Mac Schwager
Stanford University
収録論文 110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
- SteerAct: 少数試行の時間的ステアリングで行動モデルを解き放つVLA2026/10/19
事前学習済みロボット行動モデルの活性化を、少数の成功・失敗ロールアウトから選んだ特徴量の時間記述子に基づいてオンラインで調整し、重み更新なしでタスク成功率を約10%向上させるフレームワーク。
- 軌道修正：ワールドモデル計画によるデプロイ時の方策改善VLA2026/10/14
黒箱の方策をデプロイ時に監視し、進捗が失われた際に学習済みワールドモデルで短期的な修正行動を計画することで、再学習なしにタスク成功率を向上させるフレームワークを提案。
- ロボット基盤モデルの因果分析による効率化VLA2026/10/14
3つのVLAモデルを因果的に解析し、行動生成に重要な中間〜後半のクロスアテンション層「行動条件付けインターフェース」を特定。この知見をモデル効率化に応用できることを示した。
- 多次元特徴量化によるロボット基盤モデルの細粒度制御とデータ整形VLA2026/10/14
視覚言語行動モデルにブロック疎特徴量化を適用し、多次元特徴を抽出して行動を細かく制御できること、また訓練データのごく一部をマスクするだけで特定行動を除去できることを示した。
- ロボットを改善するのは誰か？物理的再帰的自己改善に向けて自己改善2026/10/13
物理的経験を通じてロボットが能力と改善手順そのものを更新する「物理的再帰的自己改善」を定義し、L0-L5の枠組みで既存研究を整理したサーベイ。
- ScaffoldM3C: 生成的な安定構築計画のためのマルチモーダル逐次モンテカルロフレームワーク組み立て計画/マルチモーダル生成2026/9/30
テキスト・画像・スケッチを条件に、足場ブロックを活用しながら安定したブロック構造の組み立て手順を生成する軽量マルチモーダルモデルを提案。逐次モンテカルロで複数の組み立て候補を並行探索し、従来比4倍小型で5〜20倍高速化を実現した。
- ECoMEM: 記憶依存型ロボット制御のための明示的概念メモリVLA2026/9/30
タスクに関連する過去の情報を「概念」として明示的に記録・更新し、それをVLAポリシーの条件付けに使うメモリ機構を提案。長期的タスクや実機タスクで高い成功率を達成した。
- 学習不要の行動クローニング模倣学習2026/9/24
行動予測制御（BPC）を提案し、行動認識型検索指標とハンケル行列に基づく行動継続事前分布、閉形式の1ステップ残差補正を組み合わせることで、方策の学習なしに実演データから直接制御を合成する。シミュレーションと実機で学習方策に匹敵する性能を示し、方策適合を数時間から数秒に短縮、Jetson Orin Nano上で75Hz以上の閉ループ制御を実現した。
- EmbodiedSWE：長期的器用ロボティクスのためのコーディングエージェントVLA2026/9/23
コーディングエージェントが長期的・器用なロボットタスクを解き、その解を多様な軌道に拡張してVLAを訓練し、実機タスクまで完了できることを示した研究。
- UniMem: 視覚言語行動モデルのためのマルチモーダル記憶と制御の統合VLA2026/8/24
長期的な記憶を必要とするタスクで性能が低下するVLAモデルに対し、イベント分類器とキーフレームエンコーダを用いて記憶と制御を単一モデルに統合するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で既存手法を上回る性能を達成した。
- PRIMAL3: 強化学習と模倣学習によるマルチエージェント経路探索 - LaCAM3を活用した大規模フレームワーク群制御2026/8/1
本論文は、強化学習と模倣学習を統合した大規模マルチエージェント経路探索フレームワークPRIMAL3を提案し、ボトルネックや行き止まりなどの重要な状態でのエージェント間の協調を改善する。
- 宇宙マニピュレータによる転倒物体への終端接近における変圧器ベースのウォームスタート手法宇宙ロボティクス/軌道計画2026/6/1
宇宙マニピュレータが転倒するターゲットへ接近する際の軌道生成を高速化するため、逐次凸計画法のウォームスタートに因果トランスフォーマーを適用し、計算時間と軌道の堅牢性を改善した。
