Ingmar Posner
収録論文 60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
- 精度を超えて：潜在意図下での情報理論的解码器評価BCI/デコーディング2026/11/3
脳からロボットへの制御をPOMDPとして定式化し、最悪ペアのChernoff情報が計画の後悔の境界を決めることを示すとともに、混同行列から後悔を予測する閉形式指標を提案した。
- 微分可能有限要素法に基づく空気圧ソフトロボットのエンドツーエンドモデリングフレームワークソフトロボティクス/モデリング2026/10/3
空気圧ソフトロボットのCADデータを自動で有限要素メッシュに変換し、点群データと微分可能FEMを組み合わせて材料・駆動パラメータを同定、さらに軌道最適化まで一貫して行うフレームワークを提案した。
- 構成タスクにおける継続学習のための世界モデルベンチマーク世界モデル/継続学習2026/9/18
ロボット操作における世界モデルの継続学習ベンチマークを提案し、タスクを行動と知覚の軸で分解して知識再利用を評価した。モジュール型世界モデルが忘却と再利用のバランスに優れるが、完全な解決には至らないことを示した。
- 異種デモンストレーションからの模倣学習：接地された潜在アクション世界モデルを用いて模倣学習2026/6/1
異なるアクション空間やラベル欠如を含む異種データソースから、予測に基づく共通の潜在アクション表現を学習し、行動クローニングポリシーを訓練する手法を提案。シミュレーションと実世界の操作タスクで有効性を実証。
- 学習報酬を用いた大規模行動モデルのコヒーレントなオフポリシー改善模倣学習/逆強化学習2026/6/1
大規模な事前学習済みロボット操作ポリシーを、逆強化学習で学習した稠密報酬を用いて微調整し、スパース報酬のRLベースラインよりも高い成功率を達成した。
- 筋肉駆動ロボットのための一般化アクチュエータネットワークによるシミュレーションから実機への転移sim2real2026/4/1
腱駆動と空気圧人工筋肉を用いたロボットアームの複雑なアクチュエーションをニューラルネットワークでモデル化し、シミュレーションで訓練した動的で精密なポリシーを実機に転移させる手法を提案した。
- ロボティクス向けVision-Language-Actionモデル：実世界応用に向けたレビューVLA2025/10/1
視覚・言語・行動を統合するVLAモデルについて、アーキテクチャや学習手法からロボットプラットフォーム、データセット、評価ベンチマークまでを網羅的に整理したサーベイ論文。
- 勾配を勾配で積み上げる：双腕ロボット組立のための分散型エネルギー関数マニピュレーション2025/10/1
適応的ポテンシャル関数を自動合成して区分連続なエネルギー関数を作り、近視的最適化だけで双腕ロボットの組立を分散的に計画・再計画するフレームワークを提案。
- Grasp-MPC：価値関数誘導型モデル予測制御による閉ループ視覚把持マニピュレーション2025/9/1
大規模合成データで学習した価値関数をモデル予測制御に組み込み、散らかった環境でも未知物体を反応的に把持できる閉ループ6自由度視覚把持ポリシーを提案した。
- ロボットミッションにおける人間とAIの共同推論の強化：信頼度に基づくアプローチ人間AI協調2025/8/1
ロボット遠隔操作タスクにおいて、人間とAIの推論のうち信頼度が高い方を選択する共同推論手法をユーザー研究で検証し、AIの信頼度較正が性能に与える影響を明らかにした。
- 単視点メッシュ再構成はロボティクスに使えるか？sim2real2025/5/1
単視点の3Dメッシュ再構成手法をロボットマニピュレーション向けの物理シミュレーションに使えるか評価し、既存手法がロボット特有の要件を満たせないことを示した。
- タスク空間と関節空間のデュアルアーム柔軟制御マニピュレーション2025/4/1
関節空間とタスク空間のコンプライアンスを滑らかに補間するリアルタイムインピーダンス制御器を提案し、摩擦補償により高摩擦下でも精密なピン挿入を実現した。
- LUMOS: 世界モデルを用いた言語条件付き模倣学習VLA2025/3/1
学習した世界モデルの潜在空間で長期ロールアウトを練習し、言語指示で操作可能なスキルを実機ロボットにゼロショット転移する模倣学習フレームワーク。
- ロボット遠隔操作における共同意思決定：二人の頭脳は一人より優れているか遠隔操作2025/3/1
ロボット遠隔操作の動的タスクにおいて、2人のオペレータが自信を共有して共同意思決定を行うと、個人の最高性能を上回ることを100人の被験者実験で示した。
