Ken Goldberg
University of California, Berkeley
収録論文 169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
- エージェント型ロボティクスによる自己学習で物体を反転させるマニピュレーション2026/11/9
コーディングエージェントが物理シミュレーション上で反復学習し、多様な物体を両腕ロボットで反転させる戦略を自律的に獲得・洗練させる手法を提案した。
- エージェント型ロボティクスにおけるモデル・スキル・フィードバック・カリキュラムの制御実験エージェント型ロボティクス2026/11/6
9つのマニピュレーションタスクと631構成・2.8万回のコーディングエージェント実行を通じ、自己学習ループの成否を左右する要因を体系的に分析した。ボトルネックは情報量よりも、失敗の原因帰属と空間・幾何構造の推論、コードの選択的再構成にあると示した。
- VABAR：エージェント型ロボティクスのための変動自動化ベンチマークベンチマーク2026/11/4
産業・医療・インフラ向けの6種のマニピュレーションタスクを対象に、エージェント型ロボティクスを体系的に評価するオープンなシミュレーションベンチマークVABARを提案し、33の汎用スキルと基準解を整備した。
- KiRoSe: ロボット実演の効率的なセグメンテーションのための運動学データ活用セグメンテーション2026/10/22
ロボット実演の運動学データを離散的な『スパース動作トークン』に変換し、言語モデルで解釈することで、実演の時系列・意味的セグメンテーションを自動化するフレームワークを提案。
- エージェント型ワールドアクションモデルVLA2026/10/21
コードによる計画と動画・行動の同時予測を統合したAW-0を提案し、スキルを再利用可能なプログラムとして扱うことでロボット操作の性能と汎化性を向上させた。
- RoboSimStudio：ロボットマニピュレーションタスクの迅速なReal2Simのための対話型ツールキットsim2real2026/10/13
ロボットと物体の接触力学や摩擦などを含む物理シミュレーションを、人間やコーディングエージェントが対話的に調整できるツールキットを開発し、視覚評価・力覚フィードバック・エージェントによるReal2Sim2Realの実験を行った。
- QF3: フィルタリングされたQ勾配による高速フロー強化学習強化学習2026/10/6
フローポリシーを強化学習で訓練する際、批評家の行動勾配を1ステップ予測に逆伝播し、信頼できる行動次元のみに適用するオフポリシー手法を提案。ヒューマノイド歩行をゼロから学習し実機にゼロショット転移、既存手法より10倍高速化を実現。
- EyeRobot 2.0：手首カメラなしで精密操作を可能にする能動的視線制御マニピュレーション2026/10/2
単一のステレオカメラのみで、人間の視覚のように視線を能動的に動かして注視点を定め、両手の精密操作を実現するフレームワークを提案。実世界とシミュレーションで評価し、手首カメラなしでも高性能を示した。
- AGRO-SUVIDE: 外科用粘弾性デブリードマンのためのエージェント型ロボティクス医療ロボティクス2026/9/28
単一の専門家デモから反復スキルを自動抽出し、モデルベース/モデルフリーのスキルとして構築、実行時に監視・再試行するエージェント型ロボットフレームワークを提案し、dVRKで粘弾性基板上の小片除去を85%の成功率で実現した。
- TRACE: clutter環境下における単色ケーブルの対話的双方向トレーシングケーブル操作/状態推定2026/9/24
複数の単色ケーブルが絡み合う環境で、双方向トレーシングと対話的知覚プリミティブを組み合わせてケーブルの状態を高精度に推定する手法を提案し、実実験で従来法を大きく上回る精度を達成した。
- MACAW: 単眼適応コンパクト注意窓による信頼性と効率を両立した外科的デブリードマン手術支援2026/9/2
外科的デブリードマン（壊死組織除去）の自動化システムを開発し、単眼カメラと適応的注意窓による深度制御法MACAWを提案。物理実験で93%の成功率と毎時304個の処理能力を達成した。
- エージェント型ロボティクスによる「Push-T」操作タスクの再考操作2026/8/18
LLMコーディングエージェントがデモデータなしでPush-Tタスクを解くアルゴリズムを生成し、拡散ポリシーより少ないステップで100%成功率を達成した。
- ASPIRE: ロボットのためのエージェント的スキル発見スキル発見/継続学習2026/7/1
ロボット制御プログラムを自律的に作成・改善し、再利用可能なスキルライブラリを構築する継続学習システムASPIREを提案。シミュレーションと実世界で高い性能とゼロショット汎化を示した。
- RoboVista：多様なロボット応用のための視覚言語モデル評価VLM評価2026/7/1
ロボットの多様な応用における視覚言語モデル（VLM）の能力を評価するためのモジュール型フレームワークとベンチマークを提案し、実ロボット実験でその有効性を示した。
- GaP: 変動的オートメーションタスクのためのグラフとしてのポリシーを用いたマルチエージェント自己学習ハーネスタスク計画2026/7/1
ロボットの信頼性を高めるため、エージェント型コーディングと解釈可能なロボットプログラミングを組み合わせ、タスクをグラフ構造で表現して自己学習する手法を提案した。
- SARM2: 自己改善型ロボット操作のためのマルチタスク段階認識報酬モデリングマニピュレーション2026/6/1
長期的なロボット操作タスクにおいて、行動クローニングに依存せず、自己ロールアウトからポリシーを改善するための、段階推定器とMMoE価値ヘッドを組み合わせたマルチタスク報酬モデルRMと、それを用いた自己改善フレームワークSPIRALを提案した。