- 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。
- InSight: 操縦可能なVLAによる自己誘導型スキル獲得VLA/スキル獲得2026/6/1
VLAモデルにプリミティブ動作レベルでの操縦性を持たせ、デモンストレーションの自動分割とVLMによるデータ収集のフィードバックループを通じて、人間のデモなしに新しい操作スキルを自律的に獲得するフレームワークを提案した。
- ロボットにはVLAと世界モデルだけでは不十分基盤モデル2026/6/1
ロボットの汎用知能はポリシースケーリングだけでは不十分で、非構造化データをロボットの教師信号に変換する仕組みが必要だと主張するポジションペーパー。
- 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。
- LEGS: 具現化ガウススプラッティング世界における遠隔操作不要のVLA微調整による人型ロコ操作VLA/シミュレーション/人型ロボット2026/6/1
人型ロボットの移動操作タスク向けに、遠隔操作デモなしで合成データを生成し、VLAポリシーを微調整するハイブリッドシミュレータLEGSを提案。3DGS背景とメッシュ前景を組み合わせ、実機で遠隔操作デモと同等以上の性能を達成した。
- カメラ視点選択のための被覆最適化視点計画2026/4/1
3D再構成のための情報量の多いカメラ視点を選ぶ基準として、フィッシャー情報量の近似最小化が過去の観測で不十分な幾何を覆う視点選択に帰着することを示し、軽量な被覆ベース指標COVERを提案した。
- 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。
- π、しかし飛ばす：VLAモデルの空中マニピュレーションへの物理誘導転移空中マニピュレーション/VLA2026/3/1
固定ベースのマニピュレータ向けに事前学習されたVLAモデルを空中プラットフォームへ転移させる際の「ダイナミクスギャップ」を、推論時のペイロード認識ガイダンスと合成データ生成で橋渡しし、空中ピックアンドプレースの成功率を向上させた。
- スパースオートエンコーダがVLAモデルの解釈可能で操作可能な特徴を明らかにするVLA/解釈可能性2026/3/1
VLAモデルの隠れ層にスパースオートエンコーダを適用し、動作プリミティブや意味概念に対応する解釈可能な特徴を発見。特徴の増幅・除去による操作実験で、汎化と制御可能性を実証した。
- 基盤世界モデルによる両腕マニピュレータの故障検出の高精度化故障検出2026/3/1
事前学習済み視覚基盤モデルの潜在空間で確率的な世界モデルを学習し、不確実性を故障検出のスコアとして利用するランタイムモニタを開発。シミュレーションと新規データセットで既存手法を大幅に上回る性能を示した。
- 意味論的・計量的ベイズリスク場：VLM事前分布を用いた人間動画からのロボット安全学習安全・リスク学習2025/12/1
人間の安全認識をベイズ的リスク場としてモデル化し、VLMの常識と人間の安全動画から学習して、ロボット計画に使えるピクセル単位のリスク画像を生成する手法を提案。
- Phys2Real: VLMの事前知識と対話型オンライン適応を融合した不確実性を考慮したSim-to-Realマニピュレーションsim2real2025/10/1
VLMが推定した物理パラメータの事前分布と、実機での対話データから得られるオンライン推定を不確実性を考慮して統合し、シミュレーションで学習したマニピュレーションポリシーを実世界に転移させる手法を提案。
- SketchPlan: 人間のスケッチからの拡散モデルによるドローン計画ドローン計画2025/10/1
人間が描いた2Dスケッチと深度画像から、拡散モデルを用いてドローンの3D飛行経路を生成する手法を提案し、実環境でのゼロショットsim-to-real転移を実現した。
- SINGER: ドローン向けオンボード汎用視覚言語ナビゲーションポリシーナビゲーション2025/9/1
ガウススプラッティングによるフォトリアルなシミュレータとRRTベースの専門家で生成したデータを用い、オンボードセンシングのみで言語指示に従い自律飛行する軽量な視覚運動ポリシーを学習した。未見環境や未見物体へのゼロショットsim2real転移でベースラインを上回る。
