Joydeep Biswas
収録論文 85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
- STARS: 時空間ダイナミクスから人間-ロボット相互作用における社会的表現へVLA2026/9/30
社会的ロボットナビゲーションの場面理解を評価するVQAベンチマークSocialNav-SUBを提案し、最先端VLMが人間やルールベース手法に及ばないことを示した。
- PreSIST: オープンワールドシーンにおける視覚言語情報を活用した物体永続性予測長期環境認識2026/7/1
ロボットが長期間環境を監視する際に、物体が現在の位置にどれだけ留まるかを、シーン文脈と視覚言語モデルを用いて事前に予測する手法を提案した。
- 地形を横断する高速MPCのための汎用車両モデルの適応自動運転/モデル予測制御2026/7/1
汎用の前方動力学予測モデルを、限られた実データと環境固有のシステム同定による合成ロールアウトで微調整し、特定車両向けに特化させつつ地形間の汎化を保つ手法OptCarを提案。3つの地形と外れ値のカート牽引タスクでの閉ループMPC実験で、最高速度6m/sでの追従誤差を約55%削減した。
- 先読み：ナビゲーションに重要な手がかりに関する反復推論ナビゲーション2026/6/1
事前学習済み視覚言語モデルを用いて、疎な言語指示からのナビゲーションにおいて、環境の手がかりを反復的に提案・批評することで、プラン依存の手がかりを発見し、移動計画を改善するフレームワークを提案した。
- VOFA: ヒューマノイドのための力適応制御を用いた視覚目標物体押し操作ロコマニピュレーション2026/5/1
ヒューマノイドロボットが未知の物理特性を持つ物体を目標位置まで押し動かすための、視覚目標条件付きの階層的制御システムを提案した。高レベルの視覚運動ポリシーと低レベルの力適応全身制御を組み合わせ、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- GuideTWSI: 視覚障害者ナビゲーションのための合成・実世界画像からの多様な触知歩行表面標示データセットデータセット2026/3/1
視覚障害者向けナビゲーション支援のため、触知歩行表面標示（TWSI）のセグメンテーションに特化した多様なデータセットを構築し、実世界と合成画像を組み合わせて提供する。
- OVerSeeC: 衛星画像と自然言語からのオープンボキャブラリ・コストマップ生成ナビゲーション2026/2/1
衛星画像と自然言語の指示から、LLMとオープンボキャブラリ・セグメンテーションを組み合わせて、未知の地形やミッション固有の走行ルールに対応した実行可能なコストマップをゼロショットで生成するフレームワーク。
- GuideNav: 視覚障碍者向け視覚のみのロボットナビゲーション支援システムのユーザー参加型開発ナビゲーション2025/12/1
盲導犬利用者や訓練士へのインタビュー調査に基づき、LiDARを使わず視覚情報のみで教示経路を自律走行するナビ支援システムを開発し、屋外での実証と利用者評価を行った。
- ノイズを含むセンサ入力からヒューマノイドサッカーロボットの俊敏なキック技能を学習強化学習2025/12/1
ノイズの多いセンサ入力下でも、ヒューマノイドロボットが連続してボールを蹴り、多様な配置でゴールを決められる強化学習システムを開発した。
- BEV-Patch-PF: オフロード環境におけるBEV-航空画像特徴マッチングを用いたパーティクルフィルタによる自己位置推定自己位置推定/オフロード2025/12/1
オフロード環境でGPSを使わずに自己位置を推定するため、車載カメラから生成したBEV特徴マップと航空画像特徴マップをパーティクルフィルタで照合する手法を提案し、実時間で高精度な軌跡推定を実現した。
- 時空間を探索する：オープンワールド物体検索のための統合メモリ・行動ループ物体検索2025/11/1
