Fabio Ramos
NVIDIA
収録論文 94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
- 記述と評価の分離でVLMをゼロショット報酬モデル化するD&AVLM報酬モデル2026/11/2
VLMによるロボット動画の進捗推定を『客観的な記述』と『ルーブリック評価』に分離し、確認バイアスを抑えて失敗を正しく罰するゼロショット報酬モデルを実現した。
- cuArms: マルチアーム操作のためのGPU加速競合ベース計画法マニピュレーション2026/10/26
複数ロボットアームのタスク割当・スケジュール・動作をGPU並列化した競合ベース計画で高速に解き、学習不要でリアルタイム初期解と逐次改善を実現した。
- DemoStream: 実演からの自動学習のためのバッチ型タスク・動作計画最適化模倣学習2026/10/15
GPU加速タスク・動作計画（TAMP）をバッチ化し、高品質な実演データを自動生成して行動クローニングの成功率を向上させるシステムを提案。実世界で毎時66件の実演を収集可能。
- ARC: ロボット基盤モデルのための推論レシピVLA2026/10/8
既存のロボット基盤モデルに「推論トレース」を自動生成して学習させることで、追加のロボット実演データや大規模学習なしにゼロショット性能を大幅に向上させる手法ARCを提案。
- Warp RL: ベースポリシー分布の再形成による動力学適応強化学習/適応2026/6/1
残差強化学習の限界を克服するため、ポリシーの行動分布を可逆な状態依存変換で変形する適応手法Warp RLを提案。シミュレーションと実機タスクで有効性を実証した。
- BayesFP: フローベース方策のためのFeynman-Kacサンプリングによる事後推定軌道生成/拡散モデル/フローマッチング2026/6/1
事前学習済みの拡散・フローマッチング方策を事前分布とし、推論時に与えられるコストを尤度として事後サンプリングすることで、安全制約やタスク目的を満たす軌道生成を行う再学習不要の推論時サンプラーを提案した。
- 部分観測下での把持合成のためのハイブリッド最適化フレームワーク把持合成2026/6/1
学習ベースのエネルギーモデルと解析的ICP法を組み合わせ、部分点群からロバストな把持姿勢を生成するハイブリッドフレームワークを提案。67物体・5,360回の試行で平均成功率60.9%を達成し、既存手法を上回った。
- 一般化された運動場における漸近最適エルゴード被覆探索計画2026/5/1
時間変化する流れ場での探索をエルゴード被覆問題として定式化し、領域の進化を考慮した流れ適応型の被覆指標を提案した。これにより、非駆動や開ループ計画でも効果的な探索が可能になることを実験で示した。
- RoboLab: タスク汎用ポリシー解析のための高忠実度シミュレーションベンチマークベンチマーク2026/4/1
ロボット基盤モデルの真の汎化性能を評価するため、高忠実度シミュレーション環境でタスク生成と系統的解析を可能にするRoboLabフレームワークと、120タスクからなるRoboLab-120ベンチマークを提案した。
- 実際に測定できる多様性：ロボットデータセットのための高速でモデルフリーな多様性指標データキュレーション2026/3/1
模倣学習用ロボットデータセットの多様性を、シグネチャ変換に基づくエントロピーで定量化し、多様性を最大化するデータ選択アルゴリズムFAKTUALを提案した。
- ScheduleStream: GPU加速マルチアームタスク・動作計画のためのサンプラを用いた時間的計画マニピュレーション2025/11/1
複数アームの並列動作を可能にするスケジューリングを生成する汎用フレームワークScheduleStreamを提案し、GPU加速サンプラでTAMPASを高速化、実機双腕ロボットで実証した。
- 有界サポート進化戦略による方策改善強化学習2025/11/1
有界な三角分布ノイズと中心化ランク有限差分推定を組み合わせたTD-ESを提案し、PPO事前学習後の方策改善で成功率を26.5%向上させた。
- 強化学習で獲得した両腕ロボットスキルの計画とスケジューリングマニピュレーション2025/10/1
