Marc Toussaint
Technical University of Berlin
収録論文 83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
- 模倣するな、推定せよ：視覚運動制御のための微分可能な状態ベース方策の再利用sim2real2026/9/27
シミュレーションで訓練した状態ベースの専門家方策を凍結して再利用し、その入力状態を画像から推定する視覚推定器を、状態教師信号と専門家を通した行動整合損失で訓練することで、接触の多い操作タスクの視覚運動制御を実現した。
- PEEL: スケール不変サンプリングによる長期的分解計画の並列抽出分解計画2026/8/1
ロボットによる多部品物体の分解作業を効率的に解くため、スケール不変サンプリングと多腕バンディットRRTを統合したPEELアルゴリズムを提案し、Fetchロボットで長期的な分解問題を解決した。
- 大規模アセンブリのメイクスパン最適化のための協調マルチロボット分解計画群制御2026/8/1
複数ロボットによる分解作業を効率化するため、タスクと動作計画を統合したCoMuDiを提案し、時間制約の伝播とST-RRT*プランナーにより全体の完了時間を最小化する。
- PhyRoGen: 手続き型コンテンツ生成による物理ロボット操作パズルの合成生成マニピュレーション2026/6/1
ロボット操作パズルの学習データを自動生成するフレームワークPhyRoGenを提案し、6つの生成器で24種類のパズルを生成して実機シミュレーションで操作可能であることを示した。
- 信念空間における軌道ツリーの最適化：モデル予測制御からタスク・動作計画への応用計画2026/5/1
部分観測ロボット計画問題において、逐次軌道ではなく分岐を持つ軌道ツリーを信念空間で最適化する手法を提案し、MPCとTAMPの両方で有効性を示した。
- 物体抽出のためのマルチアームバンディット動作計画におけるスケール不変サンプリング動作計画2026/4/1
分解作業などで物体を狭い空間から取り出す際、環境との衝突を避ける有用なサンプリングスケールを成長・収縮探索で見つけ、PCAで抽出方向を特定するスケール不変サンプリング戦略を提案し、MAB-RRTプランナーに組み込んで成功率を大幅に向上させた。
- 安定性誘導探索による多様な動作生成動作生成2026/3/1
ブラックボックスシミュレーションを用いて、多様な長期的操作を発見する新しい手法を提案。RRT探索とサンプリングベースMPCを組み合わせ、安定状態の多様体からサンプリングして探索を誘導する。
- 二次モデル近似による分散低減モデル予測パス積分モデル予測制御2026/2/1
MPPIのサンプリングに二次近似モデルを事前分布として組み込み、残差項の分散を抑えることで少ないサンプル数でも高精度な制御を実現する手法を提案。
- 制約付きサンプリングと強化学習を組み合わせたロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
接触の多い環境での非把持マニピュレーション方策の学習において、接触構造を考慮した制約付き状態サンプリングによるリセット戦略とカリキュラム学習を組み合わせ、目標条件付き強化学習の性能を向上させる手法を提案した。
- MO-SeGMan: 制約環境における多目的逐次・誘導マニピュレーションのための再配置計画フレームワークマニピュレーション2025/11/1
制約の厳しい再配置問題に対し、再計画回数と移動距離を抑えつつ依存関係を保つ多目的計画手法を提案し、混雑環境で重要障害物のみを効率的に移動させる探索法で高品質な解を実現した。
- SVN-ICP: スタイン変分ニュートン法によるICPベースLiDARオドメトリの不確かさ推定SLAM/オドメトリ2025/9/1
スタイン変分推論を用いてICPの事後分布を粒子で近似し、ノイズモデリングや手動調整なしにLiDARオドメトリの姿勢と不確かさを推定する手法を提案。IMUと組み合わせた誤差状態カルマンフィルタで評価し、劣化環境でも高精度を示した。
- CrazyMARL: ケーブル吊り下げペイロードの協調輸送のための分散型直接モーター制御ポリシー群制御2025/9/1
複数UAVがケーブルで吊り下げたペイロードを協調輸送するため、分散型強化学習で直接モーター制御ポリシーを学習し、ケーブルの緩み・張り遷移や外乱に頑健で、シミュレーションから実機へのゼロショット転移も実現した。
