復長期的エージェント2026/10/13
長期的タスクにおける失敗回復のため、試行間の証拠を持続的に保持し、修復仮説を世界モデルで評価するフレームワークBELIEFWEAVERを提案。蒸留により9Bモデルでも性能向上とコスト削減を実現。
- SEA-LM: ウェアラブルマイクアレイのための自己中心空間音声理解空間音声理解2026/10/4
スマートグラス型マイクアレイの音声から空間情報を捉え、音源定位や複数話者の選択的書き起こしを行うマルチモーダル大規模言語モデルを提案した論文。
- 世界モデルは何を忘れるべきか？適応的継続のための層別保持継続学習/世界モデル2026/10/2
世界モデルにおける継続学習では、物理法則などの不変知識と環境変化に応じて更新すべき事実を区別し、不変知識の保持と更新遅延を別々に評価する手法を提案する。
- Causeway: VLAポリシーにおける指示切替時のタスク到達性回復VLA2026/9/25
VLAポリシーで別タスク実行後に新しい指示を与えると失敗しやすい問題に対し、学習不要の推論時介入で目標タスクの再開を可能にする手法を提案。
- 基盤モデルによる身体性ナビゲーションの実環境展開ナビゲーション2026/9/22
基盤モデルをナビゲーションエージェントに適用する際の訓練バイアスと文脈長制限に対処するため、人間習慣データによる事前調整とメモリヘッドによる能動的記憶管理を提案し、実環境で性能向上を実証した。
- VISA: VLMによる3D占有ワールドモデルのインスタンス意味監査3D占有予測2026/6/11
3D占有予測の精度向上のため、VLMを用いて物体インスタンスの意味を監査し、その情報を学習時に蒸留する手法を提案。推論時はVLM不要で、閉集合のmIoUを改善した。
- VEGA: 実世界の自己中心視点ビデオと幾何学的軌道監視によるナビゲーションVLAの学習ナビゲーション/VLA2026/6/1
未ラベルの自己中心視点ナビゲーションビデオから、幾何学的軌道監視を用いて障害物回避可能なナビゲーションVLAモデルを訓練する手法を提案。
- 見たものに基づいて行動する：視覚言語行動モデルにおける安全な社会的ナビゲーションの実現社会的ナビゲーション/VLA2026/6/1
事前学習済みの視覚言語行動（VLA）モデルが歩行者と障害物の区別や衝突予測信号を内部表現に持つことを利用し、注釈不要の2段階ポストトレーニング手法SALSAを提案。反事実的なシーンと将来リスクの教師信号で行動生成と潜在表現を整合させ、近接衝突を86.4%削減した。
- VLMを用いた二輪車安全運転支援システム自動運転/安全支援2026/5/1
二輪車の事故リスク低減のため、視覚言語モデルとセグメンテーションを組み合わせてリスクマップを生成し、二輪車の動特性に合わせたプランナーで安全な運転行動を推薦するシステムを提案した。
- Paired-CSLiDAR: 高さ層別レジストレーションによる空中・地上LiDARのクロスソース位置姿勢精緻化点群レジストレーション2026/5/1
空中と地上のLiDARスキャン間の位置姿勢を高精度に補正するため、共有される地面に着目した高さ層別ICPと逆方向レジストレーションを組み合わせた学習不要のパイプラインRGSRを提案し、ベンチマークで高い成功率を達成した。
- TransCurriculum: 高速かつ安定した移動のための多次元カリキュラム学習歩行2026/3/1
本論文では、四足歩行ロボットの高速移動を安定させるため、速度指令、地形難易度、ドメインランダム化の3軸を適応的に調整するトランスフォーマーを用いた多次元カリキュラム学習手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- CHOP: 反実仮想的な人間の嗜好ラベルによる視運動ナビゲーションポリシーの障害物回避改善ナビゲーション2026/3/1
視運動ナビゲーションポリシーを、反実仮想的な軌道に対する人間の嗜好ラベルで微調整し、安全性と障害物回避を人間の直感に合わせる手法を提案した。
- SABER: 視覚言語行動モデルに対するステルスなエージェント型ブラックボックス攻撃フレームワークVLA/セキュリティ2026/3/1
VLAモデルへの指示文の小さな改変でロボットの行動を劣化させる攻撃を自動生成するフレームワークを提案し、LIBEROベンチマークで成功率低下などの効果を実証した。
- MorFiC: ゼロショット四足歩行移行のための価値関数の誤較正の修正歩行2026/3/1
異なる形態の四足ロボット間でゼロショットで歩行ポリシーを移行するための強化学習手法MorFiCを提案。共有クリティックの形態依存の較正問題を解決し、シミュレーションでの形態ランダム化のみで未見ロボットへの転移を実現。
- SLAT-Phys: 構造化3D潜在表現からの高速材料特性場予測材料特性推定2026/3/1
単一のRGB画像から3Dアセットの材料特性場（ヤング率、密度、ポアソン比）を直接推定するエンドツーエンド手法を提案。事前学習済み3D生成モデルの潜在表現を活用し、軽量デコーダで高速かつ高精度な予測を実現。
- GaussianSSC: トライプレーン誘導による方向性ガウス場を用いた3次元セマンティック補完3次元セマンティック補完2026/3/1
ボクセルグリッドとガウス表現を融合し、トライプレーン誘導の方向性ガウス場でセマンティックシーン補完の精度を向上させる2段階手法を提案。
- MemCtrl: MLLMを活用した身体性エージェントの能動的メモリ制御VLA2026/1/1
MLLMに学習可能なメモリヘッドを追加し、探索中の観察や内省をオンラインで取捨選択することで、身体性タスクの達成率を平均約16%向上させた。
- DR. Nav: 行き止まりからの能動的復帰とナビゲーションのための意味・幾何表現ナビゲーション2025/11/1
RGB-LiDAR融合とベイズ推定で行き止まりの可能性と復帰地点をリアルタイムに推定し、リスクを考慮したコストマップで安全な経路計画を実現するナビゲーション手法。
- Splatblox: 屋外ロボットナビゲーションのための走破性を考慮したガウシアンスプラッティングナビゲーション2025/11/1
セグメント化したRGB画像とLiDAR点群をガウシアンスプラッティングで融合し、幾何と意味を同時に表現する走破性対応ESDFをオンライン構築することで、植生の多い屋外環境での自律ナビゲーションを実現した。
- PhysGS: 物理特性推定のためのベイズ推論ガウシアンスプラッティング物理特性推定2025/11/1
3Dガウシアンスプラッティングにベイズ推論を組み込み、視覚情報と言語事前知識から摩擦・硬さ・質量などの物理特性を不確かさ付きで密に推定する手法を提案。
- ROVER: 規制者駆動によるブラックボックスロボット方策のロバスト時相検証検証/安全性2025/11/1
ブラックボックスなロボット方策の実行トレースを、優先度付きSTL仕様に基づき規制者インザループで評価し、再学習を導く検証手法を提案。仮想レースと移動ロボットで満足度を平均43.8%改善し、TurtleBot3で27%向上を実証。
- NavMoE：専門家混合による局所ナビゲーションのためのハイブリッドモデル・学習ベース走行可能性推定ナビゲーション2025/9/1