- SARM: 長期的ロボットマニピュレーションのためのステージ認識型報酬モデリングマニピュレーション2025/9/1
自然言語のサブタスク注釈を活用し、タスクの段階と進捗を予測する報酬モデルを提案。これに基づく行動クローニングでTシャツ折りなどの長期変形物体操作を大幅に改善。
- V2X協調自動運転のエンドツーエンド競技会：研究課題と進展V2X協調自動運転2025/7/1
V2X通信を活用した協調自動運転のエンドツーエンド競技会を開催し、帯域制約下での知覚・計画の課題と上位解法の傾向を分析した。
- VISTA: オンライン意味的ガウススプラッティングを用いたオープン語彙・タスク関連ロボット探索探索2025/7/1
オープン語彙の指示に基づき、タスクに関連する領域の3Dマップ品質を高める軌道を計画する能動探索手法を提案し、ドローンと四足歩行ロボットで有効性を示した。
- GRaD-Nav++：ガウスラディアンスフィールドと微分可能力学による視覚言語モデル駆動ドローン航法VLA2025/6/1
3Dガウススプラッティングシミュレータと微分可能強化学習で訓練した軽量VLAモデルを機載し、自然言語指示に従ってリアルタイムにドローンを飛行させるフレームワークを提案。
- ParticleFormer: 多物体・多素材ロボット操作のための3D点群ワールドモデルワールドモデル2025/6/1
剛体・変形・柔軟素材が混在する多物体操作を対象に、実ロボット知覚データから直接学習できるTransformerベースの3D点群ワールドモデルを提案し、MPCによる下流操作タスクで高精度な動力学予測を実現した。
- 拡散ポリシーの謎を解く：行動記憶と単純なルックアップテーブルによる代替手法模倣学習2025/5/1
拡散ポリシーは実は訓練データの行動ルックアップテーブルを記憶しているだけだと示し、その代替として軽量な行動ルックアップテーブル（ALT）ポリシーを提案した論文。
- 潜在的心の理論：協調マニピュレーションのための分散拡散アーキテクチャマニピュレーション2025/5/1
各ロボットが自己埋め込みと合意埋め込みを保持し、層理論に基づく損失で訓練する分散拡散政策を提案。明示的通信なしでも協調作業を可能にする。
- GRaD-Nav: ガウス放射輝度場と微分可能力学による効率的な視覚ドローン航法の学習VLA2025/3/1
3Dガウススプラッティングと微分可能強化学習を組み合わせ、視覚ベースのドローン航法ポリシーを効率的に学習するフレームワークを提案。シミュレーションから実機へのゼロショット転移と新しい環境への適応を実現した。
- SIREN: マルチロボットGaussian Splattingマップのセマンティック・初期化不要レジストレーションマルチロボットSLAM2025/2/1
カメラ姿勢や画像、初期変換が一切なくても、セマンティクスを活用して複数ロボットのGaussian Splattingマップを高精度に位置合わせ・統合する手法を提案。
- HAMMER: 異種マルチロボット協調型セマンティックガウシアンスプラッティングマルチロボット/3DGS2025/1/1
複数ロボットの非同期データストリームから、初期位置や姿勢推定器の違いを問わずにサーバ上で協調的に3Dセマンティックマップをリアルタイム構築する手法を提案。
- Conformal Predictionを用いた疎な人間フィードバックからのロボット安全学習安全・信頼性2025/1/1
人間が不安全行動にフラグを立てた二値フィードバックから、Conformal Predictionで将来のポリシーエラーの領域を特定し、ロボットの安全警告システムを構築する手法を提案。
- SOUS VIDE: ガウススプラッティング空間で視覚ドローン航法ポリシーを調理するsim2real2024/12/1
ガウススプラッティングによる高精細シミュレータFiGSで専門家MPCのデータを大量生成し、軽量な視覚運動ポリシーSV-Netに蒸留することで、機体のみでゼロショットsim-to-realを実現したドローン航法手法。
- 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。
- DisCo: 力強いマルチロボット協調のための分散接触リッチ軌道最適化マルチロボット協調2024/10/1