強化学習で訓練した単腕・両腕のプリミティブスキルをライブラリ化し、Transformerベースのプランナがスキルの離散的なスケジュールと連続パラメータを同時予測することで、長期的な接触を伴う両腕マニピュレーションを効率的に計画する階層的フレームワークを提案した。
- VLA-0: ゼロ改変で最先端のVLAを構築するVLA2025/10/1
ロボット操作のための視覚-言語-行動モデルにおいて、行動をテキストとして直接表現する最も単純な戦略を検証し、複雑な手法を上回る性能を達成した。
- 言った通りに動け：実行時推論・行動整合性検証による視覚言語行動モデルの誘導VLA2025/10/1
推論型VLAモデルが生成するテキスト計画と実際の行動の不一致を実行時に検証し、シミュレーションとVLMで計画に最も合致する行動を選ぶことで、再学習なしにOOD環境でのロバスト性と新規行動の合成を実現した。
- ロボティクスにおけるリアルギャップ：課題・解決策・ベストプラクティスsim2real2025/10/1
シミュレーションと実環境の差異（リアルギャップ）の原因・解決手法・評価指標を体系的に整理したサーベイ。sim-to-real転移の現状と課題を概観する。
- Refinery: 接触の多いタスク向け能動的ファインチューニングと展開時最適化マニピュレーション2025/10/1
ベイズ最適化によるファインチューニングとGMMベースの初期化選択で、接触の多い組立タスクの成功率を91.51%まで向上させ、多部品の長期組立も可能にした。
- PEEK: ロボットマニピュレーションポリシーのゼロショット汎化のための誘導と最小画像表現マニピュレーション2025/9/1
VLMを使ってエンドエフェクタ経路とタスク関連マスクを予測し、ポリシーに必要な最小限の手がかりを与えることで、シミュレーションのみで訓練したポリシーの実世界ゼロショット汎化を大幅に向上させる手法を提案。
- Sim-to-Real転送のためのロボット政策評価：ベンチマークの視点sim2real2025/8/1
本論文は、汎用ロボットマニピュレーション政策のsim-to-real転送を目的としたベンチマーク設計の課題と要件を議論し、高視覚忠実度シミュレーションの活用、タスク複雑性とシナリオ摂動を段階的に増やす評価、実世界性能とシミュレーション性能の整合性の定量化を提案する。
- Q値誘導スタイン変分モデル予測制御：強化学習に基づく方策事前分布の活用モデル予測制御2025/7/1
強化学習で学習したソフトQ値をガイドにスタイン変分勾配降下で軌道粒子を更新し、多様な解を保ちながらモデル予測制御を行う手法を提案。ナビゲーション・マニピュレーション・実機果実収穫で性能向上を示した。
- 腕全体の政策学習による変形可能なクラスタの操作マニピュレーション2025/7/1
3D点群と固有感覚触覚指標を統合したモデルフリー強化学習により、腕全体を使った変形物体クラスタの操作を実現し、電力線清掃タスクでゼロショットsim-to-real転移を達成した。
- GraspGen: オブジェクト把持のための拡散モデルフレームワークマニピュレーション2025/7/1
拡散モデルを用いて6自由度の把持を生成し、識別器でフィルタリングするフレームワークを提案。5300万把持のデータセットを公開し、実機でも高い性能を示した。
- RoboArena：汎用ロボットポリシーの分散型実世界評価ロボット評価/ベンチマーク2025/6/1
評価者ネットワークが自由にタスクと環境を選び、ペア比較の二重盲検評価を集約することで、汎用ロボットポリシーをスケーラブルかつ公平にランキングする手法を提案し、7機関・600以上の実機評価で有効性を示した。
- Cosmos-Transfer1：適応的マルチモーダル制御による条件付きワールド生成sim2real2025/3/1
セグメンテーション・深度・エッジなど複数モダリティの空間制御入力を場所ごとに重み付けして世界シミュレーションを生成するモデルを提案し、ロボティクスのSim2Realや自動運転データ拡張への応用とリアルタイム推論を実証した。
- HAMSTER: オープンワールドロボット操作のための階層型行動モデルVLA2025/2/1