- WARP-RM: ワープ拡張相対進行報酬モデルによるデータキュレーション模倣学習2026/6/1
成功デモから時間ワープ拡張を用いて自己教師ありでフレームごとの相対進行報酬を学習し、模倣学習のデータ品質を向上させる手法を提案。
- 手術ロボットタスクにおける学習済みポリシーへの敵対的攻撃敵対的攻撃/手術ロボティクス2026/6/1
手術ロボットの学習ベースのポリシーが敵対的攻撃に対して脆弱であることを示し、視覚的摂動による動作妨害や誘導攻撃を提案・評価した。
- T-Rex: 触覚反応型巧みな操作触覚/操作2026/6/1
触覚信号に動的に反応する操作を実現するため、大規模な触覚データセットと可変レートのMixture-of-Transformersアーキテクチャを導入し、12の操作タスクで成功率を大幅に向上させた。
- 遊び心のあるエージェント型ロボット学習スキル獲得2026/6/1
ロボットエージェントが指示なしで自己主導の「遊び」を通じてスキルを獲得し、後続タスクに活用する手法を提案。コード生成エージェントチーム(RATs)が探索タスクを生成・実行・検証・修正し、成功体験をコードスキルライブラリに蓄積する。
- MonoDuo: 1本のロボットアームで両腕ポリシーを学習するマニピュレーション2026/5/1
単腕ロボットのデモと人間の協調動作から、両腕ロボットの操作ポリシーを学習するフレームワークを提案。合成デモにより未見の両腕ロボット構成へのゼロショット転移を実現した。
- 非対称グリッパーGETのための2Dおよび3D把持プランナーマニピュレーション2026/4/1
非対称グリッパーGET向けに、単視点RGB-D画像から高速に把持計画を行うGET-2D-1.0と、メッシュベースのGET-3D-1.0を提案し、物理実験でベースラインを上回る性能を示した。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- IMPASTO: モデルベース計画と学習された力学モデルを統合したロボット油絵再現ロボットアート/計画2026/3/1
ロボットが油絵の画像列から筆の軌道や力、色を推論して再現するシステムを提案。学習したピクセル力学モデルとモデル予測制御を統合し、自己対戦のみで学習する。
- CaP-X: ロボットマニピュレーションのためのコーディングエージェントのベンチマークと改善フレームワークマニピュレーション2026/3/1
コードを方策として使うエージェントを体系的に評価する環境CaP-GymとベンチマークCaP-Benchを構築し、テスト時計算の拡張で人間レベルの信頼性を達成する手法を提案した。
- ManipulationNet：物理的スキル課題と身体化マルチモーダル推論を備えた実世界ロボット操作のベンチマーク基盤ベンチマーク2026/3/1
実世界のロボット操作タスクを標準化されたハードウェアキットと統一ソフトウェアクライアントで提供し、物理スキルと身体化推論の2トラックで評価する持続可能なベンチマーク基盤を提案した。
- OXE-AugE: 異なるロボット形態間のポリシー学習を拡張するための大規模ロボットデータ拡張VLA2025/12/1
Open X-Embodimentデータセットに9種類のロボット形態を追加し、440万軌道以上に拡張するパイプラインを構築。多様なアームとグリッパーでの学習が未知のロボットへの汎化性能を高めることを示した。
- EgoMI：一人称視点の人間デモから能動視覚と全身マニピュレーションを学習マニピュレーション2025/11/1
人間の一人称視点の操作データから頭部と手の動きを同時に取得し、半人型ロボットで能動視覚を伴う模倣学習を実現するフレームワークを提案した。
- LAVQA: 自動運転車の共有自律のための遅延認識型視覚質問応答フレームワークVLA2025/11/1
無線遅延と人間の応答時間を考慮した衝突リスクマップを視覚質問応答に組み込み、遠隔操作者が安全に自動運転車を支援できる枠組みを提案し、CARLAシミュレーションで衝突率を8倍以上削減した。
- Botany-Bot: ガウススプラットを用いた遮蔽・葉裏の植物構造のデジタルツイン監視マニピュレーション2025/10/1
ロボットアームとステレオカメラ、ターンテーブル、3Dガウススプラットモデルを組み合わせ、葉に隠れた茎の芽や葉の裏表を高解像度で撮影し、植物の詳細な注釈付きデジタルツインを構築するシステムを提案。
- STITCH 2.0: EKFによる針位置推定と糸管理で拡張縫合を強化医療ロボティクス2025/10/1
手術用縫合ロボットの改良版で、EKFによる針姿勢推定や糸のもつれ解消、3D縫合アライメント自動化など7つの改善を導入し、従来より多くの縫合を短時間で実現した。
- Omni-Scan: 双腕ロボットとガウススプラット統合による視覚的に正確なデジタルツイン物体モデルの生成3Dスキャン/デジタルツイン2025/8/1
双腕ロボットが物体を持ち替えながら回転させ、固定カメラで撮影した画像から3Dガウススプラットを生成し、グリッパーや背景を除去して360度のデジタルツインモデルを構築する手法を提案。部品欠陥検査に応用し、平均83%の精度で欠陥を検出できることを示した。
- ロボティクスにおけるAIのロードマップロボティクスAI2025/7/1
1990年代以降のロボティクスAIの成果を評価し、多様なタスク・環境に対応するデータセットや汎用性の高いアルゴリズム設計など、短期・中期的な研究課題と展望をまとめたロードマップを提案する。
- アイ・ロボット：見ることで行動する知覚-行動ループのBC-RL学習マニピュレーション2025/6/1
