Koushil Sreenath
UC Berkeley
収録論文 109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
- 人間とヒューマノイドの動作のための統一慣性エンコーダ慣性オドメトリ/動作理解2026/11/6
人間とヒューマノイドの動作を共通の慣性入力空間で表現する統一エンコーダを提案し、人間動作データで学習したモデルを物理シミュレーションや実機学習なしでUnitree G1にゼロショット転移させ、速度推定と言語接地動作理解を実現した。
- 力で操るヒューマノイドの移動操作フレームワークCtrl-Fヒューマノイド/移動操作2026/11/3
接触部位に加える3次元力を指令として与え、参照動作の追従と物体への力の印加を両立させる階層型の動作・力制御フレームワークを提案し、20kgの箱の押し・蹴り・持ち上げを実機で実現した。
- 単一の微分可能ワールドモデルでヒューマノイド全身制御をスケールさせる手法ヒューマノイド全身制御2026/10/20
剛体シミュレータのログから学習した微分可能ワールドモデルと追従ポリシーを同時訓練し、少ない計算量で大規模モーション追従を実現した研究。
- 自己教師あり慣性オドメトリ慣性オドメトリ2026/10/19
短い時間窓ごとのIMU積分を教師として慣性オドメトリモデルを自己教師あり学習し、ポーズグラフ蒸留で改善する手法を提案。正解軌道なしで歩行者・ドローン・四足・ヒューマノイドの6データセットで高精度を達成。
- 離散行動はいつ連続制御器として優れているのか？VLA2026/10/14
ロボット基盤モデルにおける連続行動表現の優位性を問い直し、離散行動予測がタスク成功率で連続行動方策に匹敵または凌駕することを示した。
- 拡散モデルによるヒューマノイド制御方策のニューラル重みのモデリングと理解ヒューマノイド制御2026/10/14
線形オートエンコーダとDiffusion Transformerを組み合わせ、強化学習で得たUnitree G1の制御ネットワークの重み分布を生成的にモデル化し、実世界で歩行・ダンス・スピンキックを実行できるネットワークを生成した。さらに重み空間の解析から、第一層にロボットの運動学的 prior がRLとILの両方で共通して現れる構造原理を発見した。
- 全身ヒューマノイド制御における高精度SE(3)エンドエフェクタ追従ヒューマノイド全身制御2026/10/7
幾何アドミタンス制御と残差強化学習を組み合わせ、歩行中の浮遊基底振動を抑えつつエンドエフェクタの位置・姿勢を高精度に追従させる全身ヒューマノイド制御器ResGACを提案し、実機Unitree G1で有効性を示した。
- Workhorse: 人間のデータから頑健な全身ヒューマノイドの移動操作を学習全身移動操作2026/10/6
人間の実演データから、視覚プランナーと強化学習トラッカーを組み合わせて、ヒューマノイドロボットの全身移動操作を学習する手法を提案。実機で箱の仕分けやキャッチなどのタスクを実現。
- ChronoGraph: 視覚言語モデルによる機能的な4Dシーングラフで相互作用理解と接地計画を実現VLA2026/9/30
行動によるシーンの変化を4Dシーングラフとして表現し、視覚言語モデルで理解と計画を統合する手法を提案。グラフを思考連鎖として学習させ、実世界の移動マニピュレーションにも応用した。
- HiRE: 後知恵報酬編集による方策ファインチューニング強化学習2026/9/22
成功・失敗軌跡を後知恵で対比し、基盤表現モデルの報酬を制御中心に校正する訓練不要の枠組みを提案。
- ResSafe: 残差強化学習によるヒューマノイドの安全フィルタリングヒューマノイド制御2026/9/14
ヒューマノイド制御において、タスク遂行ポリシーと安全補正ポリシーを分離し、残差強化学習で安全フィルタを学習する手法を提案。
- 学習された停止可能性値によるヒューマノイドの安全停止ヒューマノイド制御2026/9/2
ヒューマノイドの緊急停止を到達回避問題として捉え、学習した停止ポリシーと停止可能性推定器を組み合わせたタスク非依存のフレームワークを提案。安全に停止できる場合のみ停止し、不可能な場合はフォールバック動作に切り替える。
- ODEWorld: 物理時間の流れに基づく連続予測アーキテクチャ世界モデル2026/7/1
