Gaurav S. Sukhatme
University of Southern California
収録論文 96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
- k連結性制約付き劣モジュラ最大化による故障に強いマルチロボット協調群制御2026/10/9
ロボット故障時も通信ネットワークの連結性を保ちつつタスク性能を最大化するため、k連結性制約付き劣モジュラ最大化問題を定式化し、貪欲アルゴリズムと理論保証を提案した。
- ExStereo: 明示的なステレオ表現で2D視覚言語行動モデルを3Dに拡張VLA2026/10/3
ステレオ画像からシーン形状を再構成し、事前学習済み2D VLAモデルに3D知覚を付与するステレオモジュールを提案。シミュレーションと実機で操作精度が向上することを示した。
- 火星を走るための学習：オフワールドナビゲーションのための視覚マルチモーダル走行可能性推定走行可能性推定/オフロードナビゲーション2026/9/21
火星探査車パーサヴィアランスの500ソル・45kmの走行データセットを構築し、マルチモーダルな不確実性考慮型走行可能性推定手法を提案した。
- MA-LIPP: 異種ロボットチームのための協調的な負荷認識型情報経路計画群制御2026/9/18
サンプル収集ロボットと運搬ロボットが非同期の「デッドドロップ」で協力する負荷認識型情報経路計画を提案し、MIQP定式化とスケーラブルなLNSヒューリスティックで高精度に解く。
- EFLUX: エージェント型LLMによる弾力的なマルチロボット隊列ナビゲーションと適応群制御2026/7/1
閉塞環境で隊列を変形・再構成しながらナビゲーションするマルチロボットシステムを、LLMを用いて幾何学的に制御するフレームワークを提案した。
- 閉ループアフィン活性化編集によるマルチロボット行動の操縦群制御2026/6/1
凍結したポリシーの活性化を閉ループで編集し、追加学習なしでロボットの行動を操縦するフレームワークCLAEを提案。マルチクアッドローターのナビゲーションで、個体の速度制御や編隊維持、新規行動の生成を実証した。
- デュエット：効率的な教示による二台ロボットの協調理解群制御2026/6/1
二台のロボットが協調して作業するための学習フレームワークを提案。VR遠隔操作と人間同士の協調動作データを活用し、少ない実機データで高性能な協調ポリシーを学習する。
- HANDFUL: 資源を考慮した逐次把持条件付き器用操作器用操作2026/4/1
器用なロボットハンドで、最初の把持を維持しながら次の操作タスクを実行する逐次操作を学習するフレームワークを提案し、指の使用を資源とみなして資源を考慮した把持を探索する。
- 把持と非把持の同時操作：多段階器用タスクへの実用的アプローチマニピュレーション2026/3/1
物体把持と別物体への操作を同時に行う多段階タスクを、物体中心スキルに分解し、少数の実演から実機で学習・実行する手法DexMultiを提案。
- 負荷を考慮した情報収集経路計画と物理的サンプリング経路計画2026/3/1
サンプル収集による質量増加が移動コストに影響する状況を考慮した情報収集経路計画問題を新たに定義し、エネルギー予算制約下で訪問位置・順序・サンプル数を最適化するMIQPとして定式化した。
- GAMMS: グラフベースの敵対的マルチエージェントモデリングシミュレータ群制御2026/2/1
グラフで表現できる環境でのマルチエージェントシミュレーションを、軽量かつ拡張可能に実行できるオープンソースフレームワークGAMMSを提案。可視化や外部ツール連携を備え、LLMを含む多様なエージェントを扱える。
- LEARN: リソース制約下でのエンドツーエンド空中マルチロボットナビゲーション学習群制御2025/11/1
低解像度ToFセンサと軽量プランナ、注意機構付きRL方策を組み合わせ、ナノUAV群がオンボードで障害物環境を自律飛行できる軽量ナビゲーション手法を提案。
- PIP-LLM: 自然言語を用いたマルチロボットチーム調整のためのPDDL-整数計画法とLLMの統合群制御2025/10/1