高レベルVLMが粗い2D経路を予測し、低レベル3D制御ポリシーが精密操作を行う階層型VLAモデルを提案。非ドメインデータを活用し、実機でのオープンワールド汎化を実現する。
- 並列形状マッチングによる把持マニピュレーション2024/12/1
グリッパと物体の剛体形状マッチングとして把持問題を定式化し、AS-ICPとGPU並列化で高速かつロバストな把持を実現した。
- Aim My Robot: 任意の物体への高精度ローカルナビゲーションナビゲーション2024/11/1
ロボットが近傍の任意の物体に対してセンチメートル精度で所望の相対姿勢に到達できるローカルナビゲーションシステムAMRを開発し、シミュレーションで大規模学習してsim2real転移を実現した。
- 微分可能なGPU並列タスク・動作計画タスク・動作計画2024/11/1
GPU並列で多数の連続解候補を同時探索し、微分可能最適化で制約を満たす二段階TAMPアルゴリズムを提案。高制約な問題を数秒で解き、実機ロボットで検証した。
- 視覚言語モデルが生成する制約によるオープンワールドタスク・動作計画タスク・動作計画2024/11/1
視覚言語モデルに離散的な行動順序制約と連続的なコード制約を生成させ、タスク・動作計画(TAMP)に統合することで、自然言語で指定された長期的なロボット操作タスクをオープンワールドで解けるようにした。
- 最大平均不一致度を用いた一般領域におけるエルゴディック軌道最適化軌道最適化2024/10/1
カーネル最大平均不一致度に基づき、領域固有の知識を必要とせず、探索領域のサンプルのみからエルゴディックな被覆軌道を生成する手法を提案した。
- FORGE: 不確実性下での接触の多いマニピュレーションのための力誘導探索sim2real2024/8/1
力閾値とダイナミクスランダム化を組み合わせてシミュレーションで学習し、姿勢の不確実性がある実機でも力に基づいて接触の多い作業を安全に遂行できる方策を実現した。
- AutoMate: 多様な形状に対応する専門家・汎用組み立てポリシーマニピュレーション2024/7/1
100種類の組み立てタスクのデータセットと並列シミュレーション環境を構築し、部品特化型と汎用型の組み立てポリシーを学習。シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した。
- スタイン変分エルゴディック探索：多様な探索戦略の効率的な分布最適化探索計画2024/6/1
エルゴディック探索を確率的推論問題として定式化し、スタイン変分法で並列計算により多様な被覆軌道の分布を効率的に最適化する手法を提案した。
- 未知で複雑な環境におけるオンラインUAV経路計画のための動的Qプランニング経路計画2024/2/1
Q学習の反復回数を動的に決定する手法を提案し、未知で複雑な環境でのUAVオンライン経路計画において、固定反復回数のQ学習やA*、RRT、PSOより有効で信頼性が高いことを示した。
- シグネチャと動的計画法の融合：軌道追従のためのベルマン方程式の一般化制御/軌道追従2023/12/1
パスシグネチャを用いてベルマン方程式を軌道空間に一般化し、適応的な時間ステップやモデル誤差に頑健な軌道追従のための制御フレームワークを提案した。
- マルチロボット協調のためのStein変分信念伝播群制御2023/11/1
グラフ上の非パラメトリック周辺分布を推論するSVBPを提案し、ロボット群をグラフィカルモデルとしてモデル化して分散協調計画に応用、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- STAMP: 微分可能な物理シミュレーションとStein変分勾配降下法によるタスク・モーション統合計画タスク・モーション計画2023/10/1
タスク計画と運動計画を連続最適化問題に緩和し、微分可能物理シミュレーションの勾配とStein変分勾配降下法を用いて多様な解を一度の最適化で並列に求める手法を提案した。
- cuRobo: 並列化された衝突回避・最小ジャークロボット動作生成マニピュレーション2023/10/1
