Jeannette Bohg
Stanford University
収録論文 125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
- 同じ物理、異なる勾配：微分可能物理シミュレーションの最新動向報告微分可能シミュレーション2026/11/9
微分可能物理シミュレーションにおける「何を微分するか（参照対象）」と「どう実装するか（実現方式）」を分離して整理し、接触の非平滑性や勾配消失のメカニズムも検証したサーベイ。
- 変形物体対応の物理拡張テキストto3Dシーン生成フレームワークSoftPAT3Dテキストto3D/物理シミュレーション2026/11/8
布・ぬいぐるみ・ロープなどの変形物体を、自己交差のない物理的に妥当でシミュレーション可能な状態で生成し、家具や互いと接触させて静的平衡に至らせるテキストto3Dシーン生成手法。
- 散らかった環境でゼロショット対話型ナビゲーションを実現するMessyNavナビゲーション2026/11/5
視覚言語モデルによるアフォーダンス推論を用い、障害物を操作して道を切り開くゼロショットの対話型ナビゲーション手法を提案し、実機実験で成功率を27ポイント改善した。
- RoboARCade：エージェント型ロボット制御のベンチマークベンチマーク/マニピュレーション2026/11/5
マルチモーダルエージェントをロボットポリシーとして直接使う「エージェント型ロボット制御」のための、長期的マニピュレーションタスクのベンチマークを提案し、主要エージェントの性能差や失敗要因を分析した。
- 行動グラフ：ロボット展開データを解釈するための教師なしグラフ構造データ解釈/可視化2026/10/30
ポリシーのロールアウトを解釈可能な有向グラフに圧縮する「行動グラフ」を提案し、展開データの分析やデータ収集戦略の判断を容易にするとともに、進捗予測精度も向上させる。
- ContactBench 1.0：日常的な接触を伴うロボットマニピュレーションのベンチマーク接触を伴うマニピュレーション2026/10/17
日常的な接触を伴う操作スキルを8カテゴリ・36タスク・40以上の物体アセットで再現可能に評価するベンチマークを提案し、視覚のみ・視覚触覚ポリシーの性能を比較した。
- ClothAtlas: 自己遮蔽下での衣服の同定と状態推定の同時実行変形物体マニピュレーション2026/10/12
部分的な点群と正規メッシュのライブラリから、衣服の種類を特定しつつ完全な形状を推定するグラフ条件付きフローマッチング手法を提案。再学習なしで新しい衣服にも対応し、把持位置の推定精度も向上させた。
- RoboJEPA: ロボット潜在世界モデルのスケーリング世界モデル2026/10/7
12種類のロボット実機データでJEPAベースの世界モデルを大規模学習し、計算量に対するスケーリング則を確立するとともに、ゼロショットで長期計画タスクを実機実行できることを示した。
- EigenDEXplore: 人間の事前知識を活用した構造的探索による巧みなマニピュレーションマニピュレーション2026/10/6
人間の手の動作から得た固有ベクトルに沿ってノイズを加えることで、関節空間の探索を構造化し、巧みなマニピュレーションの強化学習性能を向上させる手法を提案。
- SoTa: 巧みな操作のための柔らかい触覚スキン触覚2026/10/1
人間とロボットの手に共通レイアウトで装着できる低コストな容量性触覚スキンを開発し、触覚情報が視覚のみの政策より接触の多い操作タスクの成功率を向上させることを示した。
- MessyMem: モバイルマニピュレーションのための経験から学ぶ永続メモリマニピュレーション2026/9/14
モバイルマニピュレータが過去の経験を永続的に記憶し、物体や場所の知識を再利用できるメモリシステムを提案。25タスクの連続シミュレーションで高いタスク進捗を達成した。
- 1つのデモで多様な物体へ：局所接触形状による操作の一般化マニピュレーション2026/9/1
人間のデモから学習し、接触点周りの局所形状に注目した報酬設計で、多指ロボットハンドの操作を未見の物体へ一般化する手法を提案した。
- 接触を伴うタスクにおけるVLAの失敗原因の解明とその修正方法VLA/接触操作2026/8/1
視覚言語行動モデルが接触を伴う操作タスクで失敗する原因を2つのモードに分類し、それぞれに特化した対策を組み合わせたFACTを提案。実機2500回の評価で成功率66%を達成した。
- フレーム混合ポリシー：双腕移動操作のためのマルチフレーム行動ノイズ除去拡散ポリシー/双腕操作/移動操作2026/7/1
拡散ベースの視覚運動ポリシーにおいて、複数の座標フレームで同期して行動ノイズ除去を行う新しい手法を提案し、シミュレーションと実機の双腕移動操作タスクで性能を実証した。
