Jeffrey Ichnowski
Carnegie Mellon University
収録論文 72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
- SkillWeave: 異種デモンストレーションを長期的器用マニピュレーションスキルへ織り上げるマニピュレーション2026/10/8
遠隔操作とキネステティック教示を組み合わせ、物体マスク条件付き拡散方策と後継者対応ターミナルステアリングにより、長期的な器用マニピュレーションを実現するフレームワークを提案。
- すべての層を微調整する必要はない：視覚言語行動モデルにおける適応の診断と誘導VLA2026/9/16
VLAモデルの領域ごとの適応コストを診断し、可変ランクLoRAを配分して効率的に微調整する手法を提案。
- PointZero: 転移可能な3Dダイナミクス学習のための3D点追跡補完3Dダイナミクス/事前学習2026/9/16
ロボットの行動ラベルなしで、RGB-D観測と部分的な3D軌跡から全点の未来軌跡を予測する事前学習手法を提案し、下流のダイナミクス予測や模倣学習で有効性を示した。
- モダリティ自己回帰型ワールドアクションモデルVLA2026/9/15
将来の観測と行動を複数の視覚モダリティ（点追跡・DINO特徴・深度）で自己回帰的に予測するModARを提案し、RGB予測より効率的で成功率も高いことを示した。
- 階層的スキル検索による視覚言語行動モデルのデータ効率的適応VLA2026/8/25
長期的な操作タスクを階層的に分解し、サブタスクの言語検索と行動特徴の再ランキングを組み合わせて関連デモを検索することで、少数のデモでもVLAモデルを効率的に適応させる手法を提案した。
- ロボット支援入浴のための高忠実度な人間デモンストレーションの捕捉・再構築・転移pHRI2026/8/1
臨床医による入浴デモンストレーションを接触領域を基盤として高忠実度に記録し、そのデータを用いてソフトハンド搭載ロボットによる入浴動作を実現した。
- 失敗を活かす再試行：テスト時回復と継続的ポリシー改善のためのFARフレームワークロボット学習2026/7/1
ロボットがテスト時に失敗から学習し、再試行で行動を適応させて自律的にタスクを完了するフレームワークFARを提案。失敗データを用いた選好学習と軽量な行動摂動により成功率を向上させる。
- SemAnCorr: 意味的アンカー対応によるゼロショット操作スキル転移マニピュレーション2026/7/1
機能は同じだが形状が異なる物体間での操作スキル転移を、意味的に一貫したアンカー領域の対応付けと関数マップによる伝播で実現する訓練不要のフレームワークを提案。
- VibeAct: 振動から行動へ - 接触の多い反応的ロボット器用操作のための手法器用操作2026/6/1
圧電マイクで取得した実振動信号を、シミュレーションで共有可能な接触・滑り表現に変換し、実世界とシミュレーションのギャップを埋めることで、器用なロボットハンドのポリシー学習を可能にするフレームワークを提案した。
- 未来を先取りする：動的VLA操作のための潜在空間予測世界モデルVLA/動的操作2026/6/1
物体が動く環境での操作を可能にするため、凍結したVLAモデルに動きを考慮した潜在世界モデルを追加し、将来の特徴を予測してから行動する手法を提案した。
- 仮想人間デモからソフトロボットポリシーへの機能的な力認識リターゲティングソフトロボティクス/リターゲティング2026/4/1
ソフトロボットハンドに人間の操作スキルを教えるため、接触力を明示的に考慮した2段階の力認識リターゲティング手法を提案し、実世界での成功率を向上させた。
- A-SLIP: 音響センシングによる連続的な手内滑り推定触覚/滑り推定2026/4/1
平行ジョーグリッパに圧電マイクを組み込み、接触振動を音響信号として捉え、軽量CNNで滑りの有無・方向・大きさをリアルタイム推定するシステムを提案した。
- ウィグル＆ゴー！ゼロショット動的ロープ操作のためのシステム同定操作2026/4/1
ロープの動きを観察して物理パラメータを推定し、そのパラメータを用いて最適化によりロボットの動作を予測することで、実世界でゼロショットの動的ロープ操作を可能にする2段階フレームワークを提案した。
- 3PoinTr: 制約のない人間動画から操作を学習する3D点トラックVLA2026/3/1