ロボットが過去の状態や空間的文脈を手がかりに物体を探すため、長期記憶と行動を単一のループで統合するフレームワークSTARを提案し、新ベンチマークで有効性を示した。
- スケール選好条件付けによる地形コストマップ生成ナビゲーション2025/11/1
合成データを活用して未知地形に汎化しつつ、テスト時にユーザー指定のスケール選好で相対コストを迅速に適応できる地形コストマップ生成手法SPACERを提案。
- VENTURA: 画像拡散モデルを統合タスク条件付きナビゲーションに適応ナビゲーション2025/10/1
インターネット事前学習済みの画像拡散モデルを微調整し、言語指示に従って画像空間で経路マスクを生成する視覚言語ナビゲーションシステムを提案。軽量な模倣学習ポリシーで実行可能な軌道に変換し、実世界評価で成功率33%向上・衝突54%削減を達成。
- CuSfM: CUDAで高速化したStructure-from-MotionSLAM/Structure-from-Motion2025/10/1
GPU並列化により高精度な特徴抽出器を効率的に用い、オフラインで高精度かつ高速なカメラ姿勢推定とマッピングを実現するCUDAベースのSfMシステムを提案。
- ComposableNav: 合成可能な拡散モデルによる動的環境での指示追従ナビゲーションナビゲーション2025/9/1
拡散モデルで各動作プリミティブを個別に学習し、展開時に並列合成することで、訓練で見ていない指示の組み合わせにも対応できるナビゲーション手法を提案。
- SocialNav-SUB: ソーシャルロボットナビゲーションにおけるシーン理解のためのVLMベンチマークVLA2025/9/1
ソーシャルロボットナビゲーションの実世界シーン理解を評価するVQAデータセットとベンチマークを提案し、最先端VLMが人間やルールベース手法に及ばないことを示した。
- ViPE: 3D幾何知覚のための動画ポーズ推定エンジン3D知覚2025/8/1
未校正の生動画からカメラ内部パラメータ・運動・密な深度を推定する汎用エンジンViPEを提案し、大規模動画データセットに正確な3Dアノテーションを付与して公開した。
- cuVSLAM: CUDAで高速化した視覚オドメトリとマッピングSLAM2025/6/1
最大32台のRGB/深度カメラとIMUに対応し、NVIDIA Jetson上でリアルタイム動作するCUDA最適化済みの視覚SLAMシステムを提案。
- 非構造オフロード地形におけるクロスビュー映像ローカリゼーションのための時空間コントラスト学習クロスビューローカリゼーション2025/6/1
GPSのないオフロード環境で、季節変化や見た目の曖昧さに頑健な自己教師ありクロスビュー映像ローカリゼーション手法MoViXを提案し、古い衛星画像でも高精度に位置推定できることを示した。
- 盲導犬ロボットの人間中心設計：静かで安定した歩行制御歩行2025/5/1
視覚障害者向けの盲導犬ロボットにおいて、騒音とぎくしゃくした動きを抑える新しい歩行制御器を開発し、Unitree Go1で騒音を半減させ、利用者実験で高い受容性を示した。
- CREStE: インターネット規模の事前知識と反事実ガイダンスによるスケーラブルな地図なしナビゲーションナビゲーション2025/3/1
視覚基盤モデルの蒸留と反事実逆強化学習を組み合わせ、未知の都市・オフロード環境でも長距離を地図なしで走行できるナビゲーション手法を提案。
- COMPASS: 残差強化学習とスキル統合によるクロスエンボディメント移動ポリシーsim2real2025/2/1
単一のロボットの模倣学習デモのみから出発し、残差強化学習で適応させ、エンボディメント埋め込みで一般化ポリシーに蒸留することで、多様な機体にまたがる移動を実現した研究。
- ConfigBot: 動的環境におけるロボットアプリケーションのための適応的リソース割り当てシステム最適化2025/1/1