各ロボットが局所的な接触暗黙軌道最適化を解き、ADMMと無線メッシュ通信で協調することで、協調マニピュレーションやチームスポーツ、モジュラーロボット歩行を効率的に実現する分散アルゴリズム。
- E2Map: 言語モデルを用いた自己内省的ロボットナビゲーションのための経験・感情マップナビゲーション2024/9/1
ロボットが実環境での経験と感情的反応をマップに統合し、言語モデルによる初期計画を一度の経験で修正することで、確率的環境でのナビゲーション性能を向上させる手法を提案。
- ARCH: 長期的な接触を伴うロボット組立のための階層型ハイブリッド学習マニピュレーション2024/9/1
パラメータ化されたスキルの低レベルライブラリと模倣学習で訓練した高レベル方策を組み合わせ、接触の多い長期的な組立作業を高精度かつデータ効率的に実現する階層型手法を提案。
- SAFER-Splat: オンラインガウシアンスプラッティング地図を用いた安全ナビゲーションのための制御バリア関数安全ナビゲーション2024/9/1
リアルタイムに構築されるGaussian Splatting地図上で、制御バリア関数を用いてロボットの動作を安全な範囲に補正するフィルタを提案し、ドローンでの実機検証を行った。
- Gen-Swarms: 深層生成モデルをドローン群制御に応用群制御2024/8/1
フローマッチングによる3D点群生成と反応的ナビゲーションを組み合わせ、衝突を避けながら滑らかな軌道でドローンショーを自動生成する手法。
- 安全な分布外適応型MPC：Conformal予測を用いたニューラルネットワークアンサンブル安全制御/MPC2024/6/1
学習モデルのアンサンブルとConformal予測による分布外検知を組み合わせ、分布外時には到達可能性に基づく安全なフォールバック制御に切り替えるMPC手法を提案し、自動運転の歩行者予測で検証した。
- Splat-MOVER: 編集可能なガウシアンスプラッティングによる多段階オープンボキャブラリロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/5/1
ガウシアンスプラッティングの編集性を活かし、意味・把持アフォーダンスを3Dシーンに蒸留するASK-Splat、リアルタイムシーン編集のSEE-Splat、把持生成のGrasp-Splatを組み合わせたモジュール式ロボット操作スタックを提案。
- 行動クローニング方策の汎化性能を統計的に評価する枠組みVLA2024/5/1
少数のロールアウトから、行動クローニング方策の性能分布の下限をユーザー指定の信頼度で保証する統計的評価フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- CLIPSwarm：視覚言語モデルでテキストからドローンショーを生成群制御2024/3/1
自然言語の指示からCLIPを使ってドローンの群れのフォーメーションを自動生成し、衝突回避制御を付与してドローンショーを実現する手法を提案。
- Touch-GS: 視覚と触覚で教師あり学習する3Dガウシアンスプラッティング3D再構成2024/3/1
光学触覚センサと単眼深度推定を組み合わせ、触覚データを不確かさ付きで統合して3Dガウシアンスプラッティングを教師あり学習する手法を提案。透明・反射物体を含む少数視点シーン合成で視覚のみ・触覚のみより高精度を実現。
- Splat-Nav: ガウシアンスプラッティングマップにおける安全なリアルタイムロボットナビゲーションナビゲーション2024/3/1
ガウシアンスプラッティング(3Dシーン表現)上で、安全なポリトープ回廊とベジェ曲線による計画、およびRGBカメラのみからの姿勢推定を組み合わせ、リアルタイムに再計画・ナビゲーションするシステムを提案。
- CineMPC: ズーム・フォーカス・姿勢・構図を統合した完全自律ドローン撮影システムドローン撮影2024/1/1
ドローンのカメラ内部パラメータ（ズーム・フォーカス）も制御ループに組み込み、ユーザ指定の美的要件を満たす撮影軌道をMPCで最適化する自律撮影システムを提案。
- ロボティクスにおける基盤モデル：応用・課題・未来基盤モデル2023/12/1
ロボット知能に基盤モデルを活用する研究を調査し、知覚・意思決定・制御への応用と、データ不足や安全性などの課題を整理したサーベイ。
- CLIPSwarm：テキストからロボット群のフォーメーションを生成群制御2023/11/1