制約のない人間の動画から密な3D点トラックを予測し、それを用いてロボット操作方策を事前学習する手法を提案。20件の実演のみで成功率を大幅に向上させた。
- SOFTMAP: トポロジカルメッシュ整列と物理事前知識によるソフトロボットのSim2Real順モデリングソフトロボティクス/sim2real2026/3/1
腱駆動ソフトフィンガーの3次元順モデルを、シミュレーションと実データを組み合わせて高精度に学習するフレームワークを提案。
- RGB人間動画からの3D手-物体軌道再構成による巧みな操作ポリシーマニピュレーション2026/2/1
単眼RGB動画から人間の手と物体の3D軌道を再構成し、ロボットハンドへ転移することで、特別な装置なしに巧みな操作ポリシーを学習するフレームワークを提案。
- 敵対的ゲーム理論による多指ハンドの把持合成アルゴリズムマニピュレーション2025/11/1
把持生成を2人ゲームとして定式化し、ロボット側と物体の脱出運動を敵対的に競わせることで、外乱に強い多指ハンドの把持姿勢を高速に合成する手法を提案した。
- DYMO-Hair: ロボットによる髪の毛操作のための汎化可能な体積動力学モデリングマニピュレーション2025/10/1
髪の毛の複雑な動力学を学習し、モデル予測制御を用いてロボットが目標の髪型にスタイリングするシステムを提案。シミュレーションと実機で未知の髪型にも汎化することを示した。
- ORB: 手術室ロジスティクスを自動化するモバイルマニピュレーションロボットモバイルマニピュレーション2025/9/1
手術室内での物品配送・補充を自律的に行うモバイルマニピュレーションロボットORBを提案し、ビヘイビアツリーと物体認識・軌道最適化を統合して物品取得80%、補充96%の成功率を実証した。
- 視覚音響融合による手姿勢と接触推定触覚2025/8/1
骨伝導スピーカーと圧電マイクを手に装着し、音響信号とRGB-D画像をグラフ注意ネットワークで統合することで、遮蔽や静的な接触時でも高精度に手の姿勢と接触を推定するウェアラブルシステムを提案。
- 音で滑りを聴く：音響誘導制約学習による高速非把持搬送非把持マニピュレーション2025/6/1
音響センシングでトレイ上の物体の摩擦モデルを学習し、高速搬送時の滑りを抑える制約を生成する手法を提案。
- Web2Grasp: ウェブ画像の手と物体のインタラクションから機能的な把持を学習マニピュレーション2025/5/1
ウェブ画像から人間の手と物体の3Dインタラクションを復元し、ノイズ除去と物理シミュレーションを経て、多指ロボットハンドの機能的な把持を学習する手法を提案。
- KineSoft：ソフトロボットハンドの固有感覚マニピュレーション方策の学習ソフトロボティクス/模倣学習2025/3/1
ソフトロボットハンドの自然な柔軟性を活かし、内部ひずみセンサで形状を推定しながら、人間が直接教示できる模倣学習フレームワークを提案。
- Cloth-Splatting: RGB画像からの3D布状態推定状態推定2025/1/1
RGB画像のみを教師信号として、3Dガウシアンスプラッティングとメッシュ表現を組み合わせ、布の3D状態を予測・更新する手法を提案。推定精度の向上と収束時間の短縮を実現した。
- 柔軟でコンプライアントな接触の多いヘアケアマニピュレーションソフトロボティクス/マニピュレーション2025/1/1
腱駆動の柔軟ロボットハンドとRGBDカメラを用い、頭を撫でる・指で梳かす・髪を掴むヘアケアタスクを実現し、視覚変形と腱張力から力を推定する手法を提案した。
- SonicBoom: マイクロフォンアレイによる接触位置推定触覚2024/12/1
ロボットのエンドエフェクタに取り付けた複数の接触マイクで音響信号を学習し、衝突位置を高精度に推定するシステムを開発した。
- FogROS2-FT: フォールトトレラントなクラウドロボティクスクラウドロボティクス2024/12/1
クラウドロボティクスにおいて、マルチクラウドでステートレスなロボットサービスを自動複製し、障害や低QoS時でも信頼性を確保するフォールトトレラントシステムを提案。
- 支援型ヘアケアロボティクスにおける包摂性：毛髪操作の実践的・倫理的考察支援ロボティクス2024/11/1
ヘアケア支援ロボットの開発において、髪型や髪質が個人のアイデンティティ表現に果たす役割を踏まえ、包摂的で倫理的な設計のための実践的・倫理的課題を整理・議論した論文。
- ソフトロボットハンドによる動的なペン回しの学習マニピュレーション2024/11/1