地形ごとに特化したモデルベースと学習ベースの推定器を専門家として組み合わせ、ゲーティングネットワークで動的に重み付けする走行可能性推定手法を提案。未見環境への汎化と推論効率を両立。
- HALO: 人間の選好に整合したオフライン報酬学習によるロボットナビゲーションナビゲーション2025/8/1
人間の直感を視覚ベースの報酬関数として定量化するオフライン報酬学習手法HALOを提案し、学習ベースとMPCベースのナビゲーションに適用して成功率や軌道精度を大幅に改善した。
- MOSU: マルチモーダルシーン理解による自律長距離ロボットナビゲーションナビゲーション2025/7/1
LiDAR・画像セグメンテーション・視覚言語モデルを統合し、社会的規範も考慮した屋外長距離自律ナビゲーションシステムを実現した。
- 形態と制御を考慮した強化学習による汎化可能な四足歩行歩行2025/5/1
形態ベクトルを条件にした方策を強化学習で学習し、再学習なしで異なる四足ロボットへゼロショット転移できる手法を提案。
- HACL: 履歴を考慮したカリキュラム学習による高速歩行歩行2025/5/1
関節速度指令の履歴をRNNでモデル化し、カリキュラム学習と組み合わせることで、四足・二足ロボットの高速かつ安定した歩行を実現した。
- 家庭内緊急事態への音声を用いた対応ロボット音声認識・ロボティクス2025/4/1
家庭内の緊急事態を音声から検知し、マルチモーダルVLMと確率的動的シーングラフで位置推定するロボットシステムを提案し、シミュレータデータセットと実機実証を示した。
- 局所性に基づく分解型マルチエージェントActor-Criticによるマルチロボット協調学習群制御2025/3/1
ロボット間の局所的な関係を依存グラフで捉え、関連の強いロボット同士をグループ化して学習する協調マルチエージェント強化学習手法Loc-FACMACを提案し、複数環境で既存手法を最大108%上回る性能を示した。
- ViLAM: 視覚言語推論を注意マップに蒸留する社会規範ロボットナビゲーションナビゲーション2025/3/1
大規模視覚言語モデルの推論を注意マップに蒸留し、社会規範に沿ったロボットナビゲーションを実現する手法を提案。実機実験で成功率が14.2〜50%向上。
- AutoSpatial: 効率的な空間推論学習による社会的ロボットナビゲーションのための視覚言語推論VLA2025/3/1
大規模視覚言語モデルの空間理解を、自動ラベリングしたVQAデータと2段階の階層的学習で強化し、社会的ロボットナビゲーションの知覚・予測・推論・行動・説明を改善する手法を提案。
- Social-LLaVA：人間的言語推論による社会的空間でのロボットナビゲーション強化VLA2025/1/1
人とロボットの社会的インタラクション4万件のVQAデータセットSNEIを作成し、VLMを微調整したSocial-LLaVAで社会的に配慮したロボットナビゲーションを実現した。
- Mode-GS: 単眼深度ガイド付きアンカー3Dガウススプラッティングによる地上視点シーンのロバストレンダリング3Dガウススプラッティング2024/10/1
地上ロボットの軌跡データセット向けに、単眼深度から得たピクセル対応アンカーと残差ガウスデコーダで3Dガウススプラットを生成し、スケール一貫性損失で深度スケールを校正する新規視点レンダリング手法を提案。
- FALCON: 未来予測と物体中心の文脈事前学習によるUAV行動認識VLA2024/9/1
UAV映像の行動認識に向け、物体検出を事前学習時のみに用いて背景の影響を抑え、物体中心の短期・長期未来再構成を組み合わせた自己教師あり学習手法を提案。
- GND: 屋外キャンパス環境におけるマルチモーダル知覚と多カテゴリ走行可能性を備えたグローバルナビゲーションデータセットナビゲーション2024/9/1
10の大学キャンパスから3D LiDAR点群・RGB/360度画像と歩道・車道・階段・オフロード・障害物の走行可能性マップを収集し、地図ベース/地図なしナビゲーションや場所認識に応用可能な大規模データセットを構築した。
- 物理的接地を伴う視覚言語モデルによる屋外ロボットナビゲーションナビゲーション2024/9/1
視覚言語モデルに固有受容感覚データを組み合わせて地形の変形性や滑りやすさを評価し、屋外での走行可能領域を動的に推定するナビゲーション手法を提案。脚式・車輪式ロボットで成功率を最大50%向上させた。
- BehAV: VLMを活用した行動ルール誘導による屋外ロボットナビゲーションナビゲーション2024/9/1
人間の指示をLLMで解釈し、VLMのゼロショット理解でランドマーク位置を推定、行動ルールをコストマップに組み込んでMPCベースの四足ロボットの屋外自律ナビゲーションを実現した。
- CROSS-GAiT: 複雑地形におけるパラメトリック歩容適応のためのクロスアテンションに基づくマルチモーダル表現融合歩行2024/9/1
視覚と時系列データをクロスアテンションで融合し、四足ロボットの歩容パラメータ（歩高と股関節開き）をリアルタイムに適応させる手法を提案。未見地形でも優れた性能を示し、エネルギー消費と関節負荷を低減。
- VL-TGS: 視覚言語モデルを用いたマップレス屋外環境における軌道生成と選択ナビゲーション2024/8/1
マップレス屋外環境で、走行可能性制約を満たし人間らしい経路を生成するため、CVAEと視覚言語モデルを組み合わせた軌道生成・選択手法を提案した。
- 生成的コミュニケーションによるゼロショット物体ナビゲーションの改善ナビゲーション2024/8/1
上空の支援エージェントと地上エージェントがVLMで環境情報を伝え合う生成的コミュニケーション手法を提案し、選択的支援がナビゲーション性能を向上させることを示した。
- TOPGN: 強度情報を用いたLiDAR点群によるリアルタイム透明障害物検出ナビゲーション2024/8/1
LiDAR点群の強度を高さ方向に分割した2Dグリッドマップに集約し、層間の強度差から透明障害物を検出して衝突回避と地図生成に応用する手法を提案。
- VLPG-Nav: 視覚言語ポーズグラフと物体位置確率マップを用いた物体ナビゲーション物体ナビゲーション2024/8/1
視覚言語埋め込みの空間マップと物体位置確率マップを組み合わせ、遮蔽や位置ずれに対応しながら物体をカメラ視野の中心に捉える物体ナビゲーション手法を提案。
- CSCPR: クロスソースコンテキストによる屋内RGB-D場所認識場所認識2024/7/1
RGB-D屋内場所認識のためのCSCPRを提案。グローバル検索と再ランキングを統合し、クラスタコンテキストで特徴処理を一貫させ、新データセットも公開した。
- GameOpt+：無秩序な異種交通交差点における燃料効率を改善する最適マルチエージェント協調制御群制御2024/5/1
信号のない多車線交差点で、オークション機構と軌道最適化を組み合わせて車両の進入順序と速度をリアルタイム制御し、燃費・スループット・到達時間を大幅に改善する手法を提案。
- LOC-ZSON: 言語駆動の物体中心ゼロショット物体検索とナビゲーション物体ナビゲーション2024/5/1
複雑なシーンで物体レベルのクエリを扱うため、物体中心の画像表現とVLM微調整用損失を提案し、LLMベースの拡張とプロンプトテンプレートでゼロショット物体ナビゲーションを実現した。