物理世界の連続的な時間を捉えるため、常微分方程式(ODE)を用いた連続時間の潜在世界モデルを提案し、離散時間モデルの限界を克服した。
- Action QFormer: 行動監視下での構造化表現形成による視覚言語行動モデルの性能向上VLA2026/7/1
視覚言語行動モデルにおいて、行動監視が継承したマルチモーダル表現を形成する役割を分析し、クエリベースのインターフェースを導入して行動に適した表現を再構成することで、ゼロショットsim-to-realナビゲーションの成功率を大幅に向上させた。
- LieIPM: 剛体の直接軌道最適化のためのリー群内点法軌道最適化2026/6/9
剛体の軌道最適化をリー群上で直接行う構造を考慮したフレームワークを提案し、特異点を回避しつつ高速に収束する内点法を開発した。
- LadderMan: 人型ロボットによる知覚的梯子登りの学習歩行2026/6/4
人型ロボットが様々な梯子を頑健に登り、梯子上での操作も行える統一システムを提案。シミュレーションで学習したポリシーを実機にゼロショット転送し、多様な梯子形状での登攀と操作タスクを実現した。
- VLK: 再構築シーンでの合成インタラクションによるヒューマノイドの移動操作学習ヒューマノイド/移動操作/sim2real2026/6/1
3Dガウススプラッティングで再構築した屋内シーンで、視覚・言語・運動のペアデータを合成生成し、ヒューマノイドの移動操作ポリシーを学習する手法を提案。実機Unitree G1でナビゲーションと物体運搬を実証した。
- WOMBET: ワールドモデルに基づく経験転移によるロバストでサンプル効率的な強化学習強化学習2026/4/1
ソースタスクでワールドモデルを学習し、不確実性ペナルティ付き計画でオフラインデータを生成・フィルタリングしてから、ターゲットタスクでオンライン微調整する経験転移フレームワークを提案した。
- 凸集合間の成長距離を高速計算するためのレイ交差アルゴリズム幾何計算/最適化2026/4/1
凸集合間の成長距離を、ミンコフスキー差集合上のレイ交差問題に帰着させ、内外の多面体近似を反復構築して解く高速アルゴリズムを提案した。
- 動的不確実性下でのロバストな敵対的方策最適化強化学習/ロバスト制御2026/4/1
強化学習の方策が訓練時と異なる動的環境で失敗する問題に対し、双対問題に基づく温度パラメータを敵対的ネットワークで近似し、軌道レベルとモデルレベルの両方で敵対的サンプリングを行うロバストな方策最適化手法を提案した。
- SPARK: ヒューマノイドロボットにおける骨格パラメータ整合リターゲティングと運動力学的軌道最適化ヒューマノイド/動作生成/軌道最適化2026/3/1
人間の動作データをヒューマノイドロボット用に変換する2段階パイプラインを提案。骨格構造をロボットに合わせて較正し、運動力学的軌道最適化で動的に実現可能な自然な動作参照を生成する。
- RPL: 複雑地形におけるロバストな人型知覚移動の学習歩行2026/2/1
2段階の学習フレームワークにより、複数の深度カメラを用いて複雑な地形を多方向に歩行し、荷物を積んでもロバストな人型ロボットの移動を実現した。
- mjlab：GPU加速ロボット学習のための軽量フレームワークロボット学習フレームワーク2026/1/1
GPU加速物理シミュレーションとモジュール式環境を組み合わせた、最小限のセットアップで使える軽量なロボット学習フレームワークを提案。
- CHyLL: ハイブリッドシステムの連続ニューラル表現学習ハイブリッドシステム/ニューラル表現学習2025/12/1
ハイブリッドシステムのダイナミクスを、軌道分割やモード切替なしに連続的なニューラル表現として学習する手法を提案し、流れの高精度予測やトポロジー不変量の同定、確率的最適制御への応用を示した。
- 不完全なシミュレーションから器用な操作スキルを学習するsim2real2025/12/1
シミュレーションで学習した方策をテレオペレーションのスキルプリミティブとして使い実世界の触覚・固有感覚データを収集し、触覚入りの行動クローニングでナット締めやネジ回しを実現するsim-to-realフレームワークを提案。
- MomaGraph: 視覚言語モデルによる状態認識統合シーングラフと身体性タスクプランニングVLA2025/12/1