自然言語の記述からCLIPの類似度を指標にモンテカルロ粒子フィルタでロボット群のフォーメーションを生成する手法を提案した。
- 自律製造のための大規模マルチロボット組立計画群制御2023/11/1
CAD仕様から数千部品の組立手順を自動生成し、ロボット群の配置・タスク割当・協調搬送・衝突回避制御までを一貫して計画するアルゴリズム群を提案。
- 大規模動作計画のための原則的プレイヤー選択を伴う局所非協力ゲームマルチエージェント計画2023/10/1
多数エージェント環境でゲーム理論的計画を適用するため、局所情報に基づき参加エージェントを選ぶ5つの方式を提案し、制御バリア関数による優先順位付けが衝突回避に有効と示した。
- CineTransfer: 単一の例からロボットに映画的な撮影スタイルを模倣させるロボット撮影/スタイル転移2023/10/1
1本の参照動画から構図や被写界深度といった撮影スタイルを抽出し、ロボットカメラを制御して同じスタイルの映像を自律的に撮影するフレームワークを提案した。
- スマート自己教師ありインフラからの動画予測を用いた接続自律走行車の動作計画VLA2023/9/1
スマートインフラが自己教師あり学習で生成する将来占有予測を接続自律走行車の動作計画に活用し、混雑環境での有効性を検証した研究。
- 確率的シミュレーションロールアウトを用いたロボットシステム性能の保証sim2real2023/9/1
有限個のシミュレーションロールアウトから、制御方策の期待コストやリスク指標、故障確率を高い確率で保証する手法を提案し、sim-to-realの分布シフトへの頑健性や複数方策選択への拡張も示した。
- NerfBridge: ロボティクスにリアルタイムオンラインNeRF学習をもたらすNeRF/ロボティクス2023/5/1
ROSとNerfstudioを橋渡しし、画像ストリームからリアルタイムにNeRFを学習できるオープンソースブリッジを提案。ドローンのカメラ映像からの学習例を示す。
- 最小限の介入で人間の経路選好を考慮したロボットナビゲーションナビゲーション2023/3/1
人間の経路選好と未知の目標をオンラインで同時推定し、疎な介入でもロボットが適切にナビゲーションする手法を提案。
- CATNIPS: ニューラル暗黙的確率シーンによる衝突回避ナビゲーション2023/2/1
NeRFをポアソン点過程に変換して不確実性を厳密に評価し、衝突確率を保証する軌道最適化手法を提案した。
- 能動的ロボット源探索のための高速でスケーラブルな信号推論能動探索2023/1/1
ロボットが未知環境で信号源を探索する際に、大規模な計測データと障害物を扱えるグローバル・ローカル因子グラフモデルを提案し、スケーラブルなプランナーと組み合わせてシミュレーションと実機で性能向上を示した。
- マルチロボットシステムのための分散最適化手法：サーベイ（後編）群制御2023/1/1
マルチロボット問題に適用される分散最適化アルゴリズムを3種類に分類して概観し、各手法の構造・仮定・ロボティクスへの実用的示唆と未解決課題を整理したサーベイ。
- マルチロボットシステムの分散最適化手法：チュートリアル（前編）群制御2023/1/1
マルチロボットのSLAMや追跡、タスク割り当てなどの問題を分散最適化として定式化し、代表的なアルゴリズムを解説したチュートリアル。ドローン群の追跡シミュレーションとRaspberry Pi実装で検証している。
- 単一レベル微分可能接触シミュレーション接触シミュレーション2022/12/1
凸プリミティブで表される物体・ロボットの接触動力学を、衝突検出と接触シミュレーションを統合した単一レベルの最適化問題として定式化し、従来法より高ロバスト・低計算コストで微分可能な接触シミュレータSilico.jlを実装した論文。
- 遮蔽領域を考慮した安全なロボットナビゲーションのためのMPCナビゲーション2022/11/1
見えない動的障害物の到達可能領域を計算し、NMPCと衝突回避を交互に解くことで、安全保証付きのリアルタイム経路計画を実現した。
- 到達可能多面体マーチング（RPM）：深層学習制御システムの厳密解析ツール制御理論/ニューラルネットワーク検証2022/10/1
ReLUニューラルネットワークで表現された動的システムの制御不変集合と吸引領域を、リアプノフ関数を使わずに厳密に計算するRPMアルゴリズムを提案し、非凸な集合の計算や15倍の高速化を実現した。
