Mark Cutkosky
Stanford University
収録論文 19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
- EgoCPT: 接触を考慮した最適化による単一の一人称視点動画からの器用なマニピュレーション学習マニピュレーション2026/10/13
一人称視点のRGB動画と参照手姿勢から、接触を考慮した最適化により実機で使えるロボットハンド軌道を生成する手法を提案し、5つのタスクで高い成功率を達成した。
- HapticWorld：リアルタイムトルクフィードバックを備えたインタラクティブ世界シミュレータ触覚2026/9/25
学習した世界モデルにトルク予測とリアルタイムの力覚提示を組み込み、接触の多い操作タスクのデータ収集効率と方策性能を向上させ、実世界評価の代替プラットフォームとしても機能することを示した。
- 水中ロボットのための生体模倣型流体力学的知覚を実現するFBGひげセンサ水中ロボット/センサ2026/8/25
アザラシのひげを模倣したFBGひげセンサを開発し、水中ロボットが流れや渦を検知して分岐選択ができることを実証した。
- MISTac: 低侵襲手術のための視覚ベース触覚センサ触覚2026/8/14
低侵襲手術で失われる触覚フィードバックを補うため、直径8mmの交換可能なセンサチップを持つ高解像度の視覚ベース触覚センサMISTacを開発し、組織分類タスクで約84%の精度を達成した。
- 万能操作外骨格：リアルタイムトルクフィードバックによるコンプライアント全身ポリシーの学習遠隔操作/データ収集2026/6/12
上肢外骨格UMEを開発し、触覚トルクフィードバック付き遠隔操作で力覚データを収集、コンプライアントな全身操作ポリシーを学習する手法を提案。
- 多感覚継続学習：事前学習済み視覚運動ポリシーの力覚への適応継続学習/力覚/ロボット操作2026/6/1
事前学習済みの視覚のみのロボットポリシーに、力覚などの新しいモダリティを追加し、元のタスク性能を保ちながら接触を伴う新タスクへ適応させる手法を提案した。
- 機械的知能に関する学際ワークショップ：報告書概要機械的知能2026/4/1
材料・生物・ロボットシステムの構造的特徴が知能を発現する「機械的知能」について、NSF主催のワークショップの成果をまとめた報告書。
- UMI-Underwater: 水中テレオペレーションなしで水中マニピュレーションを学習するマニピュレーション2026/3/1
自己教師ありデータ収集と陸上デモからの知識転移により、水中ロボットの把持を学習するシステムを提案。
- 月面太陽電池アレイ向け長リーチロボット清掃月面メンテナンス2026/3/1
月面の太陽電池パネルに堆積する塵を除去するため、長尺ブームとコンプライアンス制御を備えた小型移動ロボットを提案し、接触力を安定させた清掃動作を実験で検証した。
- 月面構造物の組立・設備設置のための長距離ロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/3/1
月面での建設作業向けに、展開式ブームを用いた長距離マニピュレータを開発し、たわみや振動を抑える制御戦略を提案。最大1.8mのブーム長で平均誤差15mm未満を達成し、ケーブル配線作業で実証した。
- マルチモーダル力覚センシングと模倣学習による密集クラッタからの優しい物体引き抜きマニピュレーション2025/8/1
密集した物体群からロボットが物体を安全に引き抜くため、視覚・固有感覚・触覚・関節トルク・吸着監視を統合した模倣学習を提案し、力覚情報の有効性を検証した。
- TypeTele: 操作タイプでテレオペレーションに器用さを引き出すテレオペレーション2025/7/1
人間の手の動きを模倣するのではなく、ロボットハンド特有の操作タイプをライブラリ化し、MLLMでタスクに適したタイプを選択することで、テレオペレーションの器用さと成功率を向上させるシステムを提案。
- DexForce: 力情報を活用した巧みな操作のためのキネステティック実演からの行動抽出マニピュレーション2025/1/1
キネステティック実演中に計測した接触力を用いて力情報を反映した行動を計算し、接触の多い巧みな操作タスクの模倣学習を可能にする手法を提案。
- ReachBotによる火星溶岩洞探査：科学的調査と運用コンセプト宇宙ロボティクス2024/6/1
伸縮自在な脚で移動するロボットReachBotを火星の溶岩洞に投入する想定ミッションについて、科学目標・ペイロード選定・運用計画・リスク対策を検討した論文。
- 言われたとおりに掴む：言語誘導による巧みな把持生成マニピュレーション2024/5/1
自然言語の指示に従ってロボットが巧みに把持を行うためのデータセットDexGYSNetと、意図に沿った高品質で多様な把持を生成するDexGYSGraspフレームワークを提案した。
- 再構成可能なパラレルロボットによるタスク駆動型マニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
伸縮ブームを脚として環境に固定しパラレルロボット化するReachBotで、姿勢計画と張力計画を組み合わせて不確実性に頑健な操作を実現した。
- 触覚情報に基づく行動プリミティブによる密集環境でのジャミング緩和マニピュレーション2024/2/1
密集した横方向アクセスシーンで物体を回収する際、隣接物体や壁とのジャミングを解消するために、掘削と穴掘りの2つの行動プリミティブを提案し、触覚と固有感覚情報を用いた閉ループハイブリッド制御で成功率を10倍に向上させた。
- ReachBot：大型移動マニピュレーションタスク向けの小型ロボット移動マニピュレーション2021/10/1
伸縮ブームと移動マニピュレーションを組み合わせ、低重力や登攀環境で大きな作業空間と力を発揮する小型ロボットReachBotを提案し、2D力学モデルと微小重力下の経路追従制御を開発した。
- ウェアラブル触覚ブレスレットにおける法線方向・せん断方向皮膚刺激の知覚強度触覚2019/11/1
手首装着型触覚デバイスで法線方向とせん断方向の刺激を比較し、法線刺激の方が硬さ弁別が容易であること、両者を知覚上等価にするにはユーザごとのキャリブレーションが必要であることを示した研究。