自然言語指令をチームレベルのPDDL計画とロボットレベルの整数計画に分離して解くことで、マルチロボットチームの協調計画を効率的に生成するフレームワークを提案。
- 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。
- SPAR: 航空ロボティクス向けのLLMによるスケーラブルなPDDLドメイン生成自動計画2025/9/1
大規模言語モデルを用いて自然言語からUAVタスクのPDDLドメインを自動生成するフレームワークSPARを提案し、データセット構築と評価パイプラインを整備した。
- 潜在活性編集：安全なマルチロボットナビゲーションのための学習済みポリシーの推論時改良マルチロボットナビゲーション2025/9/1
学習済みポリシーの重みを変えずに、推論時に内部活性を編集して衝突回避を促す手法を提案し、マルチクアッドロータナビゲーションで衝突を約90%削減した。
- 巧みな手による幾何学を考慮した非把持プッシュ・プル操作の学習マニピュレーション2025/9/1
物体の形状を条件とした拡散モデルで巧みな多指ハンドの接触前姿勢を生成し、把持せずに押す・引く操作を実現する手法を提案した。
- 大規模言語モデルによるマルチロボットチームの構成調整群制御2025/7/1
自然言語のミッション記述をビヘイビアツリーと知識ベースを介してマルチロボット制御コードに変換するLAN2CBを提案し、シミュレーションと実環境で有効性を示した。
- データ拡張なしで視覚ベース強化学習をゼロショット汎化強化学習2024/10/1
視覚ベース強化学習において、連想記憶と潜在空間の disentanglement を組み合わせることで、データ拡張に頼らず未知環境へのゼロショット汎化を実現する手法 ALDA を提案した。
- WARPD: 世界モデル支援による反応型ポリシー拡散模倣学習2024/10/1
拡散モデルで軌道ではなくニューラルポリシーの重みを生成し、閉ループ制御を実現することで、長期的タスクや外乱に強く、推論コストを大幅に削減した手法。
- センシング・通信危険地帯における耐故障マルチロボット目標追跡群制御2024/9/1
未知のセンシング・通信危険地帯で確率的・一時的な故障が起きる環境に対し、ソフトチャンス制約付き非線形最適化で追跡性能と耐故障性を動的に両立する協調枠組みを提案し、実機実験で検証した。
- 未知の危険環境下におけるリアルタイムマルチロボット目標追跡のための階層型LLMインザループ最適化群制御2024/9/1
LLMを二層最適化の意思決定ループに組み込み、危険環境でのマルチロボット目標追跡をリアルタイムに適応させる枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 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。
- 逆リスク感度付きマルチロボットタスク割り当て群制御2024/6/1
人間の監督者が示すリスク感度に基づく割り当てを実現するため、現在のパラメータから最小限の変更で済む人間行動リスクモデルのパラメータを逆問題として求める新定式化IR-MRTAを提案し、非凸最適化問題であることを示した。
- 複雑環境における能動的信号エミッタ配置信号源配置2024/5/1
ロボットが信号源の配置と計測を交互に行い、因子グラフに基づく信念モデルで不確実性を考慮しながら配置を改善する手法を提案。
- センシング・通信危険領域を考慮したマルチロボット目標追跡群制御2024/4/1
複数ロボットによる目標追跡において、センシングや通信が妨害される危険領域を回避しつつ追跡するリスク認識型の枠組みを提案し、シミュレーションとドローン実験で検証した。
- SAFE-GIL: ロボットシステムのための安全誘導型模倣学習模倣学習2024/4/1
データ収集時に敵対的擾乱を注入して安全クリティカルな状況での専門家行動を学習させ、テスト時のポリシー誤りによる安全違反を減らす模倣学習手法を提案。
- 大規模言語モデルはロボットの経路計画を解けるか経路計画2024/3/1