- 動力学拡張ニューラルオブジェクトの微分可能物理シミュレーションsim2real2022/10/1
NeRFなどの密度場で表現された物体の質量・慣性・摩擦を推定し、微分可能接触モデルでシミュレーションする手法を提案。実動画から石鹸の摩擦係数を学習し、ロボットアームによる操作軌道の最適化を実現した。
- NeRF-Loc: TransformerによるNeural Radiance Fields内の物体位置推定3D位置推定2022/9/1
事前学習済みNeRFとカメラ視点から、Transformerを用いて物体の3Dバウンディングボックスを推定する手法を提案。
- ゲーム理論的運動計画における意図通信と仮説尤度マルチロボット運動計画2022/9/1
ロボット同士が目的関数と意図を通信し、観測軌道との乖離からベイズフィルタで相手の意図を推定することで、通信障害があっても安全な軌道を生成するゲーム理論的運動計画手法を提案した。
- ロボットナビゲーションと探索のための深層SDFマップのオンライン学習ナビゲーション2022/7/1
LiDARを搭載したロボットが深層符号付距離関数（SDF）をオンラインで学習し、その学習済みマップ上で衝突のない軌道を計画する手法を提案。
- リスク志向の人間ドライバーとの協調を考慮したゲーム理論的プランニング自動運転/ゲーム理論/リスク計画2022/5/1
人間ドライバーの運転行動モデルからリスク選好を推定し、ゲーム理論的なリスク考慮型プランナで自動運転車と人間の相互作用をモデル化する手法を提案した。合流シナリオで攻撃的なドライバーを認識して譲るなど望ましい創発行動が得られることを示した。
- 自己教師あり交通アドバイザ：スマートシティのための分散マルチビュー交通予測交通予測2022/4/1
交差点を見下ろす固定カメラが自己教師あり動画予測とデバイス間通信・共同学習により、視野外の交通も事前に予測するインフラ端末の枠組みを提案した論文。
- FIG-OP：限られた時間で大規模未知環境を探索する手法探索計画2022/3/1
時間制約下で大規模未知環境を自律探索するため、情報利得を前倒しするFIG-OPを提案し、トポロジカル・メトリック地図を統合した表現で解く手法。地下鉄や鉱山で実証し、従来手法より探索効率が向上。
- Dojo: ロボティクス向け微分可能物理エンジンsim2real2022/3/1
接触・摩擦を二次錐計画で安定に解き、陰関数定理で滑らかな勾配を得る微分可能物理エンジンを提案し、軌道最適化やシステム同定、実機実験で有効性を示した。
- 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。
- 最大エントロピー多エージェント動的ゲーム：順問題と逆問題の解法マルチエージェントゲーム2021/10/1
限定合理性を持つ複数エージェントの確率的ナッシュ均衡（エントロピーコスト均衡）を定義し、順問題をRiccati方程式で、逆問題をノイズを含む軌道データからコスト関数を推定するアルゴリズムで解く。
- DiNNO: マルチロボット協調学習のための分散ニューラルネットワーク最適化分散学習2021/9/1
メッシュネットワーク上で複数ロボットが生データを共有せずに深層学習モデルを分散協調学習し、中央集権学習と同等の性能を達成するアルゴリズムを提案した論文。
- 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。
- 経験的ゲーム理論によるマルチエージェントチームの分散役割割り当てマルチエージェント/マニピュレーション2021/9/1
チーム構造の知識を活かし、通信なしで各ロボットが経験的ゲーム理論に基づき役割を動的に選択する分散制御手法を提案し、協調平面マニピュレーションのシミュレーションで有効性を示した。
- 合意型ADMMを用いたトラスロボットの分散制御分散制御2021/8/1
各節点が局所情報のみで分散最適化を行い、合意型ADMMで全体の状態推定と協調動作を実現するトラスロボットの分散制御手法を提案し、実験で検証した。
- 高速な接触陰的モデル予測制御接触制御/MPC2021/7/1
接触の生成・消滅を扱う接触陰的MPCを提案し、LCP定式化と専用の内点法ソルバで高速化、四足ロボットの実機で非周期的動作の生成・追従を実証した。
- 非対称な状態不確かさを考慮した相互マルチロボット衝突回避群制御2021/7/1