- Play2Perfect：精密組立のための巧みなプレイ事前学習で重要な要素は何か？ロボット学習2026/6/1
多指ロボットが精密組立を達成するために、まず多様な物体と目標でタスク非依存のプレイ事前学習を行い、その後精密組立にファインチューニングするRLフレームワークPlay2Perfectを提案し、事前学習の設計選択がサンプル効率と実機転送に与える影響を体系的に調査した。
- CHORUS: 単一VLAポリシーによる分散型マルチエンボディ協調群制御2026/6/1
事前学習済みの視覚言語行動(VLA)モデルの基盤を活用し、各ロボットが自身の観測のみで分散協調できるフレームワークCHORUSを提案。実世界実験で既存手法より高い性能を示した。
- ロックインの打破：低データVLA後訓練における操縦性の維持VLA2026/4/1
低データでの後訓練後にVLAポリシーが新しい指示に応答しなくなる「ロックイン」現象を特定し、視覚的接地の維持とテスト時の対照的プロンプトガイダンスによりこれを緩和するDeLockを提案した。
- HoMMI: 人間のデモンストレーションから全身移動マニピュレーションを学習移動マニピュレーション2026/3/1
ロボットを使わずに人間のデモンストレーションから全身移動マニピュレーションを学習するデータ収集・方策学習フレームワークを提案し、自己中心視センシングと身体差を埋めるハンド・アイ方策設計により長期的な移動操作タスクを実現した。
- 基盤モデルはロボティクスにおけるフルスタック転移への道か？転移学習2026/2/1
ロボティクスにおける転移学習を言語から運動技能までの階層で整理し、基盤モデルやTransformerが「フルスタック転移」にどう貢献するかを概観した記事。
- SimToolReal: 物体中心方策によるゼロショット巧みな道具操作sim2real2026/2/1
多様な道具形状をシミュレーションで大量生成し、ランダムな目標姿勢へ操作する単一の強化学習方策を訓練することで、実機で未知の道具をゼロショットで巧みに操作できるようにした研究。
- ロボット駆動データフライホイール：実環境展開による継続的データ収集と基盤モデル適応VLA2025/11/1
ロボットを実環境に配備してタスク遂行中に実世界データを収集し、基盤モデルを継続的に改善する「データフライホイール」枠組みを提案。図書館で2週間稼働した移動マニピュレータScanfordで、VLMの書架スキャンと自動ラベリングによりドメイン特化・隣接タスクの性能を向上させた。
- 視覚運動ポリシー学習のための制約保持データ生成マニピュレーション2025/8/1
単一の専門家軌道から、新しい物体形状や姿勢を含むロボット実演を生成し、実世界にゼロショット転移する閉ループ視覚運動ポリシーを訓練する手法を提案。
- マルチモーダル力覚センシングと模倣学習による密集クラッタからの優しい物体引き抜きマニピュレーション2025/8/1
密集した物体群からロボットが物体を安全に引き抜くため、視覚・固有感覚・触覚・関節トルク・吸着監視を統合した模倣学習を提案し、力覚情報の有効性を検証した。
- Masquerade: データ編集による野生の人間動画からのロボット学習模倣学習2025/8/1
人間の一人称視点動画をロボットの腕に置き換えて編集し、その動画でロボット政策を事前学習・微調整することで、少ない実演データでも汎化性能を大幅に向上させる手法を提案。
- 視覚言語モデルによる巧みな操作の足場構築マニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルを使ってタスクに関連するキーポイントを特定し、手と物体の粗い3D軌道を生成して、シミュレーションで残差強化学習方策を訓練する手法を提案。
- CUPID: 影響関数でロボットが好むデータを選別模倣学習2025/6/1
模倣学習において、各デモンストレーションが方策の性能に与える影響を影響関数で推定し、有害なデータを除去・有益なデータを選択するデータキュレーション手法を提案。
- 行動の中の視覚：人間の実演から能動的知覚を学ぶマニピュレーション2025/6/1
6自由度のロボット首とVRテレオペレーションを用いて、人間の能動的知覚戦略を実演から直接学習し、視覚遮蔽を含む両腕マニピュレーションタスクで高い性能を達成した。
- HoMeR: ハイブリッド模倣と全身制御による実環境モバイルマニピュレーションの学習モバイルマニピュレーション2025/6/1
全身制御と絶対/相対のハイブリッド行動を組み合わせ、家庭内でのモバイルマニピュレーションを少数のデモで学習する模倣学習フレームワークを提案。
- SLAG: スケーラブルな言語拡張ガウシアンスプラッティング3Dシーン理解2025/5/1