自然言語で記述されたロボット経路計画問題をLLMに直接解かせ、自己デバッグや自己検証、数式・疑似コード・関連論文などの文脈付与が成功率と最適性ギャップに与える影響を80問のデータセットで体系的に評価した。
- 人間参加型マルチロボット情報収集のための逆部分モジュラー最大化群制御2024/3/1
人間の監督者が提案する経路に合わせてロボットの意思決定パラメータを最小限の変更で調整する逆部分モジュラー最大化問題を定式化し、単一提案の場合に混合整数二次計画問題として解く手法を提案した。
- 大規模言語モデルによるロボットスキルの条件付き組み合わせVLA2023/10/1
自然言語で記述されたスキルをLLMが組み合わせてロボットを操作するベンチマーク「Language-World」と、実演で高レベル計画を微調整する手法PCBCを提案した。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- CppFlow: 効率的でロバストなデカルト経路計画のための生成的逆運動学経路計画2023/9/1
生成的逆運動学ソルバと従来の最適化を組み合わせ、デカルト経路計画を最大129倍高速かつ高成功率で解く手法を提案。
- 終端間深層強化学習によるクアッドロータ群の衝突回避とナビゲーション群制御2023/9/1
障害物のある環境でクアッドロータ群を制御する終端間深層強化学習手法を提案し、カリキュラム学習と注意機構を用いて実機にゼロショット転移できることを示した。
- HyperPPO：ロボット制御向け小型ポリシーを効率的に探索するスケーラブル手法強化学習/ロボット制御2023/9/1
グラフハイパーネットワークを用いた強化学習により、複数の小型ニューラルネットワークの重みを同時推定し、計算制約に応じた高性能ポリシーを効率的に得る手法を提案。Crazyflie2.1の分散制御で有効性を実証。
- MRNAV: 混雑環境における衝突・デッドロックのないマルチロボットナビゲーションのための計画・制御スタック群制御2023/8/1
静的・動的障害物のある混雑環境で複数のロボットが衝突やデッドロックなく動けるよう、短期・中期・長期の意思決定モジュールを階層的に組み合わせた計画・制御フレームワークを提案し、マルチクアッドロータのシミュレーションで有効性を示した。
- LEMMA: 言語条件付きマルチロボットマニピュレーションの学習マニピュレーション2023/8/1
言語指示に基づくマルチロボットのタスク割り当てと長期的物体操作のベンチマークLEMMAを提案し、階層的計画法をベースラインとして評価した。
- DREAM: 混雑環境における衝突回避マルチロボットナビゲーションのための分散リアルタイム非同期確率的軌道計画群制御2023/7/1
動的障害物の対話的挙動を考慮し、知覚・予測誤差や通信遅延・欠落・順序入れ替えに対応した分散リアルタイム軌道計画法を提案し、シミュレーションと実機ドローンで有効性を示した。
- QuadSwarm: 直接推力制御の深層強化学習向けモジュール型マルチクアッドロータシミュレータsim2real2023/6/1
クアッドロータの単体・群ロボット強化学習向けに、高速で並列化しやすくドメインランダム化も備えたシミュレータQuadSwarmを開発し、16コアCPUで毎秒数万サンプルの性能を達成した。
- グラニュラー・ジム：粒状材料を用いたロボットタスクのための高性能シミュレーションsim2real2023/6/1
GPU上で粒状材料の動力学を高速にシミュレーションする手法とシステムを提案し、強化学習の訓練に十分な速度を実現した。
- 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。
- 潜在拡散モデルによる行動多様性を持つ方策の生成強化学習2023/5/1
品質多様性強化学習で得た多数の方策を拡散モデルで蒸留し、13倍の圧縮率で性能とカバレッジを保ちつつ、言語による行動選択も可能にした。
- メッセージ効用推定による分散型マルチロボットチームのネットワーク負荷低減群制御2023/4/1