- 家庭は寝る準備ができている？ 状況依存クエリによる身体性質問応答の生成と評価身体性質問応答2024/5/1
家庭内で「寝る準備はできている？」のような複数の物体状態の合意を要する状況依存クエリをLLMで生成・評価する枠組みを提案し、LLMは生成は得意だが合意に基づく回答は苦手で常識に反することもあると示した。
- TK-Planes: 動的UAVシーンのための階層型K-Planesと高次元特徴ベクトルNeRF/シーン再構成2024/5/1
UAV視点の動的シーンを対象に、K-Planes NeRFを拡張して階層的な特徴ベクトルを保持し、合成データと実データのギャップを埋める新手法を提案した。
- 「牛乳を片付け忘れないで！」家庭内異常検知のためのデータセット異常検知2024/4/1
家庭内の危険・不衛生な状況を検出するため、1000シーンの異常データセットSafetyDetectを構築し、シーングラフとLLMを組み合わせて90%以上の精度で異常を識別する手法を提案した。
- VLM-Social-Nav: 視覚言語モデルによるスコアリングを用いた社会的配慮型ロボットナビゲーションナビゲーション2024/4/1
視覚言語モデル（VLM）を活用し、人間中心環境で社会的に適切なロボット動作をリアルタイムに決定するナビゲーション手法を提案。実環境4シナリオで成功率と衝突回避が改善し、ユーザ評価でも社会的配慮が高いと評価された。
- 合同実演を超えて：効率的なマルチエージェント強化学習のための個別専門家ガイダンスマルチエージェント強化学習2024/3/1
各エージェント個別の専門家実演を選択的に活用し、協調行動を学習するマルチエージェント強化学習手法PegMARLを提案。
- LLMは人間らしい道案内指示を生成できるか？プラットフォーム非依存の身体性指示合成に向けてVLA2024/3/1
LLMを用いて、特定のシミュレーションプラットフォームに依存せず、人間らしい道案内指示を自動生成する手法を提案し、複数環境での有効性と人間生成指示との類似性を示した。
- 個人化された身体性ナビゲーションによる可搬物体の探索ナビゲーション2024/3/1
人間が日常的に動かす可搬物体を対象に、物体の移動経路を考慮した身体性ナビゲーション手法TAPを提案し、シミュレーションと実世界で有効性を示した。
- LBAP: ベイズ推論によるLLMプランナーの不確実性整合の改善VLA2024/3/1
LLMプランナーの幻覚を抑え、ベイズ推論で自信度を成功確率に合わせて校正する手法を提案し、実世界で成功率を維持しつつ人間の介入を33%以上削減した。
- DTG：拡散モデルによる地図なし屋外ナビゲーションのための軌道生成ナビゲーション2024/3/1
拡散モデルと条件付きRNNを用いて、地図のない屋外環境で障害物や未舗装路を避けつつ目的地までの走行距離を抑えた軌道を生成する手法を提案し、実機実験で走行距離と走破性の改善を確認した。
- AMCO: 屋外環境における四足ロボットナビゲーションのための視覚と固有感覚の適応的マルチモーダル融合歩行2024/3/1
視覚と固有感覚を適応的に組み合わせ、3つのコストマップを融合して四足ロボットの屋外ナビゲーションを実現する手法を提案。
- CoNVOI: 視覚言語モデルを用いた屋内・屋外環境における文脈認識ナビゲーションナビゲーション2024/3/1
視覚言語モデルを活用し、周囲の状況をゼロショットで分類して文脈に応じた行動指示を生成し、障害物のない領域を番号で注釈した画像から経路を選択することで、屋内・屋外での自律ナビゲーションを実現する手法。
- LLM/VLM制御ロボティクスの脆弱性VLA2024/2/1
LLMやVLMで制御されるロボットが入力のわずかな変化に弱く、タスク成功率が最大22.2%低下することを実験で示した研究。
- MaxMin-RLHF：多様な人間選好へのアラインメントRLHF2024/2/1
単一報酬モデルのRLHFでは人間選好の多様性を表現できないことを示し、選好分布の混合をEMで学習して平等主義的なMaxMin目的で方策を最適化する手法を提案した論文。
- REBEL: 報酬正則化によるロボット強化学習の人間フィードバック活用RLHF2023/12/1
人間の選好に加えてエージェント自身の選好も考慮した報酬正則化手法を提案し、ロボット強化学習における分布シフトを軽減する。
- AdVENTR: 複雑な屋外環境における自律ロボットナビゲーション自律ナビゲーション2023/11/1
不整地や植生のある屋外環境で、車輪型・脚型ロボットが走行できるよう、RGBカメラや3D Lidarなどのセンサデータを用いた学習ベースの知覚・計画アルゴリズムと、シーンに応じて知覚手法を切り替えるシステムを開発し、HuskyとSpotで実証した。
- LANCAR: 言語を活用した非構造環境における文脈認識型ロボット移動歩行2023/10/1
人間の観察者からの言語による文脈情報を大規模言語モデルで解釈し、強化学習エージェントと組み合わせることで、非構造地形でのロボット移動を文脈認識型に改善した研究。
- 移動充電UGVとエネルギー制約付きUAVの協調カバレッジ計画協調カバレッジ計画2023/10/1
エネルギー制約のあるUAVと移動充電が可能なUGVのチームで、両者の担当領域を完全にカバーしつつ時間を最小化するヒューリスティック手法を提案。実機実験で有効性を検証。
- VAPOR: オフライン強化学習を用いた屋外植生下での脚式ロボットナビゲーション歩行ナビゲーション2023/9/1
3D LiDARの点群から得たコストマップと固有感覚データを入力とし、実環境で収集したデータでオフライン強化学習を行い、植生の密集した屋外環境で脚式ロボットをナビゲートする手法を提案。
- 行動クローニングと強化学習によるブラシ操作のsim-to-real転移sim2real2023/9/1
行動クローニングと強化学習を組み合わせてブラシ操作エージェントを訓練し、シミュレーションから実機のロボットアームへ滑らかに転移させる手法を提案した。
- LiDAR強度を用いたロボットナビゲーションナビゲーション2023/9/1
反射強度を高さ方向に積層した多次元強度マップを提案し、障害物の透過性や密度を推定して、カーテンや草などの通過可能な物体とガラス壁などの回避すべき物体を区別するナビゲーション手法を実現した。
- MTG: 走行可能領域を網羅する地図なし屋外ナビゲーションの軌道生成ナビゲーション2023/9/1
地図のない屋外環境で、限られた機載センサのみを用いて走行可能な方向を網羅しつつ衝突のない経路を生成するCVAEベースの学習手法を提案し、HuskyとSpotで検証した。
- ProNav: 脚式ロボットの屋外ナビゲーションのための固有受容性感覚に基づく走破性推定歩行2023/7/1
脚式ロボットの関節エンコーダ・力・電流センサのみから地形の安定性や嵌まり込みリスクを推定し、歩容を最適化して屋外ナビゲーションの成功率と省エネ性を向上させる手法を提案。
- iPLAN: 分散型マルチエージェント強化学習による異種交通環境での意図認識型プランニング自動運転/マルチエージェント強化学習2023/6/1