- COMBO-Grasp: 双腕遮蔽把持のための制約ベース操作の学習マニピュレーション2025/2/1
人間の両手協調動作に着想を得て、制約ポリシーと把持ポリシーを組み合わせ、価値関数で協調を誘導することで、環境に遮られた把持を双腕ロボットで実現する学習手法を提案。
- 拡散モデルによる四足歩行のオフライン適応歩行2024/11/1
分類器不要のガイド付き拡散モデルを用いて、四足ロボットの複数スキル学習と訓練後の新しい歩行行動へのオフライン適応を実現し、ANYmalでの実機実験で有効性を示した。
- 微分可能シミュレータのレビューsim2real2024/7/1
物理プロセスの勾配計算を可能にする微分可能シミュレータについて、基礎・設計上のトレードオフ・主要なオープンソース実装・応用例を体系的にまとめたレビュー論文。
- Gaitor: 四足歩行の歩容を統一表現で学習する実世界ロコモーション歩行2024/5/1
四足ロボットの複数歩容を2次元の解釈可能な潜在空間で統一的に表現し、歩容間の連続的な遷移と不整地適応を実現した。
- D-Cubed: 潜在拡散による巧みな変形物体操作のための軌道最適化マニピュレーション2024/3/1
タスク非依存のプレイデータから学習した潜在拡散モデルと勾配不要のガイド付きサンプリングにより、巧みな変形物体操作の軌道を最適化する手法を提案。
- DreamUp3D: 単視点3Dシーン理解とReal-to-Sim転送のためのオブジェクト中心生成モデル3Dシーン理解2024/2/1
単一のRGB-D画像から物体のセグメンテーション・3D再構成・6D姿勢推定を自己教師ありで行うオブジェクト中心生成モデルを提案し、NeRFやCLIP特徴量などの既存手法を大きく上回る性能を示した。
- TWIST: 教師-生徒ワールドモデル蒸留による効率的なSim-to-Real転移sim2real2023/11/1
シミュレータの状態情報で教師ワールドモデルを学習し、画像入力の生徒モデルへ蒸留することで、視覚ベースのモデルベースRLを効率的に実機へ転移する手法を提案。
- 一度見るだけでカテゴリーレベルの物体姿勢推定姿勢推定2023/5/1
カテゴリーに属する物体を1つ見るだけで、そのカテゴリーの未知物体の6D姿勢をリアルタイムに推定する手法を提案。
- RAMP：ロボット組立操作と計画のためのベンチマークマニピュレーション2023/5/1
実世界の産業組立作業に着想を得たオープンソースのロボットベンチマークRAMPを提案し、梁をペグで組み立てる課題を通じて知覚・推論・操作・診断・復旧・目標解析の能力を評価する。
- シーン埋め込みを活用した潜在空間での勾配ベース動作計画マニピュレーション2023/3/1
学習済みシーン埋め込みとロボットマニピュレータの生成モデルを用いて潜在空間で動作計画を最適化し、衝突チェックを効率的に行うことで、複雑な実環境でも高速な閉ループ計画を可能にした。
- 障害物環境における複雑なマニピュレーションタスクのための効率的なスキル獲得マニピュレーション2023/3/1
物体中心生成モデルで目標物体を特定し、運動計画と強化学習を組み合わせて、障害物のある環境で複雑な操作を少ない実演から効率的に学習するシステムを提案。
- 潜在空間を突き抜けて：関節統計からマニピュレーションの経路計画へマニピュレーション2022/10/1
ロボット姿勢の生成モデルの潜在空間で反復最適化を行い、制約満足分類器を組み合わせることで、障害物回避を含む経路計画を実現する手法を提案した。
- VAE-Loco: 分離された歩容表現の学習による多様な四足歩行歩行2022/5/1
生成モデルで歩容の潜在表現を学習し、歩調や足上げ高さなどを連続的に変化させられる四足ロボットの歩行制御手法を提案。外乱にも頑健で、実機ANYmalで検証した。
- ゼロショットでのカテゴリレベル物体姿勢推定姿勢推定2022/4/1
姿勢ラベル付きデータやカテゴリ別CADモデルなしで、未知カテゴリの物体姿勢を推定する手法を提案し、自己教師ありViTの意味対応に基づき30度精度で6倍改善した。
- Fast-MbyM：フーリエ変換の並進不変性を活用した高速・高精度レーダーオドメトリレーダーオドメトリ2022/3/1
フーリエ変換の並進不変性を利用して角度と並進の探索を分離し、CPUや組み込み機器でもリアルタイム動作可能な高速レーダーオドメトリ手法を提案した論文。
- スキル転移のための情報非対称性を自動学習する階層型強化学習強化学習/スキル転移2022/1/1
階層型とKL正則化強化学習を組み合わせ、情報非対称性をデータ駆動で自動選択することで、ロボットのブロック積みなどのタスク間でスキルを効率的に転移させる手法APESを提案した論文。