家庭内の移動マニピュレータ向けに、空間的・機能的関係と物体状態を統合したシーングラフ表現MomaGraphと、大規模データセット・評価ベンチマーク・強化学習で訓練した7B視覚言語モデルMomaGraph-R1を提案し、ゼロショットタスクプランニングで最先端性能を達成した。
- 選択ポリシーによる協調型ヒューマノイドマニピュレーションマニピュレーション2025/12/1
モジュール式遠隔操作で収集したデータを用い、複数の候補行動を生成・評価する模倣学習「Choice Policy」でヒューマノイドの全身協調マニピュレーションを実現した。
- ヒューマノイドの接触計画のための自己視点ワールドモデル接触計画2025/10/1
自己視点の深度画像と固有感覚から、学習したワールドモデルとMPCを組み合わせてヒューマノイドの接触を伴う動作計画を実現した研究。
- RoVerFly: クアッドロータ・ペイロード系のロバストで汎用的な暗黙的ハイブリッド制御飛行制御/ハイブリッド制御2025/9/1
単一の強化学習ポリシーを暗黙的なハイブリッド制御器として用い、ペイロードの有無や質量・ケーブル長が変化しても再調整なしで適応するクアッドロータの軌道追従制御を実現した。
- 動的モーフィング翼飛行における空気力推定羽ばたき翼/空気力推定2025/8/1
ハミルトン力学に基づく物理オブザーバとニューラルネットワーク回帰の2手法で、羽ばたき翼ロボットAerobatの空気力を推定し、6軸ロードセルで評価した。
- HITTER: 階層的計画と学習によるヒューマノイド卓球ロボットヒューマノイド2025/8/1
モデルベースの軌道予測・ラケット計画と強化学習による全身制御を組み合わせ、人間と106連続ラリーできるヒューマノイド卓球システムを実現した。
- BeyondMimic: 誘導拡散による運動追従から多様なヒューマノイド制御へヒューマノイド制御2025/8/1
単一の運動追従フレームワークでアクロバティックな動作を学習し、潜在拡散モデルと分類器誘導により未知のタスクへゼロショット転移する手法を提案。
- IteraOptiRacing: 反復最適性能のためのリアルタイム自動運転レース向け統合計画・制御フレームワーク自動運転レース2025/7/1
自動運転レースにおいて、i2LQRを基にした統合計画・制御戦略を提案し、周囲の動的障害物を考慮しつつラップタイムを改善する。
- LeVERB: 潜在視覚言語指示によるヒューマノイド全身制御VLA2025/6/1
ヒューマノイドの全身制御向けに、視覚言語ポリシーが潜在的な行動語彙を学習し、強化学習ベースの全身制御ポリシーがそれを実行する階層型フレームワークを提案。150以上のタスクを含む初のsim-to-real対応ベンチマークで評価し、単純な階層型VLAより7.8倍高い成功率を達成。
- 四足歩行ロボットチームによる実世界での協調・競争サッカーに向けてマルチエージェント強化学習2025/5/1
階層型マルチエージェント強化学習により、四足歩行ロボットが自律的に協調・競争サッカーを行うフレームワークを提案し、実機でロボット同士や人間との試合を実現した。
- HuB: 極限ヒューマノイドバランスの学習ヒューマノイド制御2025/5/1
ヒューマノイドロボットが片足立ちや高蹴りなどの極限的なバランス課題を強化学習で獲得するための、参照動作修正・バランス認識方策学習・sim-to-realロバスト訓練を統合したフレームワークを提案。
- Berkeley Humanoid Lite：オープンソースで入手しやすくカスタマイズ可能な3Dプリントヒューマノイドロボットの実演ヒューマノイド/オープンソースハードウェア2025/4/1
市販部品とデスクトップ3Dプリンタで作れる低コスト（5000ドル以下）のオープンソースヒューマノイドロボットを開発し、強化学習による歩行制御でその能力を実証した。
- LangWBC: 言語指示によるヒューマノイド全身制御のエンドツーエンド学習VLA2025/4/1
言語コマンドを直接解釈してヒューマノイドの全身動作を生成するエンドツーエンド方策を、強化学習と方策蒸留およびCVAE構造で実現し、実機で検証した。
- RoboCopilot：ロボットマニピュレーションのための人間参加型インタラクティブ模倣学習マニピュレーション2025/3/1