自由に回転する眼球を強化学習で制御し、模倣学習とRLのループで手と眼を協調させて広域作業空間でのマニピュレーションを実現した研究。
- GrowSplat: ガウシアンスプラットによる植物の時系列デジタルツイン構築植物フェノタイピング/4D再構成2025/5/1
3Dガウシアンスプラッティングと2段階位置合わせを組み合わせ、多視点カメラ映像から植物の成長過程を4Dデジタルツインとして再構成するフレームワークを提案。
- Robo2VLM：大規模実世界ロボット操作データセットからの視覚的質問応答VLA2025/5/1
ロボットの実軌道データから操作フェーズを切り出し、空間・目標・相互作用推論のVQAデータセットを自動生成するフレームワークを提案し、VLMの評価・改善に有効性を示した。
- Real2Render2Real：力学シミュレーションもロボット実機も不要なロボットデータ拡張sim2real2025/5/1
スマホで撮影した物体スキャンと人間の実演動画1本から、3Dガウススプラッティングで高精細なロボット実演データを大量生成する手法。実機テレオペ150回分に匹敵する性能を実現。
- Robo-DM: 大規模ロボットデータセットのためのデータ管理データ管理2025/5/1
ロボット軌道データをEBML形式で効率的に圧縮・管理し、学習時の読み込みを高速化するオープンソースのクラウド型データ管理ツールキットを提案。
- PyRoki: ロボット運動学最適化のためのモジュラーツールキット運動学最適化2025/5/1
運動学的最適化問題を解くためのモジュラーで拡張可能なクロスプラットフォームツールキットを提案し、CPU/GPU/TPUで動作し、既存のGPUライブラリより高速で低誤差に収束することを示した。
- SuFIA-BC: 手術サブタスクにおける視覚運動ポリシー学習のための高品質デモンストレーションデータ生成手術ロボット/模倣学習2025/4/1
手術ロボットの自律化に向け、フォトリアルな臓器を含む手術デジタルツインを構築し、視覚行動クローニング用の高品質合成データを生成する手法を提案。多視点カメラや3D表現を検証し、既存手法が接触の多い複雑な手術タスクに苦戦することを示した。
- 精密農業における反復的な異種タスクのためのエネルギー効率の良い計画モバイルマニピュレーション2025/4/1
精密農業でのロボット除草を対象に、観察してから操作する順序制約とタスクの共同配置による省エネを考慮した反復異種タスク計画を、確率的再生過程と混合整数非線形計画として定式化し、分枝限定法で解く手法を提案した。
- 持続的オブジェクトガウシアンスプラット(POGS): 不規則形状物体の人間・ロボット操作追跡マニピュレーション2025/3/1
ガウシアンスプラットに意味情報と自己教師あり視覚特徴を組み込み、単眼ステレオカメラで未知の不規則形状物体の姿勢を継続的に推定するシステムを提案。把持・再配向・言語駆動操作を支援し、ツール摂動からの復帰も実現。
- OTTER: テキスト認識型視覚特徴抽出を備えた視覚-言語-行動モデルVLA2025/3/1
言語指示に意味的に対応する視覚特徴だけを選択的に抽出して行動予測に用いるVLAアーキテクチャを提案し、事前学習済みの視覚言語モデルを凍結したまま高いゼロショット汎化を実現した。
- シミュレーションと実世界の共訓練：視覚ベースロボットマニピュレーションのための簡単なレシピマニピュレーション2025/3/1
シミュレーションと実世界のデータを混合して方策を共訓練する簡単な手法を提案し、ロボットアームとヒューマノイドの多様なタスクで実世界性能を平均38%向上させた。
- 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。
- 息をのむ8時間：人間とロボットの表現性を対比させるパフォーマンスヒューマンロボットインタラクション2024/11/1
産業用ロボットアームと人間のダンサーが8時間にわたって共演するパフォーマンスを実現するため、正弦波運動や深層学習による人間のポーズ追跡、教示モードでの即興動作を組み合わせたロボット制御技術を開発した。
- 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。
- FogROS2-PLR: クラウドロボティクスのための確率的遅延信頼性クラウドロボティクス2024/10/1
複数の独立したネットワーク回線と複製クラウドサーバを使い、最初の応答を採用することで締切超過確率を下げる仕組みを提案し、5G二回線の走行実験とStretch 3での人追従で有効性を示した。
- DiffusionSeeder: 拡散モデルによる運動最適化のシード生成で高速動作計画動作計画2024/10/1
拡散モデルで深度画像から多様な軌道を生成し、GPU加速運動最適化の初期シードとして使うことで、混雑環境でのロボット動作計画を大幅に高速化・高成功率化する手法。
- ロボットが見てロボットが行う：単眼4D再構成による関節物体操作の模倣模倣学習2024/9/1
単眼RGB動画1本から関節物体の3Dパーツ運動を4D-DPMで再構成し、その軌道を両腕ロボットで再現する模倣手法を提案。
- RoVi-Aug: ロボットと視点の拡張による異なる機体間のロボット学習sim2real2024/9/1
画像生成モデルでロボットの種類とカメラ視点を拡張し、未見のロボットや視点でもゼロショットで動く方策を学習する手法を提案。
- Blox-Net: VLM監督・物理シミュレーション・リセット付きロボットによるロボット組立のための生成的設計ロボット組立/生成的設計2024/9/1