- 再把持マップによる逐次マニピュレーション計画マニピュレーション2025/7/1
把持の切り替えが必要な複雑なマニピュレーション問題に対し、再把持可能な領域と把持系列を表す「再把持マップ」を構築し、TAMPソルバの探索を高速化する手法を提案した。
- 軌道優先：多様な方策を発見するためのカリキュラム強化学習2025/6/1
スプライン軌道を事前知識として多様な行動を生成し、その後反応的な方策に蒸留する2段階カリキュラムで、ロボット操作における多様性と性能を向上させる。
- 言語モデルによるメタ最適化とプログラム探索を用いたタスク・動作計画タスク・動作計画2025/5/1
基盤モデルとロボット制御のインターフェースとして軌道最適化問題のプログラム探索を行い、ゼロ次最適化で数値パラメータを調整するTAMP手法を提案し、物体操作と描画タスクで有効性を示した。
- GSRM: 反応拡散系を用いたクエリ効率が高く準最適な経路計画のためのロードマップ構築経路計画2024/10/1
Gray-Scott反応拡散系とドロネー三角形分割に基づいてロードマップを構築するGSRMを提案し、狭い通路でも頂点と辺が均等に分布し、クエリ効率が高く短い経路を生成できることを示した。
- NLPサンプリング：多様な制約付きサンプリングのためのMCMCとNLP手法の融合サンプリング/制約付き最適化2024/7/1
MCMC・制約付き最適化・ロボティクスを統合し、硬い制約下で多様なサンプルを生成するための問題定式化と再起動二段階法を提案し、ロボットマニピュレーション計画で評価した。
- より簡単な部分問題を解くことによる逐次マニピュレーションパズルの解法マニピュレーション2024/5/1
複数の可動物体と狭い通路を含む逐次マニピュレーションパズルを、より簡単なピック・アンド・プレースの部分問題の列に分解し、ヒューリスティック探索と最適化ベースのTAMPを組み合わせて解く手法を提案した。
- iDb-RRT: 動作プリミティブと軌道最適化を組み合わせたサンプリングベースの運動力学プランニング運動計画2024/3/1
RRTフレームワークに動作プリミティブと軌道最適化を統合し、動的制約下での運動計画を最大10倍高速に解くサンプリングベース手法を提案。
- iDb-A*: 反復探索と最適化による最適キノダイナミック運動計画運動計画2023/11/1
探索と軌道最適化を反復的に組み合わせ、不連続性を徐々に許容しながら運動プリミティブを増やすことで、複雑なダイナミクスを持つロボットの最適運動計画を高速かつ漸近最適に解く手法を提案。
- 障害物環境下でケーブル吊り下げペイロードを運ぶマルチロータ群の運動力学プランニング群制御2023/10/1
複数のドローンがケーブルで吊り下げた荷物を障害物環境で運ぶため、全ダイナミクスを考慮した階層的な運動計画手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 関節物体のニューラル場表現によるロボットマニピュレーション計画マニピュレーション2023/9/1
関節物体の動きをニューラル場として表現し、数枚の画像から直接マニピュレーション計画を可能にする手法を提案。
- 離散部分観測環境における漸近最適な信念空間プランニングプランニング2023/9/1
信念空間に経路木を構築するPTO手法を改良し、カメラベースの状態サンプラーや非ユークリッド空間対応を追加して、離散部分観測環境でのプランニング性能を向上させた。
- 深層視覚モデルによるロボット逐次操作のための空間推論マニピュレーション2023/6/1
視覚トランスフォーマーやResNetを用いてタスクに関連する物体を予測し、TAMPの探索空間を削減することで、長期的な操作計画を効率化する手法を提案した。
- マルチアーム・マルチタスク計画問題における低メイクスパン解の計算に向けてマニピュレーション2023/5/1
複数のロボットアームが互いに干渉する環境で、タスク割り当てと順序をランダム再起動付き貪欲降下で探索し、マルチエージェント経路計画でメイクスパンを評価することで、低メイクスパン解を求める手法を提案した。
- エネルギー最適なクアッドロータ運動計画のための最適化手法の比較運動計画2023/4/1
クアッドロータの運動計画において、4つの非線形軌道最適化ソルバ（KOMO、SCvx付き直接コロケーション、CasADi付き直接コロケーション、Crocoddyl）を、幾何学的に複雑な問題と高ダイナミクスを要する問題でベンチマークし、性能を比較した。