周囲のドライバーの意図をローカル観測のみから推測し、行動インセンティブと即時インセンティブを統合して意思決定と運動計画を行う分散型MARL手法を提案し、異種高速道路シナリオで高い成功率と生存時間を達成した。
- 信頼度制御探索：ロボットナビゲーションのための効率的な疎報酬方策学習ナビゲーション2023/6/1
方策エントロピーに応じて軌道長を動的に調整し、報酬関数を変えずに疎報酬下のロボットナビゲーションのサンプル効率を改善する手法を提案し、実機でも検証した。
- VERN: 密生した非構造屋外環境における植生を考慮したロボットナビゲーションナビゲーション2023/3/1
数枚のRGB画像から柔軟な植生と障害物植生を分類する少数ショット学習器と2D LiDARを組み合わせ、植生を考慮した走行コストマップを構築して脚式ロボットの屋外自律ナビゲーションを実現した。
- DS-MPEPC: 混雑動的環境における安全でデッドロックを回避するロボットナビゲーションナビゲーション2023/3/1
動的環境でのロボットナビゲーションにおいて、衝突確率と終端状態コストを新たに定式化したモデル予測平衡点制御の変種を提案し、デッドロックを減らし滑らかな軌道を生成する。
- RE-MOVE: 言語フィードバックによる動的環境下でのロボットナビゲーションの適応的方策設計ナビゲーション2023/3/1
訓練済みナビゲーション方策に、不確実性に基づいて必要な時だけ言語モデルから指示を求め、再訓練なしで動的環境変化に適応させる手法を提案。
- 具現化エージェントは「猫型マグカップ」を見つけられるか？LLM誘導探索によるゼロショット物体ナビゲーションナビゲーション2023/3/1
大規模言語モデルの常識推論を活用して未知環境で特定の物体を探索するゼロショット物体ナビゲーション手法LGXを提案し、RoboTHORで成功率を27%以上改善、実世界実験でも有効性を示した。
- AZTR: 自動ズームと時間推論による空中映像行動認識行動認識2023/3/1
ドローン映像から人間を自動ズームで捉え、時間推論で行動を認識する軽量手法を提案し、エッジ機器でも高精度を実現した。
- MITFAS: 相互情報量に基づく時間的特徴アライメントとサンプリングによるUAV動画行動認識行動認識2023/3/1
UAV動画の行動認識において、相互情報量を用いて時間方向の特徴をアライメントし、情報量の多いフレームを選択する手法を提案し、複数データセットで精度を向上させた。
- 譲り合い領域をシフトさせた非ホロノミックエージェントのリアルタイム分散ナビゲーション群制御2023/3/1
狭い通路を避けて広い場所で譲り合うように経路を調整することで、非ホロノミックな複数エージェントの分散ナビゲーションの成功率を向上させる手法を提案。
- GeoLCR: 注意機構に基づく幾何学的ループ閉じ込めと位置合わせSLAM2023/2/1
LiDAR点群をボクセル化してループ検出を行い、点単位の位置合わせモデルで姿勢精度を高める手法を提案。複数データセットで翻訳・回転精度が最大2倍向上し、ループ検出成功率100%を達成。
- 注意機構と通信を用いた高密度マルチエージェントナビゲーション群制御2022/9/1
マルチヘッド自己注意で近傍ロボットの情報を固定長ベクトルに符号化し、リンク予測として選択的通信を学習することで、高密度環境でも安全かつ効率的な分散マルチロボット衝突回避を実現した。
- MSVIPER: 強化学習ベースのロボットナビゲーションのための改良された方策蒸留ナビゲーション2022/9/1
強化学習で学習したナビゲーション方策を決定木に蒸留し、動的障害物や不整地での凍結・振動を大幅に削減する手法を提案。
- WGICP: 微分可能な重み付きGICPに基づくLiDARオドメトリSLAM2022/9/1
微分可能なGICPとKNNを組み合わせ、各点の重要度を学習して高重みの点のみを使うことで、LiDAR点群レジストレーションの精度と速度を向上させる手法を提案した。
- DC-MRTA: 複雑環境における分散型マルチロボットタスク割り当てとナビゲーション群制御2022/9/1
倉庫環境で複数ロボットのタスク割り当てと衝突回避ナビゲーションを強化学習で統合し、二層構造で総移動遅延を最小化する手法を提案した論文。
- RTAW: 倉庫環境におけるマルチロボットタスク割り当てのための注意機構に着想を得た強化学習手法群制御2022/9/1
倉庫でのマルチロボットタスク割り当てをマルコフ決定過程として定式化し、注意機構を模したポリシーを持つ深層マルチエージェント強化学習で解く。ロボット数に依存しない埋め込みを用い、PPOで訓練して総移動遅延を最小化し、最大1000台までスケールすることを示した。
- GrASPE: 非構造屋外環境におけるロボットナビゲーションのためのグラフベースマルチモーダル融合ナビゲーション2022/9/1
RGBカメラ・3D LiDAR・オドメトリのマルチモーダル入力をグラフニューラルネットで融合し、候補軌道の成功確率を推定する屋外ナビゲーション手法を提案。センサ信頼度を考慮し、一部センサが使えない状況でも頑健に動作する。
- HTRON: 重尾適応強化学習によるスパース報酬での効率的な屋外ナビゲーションナビゲーション2022/7/1
スパース報酬設定で重尾方策パラメータ化を用いて探索を促す適応的強化学習アルゴリズムHTRONを提案し、屋外ナビゲーションの成功率を向上させた。
- 重裾方策による連続制御ロボティクスにおける疎な報酬への対処強化学習2022/6/1
連続制御タスクで問題となる疎な報酬に対処するため、重裾型の確率的方策勾配アルゴリズム(HT-PSG)を提案し、専門家のデモンストレーションなしで安定した探索を実現してベンチマークタスクでの性能とサンプル効率を向上させた。
- リスク志向の人間ドライバーとの協調を考慮したゲーム理論的プランニング自動運転/ゲーム理論/リスク計画2022/5/1
人間ドライバーの運転行動モデルからリスク選好を推定し、ゲーム理論的なリスク考慮型プランナで自動運転車と人間の相互作用をモデル化する手法を提案した。合流シナリオで攻撃的なドライバーを認識して譲るなど望ましい創発行動が得られることを示した。
- 不整地屋外ナビゲーションのための空間認識型sim-to-real戦略sim2real2022/5/1
注意機構付き深層強化学習ポリシーの中間出力をナビゲーションコストマップとして利用し、DWAと組み合わせることで不整地屋外でのsim-to-realギャップを埋めるハイブリッド手法を提案した。
- AdaptiveON: 安定かつ信頼性の高い行動のための適応型屋外ローカルナビゲーション手法ナビゲーション2022/5/1
PPOをベースに多段階学習とLidar特徴を用い、不整地でのドリフト抑制・安定性・急勾配回避・衝突回避を実現する屋外ナビゲーション手法を提案し、実機で検証した。
- GameOpt: 動的交差点のための最適リアルタイムマルチエージェント計画と制御マルチエージェント計画2022/2/1
オークションによる進入順序決定と最適化ベースの軌道計画を組み合わせ、無信号多車線交差点をリアルタイム（10ms未満）で協調制御する手法を提案。スループット25%以上改善、到達時間75%短縮、燃費33%削減を達成。
- 混雑度指標とボロノイ分割を用いた密環境マルチエージェント経路計画群制御2022/2/1