自然言語プロンプトと部品画像から、VLMと物理シミュレーションを組み合わせてロボットが組み立て可能なアセンブリを自動生成するシステムを提案し、キリンなどの形状を高精度で再現しつつ実機で安定して組み立てられることを示した。
- 言語埋め込みガウシアンスプラット（LEGS）：移動ロボットによる部屋規模表現の漸進的構築VLA2024/9/1
移動ロボットが環境を移動しながら、見た目と言語意味を統合した3D表現（LEGS）をオンラインで構築し、オープン語彙の物体検索を可能にする手法を提案。LERFより3.5倍高速で、最大66%の精度で物体を特定できる。
- 次トークン予測によるインコンテキスト模倣学習模倣学習2024/8/1
言語や報酬を使わず、人間の教示軌道をプロンプトとして与えるだけで実機ロボットが新しいタスクを学習なしに実行できる次トークン予測モデルICRTを提案した。
- 変形可能なガスケット組立の自動化マニピュレーション2024/8/1
変形するガスケットを狭い溝に位置合わせして押し込む組立作業に対し、模倣学習方策と3つの手続き的アルゴリズムを比較し、100回の実機試行で評価した。
- SuFIA: 言語ガイドによる手術支援ロボットの拡張巧緻性手術ロボット/言語誘導2024/5/1
大規模言語モデルと知覚モジュールを組み合わせ、自然言語指示で手術支援ロボットのサブタスクを学習なしに実行する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- IntervenGen: ロバストでデータ効率の良いロボット模倣学習のための介入データ生成模倣学習2024/5/1
少数の人間による修正介入から、状態空間を広くカバーする大量の介入データを自動生成し、模倣学習ポリシーの分布シフトへのロバスト性を最大39倍向上させる手法を提案。
- 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。
- ORBIT-Surgical: 手術支援巧緻性学習のためのオープンシミュレーションフレームワークsim2real2024/4/1
NVIDIA Omniverse上でdVRKとSTARロボット向けに14の手術タスクを提供し、強化学習・模倣学習による手術スキル向上とsim-to-real転移を可能にする物理ベースの手術ロボットシミュレータを開発した。
- STITCH: 糸の調整とハンドオフを含む縫合動作のための拡張巧みさパイプラインマニピュレーション2024/4/1
ステレオカメラによる6D針姿勢推定と新しい縫合動作プリミティブを用いて、針の挿入から糸通し、針の受け渡し、失敗からの回復までを自律的に行う縫合ロボットシステムを提案した。
- 生涯LERF：FogROS2を用いた局所的3Dセマンティック在庫モニタリングVLA2024/3/1
移動ロボットが言語と幾何の密な表現を継続的に最適化し、物体の変化を検出して選択的に更新することで、自然言語クエリに応じて3Dヒートマップで在庫位置を提示する手法を提案。
- 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・視覚・言語を統合するマルチモーダルデータセット触覚2024/2/1
44Kの視覚-触覚ペアに言語ラベルを付けたデータセットを構築し、触覚・視覚・言語を統合した生成モデルを訓練した。
- Mirage: クロスペインティングによる異なるロボット間のゼロショット方策転移sim2real2024/2/1
実行時に目標ロボットをマスクして学習済みロボットを描き直す「クロスペインティング」により、異なるロボットアームやグリッパ間で視覚ベースの方策をゼロショット転移させる手法を提案。
- 分布シフト下でのセンサーモーター制御のためのコンフォーマル政策学習強化学習2023/11/1
コンフォーマル分位点を入力とするスイッチングポリシーを設計し、分布シフトを統計的保証付きで検出・対応する手法を提案。自動運転シミュレーションと四足歩行ロボットの能動知覚で有効性を実証。
- 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。
- 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。
- 言語埋め込み放射輝度場によるゼロショットのタスク指向把持マニピュレーション2023/9/1
CLIPとDINOを活用した3D言語フィールドで物体の部位を特定し、自然言語クエリに応じた把持をゼロショットで実現する手法を提案。
- 縫合糸の対話的知覚のための自己教師あり学習と自律的な縫合糸端短縮医療ロボティクス2023/7/1
ステレオカメラと学習ベースの2D検出を用いて縫合糸を3D追跡し、組織を通した糸の引き抜きによる「端短縮」作業を自律的に行う手法を提案した。
- バスボーイ問題：統合と複数物体把持による効率的な食器の片付けマニピュレーション2023/7/1
平面上のカップ・ボウル・食器を片付ける「バスボーイ問題」に対し、複数物体をまとめて把持する方策を提案し、1回の運搬で運べる物体数が1.8倍に向上することを実機で示した。
- Push-MOG: 複数物体把持のための効率的な押し寄せによる多角形物体の集約マニピュレーション2023/6/1
パラレルジョーグリッパーで「フォークプッシュ」動作を行い、複数物体をまとめて把持できるクラスタに集約するアルゴリズムを提案し、実機実験で1回あたりの把持物体数を34%増加させた。
- センサモータ事前学習によるロボット学習VLA2023/6/1
カメラ画像・固有感覚・行動の系列をトークン化しマスク予測で自己教師あり事前学習するTransformerモデルRPTを提案し、実世界2万軌道で事前学習がスクラッチ学習を上回りタスク・環境・ロボット間の転移を可能にすることを示した。