衝突回避動作生成を大域的最適化問題として定式化し、GPU上で並列に解くことで平均50msで解を得るライブラリcuRoboを開発した。
- 確率的軌道最適化における多様性のためのパスシグネチャ軌道最適化2023/8/1
ラフパス理論のパスシグネチャとヒルベルト空間表現を活用し、並列軌道最適化で解の多様性を促進してモード崩壊を防ぐ手法を提案。2Dナビゲーションからロボットマニピュレータまで平均コストを低減。
- マニピュレーションのための樹枝ダイナミクスをシミュレートする学習マニピュレーション2023/6/1
シミュレータとベイズ推論を組み合わせ、操作時の樹枝の変形ダイナミクスをモデル化する手法を提案。果実収穫や密生植生のナビゲーションへの応用を目指す。
- IndustReal: 接触の多い組立タスクをシミュレーションから現実へ転移sim2real2023/5/1
強化学習とシミュレーションを活用し、接触の多いピック・配置・挿入タスクを実世界のロボットで再現可能にした研究。
- DefGraspNets: グラフニューラルネットによる3D場での把持計画マニピュレーション2023/3/1
3D変形物体の把持計画のために、FEMシミュレーションの代わりに応力・変形場を予測するグラフニューラルネットワークを学習し、最大1500倍高速な勾配ベース把持最適化を実現した。
- ルネサンスロボット：多様なスキルを学習するための最適輸送による方策融合強化学習2022/7/1
最適輸送理論を用いて、異なるタスクで訓練された複数のエージェントの方策を事後的に融合し、新タスクの学習を効率化する手法を提案。
- 並列微分可能シミュレーションによる方策学習の高速化sim2real2022/4/1
微分可能シミュレータと新アルゴリズムSHACを組み合わせ、局所解や勾配消失を抑えつつ並列環境で方策学習を高速化した論文。
- モデルパラメータ不確実性下でのロバストMPCのためのベイズ最適化制御/ベイズ最適化2022/3/1
MPCのハイパーパラメータと遷移モデルパラメータの確率分布を報酬に基づき同時推定するため、異分散ノイズモデル付きベイズ最適化を提案し、制御・ロボティクス課題で累積報酬と安定性の向上を示した。
- キノダイナミック木探索のための学習ベース拡張手法プランニング2022/3/1
木探索型キノダイナミック計画において、ニューラルネットで状態間の遷移コストを予測し、ユークリッド距離ヒューリスティックより高品質なノード選択を実現して漸近最適性を保つ手法を提案した。
- DiSECt: 軟質材料切断のための微分可能シミュレータ微分可能シミュレーション2022/3/1
軟質材料のロボット切断を対象に、FEMとSDFベースの接触・損傷モデルを組み合わせた初の微分可能シミュレータを提案し、パラメータ推定や制御最適化に有効であることを示した。
- 分類器学習による適応型モデル予測制御制御/適応MPC2022/3/1
ベイズ最適化を密度比推定として分類器学習で近似し、モデル予測パス積分制御に統合することで、モデル不確実性や異分散ノイズ下でも制御パラメータを自動調整する適応型MPCを提案した論文。
- 非線形・非ガウス状態推定のためのStein粒子フィルタ状態推定2022/2/1
更新・予測モデルの微分可能性を活かし、粒子を再生核ヒルベルト空間内で決定的に流して事後分布へ近づける粒子フィルタを提案し、高次元の非線形・非ガウス系の状態推定を可能にした。
- ベイズ推論による変形物体操作のための実世界からシミュレーションへの変換sim2real2021/12/1
画像列から変形物体の状態を分布埋め込みとして表現し、ベイズ的シミュレーション推論で弾性や摩擦などの物理パラメータの事後分布を推定する手法を提案した。
- ランダム化シミュレーションからのロボット学習：レビューsim2real2021/11/1
シミュレーションと現実のギャップを埋めるため、シミュレーションのパラメータをランダム化して学習するドメインランダム化を中心に、sim-to-real研究を包括的にレビューした論文。
- 遅延経験グラフを用いた連続ピックアンドプレース作業の高速再計画マニピュレーション2021/9/1