実行時プロファイリングと自動設定チューニングにより、ロボットアプリケーションの設定を動的に再構成し、性能仕様を満たしつつリソース割り当てを最適化するシステムConfigBotを提案・実機検証した論文。
- 意味的マスキングと視覚特徴マッチングによる堅牢な自己位置推定自己位置推定2024/11/1
長期運用される宇宙ロボット向けに、意味的マスキングで視覚特徴マッチングを効率化し、動的環境での自己位置推定精度と堅牢性を向上させる手法を提案。
- HEIGHT: 混雑・制約環境におけるロボットナビゲーションのための異種相互作用グラフトランスフォーマナビゲーション2024/11/1
人・ロボット・障害物の異種時空間グラフを構築し、注意機構と再帰ネットワークで動的な混雑環境でのナビゲーション方策を強化学習する手法を提案した。
- SPOT: 物体中心操作のためのSE(3)姿勢軌道拡散模倣学習2024/11/1
物体のSE(3)姿勢軌道をタスク表現として用い、拡散ポリシーを条件付ける物体中心模倣学習フレームワークを提案。iPhoneで撮影した8つの実演のみで実世界タスクを制約遵守しつつ完遂した。
- オープンワールド領域におけるロボットプログラムの生成と修復ロボットプログラミング/LLM2024/10/1
LLMが生成したロボットプログラムの実行を追跡し、エラー発生時に現在の世界状態から最小限の再実行で復旧するプログラムを生成するRoboRepairを提案。11タスクのベンチマークで評価した。
- 安全制約付き計画のための言語モデルの検証と改良の統合手法VLA2024/10/1
言語モデルが生成するロボットプログラムをオートマトン表現に変換して安全仕様を検証し、その結果を活用した微調整で安全なプログラム生成を効率化する手法を提案。
- PACER: 選好条件付き全地形コストマップ生成ナビゲーション2024/10/1
鳥瞰図画像とユーザーの選好コンテキストを入力として、その選好に沿ったコストマップを生成する機械学習手法を提案し、新しい地形への適応と汎化性能を示した。
- X-Mobility：世界モデリングによるエンドツーエンドの汎化可能なナビゲーションナビゲーション2024/10/1
潜在状態空間を持つ自己回帰的な世界モデルと多頭デコーダを組み合わせ、行動方策と分離して学習することで、未知環境でも汎化するナビゲーションモデルを実現した。
- KinScene: 関節物体を含むシーンのモデルベース移動マニピュレーションマニピュレーション2024/9/1
移動マニピュレータが屋内シーンを自律探索し、関節物体の運動モデルを構築して、長期的な操作タスクを計画・実行するフルスタック手法を提案。
- 人間中心の盲導犬ロボット開発から得られた教訓歩行2024/9/1
視覚障害者の移動支援に向けた四足歩行ロボットの開発で、利用者や訓練士へのインタビューと実験を通じて安全性・信頼性・使いやすさを高める設計原則を明らかにした。
- ReMEmbR：ロボットナビゲーションのための長期時空間記憶の構築と推論ナビゲーション2024/9/1
ロボットが長期間のナビゲーション履歴を記憶し、時空間的な質問に答えるための検索拡張記憶システムReMEmbRを提案。NaVQAデータセットを構築し、低遅延で効果的な長期推論を実現した。
- CLOVER: 文脈を考慮した長期物体視点・環境不変表現学習物体再識別2024/7/1
多様な照明や視点変化に対応する物体再識別のためのデータセットCODa Re-IDと、前景分割不要の表現学習手法CLOVER、および地図統合手法MapCLOVERを提案。
- 持ち上げて、スプラットして、マッピング：ラベル不要の意味的シーン補完のための基盤マスクの持ち上げ意味的シーン補完2024/7/1
RGBD画像1枚から視覚基盤モデルのマスクをBEVに持ち上げ、人手ラベルなしで遮蔽領域や動的物体下を含む連続的なオープンセット意味・高さ表現をリアルタイムに予測する手法LSMapを提案。
- Robo-Instruct: コードLLMの微調整のためのシミュレータ拡張命令アライメントVLA2024/5/1