分散型マルチロボットチームで、送信メッセージの効用をオンラインで推定し、有用なものだけを送ることで、湖の藻類濃度の分位点推定精度を保ちつつ通信量を42%削減した。
- ロボット情報収集のための学習ベースパラメータ選択情報収集2023/3/1
強化学習エージェントが情報経路計画のパラメータを各反復で自動選択する手法を提案し、多様な環境でエンドツーエンド学習より9.53%高い累積報酬を達成した。
- 自然環境におけるマルチロボット分位点推定の研究群制御2023/3/1
湖の藻類濃度分析を例に、複数ドローンで分布の分位点を推定する際のチーム規模や初期位置・通信などの影響を調査した。
- 静的障害物と相互作用を考慮した動的障害物回避のための確率的軌道計画軌道計画2023/2/1
相互作用する動的障害物の予測表現を提案し、衝突確率を最小化する多目的探索と二次計画法で動的に実行可能な軌道をリアルタイム生成する手法を開発した。
- 能動的ロボット源探索のための高速でスケーラブルな信号推論能動探索2023/1/1
ロボットが未知環境で信号源を探索する際に、大規模な計測データと障害物を扱えるグローバル・ローカル因子グラフモデルを提案し、スケーラブルなプランナーと組み合わせてシミュレーションと実機で性能向上を示した。
- バッグ・オブ・トリックで実現する遠隔指示表現遠隔物体指示2023/1/1
家庭用ロボットが既知の環境で遠隔からの物体指示を解決するため、汎用視覚言語モデルを3D座標と文脈で拡張し、大規模な3D探索空間で高精度に物体を特定する手法を提案。
- CLIP-Nav: CLIPを用いたゼロショット視覚言語ナビゲーションVLA2022/11/1
CLIPを活用し、データセット固有の微調整なしで自然言語指示に従って屋内をナビゲートするゼロショット視覚言語ナビゲーション手法を提案し、REVERIEタスクで教師ありベースラインを上回る性能を示した。
- 歩行とマニピュレーションのための小型ポリシーの効率的学習強化学習2022/10/1
グラフハイパーネットワークを用いて、通常より2桁小さいネットワークで歩行・操作タスクの高性能ポリシーを学習する手法を提案。
- 分散型リスク考慮型マルチターゲット追跡群制御2022/8/1
複数ロボットがリスクを考慮しつつ分散的に複数ターゲットを追跡する枠組みを提案し、集中型と同等の追跡精度とリスク回避を実現した。
- CH-MARL: 協調的異種マルチエージェント強化学習のためのマルチモーダルベンチマークマルチエージェント強化学習2022/8/1
複数の異種ロボットが家庭環境で協調するマルチモーダル（視覚・言語）ベンチマークを提案し、最先端MARL手法の実装と評価プロトコルを提供した。
- 専門家のデモンストレーションから変形可能物体の操作を学習する変形可能物体操作2022/7/1
ロープや布などの変形可能物体の操作を、専門家のデモンストレーションを活用して効率的に学習する手法DMfDを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 視覚的物体再配置のためのシンプルな手法：3Dマッピングと意味的探索マニピュレーション2022/6/1
セマンティックセグメンテーションとボクセル意味マップ、意味的探索方策を組み合わせ、視覚入力のみで物体を目標配置に並べ替える手法を提案し、強化学習ベースの従来法を大幅に上回った。
- マルチロボットSLAMのためのループ閉じ込み優先順位付けマルチロボットSLAM2022/5/1
複数ロボットのSLAMで全ループ閉じ込み候補を計算するのは非現実的なため、ポーズグラフやビーコン近接性、点群特性に基づいて優先順位を付けて効率的に選択する手法を提案し、DARPA地下トンネル課題で誤差を大幅に削減した。
- RGBD動画から関節剛体ダイナミクスを推定するsim2real2022/3/1
RGBD動画から逆レンダリングと微分可能シミュレーションを組み合わせ、実世界の関節機構のデジタルツインを自動構築する手法を提案。関節種類・運動学パラメータ・動特性を推定し、制御ポリシーの実機転移も実証した。
- 対話可能な身体性指示追従エージェントのためのDialFREDベンチマーク指示追従2022/2/1