他のエージェントの位置・速度推定にノイズがある場合でも有効な、凸最適化に基づく分散型衝突回避手法CARPを提案し、クアッドロータ上で実証した。
- ALGAMES：制約付き動的ゲームのための高速拡張ラグランジュ解法マルチエージェント制御2021/4/1
複数エージェントの軌道最適化を準ニュートン法と拡張ラグランジュ法で解く高速ソルバを提案し、自動運転の合流シナリオで従来法より3倍高速かつ60Hz超のMPC動作を実現した。
- CineMPC：カメラ内部・外部パラメータを統合制御する自律撮影アルゴリズムMPC/ドローン撮影2021/4/1
ドローンのカメラ位置・姿勢に加え、焦点距離・ピント・絞りまでMPCで同時制御し、映画的な構図や被写界深度効果を自律的に実現する手法を提案した論文。
- マルチロボットシステムのための分散最適化手法サーベイ群制御2021/3/1
複数ロボットの分散最適化アルゴリズムを分類・評価し、3つの典型問題のシミュレーションで比較した。C-ADMMが特に有用であることを示した。
- 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。
- 単眼カメラで剛体の6DoF相対姿勢を追跡するオンボード向け2段階アルゴリズム姿勢推定2020/12/1
単眼カメラ映像から物体を検出し、UKFで6DoF姿勢を追跡する2段階手法を提案。深度なしでもRGB-D並みの精度を達成し、ドローン追跡では高速かつ高精度。
- LUCIDGames: 適応的な軌道予測と計画のためのオンラインUnscented逆動的ゲームゲーム理論計画2020/11/1
他エージェントの目的関数をUKFでリアルタイム推定し、その不確実性を考慮したゲーム論的MPC計画に組み込む手法を提案。自動運転シナリオで40Hz動作を実証。
- 到達可能多面体列挙(RPM)：深層ニューラルネットワークを含むロボットシステムの安全性検証アルゴリズム安全性検証2020/11/1
ReLUネットワークの厳密な到達可能集合を入力空間の多面体セルを逐次列挙して計算し、危険セル発見時には即座に結果を返せる安全性検証手法を提案した。ACAS Xuや振り子ダイナミクスで既存手法より高速な検証を実証した。
- 合意に基づく測地線分散ポーズグラフ最適化分散最適化/SLAM2020/10/1
ポーズグラフ上の各ノードが近傍とのみ通信しながら測地線誤差を最小化する分散最適化アルゴリズムGeoDを提案し、収束性を証明するとともにSLAMデータセットで高速・高精度を実証した。
- RAT iLQR：確率的モデル誤差に最適に対処するリスク自動調整コントローラ制御/MPC2020/10/1
ガウス分布からのKLダイバージェンス制約下で最悪ケース分布に対する分布ロバスト制御を実現する非線形MPCを提案し、リスク感度をオンラインで自動調整するアルゴリズムを開発した。
- リスク感度付き逐次行動制御とマルチモーダル歩行者予測による安全な群衆-ロボットインタラクション群衆ナビゲーション2020/9/1
エントロピックリスク尺度を用いたリスク感度型確率的制御とTrajectron++によるマルチモーダル軌道予測を組み合わせ、群衆環境で安全かつ効率的にロボットをナビゲートするオンラインフレームワークを提案した。
- 都市環境における不確実性を考慮した運動推定のための方向プリミティブ運動予測2020/7/1
道路網の事前情報を方向プリミティブとして表現し、周囲車両の将来挙動を確率分布として予測する手法を提案した論文。
- 連結型水上ロボット群の分散協調制御群制御2020/7/1
剛結合された複数の自律水上艇を一つの浮体構造として目標軌道に追従させる分散制御手法を提案し、リーダーがNMPCで全体を操舵、フォロワーがオンボードセンサのみで協調する。
- 優先順位制約付きマルチロボット組立計画の最適逐次タスク割当と経路探索マルチエージェント計画2020/6/1
タスク間の順序制約がある工場環境で、多数ロボットのタスク割当と衝突回避経路を階層的に最適化し、メイクスパン最小の解を求める手法を提案・評価した。
- 剛体の協調マニピュレーションのための分散適応制御協調制御2020/5/1
物体の質量や摩擦、把持位置が未知の状況で、複数ロボットが分散的にパラメータを推定しながら剛体を目標軌道に追従させる適応制御手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 自動運転車群のための分散マルチターゲット追跡群制御2020/4/1