ロボット制御プログラム生成用の小規模LLMを微調整するため、タスク実行中に動的にシミュレーション環境を生成して物理制約を検証し、命令とプログラムのアライメントを改善する手法を提案。
- 実世界の非構造歩行者群衆におけるマルチエージェント逆強化学習逆強化学習2024/5/1
混雑した歩行者群衆の中で複数エージェントの報酬関数を同時に学習するため、扱いやすさと合理性のトレードオフトリックを用いた新しいマルチエージェント最大エントロピー逆強化学習を提案し、複数のデータセットで有効性を示した。
- SYNAPSE: 記号的神経支援による選好合成エンジンVLA2024/3/1
視覚的なデモンストレーションからユーザー固有の選好（例：良い停車位置）を少数データで学習するため、視覚解析・大規模言語モデル・プログラム合成を組み合わせた神経記号的手法を提案。
- Vid2Real HRI：ビデオベースのHRI研究デザインを実世界設定に整合させる枠組みHRI2024/3/1
ロボットの一人称視点動画を用いたオンラインHRI研究を設計し、実世界での対面実験でその結果を再現することで、ビデオ研究の効率性と実世界への転移可能性を両立させるVid2Real HRIフレームワークを提案した。
- ロボット相棒に向けて：盲導犬ロボット設計のためのハンドラーと盲導犬の相互作用の理解ロボット設計/支援技術2024/2/1
盲導犬利用者と訓練士へのインタビューと観察を通じて、盲導犬との相互作用やニーズを明らかにし、盲導犬ロボットの設計指針を導出した研究。
- LLMによるサービスモバイルロボットのプログラミング：CodeBotlerとRoboEvalVLA2023/11/1
自然言語からサービスモバイルロボットのプログラムを生成するツールCodeBotlerと、その評価ベンチマークRoboEvalを提案し、複数のLLMの性能と失敗傾向を分析した。
- 都市環境におけるロバストなロボット3D知覚に向けて：UTキャンパス物体データセット3D知覚/データセット2023/9/1
テキサス大学オースティン校キャンパスで収集した、LiDAR・ステレオRGB・RGB-D・IMUを同期した移動ロボット視点のマルチモーダルデータセットCODaを公開し、3D物体検出と3D意味セグメンテーションのベンチマークを提供した。
- 見慣れない地形でも好みを推測：人間の選好に沿った経路計画のための選好外挿学習経路計画2023/9/1
慣性・固有感覚・触覚の計測から人間の地形選好を表現空間に写像し、視覚的に未知の地形でも最近傍探索で選好を外挿する枠組みPATERNを提案し、屋外実験で照明変化や新規地形への頑健な汎化を示した。
- ObVi-SLAM: 長期的な物体・視覚SLAMSLAM2023/9/1
低レベル視覚特徴で短期的なオドメトリを行い、不確かさを考慮した永続物体マップを長期にわたり更新することで、環境変化に頑健な長期SLAMを実現した。
- STARLING: 制約のないロボット経験からの自己教師あり地形表現学習自己教師あり学習/ナビゲーション2023/9/1
ラベルなしのロボット走行データだけを用いて、地形認識に有用な表現を自己教師あり学習する手法を提案し、オフロードナビゲーションで有効性を示した。
- 社会的ロボットナビゲーションの再考：幾何学的手法と学習手法の長所を活かす社会的ナビゲーション2023/9/1
大規模な実世界の社会的ナビゲーションデータセットSCANDを用いて、幾何学的手法が多くの社会的状況で人間の軌道と一致する計画を生成できることを示し、幾何学的手法と学習手法を切り替えるハイブリッドプランナーを開発した。
- 制御バリア関数による社会的ミニゲームでのデッドロックのない安全な分散マルチロボットナビゲーション群制御2023/8/1