人間と自律方策の間でシームレスに制御を切り替えられる双方向テレオペレーションシステムを提案し、双腕マニピュレーションタスクの効率的な学習を実現した。
- Diffuse-CLoC: 物理ベースキャラクターの先読み制御のための誘導拡散拡散モデル/キャラクター制御2025/3/1
状態と行動の同時分布を単一の拡散モデルで学習し、予測状態に条件付けすることで、物理的に実現可能で操縦可能な先読み制御を実現した研究。
- 速度障害物に基づく制御バリア関数を用いた動的衝突回避衝突回避2025/3/1
加速度制御ユニサイクルロボットに対し、速度空間で速度障害物ベースの制御バリア関数(VOCBF)を構築し、混合整数二次計画問題として安全臨界制御器を定式化することで、高速移動障害物を含む動的環境での衝突回避性能を向上させた研究。
- 四足歩行ロボットチームによるケーブル牽引荷物の分散ナビゲーション：MARLアプローチ群制御2025/3/1
複数の四足歩行ロボットがケーブルで繋がれた荷物を協調して牽引し、障害物を避けながら狭い環境をナビゲートするための分散型マルチエージェント強化学習プランナーを開発した。実機で1～4台、シミュレーションで最大12台のロボットでの有効性を実証した。
- MuJoCo Playground：ロボット学習のためのオープンソースフレームワークsim2real2025/2/1
MJX上に構築された完全オープンソースのロボット学習フレームワークで、単一GPUで数分以内に方策を訓練でき、四足歩行・ヒューマノイド・多指ハンド・ロボットアームなど多様なプラットフォームでゼロショットsim-to-real転移を実現する。
- DDAT: 動的に実行可能なロボット軌道を強制する拡散ポリシー拡散ポリシー2025/2/1
拡散モデルを用いてロボットの運動方程式に厳密に従う実行可能な軌道を生成するため、学習と推論の両方で予測を動的実行可能多様体に射影する手法を提案。
- 動画予測ポリシー：予測的視覚表現を持つ汎用ロボットポリシーVLA2024/12/1
動画拡散モデルが持つ未来予測的な視覚表現を活用し、ロボット操作のための汎用ポリシーを学習する手法を提案。Calvinベンチマークと実世界の巧緻操作で大幅な性能向上を達成した。
- 鳥に着想を得た羽ばたき翼ロボットの学習ベース軌道追従飛行制御2024/11/1
強化学習を用いて、鳥型羽ばたき翼ロボットが複雑な翼軌道を学習し、安定飛行・飛行モード切替・様々な空力条件下での軌道追従を実現する制御フレームワークを提案した。
- 不整地における四足ロボットのオンライン全方向跳躍軌道計画跳躍/軌道計画2024/11/1
不整地で四足ロボットが全方向に跳躍するための、軌道生成・追従制御・着地制御を統合したオンライン最適化フレームワークを提案し、運動学的制約を考慮した高速進化アルゴリズムと着地後の高精度位置推定を実現した。
- 適応的な非把持移動マニピュレーションによる対話型ナビゲーション移動マニピュレーション2024/10/1
未知の動特性を持つ屋内物体を押す操作のために、学習したSE(2)動特性表現をMPPI制御に統合し、物体を動かしながらナビゲーションする枠組みを提案した。
- Lipschitz制約付きポリシーによる滑らかなヒューマノイド歩行の学習歩行2024/10/1
方策にLipschitz制約を勾配ペナルティとして課すことで、低域通過フィルタや平滑化報酬を使わずに滑らかで頑健なヒューマノイド歩行制御を学習する手法を提案し、実機で検証した。
- 実世界の視覚データから学習する走破性認識型脚式ナビゲーション歩行2024/10/1
脚式ロボットの制御器の価値関数に基づいて走破性コストをロボット中心に推定し、RGBDナビゲーション計画に統合して実世界で効率的に強化学習する手法を提案した。
- CurricuLLM：大規模言語モデルを用いた複雑なロボットスキル学習のための自動タスクカリキュラム設計強化学習/カリキュラム学習/LLM2024/9/1
大規模言語モデルを活用して、ロボットの複雑なタスクを段階的なサブタスクに分解し、報酬コードや目標分布コードを自動生成することで、カリキュラム学習を効率的に設計する手法を提案した。
- 深層学習ベースの到達可能性による歩行ロボットの歩容切替と安定化強化：2リンク歩行器の事例研究歩行2024/9/1