2D視覚言語モデルの特徴を3Dガウシアンシーンに統合し、損失関数不要の並列化可能な手法とベクトルデータベースで大規模シーンの言語埋め込みを高速化したマルチGPUフレームワーク。
- Mobi-π: ロボット学習ポリシーのモビライゼーションマニピュレーション2025/5/1
限られた視点で学習したマニピュレーションポリシーを移動ロボットで活用するため、3Dガウススプラッティングとサンプリング最適化により、ポリシーの分布内となるベース姿勢を探索する手法を提案。
- 微小重力下でのAstrobeeによる変形可能な貨物輸送マニピュレーション2025/5/1
NASAのAstrobeeロボットを用いた貨物操作・輸送タスクのためのPythonシミュレーション環境と制御スタックを開発し、サンプリングベースMPCで変形可能な貨物の制御に成功した。
- 人間の実演1本からロボットの巧みな操作を学習するSim-to-Real強化学習sim2real2025/4/1
人間のRGB-D動画1本だけから物体の軌道と手の初期姿勢を抽出し、シミュレーション上の強化学習で身体差を埋めてロボットの巧みな操作方策を学習する手法を提案。
- Phantom: 人間の動画だけでロボットを訓練する模倣学習2025/3/1
人間の動画デモから手の姿勢推定と視覚編集でロボット用の観測・行動ペアを生成し、ロボットデータなしで操作方策を訓練するフレームワーク。実機で最大92%の成功率を達成。
- Shadow: セグメンテーションマスクを活用した異なるロボット間のポリシー転移sim2real2025/3/1
訓練時と評価時にロボットをソースとターゲットの合成セグメンテーションマスクに置き換えることで、単一のロボットアームの専門家軌道から別のロボットアームへポリシーを効率的に転移させる手法を提案。
- モーショントラック：少数ショット模倣学習における人間-ロボット転移のための統一表現模倣学習2025/1/1
人間の手とロボットのエンドエフェクタの動きを画像上の短い2D軌跡（モーショントラック）として統一的に表現し、少数の人間動画とロボット実演から模倣学習ポリシーを訓練する手法を提案。実世界4タスクで86.5%の成功率を達成。
- DexForce: 力情報を活用した巧みな操作のためのキネステティック実演からの行動抽出マニピュレーション2025/1/1
キネステティック実演中に計測した接触力を用いて力情報を反映した行動を計算し、接触の多い巧みな操作タスクの模倣学習を可能にする手法を提案。
- 力覚を考慮した自律ロボット手術医療ロボティクス2025/1/1
da Vinci研究用ロボットで組織の牽引を模倣学習により自動化し、力覚センサを入力に加えることで成功率と組織への優しさが大きく向上することを示した。
- 注目点を活用したハイブリッド模倣学習模倣学習2024/12/1
点群からタスクに関連する注目点を推定し、遠距離移動はウェイポイント、精密動作は手首画像からの密な動作で予測する模倣学習手法を提案。
- TidyBot++: ロボット学習のためのオープンソース全方向移動マニピュレータ移動マニピュレーション2024/12/1
模倣学習による家庭内移動マニピュレーションのデータ収集を容易にするため、動力付きキャスタで全方向移動を実現し、任意のアームを搭載できる低コストなオープンソース移動マニピュレータを提案した。スマホ遠隔操作インタフェースで収集したデータから学習した方策が家庭内タスクを実行できることを示した。
- 掴みを極める：大規模多指把持評価によるロバストなsim-to-real転移マニピュレーション2024/10/1
350万件の把持データセットを公開し、視覚ベースの把持評価器を学習させることで、多指ロボットハンドの実世界把持を高精度に実現した。
- APRICOT: LLMを用いた能動的選好学習と制約を考慮したタスクプランニングタスクプランニング2024/10/1
冷蔵庫への物品整理のような制約空間での作業において、LLMによるベイズ能動的選好学習と制約を考慮したタスクプランニングを組み合わせ、ユーザーの選好を推定しつつ環境制約に適応した計画を生成する手法を提案した。
- ニューラルアテンションフィールド：3Dシーンにおける点間関連性の創発とワンショット巧み把持マニピュレーション2024/10/1
3D空間の任意のクエリ点とシーン点群のクロスアテンションを計算するトランスフォーマーデコーダを自己教師あり学習し、ワンショット実演から新しいシーンで巧みな把持を実現する手法を提案。
- 生成ポリシーの失敗モードを解き明かす：一貫性と進捗のランタイムモニタリングVLA2024/10/1
模倣学習ポリシーの失敗を、行動の時間的一貫性の統計的監視とVLMによるタスク進捗監視を組み合わせて検出するランタイム監視フレームワークSentinelを提案。
