Greg Turk

収録論文 17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

• 視覚障害者向けロボット盲導犬への期待を探る
  ロボット支援・歩行2025/1/1

  視覚障害者18名が四足歩行ロボットと実際に触れ合い、歩行制御やナビゲーション、対話方法などへの要望を調査した。

• 四足歩行ロボットを視覚障害者用ガイドロボットに転換：経路探索の形式化、インタラクションモデリング、安全機構
  歩行2023/6/1

  視覚障害者を案内する四足歩行ロボットの実現に向け、人間とガイドロボットのチームによる経路探索をMDPで形式化し、実インタラクションデータから「遅延ハーネス」モデルを構築、危険行動を予測・除去する安全機構を導入した。

• 複数キャラクター間の複雑なインタラクションのシミュレーションとリターゲティング
  物理シミュレーション2023/5/1

  深層強化学習を用いて、物理シミュレーション上のヒューマノイドが複数人での複雑なインタラクション（ハイタッチ、ダンス、箱運びなど）を模倣・再現する手法を提案。インタラクショングラフに基づく新たな報酬設計により、個々の動きとキャラクター間の空間的関係を同時に保持する。

• 貪欲な形状カリキュラムによるハンド内操作の転移学習
  マニピュレーション2023/3/1

  高品質なモーションキャプチャ例から深層強化学習でハンド内物体操作を学習し、中間形状を経由する貪欲なカリキュラム探索で新しい複雑な形状へ適応させる手法を提案した。

• 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。

• 身体的ヒューマンロボット相互作用のための多次元静電容量サーボイングの特性評価
  物理的HRI2021/5/1

  ロボットのエンドエフェクタに搭載した静電容量センサアレイで人間の手足の位置・姿勢を推定し、その周囲をフィードバック制御で移動するサーボイング手法を提案し、12名の被験者実験で有効性と体格差への汎化性を示した。

• 安全を守るポリシー転送
  sim2real2020/12/1

  タスク用ポリシーと安全保護用ポリシーを併用し、安全性推定器で切り替えることで、新しい環境へ転送する際の危険を抑える手法を提案した。

• シミュレーションから学ぶ協調動作：ロボットによる着衣支援
  着衣支援/強化学習/sim2real2019/9/1

  物理シミュレーション上で人間とロボットの制御方策を深層強化学習により同時に訓練し、障害のバリエーションもモデル化することで、病院着やTシャツの着衣支援タスクを実現した。シミュレーションで訓練した方策は実機PR2ロボットによるヒューマノイドの腕への着衣にも成功した。

• 多次元静電容量センシングによる着替え・入浴支援ロボット
  触覚2019/4/1

  多電極の静電容量センサとニューラルネットで布越しに人の手足の位置・向きをリアルタイム推定し、PR2ロボットが着替えや入浴の介助を行えることを示した研究。

• 二足歩行のシミュレーションから実機への転移
  sim2real2019/3/1

  方策学習の前後で2段階のシステム同定を行い、ベイズ最適化で実機に適応させることで、二足歩行制御をシミュレーションから実機へ転移させた研究。

• 方策群と戦略最適化による実環境への転移
  sim2real2018/10/1

  シミュレーションで多様な挙動の方策群を同時に学習し、実環境では動的パラメータ同定なしに性能で最良の方策を直接探索することで、モデル誤差に頑健に制御方策を転移する手法を提案した。

• 対称で低エネルギーな歩行運動の学習
  歩行2018/1/1

  深層強化学習に左右対称性を促す損失項と、バランス補助を徐々に減らすカリキュラム学習を組み合わせ、実在の走者に近い自然で省エネな二足歩行制御を自動獲得させた研究。

• 着衣支援ロボットのための深層触覚モデル予測制御
  触覚2017/9/1

  ロボットが布を介して人にかかる力を予測する深層リカレントモデルを構築し、モデル予測制御に組み込むことで着衣支援時の力を低減した。

• ロボットによる着衣支援のための人間行動学習
  着衣支援2017/9/1

  強化学習(TRPO)を用いて、ロボットが差し出す袖に腕を通す人間の動作モデルを構築し、3種類の支援戦略で訓練に成功した。

• 勾配誘導による方策特化を用いたマルチタスク学習
  マルチタスク強化学習2017/9/1

  複数の関連するロボット運動スキルを効率的に学習するため、共通表現を学ぶ統合訓練と、タスク間の不一致度に基づき重みを分割して特化させる訓練の二段階手法を提案した論文。

• 触覚情報を用いた布地ナビゲーションの学習
  触覚2017/3/1

  触覚センサ付きアームが布地に絡まらずに袖やズボンなどを通り抜ける制御器を強化学習で訓練し、シミュレーションで有効性を示した論文。

• 未知環境に備える：オンラインシステム同定を用いた汎用ポリシーの学習
  sim2real2017/2/1

  質量や摩擦などのダイナミクスが未知・変動する環境に対応するため、多様なモデルで訓練した汎用ポリシーと、履歴から動的パラメータを推定するオンライン同定を組み合わせた制御手法を提案した。