深層学習でハイブリッド脚ロボットの到達可能領域を近似し、歩容ごとの安定領域を推定して外乱に応じた歩容切替と安定化制御を実現した。
- Berkeley Humanoid：学習ベース制御のための研究プラットフォーム歩行2024/7/1
低コストで信頼性の高い中型ヒューマノイドロボットを開発し、軽度のドメインランダム化を用いた強化学習制御により、屋外の様々な地形での俊敏な歩行や跳躍を実現した。
- HiLMa-Res: 残差強化学習による四脚ロボットの移動と操作を統合する汎用階層フレームワーク移動操作2024/7/1
四脚ロボットが歩行しながら脚で操作を行うための階層型強化学習フレームワークを提案し、実機で複数の移動操作タスクにおいて既存手法より優れた性能を示した。
- DiffuseLoco: オフラインデータセットからの拡散モデルによるリアルタイム脚式移動制御歩行2024/4/1
オフラインデータセットから拡散モデルを用いて多様な脚式移動スキルを学習し、実機の四足ロボットでリアルタイム制御とゼロショット転移を実現したフレームワーク。
- 大規模言語モデルを用いた四足歩行ロボットの長期的な移動と操作VLA2024/4/1
大規模言語モデルを活用し、四足歩行ロボットが長期的なタスクを計画・実行するシステムを構築した。強化学習による運動・操作スキルと組み合わせ、道具の作成や人間への助け要請などの複雑な行動を実現した。
- 脚式ロコモーション制御における対称性を活用した強化学習歩行2024/3/1
脚式ロボットの強化学習において、ネットワークの同変・不変性やデータ拡張で対称性を組み込み、サンプル効率と歩容品質を改善し実機へゼロショット転移できることを示した。
- 適応的エネルギー正則化による四足歩行の自律的歩容遷移と省エネルギー化歩行2024/3/1
エネルギー消費を最小化する適応的な報酬設計により、四足ロボットが速度に応じて歩容を自律的に切り替え、省エネで安定した移動を実現する手法を提案した。
- 四足歩行ロボットの脚による実世界操作をデモンストレーションから学習マニピュレーション2024/3/1
四足歩行ロボットが脚のみを使って物体を操作できるよう、強化学習ベースの低レベル制御と模倣学習ベースの高レベル計画を組み合わせた手法を提案し、実機で籠の持ち上げやボタン押しなどを実現した。
- 次トークン予測としてのヒューマノイド歩行歩行2024/2/1
センサ運動軌跡を自己回帰的に次トークン予測するTransformerで学習し、実機ヒューマノイドをサンフランシスコでゼロショット歩行させた研究。
- 多様で動的かつ堅牢な二足歩行制御のための強化学習歩行2024/1/1
深層強化学習により、歩行・走行・跳躍・立位など多様な二足歩行スキルを実現する汎用制御器を開発し、実機Cassieで高い適応性と堅牢性を示した。
- 不確実なロボットシステムにおけるスケーラブルなデータ駆動型安全フィルタのための制約誘導オンラインデータ選択安全制御2023/11/1
モデルベースの証明関数とガウス過程回帰を組み合わせ、オンラインデータ選択で計算量をデータセットサイズに対して二次から線形に削減するデータ駆動型安全フィルタを提案し、実機カートポールと5リンク二足歩行ロボットのシミュレーションで有効性を示した。
- LLMにプロンプトを与えてロボットを歩かせる歩行2023/9/1
物理環境から収集した少数のプロンプトを使い、タスク特化の微調整なしでLLMがロボットの低レベル制御コマンドを自己回帰的に生成し、歩行を実現する手法を提案した。
- 強凸領域間の衝突回避のための制御バリア関数制御バリア関数2023/6/1
ロボットと障害物を強凸写像で表し、最小距離を制御バリア関数として使うことで、楕円体-多面体間の衝突回避を過剰近似なしにリアルタイムで実現する手法を提案。
- 多面体形状ロボットの分散マルチロボット衝突回避のための速度障害物群制御2023/4/1
多面体形状のロボット間の衝突回避のため、頂点座標と相手の状態から速度障害物を最適化なしで構築する手法を提案し、分散ナビゲーションに応用して大規模テストで有効性を示した。
- 強化学習による実世界でのヒューマノイド歩行歩行2023/3/1
固有感覚と行動の履歴を入力とするTransformerベースの強化学習コントローラを訓練し、シミュレーションから実世界へゼロショットで転移して、屋外の多様な地形を歩行できるヒューマノイドロボットを実現した。