柔らかいロボットハンドでペンを回す動的タスクを、実世界データのみからの試行錯誤で学習するシステムSWIFTを提案し、異なるペンで100%の成功率を達成した。
- BOMP: ビン最適化モーションプランニングマニピュレーション2024/11/1
深いビンから箱を取り出す産業用ロボットの動作を、ニューラルネットで初期化した最適化により高速かつ衝突回避で生成する手法。
- 最適化プロンプトを用いた視覚言語モデルによるロボット故障復旧の自動化VLA2024/9/1
視覚言語モデル（VLM）の視覚・テキストプロンプトを最適化し、空間推論能力を高めることで、未知の故障に対する動作レベルとタスクレベルの復旧を自動化する手法を提案した。
- RoPotter: 構造的事前知識を活用したロボットによる陶芸と変形可能物体の操作変形可能物体操作2024/8/1
陶芸ろくろ上の粘土を連続的に変形させる新タスクを提案し、粘土の断面投影とメッシュベースの隠れ状態復元により、長期的な陶芸作業を可能にするロボットシステムRoPotterを開発した。
- KOROL: クープマン作用素ロールアウトによる可視化可能な物体特徴の学習とマニピュレーションマニピュレーション2024/7/1
クープマン作用素と特徴抽出器を組み合わせ、正解の物体状態なしに視覚情報から操作に有用な物体特徴を学習し、ロボットの軌道を予測する手法を提案した。
- 自由端ケーブルの動的平面操作における自己教師あり学習マニピュレーション2024/5/1
シミュレータで訓練データを収集し、ロボットの到達範囲外の目標位置へケーブル端を動的に操作する手法を提案。実機UR5で評価し、ベースラインを上回る精度を達成した。
- Residual-NeRF: 透明物体操作のための残差NeRF学習透明物体認識2024/5/1
背景シーンを事前学習したNeRFと残差NeRFを組み合わせ、透明物体の深度推定精度と学習速度を向上させる手法を提案。
- POE: 全方向エンドエフェクタのための音響によるソフトロボット固有感覚ソフトロボティクス/固有感覚2024/1/1
腱駆動ソフトロボット表面に6つのマイクを埋め込み、音響信号から形状を推定する固有感覚システムPOE-Mを提案。キーポイント予測とエネルギー最小化によるメッシュ再構成を組み合わせ、従来手法より誤差を23%削減した。
- DeformGS: 高変形シーンにおけるシーンフローと変形物体操作変形物体操作2023/12/1
複数カメラの動画からガウシアンスプラッティングと変形関数を学習し、布などの高変形物体の密な3D追跡（シーンフロー）を実現する手法を提案。
- FogROS2-Config: マルチクラウドロボットアプリの遅延とコストを最適化クラウドロボティクス2023/11/1
ROS2ノードを入力として、遅延とコストのトレードオフを考慮したクラウド計算サービスを自動選択するツールキットを提案。
- ティーンの問題：確率的集合被覆としての効率的な衣類片付けマニピュレーション2023/10/1
散らばった衣類をバスケットに効率よく片付けるため、俯瞰カメラ画像のセグメンテーションと確率的集合被覆定式化を用いて複数衣類の把持位置を選ぶ手法を提案し、ランダム比で最大81%の効率改善を示した。
- FogROS2-SGC: 安全なグローバル接続を実現するROS2クラウドロボティクスプラットフォームクラウドロボティクス2023/6/1
異なる場所やネットワークにあるROS2ロボットを安全かつ効率的に接続するFogROS2の拡張を提案し、rosbridgeより19倍高速で、3600km離れたロボット間でも動作することを示した。
- HANDLOOM: 検査と操作のための一次元物体の学習ベース追跡変形可能物体操作2023/3/1
多数の交差を持つケーブルなどの変形可能な線状物体の軌跡を、ニューラルネットワークでグレースケール画像から推定し、結び目認識やロボットによる結び・ほどき操作を可能にする手法を提案。
- FogROS G: グローバルアドレス指定による安全で接続されたモバイルフォグロボティクスフォグロボティクス2022/10/1
異なるネットワークやROSバージョン間でロボットを安全に接続するルーティングフレームワークFogROS Gを提案し、アプリケーションコードを変更せずにモバイルフォグロボティクスを実現する。
- 摩擦を考慮したロバストな複数物体把持の効率的計画学習マニピュレーション2022/10/1
平面上に散らばった複数の物体を、摩擦を利用した複数同時把持で効率的に運ぶためのニューラルネットワークを実例から学習し、成功率と時間あたりの把持回数を大幅に改善した。