- Points2Plans: 点群から長期計画を生成する構成可能な関係力学モデルマニピュレーション2024/8/1
部分視点の点群と言語指示から、関係力学モデルを連続・記号表現の橋渡しとして使い、長期マニピュレーション計画をゼロショットで生成するフレームワーク。
- EquiBot: 汎化性とデータ効率を両立するSIM(3)同変拡散ポリシーマニピュレーション2024/7/1
拡散ポリシーにSIM(3)同変なネットワークを組み合わせ、スケール・回転・並進の変化に不変なロボットマニピュレーション方策を実現した。各タスク5分の実演だけで新しい物体や環境に汎化できる。
- 一貫性ポリシー：一貫性蒸留による視覚運動ポリシーの高速化VLA2024/5/1
事前学習済みDiffusion Policyから一貫性蒸留することで、推論を桁違いに高速化しつつ成功率を維持する視覚運動制御ポリシーを提案した。
- COAST: 制約とストリームによるタスク・動作計画タスク・動作計画2024/5/1
ストリームベースの動作計画と制約付きタスク計画を組み合わせた確率的完全なTAMPアルゴリズムを提案し、複雑なタスクで従来手法より一桁速く解けることを示した。
- SpringGrasp: 形状不確かさ下での柔軟で器用な把持の合成マニピュレーション2024/4/1
物体形状の不確かさを考慮し、柔軟な把持を計画する微分可能な指標SpringGraspを提案。実機実験で高い把持成功率を達成。
- RT-Sketch: 手描きスケッチによる目標条件付き模倣学習模倣学習2024/3/1
手描きスケッチを目標指定に用いる操作ポリシーを提案し、言語や画像条件よりも曖昧さや視覚的妨害に頑健であることを示した。
- DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセットマニピュレーション2024/3/1
北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。
- 触覚情報に基づく行動プリミティブによる密集環境でのジャミング緩和マニピュレーション2024/2/1
密集した横方向アクセスシーンで物体を回収する際、隣接物体や壁とのジャミングを解消するために、掘削と穴掘りの2つの行動プリミティブを提案し、触覚と固有感覚情報を用いた閉ループハイブリッド制御で成功率を10倍に向上させた。
- AO-Grasp: 関節物体の把持生成マニピュレーション2023/10/1
部分点群から関節物体を操作可能な6自由度把持を生成する手法を提案し、新規データセットで学習してシミュレーションと実環境でベースラインを上回る成功率を達成した。
- ロボットのファインチューニングを簡単に：自律的な実世界強化学習のための報酬と方策の事前学習マニピュレーション2023/10/1
多様なデータセットから多タスクマニピュレーション方策を事前学習し、視覚言語モデルによる報酬分類器を用いて、人間の介入を最小限に抑えながら実世界で自律的にファインチューニングするシステムRoboFuMEを提案。
- 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。
- EquivAct: 剛体物体操作を超えたSIM(3)同変視覚運動ポリシーマニピュレーション2023/10/1
視覚表現とポリシー構造にSIM(3)同変性を組み込み、物体の位置・回転・スケールが大きく異なっても汎化する操作ポリシーを学習する手法を提案。布や関節物体を含むタスクで実機ゼロショット転移を実証。
- KITE: キーポイント条件付き方策による意味的マニピュレーションマニピュレーション2023/6/1
言語指示を2D画像キーポイントに接地し、キーポイント条件付きの学習済みスキルで実行する2段階フレームワークKITEを提案。物体や部位の細かな指定に対応し、実環境での操作・把持・コーヒー抽出タスクで高い成功率を示した。
- ObjectFolderベンチマーク：神経オブジェクトと実物体によるマルチセンサリー学習マルチモーダル知覚2023/6/1
視覚・音・触覚を統合した物体中心学習の10タスクベンチマークと、実世界の家庭用品100個のマルチセンサリーデータセットを公開し、各感覚の役割を体系的に評価した。
- TidyBot: 大規模言語モデルによる個別化されたロボット支援マニピュレーション2023/5/1
大規模言語モデルを活用し、少数の例からユーザーの好みを学習して家庭内の片付けを個別化するロボットシステムを開発した。
- CARTO: カテゴリと関節に依存しない多関節物体の再構成3D再構成2023/3/1
単一のステレオRGB画像から複数の多関節物体の3D形状・姿勢・関節状態を一度に推定する手法を提案。カテゴリ横断的な学習を可能にし、実世界への転移も実現した。