- PaLM-E: 身体性を持つマルチモーダル言語モデルVLA2023/3/1
視覚や連続状態などのセンサ入力を言語モデルに統合し、ロボット操作計画や視覚的質問応答など複数の身体性タスクを単一モデルで解けるようにした研究。
- 検証済み情報の再利用によるマニピュレーション計画の効率的経路計画マニピュレーション2023/3/1
マニピュレーション計画における衝突判定を再利用可能な部分とそうでない部分に分解し、複数クエリの経路計画問題として扱うことで、過去の知識を積極的に再利用する計画手法を提案。シミュレーションで初期解の計算時間を最大2倍高速化した。
- 制御木最適化：離散的な部分観測下におけるMPC手法MPC2023/2/1
離散変数が部分的にしか観測できない環境で、確率的信念状態を活用し制御木を最適化するMPC手法を提案。並列化によりリアルタイム性を実現し、従来法より優れることを示した。
- 因子化状態空間における経路デフラグメンテーションを用いた再配置パズルの解法マニピュレーション2022/12/1
物体の同時操作可能な関節を因子として状態空間を因子化し、行動数を最小化する経路デフラグメンテーション手法を提案。Fetchロボットによる再配置パズルで既存手法より4～6.6倍少ない行動数で解けることを示した。
- 記号計画と非線形制約求解を結ぶ競合駆動型インターフェースタスク・モーション計画2022/11/1
非線形制約の実行不可能な部分集合を検出し、その情報を論理計画に双方向にフィードバックする反復アルゴリズムを提案し、TAMP問題で既存手法を大きく上回る性能を示した。
- ニューラルネット全身予測モデルを用いた人間とロボットの協調動作計画動作計画2022/10/1
人間の軌道予測モデルを最適化に組み込み、人間とロボットが互いに適応しながら安全で効率的な動作を計画する手法を提案した。
- ロボットマニピュレーション計画における因数分解非線形計画問題の実行可能性学習マニピュレーション2022/10/1
因数分解非線形計画問題において、どの変数と制約が同時に実行不可能かをグラフニューラルネットワークで予測し、競合抽出を高速化する手法を提案した論文。
- NeRFを教師信号に用いた強化学習VLA2022/6/1
Neural Radiance Fieldsを監督信号として画像から潜在状態表現を学習し、ロボット物体操作タスクの強化学習性能を向上させる手法NeRF-RLを提案。
- FC³: 実行可能性に基づく制御チェーン協調制御チェーン協調2022/5/1
各制御器の幾何学的特徴と制約を公開し、その実行可能性を推論することで、制御器チェーンを自動構築・協調・切替する枠組みを提案し、実機実験で干渉に対する頑健性を示した。
- 努力情報付きロードマップ (EIRM*)：検証努力を能動的に再利用する効率的な漸近最適マルチクエリ計画マルチクエリ計画2022/5/1
マルチクエリ計画において、既存の有効な経路を再利用することを明示的に優先し、非対称双方向探索で計算努力を削減する漸近最適アルゴリズムEIRM*を提案。抽象問題とロボット問題で初期解を最大10倍高速に発見。
- 信念空間グラフの高速探索による離散部分観測環境でのパスツリー最適化経路計画2022/4/1
環境の離散的な状態が部分的にしか観測できない問題に対し、信念空間上で分岐するパスツリーを計画するPTOアルゴリズムを提案し、ナビゲーションと移動マニピュレーションでTAMP手法より優れることを示した。
- BITKOMO：サンプリングと最適化を組み合わせた高速収束の最適動作計画動作計画2022/3/1
漸近最適なサンプリングプランナBIT*と軌道最適化KOMOを統合し、高次元マニピュレーションでKOMOより成功率が高くBIT*より速く最適解に収束するプランナを提案。
- 不連続性を許容するA*探索による動力学拘束下の移動ロボット運動計画運動計画2022/3/1
グラフ探索と軌道最適化を組み合わせ、運動プリミティブ間の不連続性を許容しつつ局所修正する時間最適運動計画手法db-A*を提案し、探索・サンプリング・最適化手法との比較ベンチマークで優位性を示した。
- 制約列MPC：逐次マニピュレーションのための反応的タイミング最適制御マニピュレーション2022/3/1
TAMP計画の離散的な制約列をMPCでロバストに実行するため、ウェイポイント・タイミング・短い予測ホライズン経路の3つの非線形計画をオンラインで解く制御手法を提案し、フェーズバックトラッキングで外乱に頑健な再初期化を実現した。