- 次の一歩：多様な四足歩行のための分離された歩容表現の学習歩行2021/12/1
単一のトロット歩容から生成モデルで潜在空間を学習し、駆動信号で歩調や足上げ高さなどを連続的に変化させる四足歩行プランナを実機ANYmalで実証した論文。
- 意味情報に基づく物体マッチングで実現するロボットの頑健なシーン再構成マニピュレーション2021/11/1
大規模視覚言語モデルを用いて物体の意味と見た目を組み合わせて照合し、目標画像とロボット前の物体が別インスタンスでも対応付けられるようにして、画像指示による物体再配置を可能にした研究。
- 機械学習からロボティクスへ：身体性知能の課題と機会身体性知能2021/10/1
機械学習をロボティクスや身体性知能にそのまま適用することの限界を論じ、実環境での運用・安全性・適応性・能動的な世界モデル構築の観点から課題と機会を整理した論文。
- APEX：ロボットマニピュレーションのための教師なし物体中心シーン分割と追跡物体分割・追跡2021/5/1
ロボットアームを含む多様な物体を扱う実世界シーンで、マスク正規化と高解像度エンコーダにより教師なしで物体の分割・追跡を行う潜在変数モデルAPEXを提案し、新データセットP2Dで従来手法を上回る性能を示した。
- 内省的な視覚運動制御：不確実性を活用した失敗からの回復マニピュレーション2021/3/1
方策ネットワークの不確実性を監視し、高い不確実性を検知すると状態行動空間を探索して確実性の高い状態へ回復する視覚運動制御手法を提案した論文。
- 往って還って：実世界応用のためのレーダーデータシミュレーション学習センサシミュレーション2020/11/1
標高マップから忠実なレーダー観測を生成する順モデルと、実レーダーから標高マップを推定する逆モデルを敵対的学習とサイクル整合性で同時最適化し、シミュレーションのみで学習したセグメンテーションモデルが実世界で実データ学習に匹敵する性能を達成した。
- 潜在空間制御による四足歩行のセマンティック制約付き最適化歩行2020/7/1
四足歩行制御を構造化潜在空間での最適化として定式化し、深層生成モデルと学習済み分類器で複雑な制約を微分可能かつ高速に扱う手法を提案、実機ANYmalで検証した。
- 大規模環境における高速かつ高精度なLiDARベースのロボット自己位置推定自己位置推定2020/3/1
深層学習による確率的な位置推定でMCLを初期化し、フィルタリングで精密化することで、大規模環境でのロボット自己位置推定を高速かつ高精度に実現した。
- 目標条件付きエンドツーエンド視覚運動制御による汎用スキルプリミティブ視覚運動制御2020/3/1
生画像から目標状態を条件として複雑な操作動作を直接予測するエンドツーエンドの視覚運動制御モデルを提案し、MPCや模倣学習ベースラインを上回る性能と未知環境への汎化を示した。
- レーダー測位のためのロバストキーポイント学習レーダー測位2020/1/1
微分可能な点ベース運動推定器を組み込み、測位誤差のみからレーダーのキーポイント位置・スコア・記述子を自己教師ありで学習し、オドメトリ精度を最大45%改善した。
- 移動によるマスキング：姿勢情報から学習する妨害物のないレーダーオドメトリレーダーオドメトリ2019/9/1
姿勢情報のみを教師信号として自己教師あり学習し、センシングアーティファクトや妨害物体の影響を除いた埋め込み空間でロバストなレーダーオドメトリを実現した。都市走行280kmで従来手法より誤差を最大68%削減し、1桁高速化した。
- Oxford Radar RobotCarデータセット：自動運転向けミリ波レーダ拡張データセットデータセット/レーダ2019/9/1
オックスフォード市内を走行したミリ波FMCWレーダとLiDAR・カメラ等の大規模データセットを公開し、悪天候に強いレーダを用いたシーン理解研究を促進する。
- 想像せよ！創発的アフォーダンスを活用した3Dツール合成ツール合成2019/9/1
視覚ベースの生成モデルとタスク性能予測器を組み合わせ、潜在空間を勾配探索することで、リーチング課題に適した棒状ツールの形状を生成する手法を提案した。
- 関係推論を備えたエンドツーエンドの再帰型マルチオブジェクト追跡と軌道予測マルチオブジェクト追跡2019/7/1
物体間の相互作用を考慮しながら追跡と将来軌道予測をエンドツーエンドで同時に学習するMOHARTを提案し、注意機構ベースの関係推論が追跡・予測精度を一貫して向上させることを示した。
- GENESIS: 物体中心潜在表現による生成的シーン推論とサンプリング物体中心生成モデル2019/7/1