- Text2Motion：自然言語指示から実行可能な計画へマニピュレーション2023/3/1
自然言語の指示から長期的な推論を要する逐次マニピュレーションタスクを解くため、LLMによるタスク計画と幾何学的実行可能性を組み合わせた計画フレームワークを提案。
- 実時間触覚テクスチャレンダリングのための学習ベースモデルの開発と評価触覚2022/12/1
視覚ベース触覚センサGelSightのデータを用い、ユーザの動作に条件付けられた深層学習モデルで様々な素材の触覚テクスチャ振動をリアルタイムに生成し、その知覚品質をユーザ研究で評価した。
- 能動的タスクランダム化：多様で実行可能なタスクの教師なし生成によるロバストスキルの学習マニピュレーション2022/11/1
タスクの多様性と実行可能性のバランスを取りながら教師なしで訓練タスクを生成し、ロバストな操作スキルを学習する手法を提案。
- 微分可能シミュレーションによる接触の多い操作タスクのためのツール形状学習マニピュレーション2022/11/1
微分可能物理シミュレータを用いて、接触の多い操作タスクに適したツール形状を自動設計するエンドツーエンドの枠組みを提案し、実機でも有効性を示した。
- ロボットマニピュレータ上の接触位置推定のためのひげに着想を得た触覚センシング触覚2022/10/1
ロボットマニピュレータ表面に取り付けたひげ型触覚センサを設計・モデル化し、ベイズフィルタリングにより接触点をサブミリ精度で推定する手法を提案した。
- 触覚センシングによる未知物体の把持内操作と挿入触覚2022/10/1
触覚情報のみを用いて未知物体の形状と姿勢を確率的に推定しながら把持内で回転させ、挿入タスクを効率的に達成するベイズ最適化手法を提案した。
- STAP: タスク非依存スキルのシーケンシングマニピュレーション2022/10/1
学習済みの汎用マニピュレーションスキルを、Q関数を用いて幾何学的依存関係を考慮しながら計画時に組み合わせ、未見の長期的タスクを実現するフレームワークを提案。
- 微分可能シミュレーション最適化の大域的視点からの再考sim2real2022/7/1
接触や変形を含む複雑な系では微分可能シミュレーションの勾配が荒れた地形になり単一降下では大域最適に届かない問題に対し、ベイズ最適化と半局所的な「跳躍」を組み合わせて勾配を活かしつつノイズに頑健な大域探索法を提案した。
- 深層学習による把持合成のレビューマニピュレーション2022/7/1
過去10年のロボット把持研究を体系的に調査し、6自由度把持のための4つの主要手法と2つの支援手法を整理したレビュー論文。
- カテゴリに依存しない因子グラフによる関節物体トラッキング関節物体操作2022/5/1
RGB-D画像列から未知の関節物体の関節モデルを予測するカテゴリ非依存の枠組みを提案し、視覚認識と因子グラフで構成される。
- 物体認識表現を用いたマルチオブジェクト環境での視覚運動制御マニピュレーション2022/5/1
物体を意識した自己教師あり表現学習により、複数物体が存在する環境でのロボット制御方策を少ないデータで効率的に学習する手法を提案し、従来手法を上回る性能を示した。
- 実点群から変形物体のシミュレーションを自動調整するDiffCloudsim2real2022/4/1
実世界の点群データから変形物体の物理シミュレーションのパラメータを、微分可能な点群サンプリングとシミュレーションを用いて自動推定し、実物体の挙動に合わせる手法を提案した論文。
- ObjectFolder 2.0：Sim2Real転送のためのマルチセンサリ物体データセットsim2real2022/4/1
視覚・音響・触覚のマルチセンサリデータを持つ大規模物体データセットを構築し、仮想物体で学習したモデルが実世界の物体スケール推定・接触位置推定・形状復元に転送できることを示した。
- 述語分類器による接触を伴うマニピュレーションの記号的状態推定マニピュレーション2022/3/1
ペグ挿入などの接触作業で、複数センサの観測をベイズ統合し述語分類器で記号的状態を推定する手法を提案。少ない学習データで高精度に状態を分類でき、未知タスクへの汎化と実機でのマニピュレーション方策の頑健性向上を示した。
- 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。
- 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。
- NeRF空間をRGBカメラだけで移動するロボットナビゲーションナビゲーション2021/10/1
事前学習したNeRFで表した3D環境内を、機載RGBカメラのみで自己位置推定しながら衝突回避しつつ目標姿勢まで移動する軌道最適化と姿勢フィルタを提案した論文。
- 行動の前後条件を利用した述語の自動グラウンディング記号グラウンディング2021/9/1