ALFREDを基に、エージェントが人間に能動的に質問できる身体性指示追従ベンチマークDialFREDを構築し、53KのQ&Aデータと質問者-実行者フレームワークを提案した。
- 環境分析のための分位点推定を目指す情報経路計画情報経路計画2022/1/1
ロボットによる情報経路計画で、対象現象の分位点に対応する地点を効率的に推定・特定する手法を提案し、水生データと実地試験で有効性を検証した。
- 動作計画を組み込んだ方策を視覚制御方策へ蒸留するロボットマニピュレーションマニピュレーション2021/11/1
障害物環境でのマニピュレーションのため、状態情報を用いる動作計画拡張方策を視覚行動クローニングと視覚強化学習で視覚制御方策に蒸留し、サンプル効率とゼロショット転移を実現した。
- スキルパラメータの転送によるシンプルな継続学習手法継続学習2021/10/1
学習済みスキルポリシーのみを保存し、適切な事前学習とスキル転送のタイミング選択により、ロボットマニピュレーションの継続学習を実現する手法を提案した論文。
- ロバスト性を超えて：レジリエントなマルチロボットシステムへのアプローチ分類群制御2021/9/1
マルチロボットシステムにおけるレジリエンス（予期せぬ障害からの回復力）の定義・測定・維持方法を、知覚・制御・計画・学習の各領域にわたり整理し、アプローチの形式的分類を提案したサーベイ論文。
- 深層強化学習によるクアッドロータ群の分散制御群制御2021/9/1
大規模マルチエージェント強化学習でドローン群の分散制御ポリシーを学習し、シミュレーションから実機へゼロショット転移できることを示した論文。
- ドメイン知識を活かしたPOMDPによる適応サンプリングPOMDP/適応サンプリング2021/9/1
水中ロボットの適応サンプリングのため、POMDPのモンテカルロ木探索をロールアウト配分・行動探索・計画コミットメントの面で改良し、実データで有効性を示した論文。
- 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。
- 異種ロボットチームによる適応的でリスクを考慮したターゲット追跡群制御2021/5/1
センサ故障を引き起こす敵ターゲットを追跡する異種ロボットチームのため、性能最大化とセンサ保護のトレードオフを扱う予測・反応型制御フレームワークを提案した。
- 適応的サンプリング：アルゴリズムと人間によるウェイポイント選択の比較適応的サンプリング2021/4/1
環境の空間モデル構築のため、情報量の多い観測地点を選ぶ際に人間と適応的サンプリングアルゴリズムの性能を比較し、モデル仮定が実際の場と合致する場合はロボットが平均的な人間より優れ最良の人間と同程度だが、合致しない場合は両者ともランダムサンプリングと変わらないことを示した。
- NeuralSim: ニューラルネットワークで微分可能シミュレータを拡張するsim2real2020/11/1
微分可能な剛体物理エンジンにニューラルネットワークを組み込み、摩擦接触などの複雑なダイナミクスを実データから学習するとともに、四足歩行のモデル予測制御のQPソルバをNNに置き換えて10倍高速化を実現した。
- 動作計画を統合した強化学習による障害物環境でのロボットマニピュレーションマニピュレーション2020/10/1
強化学習の行動空間に動作計画器の長期的計画能力を組み込み、行動の大きさに応じて直接実行と計画呼び出しを滑らかに切り替えるMoPA-RLを提案し、学習効率と安全性の向上を示した。
- 等号制約マニフォールドの学習による運動計画運動計画2020/9/1
実演から深層ニューラルネットで等号制約のレベルセット関数を学習し、制約付きサンプリングベース運動計画に統合する手法ECoMaNNを提案した論文。
- ネットワーク再構成による異種マルチロボットシステムの耐障害モニタリング群制御2020/8/1
異種マルチロボットチームでリソース障害が発生した際、通信ネットワークを最適に再構成してタスク継続を可能にする枠組みを提案。1ホップ可観測性の概念で低レベルリソースの影響を抽象化し、有限時間収束制御バリア関数でロボットを適切な位置へ誘導する。