密集環境で複数の差動駆動ロボットを誘導する分散型経路計画を提案し、混雑度指標による再計画とボロノイセルで衝突を抑えつつ倉庫のような複雑な場面での成功率と効率を向上させた。
- 自己教師あり学習による不整地走行ナビゲーション不整地走行2022/2/1
ロボットと地形の相互作用から路面性状を自己教師あり学習で推定し、コストマップと加速度制限を用いた不整地自律走行を実現した。
- 話者認識の転移学習とBERTを組み合わせたマルチモーダル感情認識マルチモーダル感情認識2022/2/1
音声には話者認識で学習済みのResNetを転移学習し、テキストにはBERTを微調整して、両者のスコアを後期融合することで感情認識の精度と汎化性能を高めた研究。
- 高速道路輸送のためのインテリジェント自動運転トラックシステム自動運転/sim2real2021/12/1
交通シミュレーション・高忠実度トラックモデル・学習ベースの計画モジュールを統合した自動運転トラックシステムを構築し、実車実験でsim2realギャップの低減を示した。
- グラフ理論的機械学習による人間ドライバー行動の予測行動予測2021/11/1
車両軌跡からグラフ理論的特徴を抽出し機械学習で人間ドライバーの行動を予測する手法を提案し、米・印・中・星の実交通データで有効性を示した。
- 自律型ショベルカーのための地形走行性マッピングとナビゲーションシステムナビゲーション2021/9/1
RGB画像と3D点群から地形特徴を抽出して走行性マップを構築し、不整地での自律ショベルカー走行を実現した研究。新しい建設現場データセットも提案。
- 不整地屋外環境における深層強化学習を用いた信頼性の高い経路計画ナビゲーション2021/9/1
地形の高低差マップとロボット姿勢から注意マスクを生成し、安定性の低い領域を避けるコストマップと動的に実行可能な軌道を算出するナビゲーション手法を提案した。実機実験で成功率35%向上、標高勾配26%低減を達成した。
- 平面リンク機構の最適トポロジーと軌道の同時探索機構設計2021/9/1
与えられたエンドエフェクタ軌道から平面リンク機構のトポロジーと形状を自動設計するため、混合整数計画とシミュレーテッドアニーリングを比較し、MICPとMINLPを組み合わせたハイブリッド手法を提案した論文。
- GamePlan: 交差点・ラウンドアバウト・合流における人間ドライバーとのゲーム理論的マルチエージェント計画マルチエージェント計画2021/9/1
人間ドライバーの運転スタイルを観測可能な情報から推定し、ゲーム理論に基づくオークションで各エージェントの最適行動を決定するマルチエージェント計画手法を提案。衝突やデッドロックを理論的に防ぎ、実世界の人間ドライバーでも実装可能なことを示した。
- MotionHint：運動制約を考慮した自己教師あり単眼視覚オドメトリ視覚オドメトリ2021/9/1
カメラの次フレーム姿勢と不確実性を予測するニューラルネットPPnetを導入し、運動損失を加えることで既存の自己教師あり単眼視覚オドメトリの局所解問題を緩和し、KITTIで最大28.73%のATE改善を達成した。
- METEOR：希少行動を含む密で異種混合な非構造交通データセット自動運転データセット2021/9/1
非構造な交通シーンにおける希少で複雑なマルチエージェント運転行動を収録した大規模データセットMETEORを構築し、物体検出や行動予測の既存モデルが苦戦することを示した。
- モジュール学習による複雑環境での画像ゴールナビゲーションナビゲーション2021/8/1
画像ゴールナビゲーションを目標計画・衝突回避・終了予測に分離し、4つのモジュールで構成することで未知の実環境への汎化性能と成功率を向上させた研究。
- 群集団の結束度をモデル化した社会的配慮型ロボットナビゲーションナビゲーション2021/8/1
RGB-Dカメラの視覚特徴から歩行者の集団結束度を推定し、それを用いて混雑環境でのロボットの社会的ナビゲーションを改善した研究。
- 可視性ポリゴンを用いた静的・動的シーンでのリダイレクテッドウォーキングVR歩行誘導2021/6/1
ロボットの動作計画の手法を取り入れ、可視性ポリゴンで歩行可能空間を表現することで、物理空間と仮想空間の対応を保ちながらユーザーを衝突なく誘導するリダイレクテッドウォーキング手法を提案し、既存手法よりリセット回数を大幅に削減した。
- 専門家方策と決定木を組み合わせたセンサベースロボットナビゲーションナビゲーション2021/4/1
深層強化学習の専門家方策を決定木に変換し、再学習なしで修正することで、動的環境での衝突回避ナビゲーションの信頼性と性能を向上させた研究。
- GANav: 不整地屋外環境におけるロボットナビゲーション向け高効率地形セグメンテーション地形セグメンテーション2021/3/1
RGB画像から走行可能な地形をグループ単位の注意機構で効率的にセグメンテーションし、強化学習ナビと組み合わせて実機ロボットの走行成功率と路面選択精度を向上させた研究。
- 協調型車両インフラシステムにおける堅牢な2D/3D車両認識3D認識2021/3/1
任意のカメラ視点に対応するため、自己教師ありのテクスチャ補完による新規視点合成でデータ拡張し、画像ピクセルと3D点の密対応を用いて2D/3D車両認識を行う手法を提案。実交通シーンのCVISデータセットも構築した。
- V-RVO：ボロノイ図と相互速度障害物を用いた分散型マルチエージェント衝突回避群制御2021/2/1
バッファ付きボロノイセルと相互速度障害物を組み合わせ、密集環境で多数のエージェントが分散的に衝突を回避する手法を提案。ORCAより保守的でない回避行動を実現する。
- 複雑環境でのリダイレクテッドウォーキングのためのアラインメントベース制御手法ARCリダイレクテッドウォーキング2021/1/1
物理環境と仮想環境の障害物への近さを一致させるようユーザーを誘導するリダイレクテッドウォーキング制御器ARCを提案し、環境複雑度指標CRを導入して衝突回避性能を大幅に改善した。
- StylePredict：軌跡から人間ドライバーの行動を推論する機械理論オブマインド自動運転・行動推論2020/11/1
車両の軌跡をスペクトル解析や中心性関数で解析し、人間ドライバーの運転スタイルを推論する機械理論オブマインド手法を提案し、米中印星の交通文化を分析した。
- SelfDeco: 困難な屋内環境における自己教師あり単眼深度補完深度推定2020/11/1
疎な深度計測と単眼動画のみを用いた自己教師あり学習により、テクスチャのない領域や反射・透明面を含む屋内環境で高精度に深度を補完する手法を提案した。
- B-GAP: 多様な運転行動を持つ交通環境での自動運転ナビゲーション自動運転/強化学習2020/11/1
既存の交通シミュレータに攻撃性の異なる運転行動モデルを組み込み、深層強化学習で密集交通中のローカルナビゲーション方策を学習させた研究。
- 危険環境で実世界作業を可能にする自律型掘削機システム自律建設機械2020/11/1
鉱山や建設現場など危険な環境で人間の代わりに作業できる自律型掘削機システムを開発し、安全性と生産性の向上を目指した研究。
- ORBBuf: 遠隔ビジュアルSLAMのためのロバストなバッファリング手法ビジュアルSLAM2020/10/1