- i2LQR: 動的環境における反復タスクのための反復型LQR制御/軌道最適化2023/2/1
過去の反復データを活用し、各時刻で最適解を反復計算する参照不要のLQR制御則を提案。動的障害物を含む環境で学習ベースMPCを上回る性能を示した。
- 強化学習による堅牢で多様な二足歩行ロボットのジャンプ制御歩行2023/2/1
強化学習を用いて二足歩行ロボットCassieに多様な動的ジャンプを実現させ、実世界での外乱や着地失敗からの復帰も可能にした。
- 分布内バリア関数：分布外状態を回避する自己教師ありポリシーフィルタ安全制御2023/1/1
オフラインの安全なデモデータから潜在空間でバリア関数を学習し、高次元視覚入力のみを使う制御器が訓練分布から外れた状態に入らないよう誘導するポリシーフィルタを提案した。
- 狭い空間を歩く：双対性最適化による四足ロボットの安全クリティカルな歩行制御歩行2022/12/1
四足ロボットが狭い空間を安全に自律移動できるよう、指数型離散制御バリア関数と双対性に基づく障害物回避制約を非線形モデル予測制御と全身制御に統合した枠組みを提案した。
- 強化学習による動的な四足歩行ロボットゴールキーパーの実現歩行2022/10/1
階層型モデルフリー強化学習を用いて、四足歩行ロボットが飛んでくるボールを素早く迎撃するサッカーゴールキーパー動作を実世界で実現した。
- 離散時間高次制御バリア関数を用いたモデル予測制御のための反復凸最適化モデル予測制御2022/10/1
任意の相対次数の制御バリア関数に対応するため、非線形ダイナミクスと離散時間高次制御バリア関数を各時刻で線形化し、安全性を保証しつつ高速計算を実現する反復凸最適化フレームワークを提案した。
- GenLoco: 四足歩行ロボットのための汎用移動コントローラ歩行2022/9/1
多様な形態の四足歩行ロボットに展開できる汎用移動コントローラを、形態ランダム化を用いたシミュレーション訓練により実現した研究。
- ロバストで効率的なロボット強化学習のためのリアプノフ設計強化学習2022/8/1
制御リアプノフ関数をコストに組み込むことで、安定化制御器を少ないデータで学習できる強化学習手法を提案し、実機の台車型倒立振子と四足歩行ロボットで検証した。
- 四足歩行ロボットによる高精度サッカーシュートのための階層型強化学習強化学習/四足歩行/マニピュレーション2022/8/1
四足歩行ロボットが実世界で正確にサッカーボールを目標地点へ蹴るため、運動制御と計画を階層的に強化学習するフレームワークを提案し、A1ロボットで実証した。
- 複数の四足ロボットによるケーブル牽引荷物の協調ナビゲーションとマニピュレーション群制御2022/6/1
複数の四足ロボットがケーブルで荷物を牽引し、狭い空間をリアルタイムで障害物を避けながら目標地点まで運ぶ協調自律フレームワークを提案・実証した。
- 二足歩行ロボットのための適応型高速運動適応歩行2022/5/1
二足歩行ロボットの不安定さに対応するため、高速適応手法を拡張し、不完全な推定器に合わせてベースポリシーを微調整するA-RMAを提案。シミュレーションで優位性を示し、実機Cassieでのゼロショット展開を実現。
- 低次元線形モデルのシステム同定でモデルベース安全性とモデルフリー強化学習を橋渡し歩行2022/5/1
RL制御された二足歩行ロボットCassieの閉ループ系を低次元線形モデルで同定し、その上で安全性保証を適用できることを示した論文。
- 視覚慣性オドメトリを用いたマルチコプタのための知覚考慮型リcedingホライズン軌道計画軌道計画2022/4/1
VIOの推定精度を保ちながら障害物を避けて高速で目標地点へ飛行するため、特徴点のモーションブラーと位置を考慮して軌道を評価・選択する知覚考慮型軌道計画手法を提案し、屋内・屋外実験で有効性を示した。
- ベイズ最適化とハイブリッドゼロダイナミクスを組み合わせた二足歩行制御の安全なパラメータ学習歩行2022/3/1
ベイズ最適化とHZDを組み合わせ、シミュレーションと実機の両方で二足歩行ロボットの制御パラメータを安全制約付きで学習する枠組みを提案し、Cassieで歩行の滑らかさと追従誤差の改善を実証した。