制御バリア関数を用いた離散時間最適制御により、狭い空間で複数ロボットが衝突せずデッドロックも回避できる分散ナビゲーション手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- ソーシャルロボットナビゲーションアルゴリズム評価のための原則とガイドラインソーシャルナビゲーション2023/6/1
人混み環境でのロボットナビゲーションを公平に評価するための共通ベンチマーク基準を提案し、安全性や快適さなどの原則、メトリクスやシナリオ設計のガイドライン、評価フレームワークを示した。
- 移動ロボットのための内省知覚知覚2023/6/1
移動ロボットに搭載された知覚アルゴリズムの不確かさを、冗長なセンサ情報と整合性制約を活用して自己教師ありで予測する「内省知覚」を提案し、ステレオ深度推定と視覚SLAMで有効性を示した。
- 二層最適化による非協調ロボットの分散型ソーシャルナビゲーション群制御2023/6/1
狭い扉や交差点での非協調マルチロボットナビゲーションのため、公平な順序決定と軌道計画を組み合わせたリアルタイム二層最適化アルゴリズムを提案し、実機とシミュレーションで有効性を示した。
- 長期的ロボットタスクのための実演によるプログラミングLearning from Demonstration2023/5/1
ユーザーの実演から複雑な制御フローを持つロボットプログラムを合成する手法を提案し、LLM誘導探索と非実現可能性証明を組み合わせたPROLEXを実装した。
- LLM+P：大規模言語モデルに最適計画能力を付与するフレームワーク計画2023/4/1
自然言語の計画問題をPDDLに変換し古典的プランナーで最適解を求めて自然言語に戻すことで、LLMの長期計画の弱点を補う手法を提案。
- ノイズ付き未ラベルデモンストレーションからのプログラム的模倣学習模倣学習2023/3/1
確率的プログラム合成とEMアルゴリズムを組み合わせ、アクションラベルなしでノイズの多い実世界のデモンストレーションからロボットの模倣学習を可能にする手法PLUNDERを提案。
- SocialGym 2.0：共有空間におけるマルチエージェント社会ロボットナビゲーションのためのシミュレータ群制御2023/3/1
複数のロボットが人間と共存する複雑な環境でナビゲーションするためのマルチエージェント強化学習シミュレータを開発し、ベンチマークと評価指標を提供する。
- 責任あるロボティクス：ロボティクス教育への社会倫理的追加教育2023/2/1
ロボットの実世界展開に伴う社会的・倫理的課題を学ぶためのロールプレイング教材を開発し、大学院・学部のロボティクス授業で実践した結果を報告した論文。
- 盲導犬ロボットのシステム構成とナビゲーション：盲導犬レベルの誘導作業に向けてナビゲーション2022/10/1
盲導犬ハンドラーと盲導犬のチームとしてのナビゲーションを質的調査に基づいて分析し、ハンドラーの位置と方向指示を考慮した意味論的局所経路計画を提案する屋内ナビゲーションシステムを構築した。
- SocialMAPF: 戦略的エージェントの私的インセンティブを考慮した最適かつ効率的なマルチエージェント経路計画マルチエージェント経路計画2022/10/1
各エージェントが私的な目的を持つ状況でのマルチエージェント経路計画問題「SocialMAPF」を定式化し、メカニズムデザインを用いて衝突解決と全体最適化を両立する手法を提案した。
- 自律システムを実践的に教える：ロボティクス教育におけるモジュール式小型ハードウェアの活用教育・自律走行2022/9/1
小型自律走行車F1TENTHを教材として、講義と競技を通じて自動運転アルゴリズムを実践的に学ぶ教育モジュールを開発し、複数大学での授業実践と学生評価からその有効性を示した論文。
- 狭所における自律地上ナビゲーション：ICRA 2022 BARNチャレンジからの教訓ナビゲーション2022/8/1
ICRA 2022で開催されたBARNチャレンジでは、狭く制約の厳しい環境でロボットを安全かつ効率的にナビゲートする自律地上ナビゲーションシステムを評価し、上位チームの手法と課題を分析した。