物体操作で変化する環境での連続タスク向けに、過去の経験を遅延グラフとして活用するハイブリッドプランナLTR*を提案し、後続タスクの計画を高速化した。
- 微分可能シミュレーションの並列化によるシミュレーションパラメータの確率的推論sim2real2021/9/1
実世界のセンサ計測からシミュレータの物理パラメータをベイズ推論で推定する手法を提案し、GPU並列化と微分可能シミュレーションにより非線形・劣駆動系でも高精度にパラメータ分布を推定できることを示した。
- 並列化微分同相写像サンプリングベース運動計画運動計画2021/8/1
環境の連続占有表現から得た勾配で微分同相写像を構成し、サンプリング分布を変形することで衝突しにくいサンプルを並列に生成する運動計画手法を提案した。
- BayesSimIG: IsaacGymを用いた適応的ドメインランダム化のためのスケーラブルなパラメータ推論sim2real2021/7/1
シミュレーションパラメータの尤度不要推論に基づくドメインランダム化手法BayesSimをNVIDIA IsaacGymと統合し、GPUで大規模並列シミュレーションと推論を高速化するライブラリを提案した。
- 構造制約を考慮した確率的軌道予測軌道予測2021/7/1
学習による軌道分布の予測と制約付き最適化を組み合わせ、衝突制約などの環境ルールを直接課すことで、より頑健で高品質な将来軌道分布を生成するフレームワークを提案した。
- 点群マッチングの不確かさ推定のためのStein ICP点群マッチング2021/6/1
ICPの変換パラメータの不確かさを精密に推定するため、Stein変分推論と勾配ベース最適化を組み合わせた非パラメトリック手法を提案し、3D KinectやLiDARデータで有効性を示した。
- DiSECt: 軟質材料切断のための微分可能シミュレータ微分可能シミュレーション2021/5/1
軟質材料のロボット切断を対象に、FEMとSDFベースの接触・損傷モデルを組み合わせた初の微分可能シミュレータを提案し、パラメータ校正やベイズ推定、切断力最小化の制御最適化に有効であることを示した。
- STORM: 反応的なマニピュレーションのための高速関節空間モデル予測制御の統合フレームワークマニピュレーション2021/4/1
GPUで並列化したサンプリングベースMPCを関節空間で直接実行し、関節限界や特異点・衝突などの制約を扱いながら8ms以下で制御指令を計算するマニピュレーション向けフレームワークを提案。
- 制御とダイナミクスのためのデュアルオンラインStein変分推論MPC2021/3/1
Stein変分勾配降下を用いてモデルパラメータと制御入力の分布をオンラインで推定する暗黙的変分推論アルゴリズムを提案し、動的に変化する環境でのロボットナビゲーションに適用した。
- 深層物体姿勢推定のための高速不確実性定量化姿勢推定2020/11/1
複数の事前学習済み姿勢推定モデルの予測の不一致から不確実性を推定する簡便な手法を提案し、実ロボット把持の成功率を35%から90%に向上させた。
- 歩行者の未来移動を確率的に予測する群衆内先読みナビゲーションナビゲーション2020/11/1
歩行者の連続時間確率過程を学習して将来位置を予測し、衝突確率制約付きの制御で群衆内を安全にナビゲーションするフレームワークSPANを提案した。
- スタイン変分モデル予測制御モデル予測制御2020/11/1
MPCをベイズ推論として定式化し、スタイン変分勾配降下法で制御パラメータ上の事後分布を直接推定することで、非凸な最適制御問題でも計画を成功させる手法を提案した。
- ロボティクスシミュレータ較正のためのユーザーガイドsim2real2020/11/1
シミュレーションから実世界への転移アルゴリズムを比較するためのベンチマークと評価枠組みを提案し、様々な環境で実験して実践的な知見を示した論文。
- 音響による確率的ダイナミクスのsim-to-realフレームワークSTReSSDsim2real2020/11/1
跳ねるボールの衝突音から反発係数やノイズモデルをベイズ推定し、確率的シミュレータを実環境に校正して、カップイン予測やロボットアームによるリアルタイム打球実験を実現した。