- ST-RRT*: 時空間を通じた漸近最適な双方向動作計画動作計画2022/3/1
動的障害物や速度制約、未知の到着時間を含む時空間計画のため、最短到着時間に対して漸近最適かつ確率的完全な双方向RRT*アルゴリズムを提案し、RRT-ConnectやRRT*より優れることを示した。
- 合成可能なNeRFによるマルチオブジェクトダイナミクスの学習NeRF/ダイナミクス2022/2/1
複数視点画像から物体ごとの潜在ベクトルを抽出し、個別NeRFでシーンを再構成した上で、潜在空間上のグラフニューラルネットワークで物体間の動力学を学習する手法を提案。剛体・変形物体を含む構成的シーンの長期予測が安定することを示した。
- MotionBenchMaker：動作計画データセットの生成とベンチマークツールマニピュレーション2021/12/1
ロボットマニピュレーション向けの動作計画アルゴリズムを公平に評価するため、データセットを生成・ベンチマークできるオープンソースツールと40種類の既製データセットを提供した論文。
- 視覚入力からの操作計画のためのニューラル暗黙モデルによる深い視覚的制約マニピュレーション計画2021/12/1
NeRFに着想を得て物体を連続関数として表現し、制約特徴を画像から直接学習することで、視覚入力のみから長期的な操作計画を可能にする手法を提案した論文。
- 計画を実行する学習：ロボティクスにおける効率的な汎用計画条件付き方策の学習マニピュレーション2021/11/1
近似計画の情報を活用し、計画を条件とした汎用方策を学習するL2Eを提案。ロボットマニピュレーション実験で純粋な強化学習や計画法より高性能を示した。
- 機械学習からロボティクスへ：身体性知能の課題と機会身体性知能2021/10/1
機械学習をロボティクスや身体性知能にそのまま適用することの限界を論じ、実環境での運用・安全性・適応性・能動的な世界モデル構築の観点から課題と機会を整理した論文。
- 符号付き距離場の汎関数としてモデルを学習する操作計画マニピュレーション2021/10/1
物体を符号付き距離場(SDF)で表現し、その汎関数として運動学・動学モデルを学習することで、フックへのマグカップ掛けや物体押し動作を統一的な最適化ベース計画で実現した研究。
- 後退ホライズンとヒューリスティクスを組み合わせた論理幾何プログラミングによるタスク・モーション計画TAMP2021/10/1
幾何ヒューリスティクスと後退ホライズン形式を組み合わせたTAMPアルゴリズムRHH-LGPを提案し、多数物体との長期的操作タスクの計画時間を桁単位で短縮した。
- サブポリシー間の不一致を利用した人間とロボットの制御調停の学習遠隔操作/共有制御2021/8/1
ロボットが複数の選択肢に直面する決定点をサブポリシーの混合分布のモダリティから検出し、強化学習で人間とロボットの制御権限を適切に配分する調停戦略を学習した。遠隔操作実験で直接操作より性能が向上した。
- マルチモード推定によるロボット運動計画の近似トポロジカル最適化運動計画2021/7/1
経路最適化問題の全ての局所最適解（モード）を近似的に求めるマルチモード推定アルゴリズムを提案し、スパースロードマップと単一モード最適化を統合して漸近的収束を実現した。
- 手ジェスチャーからの意図予測を用いた操作タスクのトレード制御テレオペレーションシステムテレオペレーション2021/7/1
手ジェスチャーからユーザーの把持意図を予測し、ロボットが軌道最適化で把持・回収動作を自律生成するトレード制御型テレオペレーションシステムを構築し、意図予測によりタスク実行時間を短縮できることを示した。
- 計画に基づく緩和型報酬整形による目標指向タスクの学習効率化強化学習/報酬整形2021/7/1
強化学習の探索問題に対し、従来のポテンシャルベース報酬整形の最適性保証を緩和したFinal-Volume-Preserving報酬整形を提案し、近似計画を活用してロボットマニピュレーションタスクのサンプル効率を改善した。
- 把持多様体推定器GraspME把持推定2021/7/1
2Dカメラ画像から物体の把持可能領域(把持多様体)をキーポイントとして推定するMask R-CNNベースの手法を提案し、シミュレーションデータのみで学習して未知物体にも汎化できることを示した。
- 建設組立のための長期的マルチロボット再配置計画マルチロボット計画2021/6/1
大規模な異種ロボットチームによる建設組立のため、複雑なタスク・動作計画を小さな部分問題に分割して並列に解く計画システムを提案し、実機2臂で実行可能性を示した。