- 学習した順キネモダニクスと非線形最小二乗最適化による高速高精度ロボット制御制御/最適化2022/6/1
学習した順方向キネモダニクスモデルと非線形最小二乗最適化を組み合わせ、事前計算された軌道なしで高速かつ高精度なロボット制御を実現するOptim-FKDを提案し、小型自律車両で有効性を示した。
- 群集流れを考慮した経路計画経路計画2022/6/1
歩行者の流れを時空間的な流れ場としてモデル化し、その流れに沿った経路計画手法を提案することで、ロボットが群集内を安全かつ社会的に調和して移動できるようにした。
- 状態教師付きステアリング関数によるサンプリングベースの運動力学プランニング運動力学プランニング2022/6/1
RRT*などのサンプリングベース運動力学プランニングにおいて、時間最適なステアリング関数を学習するS3Fを提案し、NLPより桁違いに高速で準最適解を生成、RRT*の性能を大幅に向上させた。
- 視覚・慣性情報を用いた逆キノダイナミクス学習による高速高精度オフロード走行オフロード走行2022/3/1
前方の地形画像と過去の慣性情報を組み合わせて車両と地形の動的相互作用を予測する学習モデルVI-IKDを提案し、1/5スケール車両で最大3.5m/sの高速オフロード走行の精度と頑健性を実証した。
- 社会的に配慮したナビゲーションの大規模実演データセットSCAND社会的ナビゲーション2022/3/1
人間のテレオペレーションによる社会的に配慮した移動ロボットのナビゲーション実演を、LiDARや視覚・慣性情報を含むマルチモーダルな大規模データセットとして収集・公開した。
- 間接観測からの状態推定と動力学学習を同時に行う手法STEADY状態推定・動力学学習2022/3/1
ノイズの多い間接観測からパーティクルフィルタとEMループを用いて状態推定とニューラル動力学モデル学習を同時に進める手法を提案し、シミュレーションと実機で高精度かつ観測ノイズに頑健であることを示した。
- 長期ロボット自己位置推定のための確率的物体マップ自己位置推定2021/10/1
倉庫や駐車場で頻繁に変化する環境に対応するため、可動物体の分布を表す確率的物体マップ(POM)を構築し、それを観測モデルとしてファクターグラフ推論に用いる長期自己位置推定手法を提案した。
- 内省知覚による能力認識型経路計画経路計画2021/9/1
知覚誤差を内省的に学習し、ベイズ枠組みでタスク失敗を予測しながら経路計画を行うCPIPを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した論文。
- 選好を考慮した経路計画のための視覚表現学習経路計画2021/9/1
人手によるナビゲーションのラベルなし実演から地形の視覚表現を学習し、その表現を地形コストに写像することで、地形の種類を事前定義せずに選好を考慮した経路計画を実現した論文。
- SOCIALGYM：ソーシャルロボットナビゲーションのベンチマークフレームワークソーシャルナビゲーション2021/9/1
拡張性を重視した軽量2Dシミュレーション環境SOCIALGYMとベンチマークシナリオを提案し、LfDやRLなど複数の手法を社会規範遵守・転移性能の観点で比較評価した。
- OneVision: 遅延補償を備えた集中制御から分散制御への自動合成分散制御2021/4/1
任意の集中制御器を仕様として、通信遅延や外乱に対応する分散制御器を自動生成する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 適応型ソーシャルナビゲーションのための反復プログラム合成ソーシャルナビゲーション2021/3/1
人間の好みや環境に応じて適応できるソーシャルナビゲーションを、人間が読めるシンボリックプログラムとして学習・適応するIDIPSを提案。プログラム合成と述語修復を組み合わせ、少ないデータでポリシーを拡張できる。
- Robofleet：自律ロボット群のためのオープンソース通信・管理システム群制御2021/3/1