車車間通信ネットワーク上でADMMを用い、測定値の共有なしに集中型MAP推定に近い追跡を実現する分散アルゴリズムを提案し、CARLAで50台の車両追跡を実証した。
- 確率的移動時間を考慮したマルチエージェント経路探索のための競合ベース探索アルゴリズムマルチエージェント経路計画2020/4/1
各辺の移動時間をガンマ分布でモデル化し、ペアごとの衝突確率の上限を保証しつつ期待総移動時間を最小化するSTT-CBSを提案した。
- AirSimドローンレースラボ：自律飛行アルゴリズム開発のためのシミュレーション基盤ドローンレース/sim2real2020/3/1
ドローンレース向けに、フォトリアルな環境でコース生成や複数センサー・カメラモデルを備え、計画・制御・視覚・学習アルゴリズムをベンチマークできるシミュレーションフレームワークを提案し、NeurIPS 2019の競技会で実証した。
- CinemAirSim: 映画撮影向けのカメラリアルなロボティクスシミュレータシミュレータ2020/3/1
ドローンシミュレータAirSimに被写界深度やレンズ制御などの映画的カメラ機能を追加し、そのAPIを拡張した。
- SACBP：確率的逐次行動制御による連続時間力学系の信念空間計画信念空間計画2020/2/1
連続時間の確率的力学系に対し、微分方程式の摂動論と逐次行動制御を拡張して、空間や時間の離散化なしに準リアルタイムで制御信号を生成する信念空間計画アルゴリズムSACBPを提案した論文。
- ALGAMES：制約付き動的ゲームのための高速解法マルチエージェント/ゲーム理論2019/10/1
拡張ラグランジュ法と準ニュートン法を組み合わせ、複数エージェントの非線形制約付き軌道最適化を高速に解くソルバを提案し、自動運転の合流シナリオで従来法の3倍速を実現した。
- 計測不確かさ下での高速な相互衝突回避群制御2019/5/1
ノイズを含むオンボードセンサのみで互いを計測する移動ロボット群に対し、凸最適化に基づく分散型衝突回避アルゴリズムを提案し、相互衝突回避の保証と2D/3Dシミュレーションでの有効性を示した。
- 2機ドローンレースのためのリアルタイムゲーム理論プランナマルチエージェント/ドローンレース2018/1/1
相手の行動を予測しながらブロックやフェイントを駆使する2機ドローンレース向けに、ナッシュ均衡をリアルタイムで近似する再帰的計画アルゴリズムと視覚による相手位置推定を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- ブレイン・スウォーム・インターフェース：脳波ヘッドセットの脳・眼信号によるロボット群の制御群制御2016/12/1
市販の脳波ヘッドセットから得た思考と眼球運動の信号を用い、ポテンシャル場に基づく群制御を介してロボット群のサイズと動きを操作するインターフェースを開発し、実機3台とシミュレーション128台で実証した。
- 強化学習による時相論理仕様のロバストな充足強化学習2015/10/1
未知の確率的ダイナミクスを持つシステムに対し、信号時相論理(STL)式で与えられた時間的に階層化されたタスクを充足するため、充足確率と平均期待ロバストネスを最大化する収束保証付き強化学習アルゴリズムを提案し、ロボットナビゲーションのシミュレーションでロバストネス最大化が確率最大化より優れることを示した。
- 相関付きオリエンテーリング問題と持続的モニタリングへの応用経路計画2014/2/1
空間相関を考慮した二次的オリエンテーリング問題(QCOP)を提案し、混合整数二次計画法で解くことで、限られた長さの巡回経路による持続的モニタリング計画を実現した。
- 時相論理制約下での情報獲得経路計画のための後退ホライズンアルゴリズム経路計画2013/1/1
時相論理の制約を満たしつつセンシングロボットが最も情報量の多い経路を計画するため、情報理論と形式制御合成を組み合わせた後退ホライズン型オンラインアルゴリズムを提案した。
- 変化する環境を持続的にモニタリング・清掃するロボット制御群制御2011/2/1
移動ロボットが閉路上を走行しながら、環境の場（汚れや関心度）を監視・除去する速度制御を線形計画で設計し、通信不要の複数ロボット制御も提案した論文。