行動ラベルという弱い教師信号と既知の事前・事後条件を活用し、大規模動画データから物体間の記号的述語状態を自動ラベリングして述語分類器を学習する手法を提案した。
- 接触切替を伴う巧みな多指マニピュレーションのための軌道最適化と木探索の融合計画法マニピュレーション2021/9/1
接触の切り替えを含む巧みな操作のため、高レベルな接触系列計画と接触陰的軌道最適化を組み合わせ、4指平面操作で約7倍高速に軌道を生成し、シミュレータ上での物体姿勢追従精度も向上させた。
- 人間のデモンストレーションから周期的タスクを学習する手法模倣学習2021/9/1
ロボットが人間の動画デモから布拭き・ケーブル巻き・攪拌などの周期的タスクを、キーポイントの教師なし学習とベイズ最適化によるrDMPの調整で少ない試行回数で習得する手法を提案。
- 支援ロボットを直感的に操作するための潜在行動の学習支援ロボット操作2021/7/1
7自由度アームの高次元動作を低次元の潜在行動に埋め込み、ジョイスティック操作と組み合わせて支援ロボットを直感的に操作できるようにした研究。
- 異身体間逆強化学習XIRL模倣学習2021/6/1
身体構造が大きく異なるエージェントのデモ動画から、時間的サイクル整合性を利用してタスク進行を捉える視覚埋め込みを自己教師あり学習し、報酬関数を獲得する手法を提案した。
- 学習可能なスムーザのための微分可能な因子グラフ最適化状態推定2021/5/1
因子グラフベースのスムーザを微分可能な形で展開し、MAP推論の最適化を通じて確率的システムモデルをエンドツーエンドで学習する手法を提案。物体追跡と視覚オドメトリで既存手法を大きく上回る精度を示した。
- OmniHang: 接触点対応とニューラル衝突推定による任意物体の吊り下げ学習マニピュレーション2021/3/1
物体と支持物の部分点群から安定な吊り下げ姿勢と接触点対応を推定し、強化学習で姿勢を精緻化、ニューラル衝突推定で衝突のない経路を計画するシステムを提案した。
- 接触インタラクションの解釈によるロボット組立作業の失敗克服組立/触覚2021/1/1
組立失敗時の触覚センサ情報から部品の位置と種類の信念を更新する微分可能フィルタを学習し、不確実性下でも部品嵌合を成功させる階層的手法を提案した。
- 実機ロボットチャレンジのための巧みな操作プリミティブマニピュレーション2021/1/1
把持・回転・再配置の3プリミティブにタスクを分解し、モデルベースの軌道最適化と状態機械で実機の直方体操作を堅牢に実行した。
- 自律走行のための確率的3Dマルチモーダル多物体追跡多物体追跡2020/12/1
2D画像と3D LiDARを融合して物体の外観・形状特徴を学習し、データ関連付けとトラック初期化を学習ベースで行うことで、自律走行向け多物体追跡の精度を向上させた研究。
- 破損センサを検知・排除・補償するクロスモーダル補償モデルマルチモーダル/マニピュレーション2020/12/1
複数モダリティのセンサ情報から破損したセンサを自己教師あり学習で検知し、残りのセンサ情報で補償する表現モデルCCMを提案し、接触を伴うマニピュレーションに応用した。
- 微分可能フィルタの訓練法：実践ガイドと比較評価状態推定2020/12/1
4種類の微分可能フィルタを実装し、実装選択や不確実性モデルの学習、エンドツーエンド訓練の効果を実験的に比較して実用的指針を示した論文。
- 異種センサ融合のための微分可能フィルタマルチモーダル/状態推定2020/10/1
視覚と触覚など異種モダリティを統合する微分可能ベイズフィルタのアーキテクチャを提案し、平面押し操作とドア操作タスクで評価した。
- 結び目の計画のための位相的動作プリミティブの学習マニピュレーション2020/9/1
結び目理論に基づくトップ層の位相計画と、人間の実演と強化学習で訓練した下層の動作プリミティブを組み合わせ、ロープ結びの動作計画を生成・実機実行する階層的手法を提案した。
- 自己誘導・自己正則化アクタークリティック強化学習2020/9/1
ターゲットネットワークを使わずにTD学習の発散を抑える自己正則化手法と、方策勾配にゼロ次最適化を組み合わせてQ値の高い行動を探索する自己誘導型の方策改善を提案し、OpenAI Gymで高い性能を示した。
- ユーザー好みの直感的ロボット操作マッピングの学習テレオペレーション2020/7/1
人間が入力とロボット動作の対応について持つ好みのマッピングを、少数のクエリからデータ効率的に学習する手法を提案し、遠隔操作タスクで有効性を示した。
- 不確実性と時間制約下での動的マルチロボットタスク割り当て群制御2020/5/1