- 正規化フローで最適計画を学習する動作計画器動作計画2020/10/1
条件付き正規化フローで過去経験からサンプリング分布を学習し、サンプリングベース動作計画の効率と解品質を改善した研究。
- 確率的モデル予測制御のための異分散ベイズ最適化制御最適化2020/10/1
確率的MPCのハイパーパラメータ調整において、入力依存で変化するノイズ（異分散性）を考慮したベイズ最適化フレームワークを提案し、連続制御ベンチマークと実機ロボットで有効性を示した。
- 占有マップのためのオンラインドメイン適応占有マップ2020/7/1
最適輸送理論に基づき、都市環境間で占有マップのモデルパラメータを再学習なしに自動適応させる枠組みを提案し、シミュレーションと実データで有効性を示した論文。
- 不確実性を考慮した誘導方策最適化：学習とモデルベース手法を組み合わせたサンプル効率の良い方策学習モデルベースRL2020/5/1
モデルベース方策の不確実性を見積もり、信頼できる領域ではモデルを、不確実な領域では局所的に学習した方策を生のセンサ入力で使うことで、実機のペグ挿入を少ない試行で学習する手法を提案。
- ユークリッド化フロー：安定な力学系学習のための微分同相写像による簡約模倣学習2020/5/1
人間の実演から複雑なロボット動作を、微分同相写像で単純な安定力学系に変換して学習する手法を提案し、ベンチマークと実機で有効性を示した。
- ベイズICPによる運動不確かさ推定SLAM/点群位置推定2020/4/1
MCMCとSGLDを用いて点群間の姿勢変換の事後分布を推定し、データ対応付け誤差も考慮した不確かさ推定を可能にするベイズICPを提案した論文。
- 粒状体の材料特性を実世界の深度画像から推定するロボティクス向けフレームワークsim2real2020/3/1
粒状材料の山やリングの実世界深度画像から摩擦・反発係数をベイズ推定し、物理シミュレータを自動キャリブレーションする手法を提案。未見の形状予測やロボットによる注ぎ・パターン形成タスクへの汎化を実証した。
- DISCO: 二重尤度不要推論による確率制御制御/モデル予測制御2020/2/1
シミュレータのパラメータ不確実性を尤度不要ベイズ推論で推定し、アンセンテッド変換と情報理論的モデル予測制御でロバストに制御する枠組みを提案した論文。
- 確率的完全探索を用いた強化学習強化学習2020/1/1
RRTなどの計画アルゴリズムで探索を初期解探索問題として解き、その解をデモとして方策を初期化してから強化学習で洗練させるR3Lを提案し、サンプル効率と安定性を向上させた。
- 動的ヒルベルトマップ：変化する環境におけるリアルタイム占有予測占有マップ2019/12/1
移動物体の空間的不確かさを高次元特徴空間の連続占有マップに組み込み、動的環境の瞬時占有状態と将来予測をリアルタイムに行う手法を提案した。
- IRIS: 大規模オフライン実演データから制御を学ぶ暗黙的強化学習フレームワークオフライン強化学習2019/11/1
大規模なロボット操作の実演データから、低レベル模倣コントローラと高レベル目標選択を分離して学習するIRISを提案し、完全オフライン学習で高性能な方策を得られることを示した。
- ベイズ局所サンプリングに基づく運動計画運動計画2019/9/1
過去のサンプル結果から提案分布をベイズ更新し、狭い通路でも効率的に経路を見つける局所サンプリング型運動計画手法を提案した。
- 環境条件付き軌道生成ネットワークOCTNet軌道予測2019/9/1
占有マップを条件として、既知環境で学習した動きのパターンを未知環境の軌道生成に汎化するフレームワークOCTNetを提案した論文。
- 占有マップと軌跡を対応付けたデータセットOcc-Traj120軌跡予測2019/9/1
局所マップの占有表現と、その上を移動する11万件以上の軌跡を対応付けて公開したデータセット。軌跡予測における環境要因の活用を促す。
- カーネル軌道マップによるマルチモーダル確率論的運動予測軌道予測2019/7/1
観測された経由点列から将来の軌道のマルチモーダルな確率分布を予測するため、カーネル軌道マップ(KTM)を提案した論文。出力は連続的な確率的過程の混合であり、任意の細かい時間刻みで軌道を問い合わせられる。