ネットワーク損失に強い遠隔ビジュアルSLAM向けに、フレーム間類似度を用いた最適化で影響の小さいフレームを捨てる貪欲法ベースのバッファリング手法を提案し、DSOやVINS-FusionでRMSEを最大50倍改善した。
- 動的に実行可能な深層強化学習方策による密な移動群衆中のロボットナビゲーションナビゲーション2020/10/1
DWAの動的制約充足性と深層強化学習の移動障害物対応を組み合わせ、障害物運動を低次元観測空間に埋め込むことで衝突を大幅に減らすナビゲーション方策を提案した。
- SwarmCCO: 不確実性下のクアッドロータ群のための確率的リアクティブ衝突回避群制御2020/9/1
状態推定に不確実性があるクアッドロータ群に対し、位置・速度の不確かさをチャンス制約として定式化し、MPCで各機の衝突回避軌道を分散計算する手法を提案。ガウス分布とGMM拡張の2手法を比較し、決定論的手法より衝突回避性能が向上することを示した。
- 生成的模倣学習による屋内シーンでの目標駆動型視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2020/9/1
専門家のデモから変分生成モデルを学習し、次の観測を想像してから行動を決める目標駆動型の地図不要ナビゲーション手法を提案。衝突予測と目標確認モジュールを組み合わせ、TurtleBotで実環境での動作を実証した。
- 都市環境におけるマルチエージェント被覆群制御2020/8/1
飛行エージェントが建物を避けながら街路レベルを監視する都市被覆問題を扱い、静的・動的の6手法を4種の環境と2〜25機のチーム規模で比較評価した。
- COVID-Robot: 混雑環境における社会的距離の監視群衆監視ロボット2020/8/1
RGB-Dカメラと2D LiDARを搭載した移動ロボットで群衆内を衝突回避しながら移動し、人物間の社会的距離違反を検出する手法を提案。
- 四足歩行ロボットによる都市環境での自律的ソーシャルディスタンス促進歩行ロボット2020/8/1
カメラとLiDARを搭載した四足ロボットが、群衆を検知しながら自律移動し、声かけでソーシャルディスタンスを促すシステムを構築・実証した。
- 遮蔽環境における人間動作予測に基づく安全な動作計画動作計画2020/6/1
ロボット自身の遮蔽を考慮したCNNとLSTMによる人間動作予測手法を提案し、その予測を用いた衝突回避計画で予測精度最大68%向上を達成した。
- 未知3次元環境における一般化形状展開を用いたオンライン安全円滑軌道生成軌道計画2020/5/1
局所センシング情報から障害物のない一般化形状を構築し、その内部でサンプリングとスナップ最小化により滑らかな衝突回避軌道をオンライン生成する3D-OGSEを提案した論文。
- 光学流と速度障害物法による歩行者間ナビゲーション歩行者ナビゲーション2020/4/1
単眼カメラと2D Lidarの光学流推定で歩行者の位置・速度を予測し、確率的な速度障害物法で衝突を避けながら目標へ移動する手法を提案した。
- 暗黙的マルチセンサ融合と深層強化学習による密集群衆下での移動ロボットのリアルタイム衝突回避ナビゲーション2020/4/1
2D LiDARと深度カメラを暗黙的に融合し、3DシミュレーションでPPOにより学習した方策を実機に転移させ、密集群衆や狭い通路でもリアルタイムに滑らかな衝突回避を実現した。
- 歩行から感情を読み取り社会的配慮で動くロボットナビゲーションソーシャルナビゲーション2020/3/1
歩行姿勢から歩行者の感情を推定し、その感情と対人距離の制約を考慮してロボットが人混みを安全にナビゲーションする手法ProxEmoを提案した。
- CMetric: 中心性関数を用いた運転行動評価指標行動予測2020/3/1
道路エージェントの位置関係から動的幾何グラフと中心性関数を計算し、運転スタイルの確率と強度をリアルタイムに推定する指標CMetricを提案した論文。
- Frozone：群衆内で凍結せず歩行者に優しいナビゲーション群衆ナビゲーション2020/3/1
歩行者の軌道を予測して「凍結ゾーン」を避ける速度を計算し、深層強化学習の衝突回避と組み合わせることで、密集した群衆の中でもスムーズで歩行者に優しいロボット移動を実現した。
- medial-axis-based pebble-graph embedding を用いたマルチロボット経路計画群制御2020/2/1
連続平面作業空間におけるラベル付き円盤型マルチロボット経路計画を、 medial axis 変換で内接円を抽出し、ロボットを層状に配置した pebble graph に変換して効率的に解く集中型アルゴリズムを提案。狭通路でも高密度配置で平均83%の成功率を達成。
- DenseCAvoid：歩行者予測を活用した群衆内リアルタイムナビゲーション群衆ナビゲーション2020/2/1
歩行者の軌道予測と深層強化学習を組み合わせ、密集した群衆の中でも衝突を避けてロボットがスムーズに移動できるナビゲーション手法を提案した。
- 高自由度グリッパ向け微分可能深層把持プランナマニピュレーション2020/2/1
順運動学・衝突・把持評価を自動微分で一貫構築し、教師なしで高自由度グリッパの把持姿勢を学習する手法を提案。
- 確率的速度障害物のヒルベルト空間埋め込みによる非パラメトリック不確実性下の反応的ナビゲーションナビゲーション2020/1/1
確率的速度障害物(PVO)の分布を再生核ヒルベルト空間やGMMで表現し、ロバストMPCを分布マッチング問題として解くことで、ガウス仮定を外した不確実環境下のナビゲーションを実現した。
- スペクトラルクラスタリングを組み込んだグラフLSTMによる交通エージェントの軌跡・行動予測軌跡予測2019/12/1
道路エージェント間の動的幾何グラフと2ストリームのグラフLSTMを用い、将来の軌跡と過速・低速・通常といった行動を同時に予測する手法を提案。スペクトラルクラスタリングに基づく正則化で長期予測精度を改善した。
- 情報理論的正則化を導入した強化学習による視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2019/12/1
強化学習による目標駆動型視覚ナビゲーションに相互情報量最大化の正則化を加え、行動と観測変化の因果関係を学習させることで未知の目標やシーンへの汎化性能を向上させた論文。
- 不確実性下でのロバストなナビゲーション行動の学習ナビゲーション2019/10/1
環境の不確実性を予測するモジュールを組み込んだ強化学習ネットワークを提案し、未知環境でも衝突を避けつつ適応的に経路生成できるロボットナビゲーション手法を実現した。
- GraphRQI：グラフスペクトルを用いた運転行動の分類行動認識2019/10/1
交通グラフのスペクトル解析により周囲の車両軌跡から運転者の攻撃的・保守的といった行動特性を分類し、将来軌跡予測にも応用する手法を提案。
- 歩容から感情を読み取る時空間グラフ畳み込みネットワークSTEP感情認識/歩容解析2019/10/1
歩行映像の歩容特徴を時空間グラフ畳み込みネットワークで解析し、喜び・悲しみ・怒り・中立の4感情を分類する手法を提案。生成ネットワークで合成歩容を拡張し、E-Gaitデータセットも公開した。