- 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。
- 異種人間監督者からの暗黙的インタラクティブ群学習模倣学習2023/6/1
複数の異なる人間監督者からロボット群がインタラクティブに模倣学習する手法を提案し、不確実性定量化により成功率と人間労力効率を大幅に改善した。
- 機械は庭を作れるか？AlphaGardenとプロの園芸家の系統的比較農業ロボティクス2023/6/1
自動ポリカルチャー栽培システムAlphaGardenをプロの園芸家と60日間の栽培で比較し、被覆率と多様性で同等、水消費を最大44%削減した。
- マニピュレータを尾として活用：脚式ロコモーションの動的安定性向上歩行2023/5/1
脚式ロボットの腕を尾のように使うことで、高速旋回や外乱下での安定性を高める強化学習手法を提案。自由度を段階的に解放する訓練法で効率的に学習し、シミュレーションと実機で有効性を確認。
- 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。
- 対話的知覚による層分離の学習と袋詰めへの応用マニピュレーション2023/3/1
通常の視覚と平行グリッパのみを用い、対話的知覚で素材の最上層を把持して袋を開くSLIPを提案し、自律袋詰めタスクで高い成功率を達成した。
- 大規模視覚言語モデルによる意味的メカニカルサーチマニピュレーション2023/2/1
大規模言語モデルを活用して物体間の意味的関係を推論し、隠れた対象物を効率的に探索するフレームワークを提案。従来の幾何学的計画より探索性能を大幅に向上させた。
- dVRK手術ロボットによる血管シャント挿入の自動化手術ロボット2022/11/1
da Vinci Research Kitを用いて、血管の縁を視覚的に推定し把持・拡張してシャントを挿入する自動パイプラインを構築し、厳しい公差や血管の向きの変化に対しても高い成功率を達成した。
- AutoBag: ビニール袋を開いて物体を入れる動作の学習マニピュレーション2022/10/1
UV蛍光マーカーを使った自己教師あり学習でビニール袋の取っ手と縁を認識し、双腕ロボットが袋を開いて物体を挿入できるようにした研究。
- 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。
- 産業用挿入タスクのための視触覚フィードバック方策の実環境における安全な自己教師あり学習マニピュレーション2022/10/1
力覚センシングを活用した安全な自己教師ありデータ収集により、把持姿勢のばらつきに頑健な視触覚挿入方策を実機で学習し、USB挿入タスクで45/45の成功率を達成した。
- 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。
- SpeedFolding: 衣類の効率的な両手折り畳みの学習マニピュレーション2022/8/1
しわくちゃの衣類を滑らかにし、指定した折り線で折り畳む両手ロボットシステムを開発。新しいニューラルネットで把持姿勢のペアを予測し、平均120秒未満・成功率93%で折り畳みを実現した。
- 多品種混植栽培における自動剪定システム農業ロボティクス2022/8/1
上空カメラと学習ベースの植物表現型解析・追跡アルゴリズム、FarmBot対応の自作剪定ツールを組み合わせ、混植ガーデンで60日間の自律剪定を実現した研究。
- 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。
- 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。
- ロボット布操作ポリシーのSim2Real転移における切り替え基準の学習sim2real2022/7/1
シミュレーションで学習した布操作ポリシーを実機に転移すべきタイミングを自動判定する基準を提案し、布平滑化タスクで有効性を示した。
- DayDreamer: 実機ロボット学習のための世界モデルsim2real2022/6/1
Dreamerアルゴリズムを4台の実機ロボットに適用し、シミュレータなしで実世界での直接学習を実現。四足歩行ロボットが1時間で起き上がり・歩行を習得し、外乱にも10分で適応できることを示した。
- Fleet-DAgger: スケーラブルな人間監督による対話型ロボット群学習群制御2022/6/1
複数のロボットが複数の遠隔人間監督者に対話的に介入を求めながら学習する「対話型群学習」を定式化し、人間の労力対効果(ROHE)指標とFleet-DAggerアルゴリズム群、GPUベンチマークを提案。100台のシミュレーションと4台のYuMiアーム実験で最大8.8倍のROHE改善を示した。
- 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。
- クラウド経由で片腕ロボットに実物の衣類を折らせる研究布操作2022/4/1
クラウドロボティクス基盤Reachを使い、物理ロボット上で布操作アルゴリズムを体系的に比較評価した初の取り組み。片腕でTシャツを折るタスクで、模倣学習と解析手法を組み合わせた新アルゴリズムが人間の84%の性能を達成した。
- LUV: 紫外蛍光塗料で実現する教師なしラベル付き画像収集データ収集/セグメンテーション2022/3/1
透明な紫外蛍光塗料とUVライトを使い、通常照明とUV照明のペア画像からセグメンテーションマスクやキーポイントを自動抽出し、人手不要でラベル付きデータを高速収集するフレームワークを提案。
- 暗黙的キネマティックポリシー：エンドツーエンドロボット学習における関節空間と直交空間の統合マニピュレーション2022/3/1