- 確率的勾配降下法によるICPの高速化点群位置合わせ2019/7/1
ICPの最適化をSGDで解くことで、解品質を保ちながら収束を高速化し、異なるセンサデータへのパラメータ頑健性も向上させた。
- カリキュラムから階層的計画を学習するフレームワーク階層的計画2019/6/1
未知のダイナミクスを持つ環境で、スキルの効果と成功条件を分離して学習し、カリキュラムの成功軌跡から抽象スキルを獲得・洗練させる階層的計画手法を提案した。
- ベイズ推論による適応的ドメインランダム化フレームワークBayesSimsim2real2019/6/1
シミュレータのパラメータをベイズ的に推定するBayesSimを提案し、実機軌道から事後分布を求めてSim2Realのドメインランダム化に活用できることを示した。
- 入力位置の不確実性に対応するベイズ最適化ベイズ最適化2019/2/1
観測値だけでなく観測位置自体にも誤差がある状況で使えるUCB型ベイズ最適化アルゴリズムを提案し、理論解析と実データ実験で有効性を示した論文。
- 高速探索ランダム分離木による大域探索と局所連結性活用のバランス経路計画2018/10/1
マルコフ連鎖サンプリングで局所連結性を活用する複数の分離木と、多腕バンディット問題として定式化した大域探索の能動的バランスにより、高制約環境でのサンプリング効率を改善する漸進的最適マルチクエリプランナRRdT*を提案した。
- 方向性グリッドマップ：動的環境における多峰性角度不確かさのモデリングマッピング2018/9/1
占有グリッドマップに方向統計学を導入し、環境内の長期的な角度運動を表す方向性グリッドマップを提案した論文。空間・時間・時空間領域の角度変化も同一理論でモデル化し、RGBカメラやLiDARを搭載した多様なロボットで検証した。
- 連続占有マップ探索のための関数経路最適化探索計画2018/5/1
探索を変分問題として定式化し、関数勾配法で連続軌道空間を直接最適化して次善経路(NBP)を求める手法を提案。Hilbertマップを用いた情報量ベースの汎関数を閉形式で計算し、安全かつ滑らかな軌道を生成する。
- 座標降下ベイズ最適化によるレース走行方策の学習ベイズ最適化2018/2/1
トラックや車両モデルの事前情報なしに、ベイズ最適化を座標降下風に次元ごとに反復して高次元方策空間を探索し、ラップタイム最小の走行方策を学習する手法を提案した。
- 深層ネットワークを成長させながらナビゲーションを学習するナビゲーション2017/12/1
単眼カメラ画像から自己教師ありでロボットのナビゲーションを学習し、強化学習でニューロンを追加・削除してネットワーク構造を動的に成長させるRA-DAEを提案した論文。
- 位置推定不確実性を考慮した安全ナビゲーションのためのベイズ最適化ナビゲーション2017/9/1
位置推定の不確実性をガウス過程の事前分布としてベイズ最適化に組み込み、不整地での安全な走行領域を学習する手法を提案し、実機実験で標準的なベイズ最適化と比較した。
- 占有マップにおける確率的関数勾配経路計画経路計画2017/5/1
カーネル近似による新しい経路表現を導入し、従来の確率的関数勾配プランナの三次コストを特徴数に依存する線形コストに改善した経路計画手法を提案・評価した論文。
- UAVによる環境モニタリングのためのPOMDPとしての逐次ベイズ最適化UAV/ベイズ最適化2017/3/1
連続軌道でのベイズ最適化をPOMDPとして定式化し、MCTSで解くことで、UAVが物理的・軌道制約下で空間現象を効率的にモニタリングできる手法を提案した。
- ベイズ最適化による占有地図構築のための安全な探索手法探索・地図構築2017/3/1
制約付きベイズ最適化を用いて、安全制約を満たす連続経路を探索し占有地図を構築する手法を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 連続占有マップにおける確率的関数勾配による経路計画経路計画2017/3/1
経路をガウス過程で表現し、確率的勾配更新則で最適化することで、連続占有マップ上で安全かつ効率的な経路を計画する手法を提案した。