- SGTM 2.0: 対話的知覚を用いた長尺ケーブルの自律的絡まり解消マニピュレーション2022/9/1
ロボットが不確かさを推定しながらケーブルと対話的に動くことで、約3mの長いケーブルの絡まりを自律的に解消するシステムを開発し、従来手法より高速・高精度に成功させた。
- 衣服の特徴を定位・追従するための自己教師あり視触覚事前学習触覚2022/9/1
視覚と触覚のペアを自己教師ありで収集し、クロスモーダル対比学習で共有潜在空間を獲得することで、衣服の特徴分類や接触位置推定、遮蔽下での特徴探索、布端の追従などを可能にした研究。
- 積み重ねられた物体の効率的な積み下ろしを伴う棚上でのメカニカルサーチマニピュレーション2022/7/1
棚に積み重なった物体を積み下ろししながら目標物体を探索する手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 長尺ケーブルの自律的絡まり解消マニピュレーション2022/7/1
双腕ロボットとRGBD知覚・専用グリッパ・動作プリミティブを組み合わせ、最大3mのケーブルの絡まりを自律的に解消する手法を提案した。
- ロボットの取り出し時間を最小化する最適な棚配置マニピュレーション2022/6/1
各物体のアクセス頻度と移動コストに基づき、棚上の物体配置を最適化する混合整数計画法を提案し、実機実験で取り出しコストを60-80%削減できることを示した。
- 片腕フリング動作による衣類の効率的な平滑化学習マニピュレーション2022/6/1
6自由度ロボットアームが片腕のフリング動作を学習し、衣類のカバー率を高める粗から細への学習法を提案。バンディットと連続最適化を組み合わせ、事前経験で新規衣類の学習時間を最大87%短縮した。
- 平面上での複数物体把持マニピュレーション2022/6/1
複数の凸多角形物体をまとめて押し集めて把持するマルチオブジェクト・プッシュグラスプを計画し、単一物体把持より高速・高成功率で回収するシステムを提案した。
- FogROS2: ROS 2を用いたクラウド・フォグロボティクスのための適応型プラットフォームクラウドロボティクス2022/5/1
ROS 2に統合されたオープンソースのクラウド/フォグロボティクス基盤FogROS2を提案し、SLAMや把持計画、動作計画の高速化を実現した。
- 吸着搬送のための把持最適化動作計画マニピュレーション2022/3/1
吸着グリッパの実機計測から失敗条件を学習し、それを制約として組み込んだ時間最適化動作計画により、吸着失敗を避けつつ搬送時間を短縮する手法を提案した論文。
- 新ツール「ブラクション」を用いた棚上のメカニカルサーチマニピュレーション2022/1/1
薄い押し出しブレードと吸盤グリッパを組み合わせた新ツール「ブラクション」と、棚の側面から対象物を探索するための改良シミュレーション・知覚・探索方策を提案し、吸着把持動作が押し出しのみの手法より成功率を向上させることを示した。
- 未加工の手術用針を把持・受け渡すロボットアルゴリズムHOUSTONマニピュレーション2021/12/1
ステレオカメラの能動センシングと多視点把持で、塗装などの加工を施していない手術用針をロボットアーム間で受け渡す手法を提案し、dVRKで96.7%の成功率を達成した。
- 効率的な把持集合を学習する探索的把持アルゴリズムLEGSマニピュレーション2021/11/1
把持が難しい物体に対して、有望な把持候補の小さな集合を維持しながら数千の把持を効率的に探索し、高い信頼度で探索を終了できる手法LEGSを提案した論文。
- 実機とシミュレータを往復する自己教師あり学習による平面ロボットキャスティングsim2real2021/11/1
ロボットアームがケーブルの一端を動かして他端を平面上の目標へ滑らせるタスクを提案し、実機軌道でシミュレータを差分進化により調整して大量の模擬データを生成し、実機と模擬を組み合わせて方策を学習するReal2Sim2Realを開発した。
- 把持最適化による高速慣性搬送のための動作計画マニピュレーション2021/10/1
エンドエフェクタの加速度制約を組み込んだ時間最適化動作計画により、開いた容器の中身をこぼさずに高速搬送を実現した。
- Dex-NeRF：透明物体を把持するためのニューラル放射場の活用マニピュレーション2021/10/1
NeRFを用いて透明物体の形状を推定し、Dex-Net把持計画と組み合わせることで、透明物体のロバストな把持を実現した研究。