- 階層的人間動作予測と論理幾何プログラミングによる干渉最小の人間-ロボット協調人間-ロボット協調2021/4/1
逆強化学習とRNNを組み合わせた階層的人間動作予測と、動的に再計画する論理幾何プログラミング(TAMP)を統合し、操作タスク列における人間とロボットの干渉を最小化する協調手法を提案。MoGazeデータセットで有効性を検証した。
- 未知物体の6自由度追従と反応型把持マニピュレーション2021/3/1
SiameseネットワークとICPを組み合わせて未知物体を6自由度で追従し、把持点サンプリングと動的軌道計画を統合した反応型把持システムを提案した。
- ロボット動作計画のための非線形計画法の可視化動作計画2021/1/1
ロボット動作計画における高次元・多制約の非線形最適化プロセスを、視覚分析で専門家が探索・理解・トラブルシュートできるシステムを開発した。
- ロボット逐次操作のための効率的な制約グラフサンプリングの学習マニピュレーション2020/11/1
制約を変数部分集合ごとに分解し、モンテカルロ木探索で変数の割当順序を学習することで、逐次操作タスクの多様な実行可能解を高速に生成するフレームワークを提案した。
- 摺動接触を伴う動作計画のための接触遷移制約の効率的サンプリングマニピュレーション2020/11/1
メッシュ物体表面上の摺動接触を制約として定式化し、開始面接触・非接触・目標面接触の3モードを均一にサンプリングする接触遷移サンプラを開発。2〜7自由度のマニピュレータで長期的な接触系列計画が可能なことを示した。
- 高次元ロボット動作計画のためのスパース多レベルロードマップ動作計画2020/11/1
ファイバーバンドルで多レベル抽象化を表現し、制限サンプリングと可視領域を用いてスパースロードマップを多レベルに一般化したSMLRを提案。高次元・狭通路・実行不可能な問題で従来手法を上回る性能を示した。
- MoGaze: 作業空間形状と視線を含む全身動作データセット動作予測2020/11/1
日常的なピック&プレース作業の全身モーションキャプチャに、作業空間の3D形状と視線計測を組み合わせたデータセットを構築し、人間の動作予測や意図推定に有効であることを示した。
- セクションパターン：多階層動作計画における狭路問題の効率的解法動作計画2020/10/1
許容可能な低次元射影で問題を緩和し、その解であるベースパスを「セクションパターン」と「パターンダンス」で活用して狭路を反応的に通過する多階層動作計画手法を提案し、Bugtrapや37自由度ハンドの把持前動作などで有効性を示した。
- 自然勾配による共有制御共有制御2020/7/1
ユーザー操作と自律制御を融合する共有制御の新手法を提案し、ロボット方策のフィッシャー情報を近似して自然勾配でユーザー操作を補助する。操作タスクのユーザー研究で、制御権を保ちつつ効率的にタスクを完了できることを示した。
- 物体の把持・配置タスクにおける全身動作予測のための人間意図先読み動作予測2020/7/1
環境のアフォーダンスと短期的な人間の動きのモデルを組み合わせ、把持・配置の確率密度を軌道最適化に用いることで、人間の全身動作を予測するフレームワークを提案した。
- ファイバーバンドル定式化によるマルチレベル動作計画動作計画2020/7/1
動作計画のマルチレベル抽象化をファイバーバンドルで定式化し、商空間木探索(QRRT*)と商空間ロードマップ計画(QMP*)を提案。最大100自由度の高次元問題で従来手法より2〜6桁高速化を実現した。
- 狭い通路を含む動作計画問題を解く内点法動作計画2020/7/1
狭い通路での非凸性をリーマン多様体として陽にモデル化し、内点法による非線形最適化で動作計画を解く手法を提案し、3自由度・6自由度の問題で有効性を示した。
- 初期画像からタスク・動作計画の行動系列を予測する深層視覚推論タスク・動作計画2020/6/1
初期シーン画像から畳み込み再帰ネットワークで離散行動系列を直接予測し、TAMPの組合せ爆発を回避して動作計画の求解回数を大幅に削減する手法を提案。
- 確率的勾配降下法で最適化した有向ロードマップによる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2020/3/1
環境の性質を有向グラフに埋め込み、SGDで頂点位置と辺の向きを最適化することで、エージェント同士の衝突が起きにくいロードマップを構築する手法を提案した。