時間窓とタスク完了の不確実性がある環境で、失敗タスク数を最小化する階層型マルチロボット割り当てアルゴリズムSCoBAを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 自動運転のための確率的3Dマルチオブジェクトトラッキング3Dトラッキング2020/1/1
カルマンフィルタとマハラノビス距離を用いたデータ関連付けにより、NuScenes追跡チャレンジで1位を獲得したオンライン3D追跡手法を提案した論文。
- 接触推論による高精度な視覚ベースマニピュレーションマニピュレーション2019/11/1
接触位置の最適化と運動計画を分離し、ニューラルネットと物理的状態表現を組み合わせることで、視覚ベースの平面押し操作の精度と効率を向上させた研究。
- 環境改変によるロボットマニピュレーション技能学習の足場づくりマニピュレーション2019/11/1
ロボットが環境に固定具を配置して接触制約を作り、不確実性を抑えながらマニピュレーション技能の学習を加速する二重ループ学習システムを提案し、実機とシミュレーションで有効性を示した。
- 動的環境における物体中心型タスク・モーションプランニングマニピュレーション2019/11/1
対象物体に相対的な座標系で計画を最適化することで、物体が動いても有効なままリアルタイムに適応実行できるTAMP手法を提案し、実機のピック&プレースで検証した。
- 変形可能な線状物体操作のための状態推定の自己教師あり学習変形物体操作2019/11/1
ロープなどの線状変形物体を対象に、実画像から自己教師あり学習で状態推定を行い、物理則を組み込んだニューラルネット動力学モデルで操作計画を実現した研究。
- 相棒の行動から学ぶ：分散ロボットチームにおける役割分担群制御2019/10/1
各エージェントに探索・活用・通信などの役割を割り当てることで、明示的な通信なしに相手の行動意図を正しく解釈できる分散ロボットチームの手法を提案した。
- UniGrasp：多指ロボットハンドのための統合把持学習モデルマニピュレーション2019/10/1
物体の点群とハンドの属性を入力とし、力閉包かつ到達可能な接触点集合を予測することで、多様な多指ハンドに転移可能な把持合成を実現した。
- MeteorNet: 動的3D点群シーケンスの深層学習点群認識2019/10/1
動的な3D点群シーケンスを直接処理するニューラルネットワークMeteorNetを提案し、時空間近傍の構築により行動認識・意味セグメンテーション・シーンフロー推定で高い性能を示した。
- 階層制御による堅牢な把持内操作の学習マニピュレーション2019/10/1
低レベルにモデルベース制御、中レベルに学習ポリシーを置く階層手法で、指先での物体の持ち替えやスライド・反転を堅牢に実行できることを示した。
- 人間の活動データセットからタスク指向把持を学習するマニピュレーション2019/10/1
人間のRGB活動データから手と物体の姿勢を同時推定し、そのデータで物体点群からタスクに適した把持領域を予測するモデルを学習。実機で新規物体へのタスク指向把持を実現した。
- 触覚テクスチャ生成のための動作条件付きモデルの学習触覚2019/9/1
視覚触覚センサとユーザ動作を入力に、素材ごとに別モデルを必要とせず全素材を統合した動作条件付きモデルで触覚振動フィードバック用の加速度を予測する手法を提案した。
- 視覚と触覚を統合したマルチモーダル表現学習による接触の多い操作タスクマルチモーダル表現学習2019/7/1
自己教師あり学習で視覚と触覚のコンパクトなマルチモーダル表現を獲得し、ペグ挿入タスクにおける強化学習のサンプル効率と汎化性能を向上させた研究。
- エンドエフェクタ空間における可変インピーダンス制御：接触の多いタスクのための強化学習アクション空間マニピュレーション2019/6/1
接触を伴うマニピュレーションタスク向けに、エンドエフェクタ空間での可変インピーダンス制御を強化学習のアクション空間として提案し、サンプル効率・省エネルギー・安全性の面で優れることを3つのタスクで示した。
- 視覚知覚を用いた物理制約下でのマニピュレーション学習マニピュレーション2019/4/1
見た目から積み木の安定性を予測する学習手法と、環境との相互作用を通じて目標構造に応じた積み上げ方策を強化学習で獲得する手法を提案し、実機ロボットで検証した。
- 視覚と触覚を統合する自己教師ありマルチモーダル表現学習による接触の多い操作マルチモーダル/触覚2018/10/1
視覚と触覚の入力を自己教師あり学習でコンパクトなマルチモーダル表現にまとめ、強化学習のサンプル効率を高めてペグ挿入タスクを実機でも安定してこなせるようにした研究。
- 接触力を活用した把持学習マニピュレーション2018/9/1
モデルフリー深層強化学習で接触センシングを活用する把持制御則を学習し、物体姿勢の不確実性下での把持の頑健性が接触フィードバックにより大きく向上することを多指ハンドで示した。