複数ロボットと遠隔操作者間の通信・監視・タスク指示を、ネットワーク変動への耐性とセキュリティ制御を備えた軽量オープンソースシステムとして実現した。
- 不整地での高速オフロード走行を実現する逆キノダイナミクス学習走行制御2021/2/1
車載の慣性観測データから複雑なキノダイナミクスモデルをデータ駆動で学習し、不整地でも高速かつ正確なオフロードナビゲーションを可能にした研究。
- IV-SLAM：自己観察型視覚によるSLAMSLAM2020/8/1
視覚SLAMの再投影誤差ノイズを文脈依存としてモデル化し、自己教師ありで学習したノイズモデルで特徴抽出と推定を改善する手法を提案。
- 次元情報を活用した階層型プログラム合成によるロボット行動選択学習プログラム合成2020/8/1
状態変数の物理次元と演算子の次元制約を利用し、人間が解釈・修正可能なDSLで行動選択ポリシーを直接合成するLDIPSを提案。ロボットサッカーと自動運転で有効性を示し、NN比で学習データを2桁削減、sim2real時の修正も少量で可能とした。
- 長期ベクターマップのキュレーションSLAM2020/7/1
複数回のロボット走行の観測から符号付き距離関数で短期・動的特徴を除外し、長期観測のみを頑健な局所線形回帰で統合して長期ベクターマップを逐次構築・更新する手法を提案。
- 経験から自律度を学習するコンピテンス認識システム半自律制御2020/3/1
半自律システムが経験を通じて自身の能力と人間フィードバックを学習し、状況に応じて最適な自律レベルを調整する枠組みを提案した論文。
- SMTに基づくロボット遷移修復状態機械/パラメータ調整2020/1/1
ロボットの状態機械の遷移関数パラメータを、実行トレースと人間による少数の修正例からMaxSMT問題として自動調整する手法を提案。
- サービスモバイルロボットのエンドユーザープログラムにおける自動障害復旧タスクプログラミング2019/9/1
専門家が確率的モデルを記述し、非専門家が逐次プログラムを書ける二層型言語RTPLを提案。ベイズ推論で未観測の失敗原因を推定し、プログラムの部分再実行で自動復旧する。
- 高性能ロボットを安全かつ簡単にプログラミングできる教育プラットフォーム教育・ロボットプログラミング2019/9/1
RoboCup小型リーグのロボットをブラウザ上のJavaScriptで安全にプログラミングできる教育プラットフォームを開発し、1週間のワークショップで3000以上のプログラム改訂を分析して有効性を示した。
- 障害物回避のための内省的視覚障害物回避2019/3/1
補助センサーとの計画の不一致からステレオ視覚の失敗を検出し、失敗しやすい画像パッチを学習して予測する手法を提案した論文。
- 位相不確実性下での自動運転車の車線識別のための自己位置推定自己位置推定2018/3/1
地図の位相構造が現実と一致しない状況に対応するため、動的な複数HMMを用いたVSM-HMMを提案し、自動運転車の車線推定に適用して有効性を示した。
- SMTを用いた対話型ロボット遷移修復状態機械/自動修正2018/2/1
ロボットの状態遷移関数をSMTソルバで自動修正する手法を提案し、ユーザが数個の誤りを指摘するだけでパラメータを調整、実機・シミュレーションで有効性を示した。
- 人間参加型SLAM：スパースな人間補正を統合する地図構築SLAM2017/11/1
人間によるスパースで不完全な補正をEMで意図推定し、ポーズグラフの因子として統合・最適化することで、初期推定が悪くても大域的整合性の高い地図を生成する手法を提案した。
- 加速度制約付き全方向移動ロボットの時間最適制御のためのリアルタイム解法制御/最適制御2017/7/1
加速度に制約のある全方向移動ロボットの時間最適制御問題をポントリャーギンの最大原理で定式化し、二段階最適制御ソルバでリアルタイムに解く手法を提案した。平均0.5ms未満で解を生成し、実機でも有効性を示した。