- 四足歩行のためのトルク制御学習歩行2022/3/1
四足ロボットの歩行制御において、PDコントローラを介さずRLポリシーが直接関節トルクを高頻度で出力するトルクベースの学習フレームワークを提案し、sim-to-realで検証した。
- 単一テザーで給電する複数クアッドコプターの電力解析と応用マルチロボット/テザー給電2022/3/1
1本のテザーで複数台のクアッドコプターに給電するシステムについて、推力と電力の関係を解析し、2台構成が1台構成より消費電力を抑えられる条件や火災消火・障害物越しの把持などの応用例を示した。
- 感情を表す動作を自在に生成するロボット学習感情表出動作2022/3/1
軌道を感情の潜在空間(VAD)に写像するモデルを対話的に学習し、任意の感情に応じた動作生成や自然言語への反応を可能にした研究。
- ハイブリッドリミットサイクルの吸引領域を到達可能性で計算する：歩行ロボットへの応用歩行2022/1/1
接触時の状態リセットを伴うハイブリッド系に対し、ハミルトン・ヤコビ到達可能性を拡張して吸引領域を計算する手法を提案し、劣駆動歩行ロボットで有効性を示した。
- 微分可能な安全臨界制御の学習：制御バリア関数による新規環境への汎化安全制御2022/1/1
ECBF-QPの最適化を微分可能層として深層学習に組み込み、高相対次数系でも前方不変性を保証しつつ新環境へ汎化できる安全臨界制御フレームワークを提案した。
- 制御バリア関数で安全性を保証する並列最適化による複数車両の自律レース自律走行/MPC2021/12/1
周囲に車がいない場合は学習ベースMPCでラップタイムを最適化し、追い抜き時は並列計算で複数のホモトピー軌道を生成して最速経路を選び、制御バリア関数付きMPCで衝突回避を保証する自律レース戦略を提案した。
- 視覚支援による離散地形上の動的4脚歩行：運動ライブラリの活用歩行2021/10/1
RGB-Dカメラで地形の高さマップと足場を推定し、周期歩容ライブラリとMPCを組み合わせて、A1ロボットが未知の離散地形を動的に踏破できるようにした研究。
- 高さ制約環境における劣駆動二足歩行ロボットの自律ナビゲーション歩行2021/9/1
3層プランナと可変歩行高さ制御を組み合わせ、二足歩行ロボットがしゃがみながら障害物を避けて高さ制約環境を自律移動できるフレームワークを提案し、Cassieで実証した。
- 制御バリア関数を用いた多面体間の障害物回避のための安全臨界制御と計画制御バリア関数2021/9/1
離散時間制御バリア関数(DCBF)と双対変数に基づく最適化定式化を提案し、多面体障害物間の衝突回避を短いホライズンでオンライン計画できるようにした。
- 衛星画像と地形データを用いたUAVのリアルタイム自己位置推定自己位置推定2021/8/1
衛星画像と地形図から事前にレンダリングした画像データベースを構築し、機上カメラ画像とのマッチングでGPS非依存の自己位置推定を軽量・リアルタイムに行うフレームワークを提案し、実機で検証した。
- 双対性に基づく凸最適化と制御バリア関数による多面体間のリアルタイム障害物回避障害物回避2021/7/1
多面体同士の最小距離を双対最適化で表現し、非平滑制御バリア関数として組み込むことで、狭い空間での障害物回避をQPベースでリアルタイムに解く手法を提案した論文。
- 障害物を跳び越えて自律走行する四足ロボットのナビゲーション歩行2021/7/1
歩行とジャンプを組み合わせ、窓型障害物を跳び越えながら目的地まで自律移動する四足ロボットのナビゲーションフレームワークを提案し、Mini Cheetahで実証した。
- 離散時間制御バリア関数を用いた非線形モデル予測制御の実現可能性と安全性の向上NMPC/安全性2021/5/1
CLFとCBFをNMPCの枠組みで統合し、CBF制約にスラック変数を導入することで、実現可能性と安全性のトレードオフを解消して両立させる2つの定式化を提案した論文。
- 滑りやすい環境における脚式ロボットの速度更新付き不変拡張カルマンフィルタによる状態推定状態推定2021/4/1
滑りやすい路面を歩く脚式ロボット向けに、慣性・カメラ速度・脚運動学を融合する不変拡張カルマンフィルタを提案し、Cassie二足歩行ロボットで実証した。
- 二足歩行ロボットの堅牢なパラメータ化歩行制御のための強化学習歩行2021/3/1