観測と行動を入力とする暗黙的模倣学習を活用し、同じ行動を関節空間と直交空間の両方でポリシーに提示することで、各空間の帰納的パターンを学習させるIKPを提案。シミュレーション実験で複雑なマニピュレーションタスクにおいてベースラインより優れ、関節エンコーダのオフセット補正も学習できることを示した。
- 敵対的モーションプライアが複雑な報酬関数の代替となる歩行2022/3/1
モーションキャプチャデータから学習したスタイル報酬をタスク報酬と組み合わせ、複雑な手設計報酬なしに実機四足ロボットへ転移可能な自然な歩容を獲得した研究。
- 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。
- MESA: 安全な適応と故障耐性のためのオフラインメタ強化学習メタ強化学習2021/12/1
安全・危険な振る舞いのオフラインデータからリスク指標をメタ学習し、未知の環境でも制約違反を抑えつつ素早く適応する手法MESAを提案した論文。
- 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。
- IPC-GraspSim：柔軟指先の変形を考慮した把持シミュレータ把持/sim2real2021/11/1
柔軟な指先の変形と動力学をIPCモデルで再現し、平行グリッパ把持のSim2Realギャップを低減するシミュレータを提案。実機2000回の把持でF1=0.85と既存手法を上回る精度を示した。
- AlphaGarden：混植ガーデンを自律管理する学習システム農業ロボティクス2021/11/1
カメラとセンサで植物分布と土壌水分を計測し、植物成長モデルに基づく方策で剪定・灌漑を行う自律混植ガーデンを構築し、60日間の4サイクルで多様性0.96・被覆率0.86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。
- ThriftyDAgger：人間の介入予算を考慮した新規性・リスクゲーティングによる対話型模倣学習模倣学習2021/9/1
人間の介入回数に予算を設け、ロボットが未知の状況や失敗リスクの高い場面でのみ人間に介入を求める仕組みを学習し、タスク性能と人間の負担のバランスを改善した対話型模倣学習手法。
- 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。
- 潜在空間安全集合による疎報酬反復タスクの長期視覚運動制御視覚運動制御2021/7/1
安全集合を学習済み潜在空間での二値分類として表現し、画像観測にスケール可能にしたLS3を提案。疎報酬の長期タスクで探索を制限しつつ効率的に学習できることを示した。
- 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。
- 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。
- 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。
- 適応把持と触覚探索のための多室スマート吸引カップ触覚2021/5/1
複数の気室を持つ吸引カップで流量を監視し、低圧で触覚探索、高圧で把持を行い、シール破断を97%の精度で検出するロボットエンドエフェクタを開発した。
- 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。
- LazyDAgger: 対話型模倣学習におけるコンテキストスイッチの削減模倣学習2021/4/1
人間の介入回数を抑えつつ学習性能を維持する対話型模倣学習手法LazyDAggerを提案し、シミュレーションと布操作ロボット実験で介入を約60%削減できることを示した。
- 布操作のための視空間的先読みによる連続物理タスクの実現マニピュレーション2021/2/1
RGB-D画像上で学習した視覚ダイナミクスモデルを用い、単一のゴール条件付き方策で布の連続的な折り畳み・平滑化タスクを実現し、深度情報の有効性と長期的なコーナー動作の改善を示した研究。
- 3Dシーングラフ上のニューラルメッセージパッシングによる階層的機械探索物体探索2020/12/1
家庭やオフィスの3Dシーングラフを構築し、視覚・幾何・言語情報をニューラルメッセージパッシングで統合して、自然言語で指定された物体を効率的に探すHMSを提案した論文。
- Sim2Real転送の現在地と展望：R:SS 2020ワークショップ報告sim2real2020/12/1
ロボティクス会議R:SS 2020のSim2Realワークショップでの討論・発表・議論をまとめ、シミュレーションから実世界へのスキル転送の定義や有効性、今後の課題を整理した報告書。
- 目標条件付きトランスポーターネットワークによる変形可能なケーブル・布・袋の再配置学習変形物体マニピュレーション2020/12/1
ケーブルや布、袋といった変形物体を目標画像の条件に従って操作するため、Transporter Networksに目標条件付けを組み込んだ手法を提案し、1D/2D/3Dの変形構造を対象としたシミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 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。
- 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。
- 学習済み事前分布を活用した把持探索の高速化マニピュレーション2020/11/1
Dex-Netの学習済み事前分布をトンプソンサンプリングに組み込み、未知形状物体の把持探索を効率化した研究。