- 長期建築施工計画のためのロバストなタスク・モーションプランニングタスク・モーションプランニング2020/3/1
数百の形状の異なる部材からなる大規模パビリオンを自律的に建設できるマルチエージェントTAMPフレームワークを開発した。
- 不確実性下での拘束マニピュレーションとタスク・動作計画のための確率的枠組みマニピュレーション2020/3/1
論理幾何計画(LGP)を確率領域に拡張し、接触モードごとのガウス分布の混合として後方経路分布を捉えることで、不確実性低減のための接触活用や外乱に反応する制御を可能にした。
- マルチレベル・モース理論によるマルチロボット運動計画の局所極小の可視化マルチロボット運動計画2020/2/1
ファイバー束で各ロボットの構成空間を縮約するコンポーネントベースの枠組みを導入し、マルチロボット運動計画における局所極小を探索・可視化するアルゴリズムを提案した。最大20自由度の系で実証した。
- 物理記述による物理推論：力に基づく逐次マニピュレーション計画マニピュレーション2020/2/1
物体間の力のやり取りを最適化の決定変数として記述し、異なる抽象度を混在させながら把持・押し・棚からの取り出し・投擲などの逐次マニピュレーション計画を解く手法を提案した論文。
- 動作最適化と再帰型ニューラルネットワークによる人体全身運動の予測動作予測2019/10/1
短期の身体内部ダイナミクスをRNNで、環境制約を勾配ベースの軌道最適化で扱うことで、未知の環境構造にも対応できる人体全身運動予測フレームワークを提案し、人間と協調するロボット軌道計画への応用も示した。
- 局所最小解ツリーで可視化する動作計画エクスプローラ動作計画2019/9/1
コスト汎関数の最小化で不変な経路を局所最小解と定義し、ユーザー指定の低次元射影で局所最小解を木構造にまとめ、対話的に探索・可視化できる動作計画アルゴリズムを提案した。
- ビンピッキングのための深層学習によるワーク領域セグメンテーションビンピッキング2019/9/1
点群データからワーク領域と非ワーク領域を全畳み込みニューラルネットワークでリアルタイムに自動分割し、ビンピッキングの検出精度と姿勢推定を改善するフレームワークを提案した。
- 配送タスク割当と経路計画を同時に最適化するアルゴリズム群制御2019/7/1
工場などで複数ロボットが衝突を避けつつ物品を運ぶ問題に対し、タスク割当と経路計画を統合的に最適解くTCBSアルゴリズムを提案し、既存の準最適手法との比較で評価した。
- 後知恵データ集約による共有自律の調停学習共有自律2019/6/1
共有自律型テレオペレーションにおいて、ユーザ意図推定に基づきユーザ操作と自律制御の調停を決める関数を、RNNと後知恵データ集約で学習する手法を提案し、手設計の調停関数と比較した。
- 商空間RRT：逐次簡略化を用いた動作計画動作計画2019/6/1
配置空間を低次元の商空間列に射影する逐次簡略化を活用し、商空間上で木を逐次的かつ同時に成長させるQRRTアルゴリズムを提案。確率的完全性を持ち、実行時間を大幅に短縮できることを示した。
- リカレントニューラルネットワーク力学モデルと軌道最適化による動作予測動作予測2019/6/1
人間の動作を低次の運動要素と高次の幾何要素に分けて表現し、RNNで短期予測、勾配ベースの軌道最適化で長期予測を行う手法を提案した。実データで有効性を確認。
- 運動学的モーフィングによる操作スキル転送ネットワークマニピュレーション2018/3/1
深度画像から環境の運動学モデルを推定し、プロトタイプモデルへモーフィングすることで異なる形状環境間で操作スキルを転送する手法を提案。
- 物理的問題解決：記号的・幾何学的・動的制約を統合した計画物理推論2017/7/1
ブロックの塔を再構成する課題で、人の手の使い方とその心的シミュレーションを調査し、記号計画・幾何学的求解・物理制約を組み合わせたモデルで高精度に説明した。
- 運動最適化におけるガウス・ニュートン法の本質的重要性について運動最適化2016/5/1
運動最適化においてガウス・ニュートン近似が真のヘッセ行列に時間離散化を細かくすると急速に収束することを証明し、計算効率の良い運動エネルギー再定式化を提案した論文。
- k次マルコフ制約付き運動問題に対するニュートン法運動最適化2014/7/1
ロボット運動最適化のためのフレームワークを提案し、Gauss-Newtonや拡張ラグランジュ法などの古典的制約最適化手法を効率的に適用できる定式化と新しいany-time拡張ラグランジュ法を導入した。