シミュレーションでドメインランダム化を用いたモデルフリー強化学習により歩行方策を学習し、実機Cassieに転送して速度・高さ・旋回の多様な歩行を従来手法より堅牢に実現した。
- リーシュ誘導型ハイブリッド物理インタラクションによるロボット盲導犬歩行2021/3/1
四足歩行ロボットとリーシュの張り・緩みを切り替えるハイブリッド物理インタラクションモデルを構築し、狭く混雑した空間で目隠しした人を安全に誘導する反応型プランナを実現した。
- ハミルトン・ヤコビ到達可能性を用いた安全保証のスケーラブルな学習安全保証2021/1/1
分解・ウォームスタート・適応グリッドを組み合わせ、ハミルトン・ヤコビ到達可能性による安全集合の更新を大幅に高速化し、10次元のクアッドコプターでも実用的に学習できるようにした論文。
- アニメーションから生まれた感情豊かな二足歩行ロボットCassie歩行2020/9/1
アニメーションで設計した感情的な動きを動力学最適化とリアルタイム制御で二足歩行ロボットCassieに実装し、感情を表現できるようにした論文。
- 多接触最適化による脚型ロボットの動的ボール操作マニピュレーション2020/8/1
四足歩行ロボットがボール上でバランスを取りながら、直線・正弦波・円・その場旋回などの軌道に沿ってボールを動的に操作するMPCフレームワークを提案し、Mini Cheetahでトロット・バウンド・プロンキングの各歩容を数値検証した。
- 離散時間制御バリア関数を用いた安全クリティカルなモデル予測制御安全制御/MPC2020/7/1
離散時間制御バリア関数を組み込んだMPCにより、制約下でも安全性を保証しつつ最適性能を達成する手法を提案し、障害物回避やカーレース例で検証した。
- モデル不確かさ下での動的ロボットのためのロバスト安全臨界制御歩行2020/5/1
モデル不確かさがあっても安定性と安全性を保証する二次計画法ベースのロバスト制御を提案し、二足歩行ロボットの歩行や飛び石への足置きで検証した。
- モデル不確かさ下の安全制御のための強化学習：制御リアプノフ関数と制御バリア関数の活用安全制御/強化学習2020/4/1
CBF-CLF-QPの制約に含まれるモデル不確かさを強化学習で学習し、名目モデルベースの安全制御と組み合わせることで、不確かさ下でも安全な二足歩行を実現した。
- 強化学習による二足歩行ロボットの入出力線形化制御器の改善歩行2020/4/1
入出力線形化制御器に学習項を加え、モデル不確かさと入力飽和に対処することで二足歩行ロボットの制御性能を向上させた研究。
- エネルギー源の段階投棄でマルチロータUAVの飛行時間を延長UAV2020/3/1
使用済みのバッテリー段を飛行中に投棄して機体質量を減らし、マルチロータの飛行時間を延ばす段階的エネルギー供給の解析と実験を行い、2段構成で19%の飛行時間増を実証した。
- 複数のクアッドロータによる柔軟ホース輸送：動力学・微分平坦性・制御マルチエージェント制御2019/11/1
複数のクアッドロータで柔軟なホースを運ぶマルチエージェント系を離散リンクでモデル化し、微分平坦性を示してLQRで軌道追従制御を実現した。
- 二足歩行ロボットCassieによるホバーシューズ自律走行のフィードバック制御歩行2019/7/1
二足歩行ロボットがホバーシューズに乗ってバランス・速度・旋回を制御し、段差や階段、屋外の不整地を含む障害物コースを自律走行するフレームワークを開発した。
- 対麻痺者用外骨格のフィードバック制御：安定なハンズフリー動歩行に向けて外骨格制御2018/2/1
対麻痺者用の多自由度下肢外骨格において、松葉杖なしで歩行できるよう、最適化と機械学習を用いた滑らかなフィードバック制御則を開発し、シミュレーションと予備実験で安定性と外乱抑制を評価した。
- 離散地形の動的歩行のための深層視覚認識歩行2017/12/1
足場が離散的に配置された地形を二足歩行ロボットが動的に歩くため、着地直前の画像から次の歩幅を推定する畳み込みニューラルネットワークを設計し、視覚フィードバック制御で100歩以上の連続歩行を実現した。
- トルク飽和を考慮したCLFベース二次計画法による二足歩行制御歩行2013/2/1
二足ロボットの歩行制御において、トルク飽和などの制約を凸最適化で直接扱うCLFベースの手法を提案し、MABELで実験検証した。