- 探索的把握：難把持多面体物体に対する漸近最適把持アルゴリズムマニピュレーション2020/11/1
未知の多面体物体を把持・解放・転倒の繰り返しで効率的に信頼できる把持を発見する「探索的把握」問題を定式化し、バンディット型アルゴリズムBORGESを提案した論文。
- 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。
- 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。
- 多モーダルガウス形状記述子による変形物体の対応点マッチング変形物体対応点マッチング2020/10/1
変形する物体の画像間で画素単位の対応を自己教師あり学習するMMGSDを提案し、布やロープで従来手法より高精度な対応推定を実現した。
- Recovery RL：学習した回復ゾーンを用いた安全な強化学習安全強化学習2020/10/1
オフラインデータから制約違反領域を事前学習し、タスク方策と回復方策を分離することで、探索と安全性のトレードオフを効率的に両立させる安全強化学習手法を提案。
- 学習スコアを用いた幾何学的計画によるロバストな2D組立順序決定組立計画2020/9/1
Box2Dシミュレータで学習したCNNで組立動作のロバスト性を予測し、幾何学的計画と組み合わせて2D組立の順序を高速かつロバストに計画する手法を提案した。
- ロボットビンピッキングにおける連続失敗を減らす非マルコフ方策マニピュレーション2020/7/1
同じ把持失敗を繰り返す物体（連続失敗物体）を分類し、過去の失敗を記憶して次の行動を変える非マルコフ方策を3つ提案。シミュレーションと実機実験で、マルコフ方策より連続失敗率と時間当たり成功ピック数（MPPH）が大幅に改善した。
- Motion2Vec：手術動画からの半教師あり表現学習表現学習2020/6/1
手術動画を動作セグメントに分割し、Siameseネットワークの距離学習で動作中心の埋め込み表現を半教師ありで学習する手法を提案。JIGSAWSデータセットで縫合動作の模倣に応用し、セグメンテーション精度85.5%を達成した。
- PLC統合型ディープラーニングによる産業用ロボット把持システムマニピュレーション2020/4/1
Dex-NetをPLC近傍の低消費電力AIハードウェアに実装し、制御器レベルで完全統合した産業用ロボット把持システムを開発。最大95%の把持成功率と毎時350ピック以上を実現した。
- X-Ray: 学習した占有分布の支持を最小化する遮蔽物体のメカニカルサーチマニピュレーション2020/4/1
RGBDヒープ画像から学習した占有分布の支持を最小化する方策で、山積みの中から目標物体を効率的に探索・把持するアルゴリズムX-Rayを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 布操作のための視空間的先読み学習布操作2020/3/1
RGB画像と深度画像から布の動きをシミュレーションで学習し、単一の目標条件付き方策で布の平滑化や折り畳みなど複数タスクを実行できるVisuoSpatial Foresightを提案した論文。
- 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。
- シミュレーションで学ぶ布の密な視覚対応と実機でのしわ伸ばし・折り畳み変形物体マニピュレーション2020/3/1
シミュレーション上で布の異なる配置間の視覚的対応を学習し、その表現を用いて1回の実演から多様な布のしわ伸ばし・折り畳みタスクを実機で模倣できる手法を提案した。
- 合成深度データで学習した密オブジェクト記述子によるロープ操作ポリシー変形物体操作2020/3/1
合成深度画像からロープの密な点対応表現をシミュレーションで学習し、実機ロープを多様な形状に操作可能にした。結び目タスクで未見配置から66%の成功率を達成。
- 境界条件調整可能な安全なサンプルベース学習MPC学習MPC2020/3/1
確率的非線形システムに対し、新しい開始・目標配置へ素早く適応でき、期待値的に反復改善を保証するサンプルベース学習MPCアルゴリズムを提案し、3つの連続制御タスクで有効性を示した。
- 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。
- 最小仕事：変形可能な中空物体のための把持品質指標マニピュレーション2019/9/1
ペットボトルやカップのような変形可能な中空物体を、液体をこぼさず壊さず把持するための新しい把持品質指標「最小仕事」を提案し、実機実験で従来指標より高い精度を示した。
- 収束する監督者からのオンポリシー模倣学習模倣学習2019/7/1
学習中に性能が向上していく監督者からの模倣学習を定式化し、収束後の最良方策に対する後悔保証を示すとともに、モデルベースRLの監督者と組み合わせることで連続制御タスクでの高速化と性能向上を実現した。
- デモンストレーションからの安全拡張価値推定（SAVED）：疎なコストのロボットタスクのための安全な深層モデルベース強化学習モデルベース強化学習2019/5/1
タスク完了信号と少数の劣ったデモンストレーションのみを用い、モデルベース強化学習で制約を守りながら効率的に探索するSAVEDを提案し、手術ロボットの結び目タスクなどで高い成功率と制約遵守を実現した。
- 機械的探索：散らかった物体に隠れた目標物の多段階取り出しマニピュレーション2019/3/1
散らかった箱の中で目標物体を押す・吸着・把持の3動作を繰り返し選んで取り出すタスクを定式化し、5つのアルゴリズム方策を1万5千回のシミュレーションと300回の実機実験で評価した。
- フォグ・ロボティクスによる深層ロボット学習：物体認識と把持計画への応用sim2real2019/3/1