物体間の関係を捉え、3D視覚シーンの分解と新規シーン生成の両方を可能にする初の物体中心生成モデルGENESISを提案した。
- 集合上の関数表現の限界について集合表現学習2019/1/1
集合入力の関数を潜在空間の和で表現する手法の理論的限界を示し、連続写像では潜在次元が最大入力要素数以上必要であることを証明した論文。
- レーダーのための深層逆センサモデリングレーダー認識2018/10/1
深層ニューラルネットワークを用いて生のレーダースキャンから占有確率グリッドマップを生成する逆センサモデルを提案し、ライダー由来の部分ラベルで自己教師あり学習を行う。
- 変化し続ける環境への逐次敵対的ドメイン適応ドメイン適応2017/12/1
天候や照明の変化に応じてモデルを段階的に適応させる敵対的ドメイン適応手法を提案し、走行可能領域セグメンテーションで昼夜間の大きな見た目変化への頑健性を向上させた。
- 動く物体に惑わされない都市部の単眼視覚オドメトリ視覚オドメトリ2017/11/1
オフラインのマルチセッションマップから画素ごとの一時性マスクと深度を自動生成して学習し、動的物体に頑健な単眼視覚オドメトリを実現した。
- 場所とは何か？ロボティクス向けの場所特化型物体検出器の構築物体検出2017/8/1
ロボットが移動する場所ごとに物体検出器を適応させ、その場所に特化した軽量な歩行者検出モデルを構築することで、汎用最先端検出器を大きく上回る性能を実現した。
- 敵対的ドメイン適応による屋外ロボティクスの見た目変化への対応ドメイン適応2017/3/1
天候や季節による見た目の変化に頑健な機械学習のため、教師なしドメイン適応に敵対的手法を適用し、特徴量をドメイン間で揃えるフレームワークを開発。安定化のためのアブレーション研究を経て自動運転の自由空間セグメンテーションに応用した。
- 人間のドメイン知識を大規模コスト関数学習に組み込む逆強化学習2016/12/1
手設計のコスト関数への回帰でネットワークを事前学習し、最大エントロピー深層逆強化学習で微調整することで、人間の事前知識を走行選好学習に取り込む手法を提案した。
- 自らの道を見つけよう：都市自律走行のための経路候補の弱教師付きセグメンテーション自動運転/セグメンテーション2016/10/1
走行記録から自動生成したラベル付き画像で深層セマンティックセグメンテーションネットワークを訓練し、単眼カメラのみで走行可能経路候補と障害物をセグメンテーションする弱教師付き手法を提案。
- 移動ロボット設計におけるリソースと性能のトレードオフ分析設計最適化2016/9/1
移動ロボットのリソース制約と性能のトレードオフを探索するため、多目的検証でパレートフロントを生成し、制約を満たすスケジュールを自動生成するフレームワークを提案した。
- Vote3Deep: 効率的な畳み込みニューラルネットワークによる3D点群の高速物体検出3D物体検出2016/9/1
3D点群の疎性を活かした投票型の疎畳み込み層とL1正則化を提案し、KITTIで従来手法を最大40%上回る精度を高速に実現した。
- 移動車両からの深層追跡：再帰型ニューラルネットワークによる世界追跡の学習物体追跡2016/9/1
走行中の車両の生レーザー入力から、RNNとSpatial Transformerを用いて遮蔽物越しの物体追跡や将来状態予測を直接行うエンドツーエンド手法を提案した論文。
- 都市環境の経路計画のためのスケーラブルなコスト関数学習経路計画2016/7/1
最大エントロピー逆強化学習と全畳み込みネットワークを用い、人間の運転デモから直接コストマップを学習する手法を提案し、都市環境での大規模データで有効性とロバスト性を示した。
- リカレントニューラルネットワークによる追跡と意味セグメンテーションのエンドツーエンド学習追跡・意味セグメンテーション2016/4/1
生のレーザー計測列をRNNで直接処理し、物体位置と種類を遮蔽領域も含めて推定する枠組みを提案。教師なし追跡で事前学習し、少量のラベル付きデータで意味分類を転移学習する。
- 深層追跡：再帰型ニューラルネットワークによる遮蔽物越しの物体追跡物体追跡2016/2/1
生のセンサ入力から直接物体の軌跡を推定する再帰型ニューラルネットワークを用いたエンドツーエンド追跡手法を提案し、遮蔽やノイズがある2Dレーザデータ上で複数動物体の追跡を実現した。
- 観測相関を考慮した能動探索によるロバスト物体検出能動探索2014/1/1
物体検出の空間依存性を学習し、測定間の相関を考慮したセンサモデルを情報空間の探索に組み込むことで、ロボットが検出性能を最大化する動作計画を生成する手法を提案した。