- FogROS: フォグ・ロボティクスの導入を自動化する適応型フレームワーククラウドロボティクス2021/8/1
ROSの拡張として、ソフトウェアの一部をクラウドに最小限の手間で配備し、追加のCPUコアやGPU等を活用できるFogROSを提案し、SLAM・把持計画・多核動作計画の3例で有効性を示した。
- Kit-Net: 未知の3D物体を未知の3D空洞に嵌め込む自己教師あり学習マニピュレーション2021/7/1
深度画像から物体と空洞の3D回転をCNNで推定し、未知の物体を未知の空洞に嵌め込む枠組みを提案。シミュレーションで98.9%の位置合わせ精度、実機で63%の成功率を達成した。
- 学習した操作特徴と回復方策による密な非平面結び目の解きほぐし変形物体操作2021/7/1
ロープやケーブルの密な結び目を解くため、把持位置を精密化するLOKIと進捗を検知して回復動作を行うSPiDERManを提案し、実機で従来より高い成功率を達成した。
- 多ケーブル結び目の解きほぐし：IRON-MANアルゴリズムマニピュレーション2021/6/1
複数ケーブルの絡まりを解くため、交差を順に除去するロボット動作を生成するIRON-MANを提案し、手術ロボットで最大3本のケーブル結び目を80.5%の成功率で解いた。
- 自己教師あり学習による新規3D物体の回転姿勢制御マニピュレーション2021/5/1
現在と目標姿勢の深度画像からクォータニオンで表される3D回転を自己教師あり学習で推定し、比例制御で未知物体の向きを合わせる手法を提案。
- 手術用ペグ移しの自動化：深層学習によるキャリブレーションが人間の速度・精度・一貫性を超える手術ロボット/自動化2020/12/1
da Vinci研究用ロボットと深度センサを用い、深層学習によるキャリブレーションと時間最小化制御でペグ移しタスクを自律化し、熟練外科医や被験者より高速・高精度・高一貫性を達成した。
- 失われた弧のロボットたち：固定端点ケーブルを動的に操る自己教師あり学習ケーブル操作2020/11/1
UR5ロボットが自己教師あり学習で3Dアペックス点を獲得し、ケーブルを高速に振り回して障害物越え・台上の物体叩き落とし・障害物間の織り込みを実現した研究。
- 棚上の隠れた物体を横方向アクセスで探索するLAX-RAYマニピュレーション2020/11/1
棚に隠れた対象物を横から効率的に探すため、対象物の占有支持分布を予測し、遮蔽物を順に押しのける機械探索ポリシーを提案・評価した論文。
- 間欠的ビジュアルサーボ：手術器具交換に頑健な高精度手術操作のための効率的方策学習手術マニピュレーション2020/11/1
ケーブル駆動手術ロボットの高精度作業を、RGBカメラ画像から小さな補正動作を学習する間欠的ビジュアルサーボで自動化し、ペグ転送の成功率を大幅に向上させた研究。
- 学習したキーポイントで密な結び目を解くマニピュレーション2020/11/1
ロープやケーブルの密な結び目を解くため、学習ベースの知覚と幾何プランナを組み合わせたHULKを提案し、シミュレーションとda Vinci手術ロボットで有効性を示した。
- RGBDマーカー計測とリカレントニューラルネットワークによるケーブル駆動手術ロボットの効率的キャリブレーションキャリブレーション2020/3/1
腕とエンドエフェクタに3Dプリントの基準マーカーを付けRGBDセンサで追跡し、LSTMなどで関節間のヒステリシスを補正することで、手術ロボットの追従誤差を2.96mmから0.65mmに低減した。
- 把持最適化を組み込んだビンピッキング用動作計画マニピュレーション2020/3/1
複数の候補把持とロボットのダイナミクスを動作計画に統合し、SQPと信頼領域の反復更新で時間最短の軌道を生成することで、ビンピッキングのピック速度を最大9倍高速化した研究。
- da Vinciロボットによる自動手術操作への深度センシングの応用手術ロボティクス2020/2/1
Zivid RGBDカメラの深度センシングとキャリブレーションにより、da Vinci研究キットでペグ転送タスクを自動化し、単腕で86.9%、両腕で78.0%の成功率を達成した。
- アルゴリズム監督者からの逐次布平滑化の深層模倣学習模倣学習2019/10/1
布を平坦化するための逐次引っ張り方策を、シミュレータとアルゴリズム監督者のデータから深層模倣学習で獲得し、RGB・深度・RGBD入力の比較や実機dVRKでの検証を行った論文。