- ニューラルネットワークで微分可能シミュレータを拡張しSim2Realギャップを埋めるsim2real2020/7/1
剛体ダイナミクスの微分可能シミュレータに任意の箇所でニューラルネットを組み込み、勾配最適化とランダム探索でパラメータと重みを同定してsim2realギャップを縮小する手法を提案。
- 触覚フィードバックのための反応的動作モデルを教師あり学習と強化学習で獲得する枠組み触覚2020/7/1
タスクのデモを動作プリミティブに分割し、適応動作のデモから初期フィードバックモデルを学習した後、少数の実機試行で強化学習により微調整する枠組みを提案し、人型ロボットの触覚フィードバックタスクで評価した。
- 逐次動作計画のための多様体学習動作計画2020/6/1
VAEと新手法ECoMaNNを用いてデータから暗黙の制約多様体を学習し、サンプリングベース動作計画に組み込んで経路品質を評価した論文。
- 信頼度付きグリッドマッピングマッピング2020/6/1
各ボクセルの占有度に信頼度を付与し、前方センサモデルから導出可能なセンサ原因モデルとCRMフィルタでオンライン3Dグリッドマップを構築する手法を提案。衝突リスク評価と運動計画に一貫した信頼度を提供する。
- 逐次多様体上のサンプリングベース運動計画運動計画2020/6/1
制約が運動中に変化する環境を交差する多様体の列として定式化し、RRT*を内側ループに用いたPSM*アルゴリズムで最適な交差点を探索する手法を提案した論文。
- 計画空間の状態埋め込みによる強化学習の改善強化学習2020/4/1
計画やデモンストレーションから状態埋め込みを学習し、埋め込み空間での軌道の直線性を最適化することで、強化学習の性能と安定性を向上させる手法を提案した論文。
- 学習を止めない：ロボット強化学習におけるファインチューニングの有効性マニピュレーション2020/4/1
強化学習で事前学習した視覚ベースのマニピュレーションポリシーを、背景・物体・照明・ロボット形状の変化に対してオフポリシーRLでファインチューニングし、ゼロから学習する0.2%未満のデータで適応できることを示した論文。
- センサ故障に強い分散マルチロボット多目標追跡のための通信網再構成群制御2020/4/1
未知数の目標を分散PHDフィルタで追跡するマルチロボット系で、センサ品質低下時に通信リンク数を抑えつつ情報共有を再構成するMISDP手法を4種提案し、シミュレーションで検証した。
- 車輪移動ロボットの大域動作計画アルゴリズムの実験的比較動作計画2020/3/1
倉庫・市街地・駐車場などの実環境を模したオープンソースの動作計画ベンチマークを提案し、代表的な大域動作計画手法を効率と経路品質で比較して推奨事項を示した。
- 微分可能なニュートン・オイラー法に物理制約を組み込むダイナミクス学習2020/1/1
微分可能なRNEAにパラメータ構造化で物理制約を加え、実機7自由度アームの逆動力学制御で学習速度と汎化性能の向上を検証した。
- 剛体力学の自動微分と連続感度解析微分可能物理シミュレーション2020/1/1
剛体力学の微分可能な物理シミュレータを提案し、パラメータ推定手法の比較と、経験からシミュレーションパラメータを推定しつつコスト最小化を達成する閉ループモデル予測制御アルゴリズムを導入した。
- 連続波LIDARの物理ベースシミュレーションによる自己位置推定・キャリブレーション・追跡LIDARシミュレーション2019/12/1
表面と光の相互作用を考慮した2D連続波LIDARの物理モデルを構築し、自動微分による勾配最適化で実センサ測定からパラメータを推定した研究。
- 障害に強い被覆制御：局所再配置と全体被覆のトレードオフ群制御2019/10/1
異種ロボット群から適切な機体を選んで領域監視に配置し、故障時には近傍で再配置して被覆を補償する集中制御フレームワークを提案。局所近傍サイズと追加ロボット数のトレードオフをシミュレーションと7機のクアッドロータ実験で検証した。
- 通信グラフ再構成によるマルチロボット目標追跡のレジリエンス向上群制御2019/10/1