- 把持品質指標を用いた把持成功率予測マニピュレーション2018/9/1
複数の把持品質指標を組み合わせ、機械学習で把持実行の成否を事前予測する分類器を構築し、実機とシミュレーションで76%の成功率を達成した。
- ClusterNet: RGB-D画像における3Dインスタンスセグメンテーション3Dセグメンテーション2018/7/1
RGB-D画像から物体ごとの位置・形状・数を推定するインスタンスセグメンテーション手法を提案し、各ピクセルが物体中心・サイズ・姿勢に投票するネットワークとモーメント空間でのクラスタリングで高精度を実現した。
- 密なRGB-Dシーンフローに基づく動きベース物体セグメンテーション物体セグメンテーション2018/4/1
連続するRGB-D画像から剛体物体の動きを推定し、物体セグメンテーション・運動軌跡・シーンフローを同時に求める深層学習モデルを提案し、ロボット操作向けの新規合成データセットで従来手法を上回る性能を示した。
- 目標パラメータ化深層強化学習による積み木スタッキング技能の獲得マニピュレーション2017/11/1
物理シミュレーション上の積み木環境で、目標状態をパラメータとして与える深層強化学習により、エージェントが試行錯誤を通じて目標に応じた積み上げ方策を学習し、未知の目標への汎化性能を示した。
- 感覚データからの行動効果予測における学習モデルと解析モデルの融合マニピュレーション2017/10/1
深層学習で感覚入力を解析モデル用の表現に変換し、物理モデルと組み合わせて物体押し動作の効果を予測するハイブリッド手法を提案し、大規模実データで有効性を示した。
- リアルタイム知覚と反応型動作生成の融合による不確実性下のロボット把持マニピュレーション2017/3/1
ノイズや動的環境の不確実性に対し、リアルタイム知覚と反応型動作生成を統合した3方式のアーキテクチャを実機333回の実験で比較評価した論文。
- ロボットマニピュレーションのための確率的関節リアルタイム追跡状態推定2016/10/1
関節計測と深度画像をカルマンフィルタと座標パーティクルフィルタで融合し、カメラ座標系でのエンドエフェクタ姿勢を高精度・リアルタイムに推定する手法を提案した。
- 把持・操作データセットの最新動向：ICRA 2016ワークショップ報告データセット2016/9/1
ICRA 2016の把持・操作データセットに関するワークショップの講演・発表・パネル討論をまとめ、ロボット分野における高品質データセットの重要性と今後の方向性を概説した報告論文。
- ガウス過程大域最適化に基づくLQRの自動チューニング制御チューニング2016/5/1
ベイズ最適化（エントロピーサーチ）を用いてLQR制御器のゲインを実験データから自動調整する枠組みを提案し、7自由度ロボットアームによる倒立振子の安定化で有効性を示した。
- 運動最適化におけるガウス・ニュートン法の本質的重要性について運動最適化2016/5/1
運動最適化においてガウス・ニュートン近似が真のヘッセ行列に時間離散化を細かくすると急速に収束することを証明し、計算効率の良い運動エネルギー再定式化を提案した論文。
- インタラクティブ知覚：知覚における行動と行動における知覚の活用インタラクティブ知覚2016/4/1
環境との相互作用が知覚を促進するという「インタラクティブ知覚」の原理を提唱し、既存研究を分類・分析して応用例と未解決課題をまとめたサーベイ論文。
- ロバストガウシアンフィルタによる深度画像ベースの物体追跡物体追跡2016/2/1
深度画像を用いたモデルベース3D物体追跡において、ファットテールな測定ノイズに頑健なガウシアンフィルタと計算コスト削減の近似を提案し、実データで標準手法やパーティクルフィルタより高精度・高平滑な追跡を実現した。
- 距離カメラを用いた確率的物体追跡物体追跡2015/5/1
距離カメラの観測から、人やロボットが操作中の物体の6自由度姿勢をベイズフィルタでリアルタイムに推定する手法を提案した論文。自己遮蔽や環境による遮蔽を明示的にモデル化している。
- 座標粒子フィルタ：高次元系のための新しい粒子フィルタ状態推定2015/5/1
粒子フィルタの次元の呪いを緩和するため、粒子重みを次元ごとに再帰的に計算し各次元でリサンプリングする座標粒子フィルタを提案し、多物体追跡やマニピュレータ追跡で有効性を示した。
- 仮説に基づく局所行動選択による方策学習マニピュレーション2015/3/1
散らかった環境での物体操作において、全相互作用を明示的にモデル化せず、仮説に基づいて局所的な行動を選択する方策学習手法を提案する。
- データ駆動型把持合成のサーベイマニピュレーション2013/9/1
ロボット把持のデータ駆動型手法を、既知・類似・未知物体の3分類で整理し、物体表現や知覚処理、課題を概観したサーベイ。