クラウドとエッジで計算資源を分散するフォグ・ロボティクス手法を提案し、合成画像で学習したモデルを実環境画像に適応させて物体認識・把持計画を行い、散らかった床の片付けで有効性を示した。
- 動的リグレット解析に基づくオンポリシー模倣学習の収束保証と適応的正則化アルゴリズム模倣学習2018/11/1
オンライン最適化の動的リグレット理論を用いてDAggerなどのオンポリシー模倣学習の収束条件を解析し、その条件を満たすよう適応的正則化を加える新アルゴリズムAORを提案した論文。
- 不変な隠れセミマルコフモデルによるロボット模倣学習の汎化模倣学習2018/11/1
物体の見た目や位置・視点の変化に不変な隠れセミマルコフモデルを提案し、4回の教示だけで可動障害物を避けるピック＆プレースをBaxterロボットに学習させた。
- フォグロボティクスによる動的ビジュアルサーボの実現クラウド/エッジロボティクス2018/9/1
クラウドとエッジを非同期プロトコルで組み合わせたフォグロボティクス構成で、自平衡ロボットの遠隔操作と画像ベースビジュアルサーボによる箱の自動把持を実現した研究。
- 合成深度画像で学習したMask R-CNNによる未知3D物体のセグメンテーションsim2real2018/9/1
3D CADモデルのシミュレーションから合成深度画像データセットを自動生成し、ドメインランダム化を施したMask R-CNNを学習することで、手ラベルなしで未知物体のインスタンスセグメンテーションを実現した。
- 布団のつかみ位置を深層転移学習で獲得するロボットのベッドメイキングマニピュレーション2018/9/1
奥行き画像から布団のつかみ位置を深層転移学習で推定し、2種類の移動マニピュレータでベッドメイキングを行い、人間監督に迫る92%の布団カバー率を達成した。
- 実演からのロボット学習における制約推定と微分不要のリカバリ模倣学習2018/1/1
実演データのサポート推定を暗黙の制約として用い、境界に近づくとリカバリ方策に切り替える二段階手法を提案し、衝突を83%削減した。
- 低コストな手術ロボティクス研究用スチュワートプラットフォームSPRK手術ロボティクス2017/12/1
呼吸や心拍による臓器の動きを模擬するため、da Vinci研究用ロボットの作業空間に収まる250ドルの小型スチュワートプラットフォームを開発し、位置制御精度と動作モードを評価した。
- 間欠同期による自律手術中のリズム性体動補償手術ロボティクス2017/12/1
呼吸や心拍による臓器の周期的な動きに対し、速度が最小となるタイミングで間欠的に同期する手法を提案し、手術用の切断・デブリードマンで追従より高精度・高成功率を実現した。
- DARTによる深層模倣学習を用いたロバストなベッドメイキングの学習模倣学習2017/11/1
トヨタHSRでシーツ把持と失敗検出の人間デモンストレーションからYOLO特徴を用いた深層方策を学習し、マーカーなしでベッドメイキングを自動化した。50デモで96%のシーツ被覆率を達成し、輪郭検出ベースラインを大幅に上回った。
- 深層連続オプションの発見：実演からのロボット学習模倣学習2017/10/1
実演から連続制御スキル（オプション）を発見し、オプション数を自動決定するDDCOを提案。3リンクアームのブロック押しやda Vinci手術ロボットの針挿入・ピッキングで有効性を示した。
- VRテレオペレーションによる複雑な操作タスクの深層模倣学習模倣学習2017/10/1
民生用VRヘッドセットとハンドトラッキングでロボットを直感的に遠隔操作し、そのデモからピクセル入力→行動出力の深層模倣学習ポリシーを獲得する手法を提案した。
- 2段階キャリブレーションによるケーブル駆動手術ロボットの高速・高信頼な自律デブリードマン手術ロボット/キャリブレーション2017/9/1
ケーブル駆動手術ロボットの非線形誤差を、粗調整（DNN）と微調整（ランダムフォレスト）の2段階キャリブレーションで補正し、レーズンやカボチャ種子の除去作業で平均誤差を4.55mmから1.08mmへ低減した。
- Dex-Net 3.0：新しい解析モデルと深層学習による点群中のロバストな吸引把持目標の計算把持計画2017/9/1
吸引カップと対象表面のシール品質と重力に抗する把持の安定性を評価する接触モデルを提案し、280万件の点群・吸引把持・ロバスト性ラベルからなるデータセットでGQ-CNNを訓練して、実機で高い把持成功率を達成した。
- Dex-Net 2.0：合成点群と解析的把握指標によるロバスト把持計画の深層学習マニピュレーション2017/3/1
670万件の合成点群データで把持品質を予測する畳み込みニューラルネットを訓練し、深度画像から0.8秒で93%の成功率の把持計画を実現した。
- ロボット深層学習における人間中心サンプリングとロボット中心サンプリングの比較模倣学習2016/10/1
ロボットの深層学習によるデモンストレーション学習で、人間が教示するHCサンプリングとロボットの実行に人間が修正ラベルを付けるRCサンプリングを、グリッドワールドと実機の物体分離タスクで比較した論文。
- 物理システムの自律性科学に向けて：その道筋自律システム2016/9/1
家庭清掃や手術など多領域での自律物理システム実現に必要な知覚・操作・知識統合の課題を整理し、従来プログラミングの限界と新たな研究の道筋を示した展望論文。
- 階層的逆強化学習による遅延報酬付き長期タスクの学習逆強化学習2016/4/1
デモンストレーションからサブタスク構造を推定し、局所的な報酬関数と全体の順序依存性を同時に学習するHIRLを提案。並列駐車や振り子などのベンチマークで従来の逆強化学習より高速かつ頑健に収束することを示した。