分散カルマンフィルタで目標追跡するマルチロボット系で、センサ品質が劣化したロボットの情報共有先を通信グラフの辺追加で再構成し、追跡能力を維持する手法を混合整数半正定値計画で定式化した。
- 対話型微分可能シミュレーションsim2real2019/5/1
剛体システムの物理特性を効率的かつ正確に推定できる微分可能物理エンジンIDSを提案し、視覚入力からのシステム同定やモデル予測制御への統合でサンプル効率を大幅に改善した。
- 再構成によるレジリエンス：ロボットチームの異質性を活かす群制御2019/3/1
異種ロボットチームで故障によりリソースが失われた際、通信グラフを再構成してリソース分配を理想に近づける手法を提案し、7機のクアッドロータで実証した。
- シミュレーションから複数実機へ：低レベル頑健制御方策のマルチクアッドロータ転移sim2real2019/3/1
強化学習でシミュレーション上に訓練した低レベル制御方策が、複数の実機クアッドロータへ頑健に転移できることを示した研究。
- 自動条件付けリカレント混合密度ネットワークによる汎化可能なロボットスキルの学習模倣学習2018/10/1
専門家のデモから関節空間軌道を生成する状態遷移モデルを提案し、未知タスクへの素早い汎化や長期軌道の合成を実機で示した。
- 危険環境における安全な経路計画経路計画2018/3/1
海底複雑度データをガウス過程回帰でモデル化し、A*とRRT*を改良して海洋探査機の安全な経路を計画する手法を提案した。
- 大規模ドローン群のためのダウンウォッシュを考慮した軌道計画群制御2017/4/1
障害物の多い環境で多数のクアッドロータが編隊変更する際の軌道計画手法を提案し、ダウンウォッシュ効果を考慮して密集飛行を安全にし、最大200機のシミュレーションと32機の実機実験で有効性を示した。
- 環境サンプリングのためのデータ駆動型学習と計画環境サンプリング2017/2/1
海洋や湖などの時空間的に変化する環境属性を効率的にサンプリングするため、情報量最大化の計画手法とオンライン学習する疎ガウス過程を組み合わせたフレームワークを提案し、実海洋データのシミュレーションと湖でのASV実機実験で検証した。
- スパースで信頼性の高いポーズグラフSLAMの設計：グラフ理論的アプローチSLAM2016/11/1
重み付き全域木数が最大となるスパースグラフを合成し、D最適なポーズグラフSLAM問題を設計する手法を提案。重み付き全域木数の単調対数劣モジュラ性などの理論結果を確立し、保証付きの近似アルゴリズムを構築した。
- スパースガウス過程による情報獲得型計画とオンライン学習環境モニタリング2016/9/1
海洋モニタリング用に、情報量の多いデータを集める計画とスパースガウス過程によるオンライン学習を交互に実行し、環境モデルを効率的に更新する手法を提案した。
- メタレベル事前分布による操作スキルの関連特徴量学習マニピュレーション2016/5/1
過去に学習したスキルから特徴量の関連度を転移するメタレベル事前分布を用い、少ない実演データで操作スキルに必要な特徴量を効率的に選択する手法を提案した。
- 時変マルコフ決定過程の解法計画/制御2016/5/1
環境が時空間的に変化する問題に対応するため、状態遷移が時間変化するTVMDPを提案し、時間次元に沿った価値伝播の再設計で解く手法を開発。海洋ロボットの航法で有効性を示した。
- 移動センサによる分散データ融合と能動センシングで交通現象をモデリング・予測分散センシング2012/6/1
都市道路網の交通現象を予測するため、移動センサが分散的にデータを融合し能動的に探索するD2FASアルゴリズムを提案し、集中型手法と同等の予測性能を保ちつつ高速・高スケールであることを実データで示した。
- 能動的分類：理論と水中検査への応用能動認識2011/6/1
自律車両が複数視点から物体を分類する際、情報理論的コストに基づき最適な視点を能動的に選択する確率的アルゴリズムを提案し、水中検査（合成深度マップの3D多面体認識とソナーによる船体検査）で検証した。受動的手法に比べ必要視点数を最大80%削減できることを示した。