- DeepMNavigate：局所・大域衝突回避を統合した深層強化学習によるマルチロボットナビゲーション群制御2019/10/1
各ロボットの運動情報マップから局所・大域情報を3層CNNで処理し、深層強化学習で密集環境での最適なナビゲーション方策を学習する手法を提案した。
- 動的制約を考慮した分散型衝突回避による俊敏なクアッドロータ群制御群制御2019/9/1
ORCAと平坦性に基づくMPCを組み合わせ、ダウンウォッシュやセンサ不確かさも考慮して密集環境でクアッドロータ群の滑らかで安全な軌道を生成する分散型衝突回避手法を提案した。
- CNNメッシュ埋め込みによる薄殻変形材料のリアルタイムシミュレーションシミュレーション高速化2019/9/1
グラフ畳み込みネットワークと物理に着想を得た損失で薄殻変形物体の高次元形状を低次元特徴空間に埋め込み、RNNで時間発展も学習することで500〜10000倍高速な学習型物理シミュレータを実現した。
- 混合整数錐計画法による大域的最適把持計画の新定式化把持計画2019/9/1
グリッパの運動学的実現可能性を考慮しつつ把持品質を最大化する最適把持姿勢を求める二段階分枝限定法を提案し、逆運動学を少数の二値変数で表す新しい混合整数錐計画法の定式化により効率的に解く。
- クラウドロボティクス向け高効率バッファリングアルゴリズムAFRクラウドロボティクス2019/9/1
クラウドロボット通信でのデータ損失に対処するため、受信情報量を最大化するバッファリングアルゴリズムAFRを提案し、ROS上で実装して地図構築や追従タスクでの有効性を示した論文。
- 応力最小化指標に基づく最適把持の生成マニピュレーション2019/7/1
対象物の材料を考慮し、破壊を生じない最大外力に基づく新しい把持評価指標を提案し、それを最大化する把持計画アルゴリズムを開発した。
- ノイズを含むセンサ入力下での密交通における異種道路エージェントの頑健な軌道予測軌道予測2019/7/1
RGBカメラと追跡アルゴリズムから得られるノイズ入り軌道を用い、非線形運動モデルと深層学習セグメンテーション、LSTM-CNNで密で異種な交通のエージェント軌道をエンドツーエンドで予測する手法を提案した。
- NeoNav: 次に観測すべき画像を生成して視覚ナビゲーションの汎化性能を向上させる手法視覚ナビゲーション2019/6/1
エージェントが次に見るべき観測を生成しながら目標へ向かう生成的モデルNeoNavを提案し、未知の目標やシーンへの汎化性能とデータ効率を向上させた。
- DensePeds: 正面RVOとスパース特徴を用いた高密度群衆の歩行者追跡歩行者追跡2019/6/1
衝突回避制約に基づく新しい運動モデルFront-RVOとMask R-CNNのスパース特徴を組み合わせ、1平方メートルあたり2人以上の高密度群衆でも個々の歩行者を追跡するアルゴリズムを提案した。従来手法より4.5倍高速で、高密度動画での精度も向上している。
- 歩行スタイルから感情を識別するデータ駆動モデル感情認識2019/6/1
歩行映像から3D姿勢を抽出し、LSTMの深層特徴と姿勢・動作の感情特徴を組み合わせて、歩き方から喜び・悲しみ・怒り・中立の感情を80%の精度で識別する手法を提案した論文。
- RoadTrack: 密集・異種環境における道路エージェントのリアルタイム追跡追跡2019/6/1
歩行者・二輪車・車・バスなどが混在する密集交通映像で、衝突回避と相互作用をモデル化した新運動モデルSimCAIにより道路エージェントをリアルタイム追跡する手法を提案した。
- 平面リンク機構のトポロジーと軌道の大域的最適同時探索機構設計2019/5/1
単一アクチュエータで複雑な軌道を描く平面リンク機構の構造と形状を、混合整数凸計画として定式化し大域最適解を求める手法を提案した。
- ニューラルネットワークによる高自由度グリッパの把持姿勢生成マニピュレーション2019/3/1
高自由度ハンドの把持姿勢をニューラルネットで生成する手法を提案し、一貫性損失と衝突損失で精度と実機適用性を向上させた。
- 感情知能ロボット：混雑環境における社会的ナビゲーションの改善社会的ナビゲーション2019/3/1
歩行者の表情と軌跡から感情を推定し、心理学的PADモデルに基づく対人距離制約を生成することで、群衆中での感情配慮型ロボットナビゲーションを実現した研究。
- 非ガウスノイズ分布に対する効率的な確率的衝突検出衝突検出2019/2/1
深度センサ由来の非ガウスな位置不確かさを持つ物体間の衝突確率を、従来より10倍厳しい上界で3倍高速に計算する手法を提案し、7自由度アームの運動計画に応用した。
- LSwarm: 複雑な都市環境における大規模群れのカバレッジ制約付き効率的衝突回避群制御2019/2/1
都市監視用UAV群れの衝突回避手法LSwarmを提案。ORCAを基に、カバレッジ制約を考慮しつつ静的・動的障害物や他エージェントとの衝突を効率的に回避し、数十〜数百機規模でも数ミリ秒で計算可能。
- TraPHic: 重み付き相互作用を用いた密集・異種交通における軌道予測軌道予測2018/12/1
バス・車・スクーター・自転車・歩行者が混在する密集交通の動画から、LSTM-CNNハイブリッドネットワークで近未来の軌道を予測する手法を提案し、新たなアジア都市交通データセットも公開した。
- ヒルベルト空間埋め込みによる非パラメトリック不確実性下のチャンス制約最適化最適化2018/11/1
確率分布をRKHS上の関数として表現し、チャンス制約最適化を分布間距離の最小化として解く手法を提案。移動ロボットの衝突回避やマニピュレータの経路追従で有効性を示した。
- 動的環境における冗長マニピュレータのための最適相反速度障害物を用いた衝突回避運動学マニピュレーション2018/11/1
相反速度障害物と逆運動学を同時に扱う最適化により、動く障害物がある共有空間で複数の冗長マニピュレータの衝突回避姿勢を数ミリ秒で生成する手法を提案した。
- TrafficPredict: 多種交通エージェントの軌跡予測軌跡予測2018/11/1
LSTMを用いて車・自転車・歩行者など異種交通エージェントの将来軌跡をリアルタイム予測する手法を提案し、大都市で収集したデータセットで従来法より高精度を示した。
- TZC: 部分シリアライゼーションによるロボティクスミドルウェア向け高効率プロセス間通信ミドルウェア2018/10/1
メッセージをソケット送信部と共有メモリ部に分割する部分シリアライゼーションを提案し、ROS/ROS2のIPCオーバーヘッドを大幅に削減した。
- 歩行者の優位性モデリングによる社会的配慮型ロボットナビゲーション社会的ナビゲーション2018/10/1
歩行者の軌道・速度・パーソナルスペースから優位性レベルを推定するモデルを構築し、ロボットが相補的な振る舞いで社会的に配慮したナビゲーションを実現した。
- 密集した人混みでロボットが立ち往生せず迷わないナビゲーション混雑環境ナビゲーション2018/10/1
強化学習による局所ナビゲーションで人混みの中でロボットの立ち往生を防ぎつつ、特徴の豊富な復帰位置を動的に選ぶことで自己位置推定の失敗からも回復するナビゲーション手法を提案した。
- 自然言語指示に従う複雑環境での安全ナビゲーションナビゲーション2018/9/1
「レストランへ行き、人から離れて」といった自然言語指示を目標・制約・無情報に分類し、動的に解釈しながら移動障害物を避けて安全に経路計画・ナビゲーションするシステムを構築した。
- 回折を考慮した非見通し音源の定位音源定位2018/9/1
室内環境で障害物の陰にある音源を、音波の回折現象をレイトレーシングとUTDモデルでシミュレーションし、パーティクルフィルタで3D位置を推定する手法を提案した。
- 階層的システム同定による高自由度ロボットの高速動作計画動作計画2018/9/1
データ駆動の階層的適応グリッドで順動力学計算を近似し、高自由度ロボットの動作計画と強化学習制御を1〜2桁高速化した。
- 群衆環境での自律型マップレスナビゲーションナビゲーション2018/7/1
マルチロボット・マルチシナリオ・マルチステージの3M学習フレームワークで、歩行者群衆のような動的環境でも安全に動けるマップレスナビゲーション方策を強化学習で獲得した研究。
- 能動学習と局所再計画による把持姿勢の転移マニピュレーション2018/7/1
例示物体の把持姿勢を形状が類似した新規物体へ転移する手法を提案し、能動学習で把持空間を構築して部位間の接触対応を求め、局所再計画で安定性を保ちながら把持を調整する。
- 変形可能物体操作のための学習ベースフィードバック制御変形物体操作2018/6/1
未知の変形パラメータを持つ変形物体の位置と形状を視覚サーボ制御するため、オンラインGPRとオフライン模倣学習でフィードバック制御則を学習する枠組みを提案した。
- 社会的に目立たないロボット：集団エンティタティビティを考慮した群衆内ナビゲーション群衆ナビゲーション2018/5/1
群衆の中でロボットが目立たず自然に動くため、心理学的知見に基づくエンティタティビティ（集団としての一体感）を最小化するリアルタイム軌道生成アルゴリズムを提案し、ユーザー研究で感情反応との対応を検証した。
- 群衆中の自動運転のための歩行者モデリングと計画歩行者予測・計画2018/5/1
歩行者の意図と周囲との相互作用を考慮した歩行者運動予測モデルPORCAを構築し、POMDP計画と組み合わせて群衆中を安全かつ円滑に走行する自動運転システムを実現した。
- AutoRVO: 動的制約を考慮した密集異種交通における局所ナビゲーション局所ナビゲーション2018/4/1
車・三輪車・自転車・歩行者が混在する密集交通で、各エージェントの運動学的・動的制約を考慮しつつ相互速度障害物に基づく最適化で衝突のない滑らかな軌道を計算する手法を提案した。
- 軌道特徴を用いた運転者行動の識別と車両ナビゲーションへの応用自動運転/行動認識2018/3/1
車両軌道から抽出した特徴量を用いて運転者の6種類の行動をデータ駆動で識別し、周囲の車両の危険度スコアを算出して自動運転の安全なナビゲーションに活用する手法を提案した。
- ランダムフォレスト模倣学習による布操作変形物体操作2018/2/1
布の視覚特徴から最適な操作行動を出力するランダムフォレスト制御器を模倣学習で構築し、しわ伸ばし・折り畳み・ねじりなどの布操作を頑健に実現した。
- 反射を考慮した音源位置推定音源定位2017/11/1
室内環境で直接音と反射音の経路を逆音響レイトレーシングで生成し、モンテカルロ位置推定により単一フレームの信号から3D音源位置を推定する手法を提案した。
- 視覚フィードバック辞書による高変形材料の操作変形物体操作2017/10/1
布などの高変形材料を目標形状に操作するため、RGB画像から変形モデル特徴のヒストグラムを抽出し、特徴空間の速度とロボット手先速度を対応付ける視覚フィードバック辞書を構築した研究。
- 位置ベースコロケーション法による多関節剛体ダイナミクスの時間積分物理シミュレーション2017/9/1
位置変数のみで多関節剛体の運動方程式を定式化し、最適化問題として解くことで、大きな時間刻みでも安定かつ高精度に積分できる手法を提案した論文。
- 属性ベース自然言語指示からの動的制約マッピングによる効率的な動作計画生成言語指示動作計画2017/7/1
自然言語指示を動的制約マッピングでコスト関数とパラメトリック制約に変換し、最適化ベース動作計画で滑らかな軌道を自動生成する手法を提案した。
- 歩行者心理を考慮したソーシャルナビゲーションソーシャルナビゲーション2017/6/1
ベイズ学習と性格特性理論で歩行者の時間変化する行動を推定し、長期的な経路予測と対人距離特性を生成して、群衆中での人間に配慮したロボットナビゲーションを実現した。
- 動的マニューバと交通制約を考慮した自動運転計画アルゴリズム自動運転計画2017/3/1
最適化ベースのマニューバ計画と制御速度障害物により、車線変更や急停止、歩行者・自転車回避、交通ルール遵守を統合した自動運転ナビゲーション手法を提案し、都市・高速のシミュレーションで検証した。
- 非凸形状のための高速確率的衝突検出衝突検出2016/10/1
ガウス分布で表された凸・非凸物体間の確率的衝突判定を高速に行うアルゴリズムを提案し、7自由度ロボットアームの軌道計画で有効性を示した。
- 教師あり学習による液体移送のフィードバック動作計画液体操作2016/9/1
ニューラルネットで液体の動特性を学習し、再cedingホライズン最適化で液体を容器間でこぼさず移す動作計画手法を提案した論文。
- 意図認識型プランナ：学習ベースの人間動作予測を用いた動作計画動作計画2016/8/1
人間の動作をオフライン学習して予測し、その予測に基づいて高自由度ロボットが衝突を避け滑らかに動く経路を計画する手法を提案した論文。
- 確率制約に基づく不確実性下のマルチエージェントナビゲーション群制御2016/8/1
知覚・運動の不確実性を考慮し、衝突回避を指定確率で保証する確率的相互速度障害物(PRVO)を提案。決定版と同等の計算量で解けることを示した。
- 補間ブリッジを用いた効率的なマルチエージェント大域ナビゲーション群制御2016/7/1
狭所や混雑領域に事前計算したブリッジを補間して、多数のエージェントの衝突回避大域経路をリアルタイムに生成する手法を提案した。
- 動的環境における高自由度ロボットの高速・誤差上限付き確率的衝突検出軌道計画2016/7/1
動的で不確実な環境で高自由度ロボットと障害物の衝突確率を誤差上限付きで高速に計算し、将来の障害物位置・運動予測と組み合わせた軌道最適化を実現した。
- 簡略化ダイナミクスを用いた液体操作のための動作計画マニピュレーション2016/3/1
流体力学制約を考慮しつつ、簡略化モデルと最適化で液体を容器間で移すマニピュレータの滑らかな衝突回避軌道を生成する手法を提案し、Navier-Stokesシミュレーションで検証した。
- DoraPicker: 汎用物体の自律ピッキングシステムマニピュレーション2016/3/1
倉庫内で対象物体を検出・6D姿勢推定し、3種のグリッパと把持計画を用いて棚やテーブルから物体を掴んで配置するピック&プレースロボットシステムを提案・評価した。
- 接触空間伝播サンプリングによる剛体モデル間の効率的な貫入深度計算衝突検出2015/11/1
2つの非凸形状間の近似的な貫入深度を、オフラインで接触空間をサンプリングして事前計算し、実行時は最近傍探索と局所投影で高速に求める手法を提案した。
