Masayoshi Tomizuka
University of California, Berkeley
収録論文 237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
- データ効率の良い巧みな操作のための潜在RL事前分布マニピュレーション2026/11/5
大規模RLの制御知識を流れマッチング型行動デコーダに蒸留し、視覚のみの行動教師で潜在文脈へ適応させる2段階フレームワークを提案。少ないデモで巧みな操作を実現。
- 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。
- GPU上でロボット運動学・ヤコビアン・ヘッセ行列のバッチ計算を低遅延化するライブラリCusADi2運動学計算/GPU最適化2026/10/18
各バッチ内の計算も並列化することで、ロボットの順運動学・ヤコビアン・ヘッセ行列のバッチ評価を低遅延で行うGPUライブラリを提案し、MuJoCo Menagerieの67機種で既存手法より低遅延であることを示した。
- SHRED: 専門家デモンストレーションなしの異種道路利用者のための自己対戦交通シミュレーション2026/10/14
車・歩行者・自転車をランダム初期化から大規模異種自己対戦で同時訓練し、デモなしで現実的な交通行動と計画性能を実現するフレームワークを提案。
- 品質を考慮したVLA事前学習で重要な要素は何か：ベンチマークと実証研究VLA2026/10/13
VLA事前学習におけるデモ品質の活用法（重み付け・フィルタリング・条件付け）を比較し、品質タグの役割を検証するAXIS-Benchを提案。実世界実験で成功率が9.6%から31.7%に向上。
- TouchScale：視覚と触覚の大規模ヒューマンインタラクションデータセット触覚2026/10/7
単一のウェアラブル装置で収録した500時間の接触豊富な人間の行動データを構築し、視覚-触覚学習の事前学習に用いることで、未知の触覚センサへのゼロショット予測やロボットの接触を伴う操作タスクの成功率を大幅に改善した。
- 非混和拡散ポリシー：ラベルフリーなノイズ割り当てによるマルチモーダルなロボット行動の保持VLA/拡散ポリシー2026/10/7
拡散ポリシーがマルチモーダルな行動分布を崩壊させる問題に対し、行動とノイズの割り当てを工夫するラベルフリーな学習時追加手法を提案し、モダリティ保持を大幅に改善した。
- MagCilia：ロボットの接触知覚と把持フィードバックのための3次元力覚センシングを実現するコンパクト磁気繊毛触覚センサ触覚2026/10/7
柔軟な磁気繊毛構造とホールセンサを組み合わせた小型触覚センサを開発し、3次元力の再構成、把持フィードバック、表面認識を単一ユニットで実現した。
- CtrlWAM: 意図と予見を整合させた制御可能なワールドアクションモデルVLA2026/10/1
摂動させた行動をシミュレータで実行し、その視覚的結果と対応付けて学習することで、行動予測と映像生成の整合性を高めた制御可能なワールドアクションモデルを提案。
- 無限の未来から一つを実現：事前学習済み世界モデルをロボット行動へ変換VLA2026/9/29
凍結した動画世界モデルの上に60Mパラメータの小型モデルを載せ、タスクに合う未来を選んで行動を読み出すことで、単一GPUで学習できリアルタイム制御を可能にした。
- TacGooseBumps：せん断符号化を追加したノーマル触覚センサによる接触の多いマニピュレーション学習触覚2026/9/27
既存の法線力のみの触覚センサに受動的なドーム状フィルムを追加し、せん断力を圧力パターンの変化として符号化することで、接触の多いマニピュレーションの模倣学習性能を向上させた研究。
- RoboSTAR: ヒューマノイドロボットのための次スケール自己回帰手話翻訳手話生成2026/9/26
手話モーションを粗い時間解像度から細かく生成し、ヒューマノイドロボットで実行できるよう再ターゲティングするテキスト条件付き手話生成フレームワークを提案。
- 周波数変調型圧電ハプティックディスプレイ触覚2026/9/24
振動周波数で触覚強度を符号化する周波数変調方式を提案し、複数ピクセルを共通電源で駆動する構造で高密度大面積ウェアラブル触覚ディスプレイの実現可能性を示した。
- Astrobee用テレオペ自由飛行マニピュレーションのための展開可能な4指ペイロードテレオペレーション2026/9/22
国際宇宙ステーション内の自由飛行ロボットAstrobeeに搭載する4指ハンドと、VRによる遠隔操作パイプラインを提案し、無重力シミュレータで貨物輸送タスクの予備実験を行った。
- RopeFormer: 相互作用履歴を用いた動的ロープ操作の試行間適応マニピュレーション2026/9/20
ロープ操作の履歴を文脈として活用し、重みを固定したまま未知のロープに適応するフレームワークを提案。実機で目標到達時間を約30%短縮。
- 片手での組立と操作のための再構成可能な双対向アーキテクチャマニピュレーション2026/9/19
4本の独立駆動指を2つの仮想指対向に分け、再構成可能な掌で相対配置を制御することで、片手での2部品の同時把持とハンド内組立・操作を実現するハンドを提案。
- CARF: 失敗誘導フローマッチングの対比的引力-斥力模倣学習2026/9/18
失敗軌道から「進展する部分」は模倣し「失敗を招く部分」は回避する非対称な学習を、フローマッチングで統一的に実現する手法を提案。
- 生成動画プランをシミュレーションで接地し多様な器用操作コントローラを実現マニピュレーション2026/9/9
生成された手と物体のインタラクション動画をシミュレーションで接地し、多様な把持や操作を実行できる器用なロボットハンドコントローラを学習する手法を提案。
- 3DWay: 3D一貫性ウェイポイントによるロボット操作の一般化マニピュレーション2026/9/8
多視点画像から3D一貫性のあるウェイポイントを予測し、ロボット操作の一般化を向上させる手法を提案した論文。
- TANGO: 雑然環境における全身視覚言語行動モデルを用いた人型ロボットナビゲーションナビゲーション2026/9/8
雑然とした屋内環境での人型ロボットナビゲーションを、言語指示と視覚情報から全身の関節動作を直接予測するフレームワークTANGOを提案。シミュレーションで学習し、実機にゼロショット適用可能。
- 物理的インタラクションの学習：触覚・力覚を考慮したロボット学習のサーベイ触覚・力覚学習2026/8/1
触覚・力覚センシングを統合したロボット学習手法を、マルチモーダルかつ多段階のシステム設計の観点から統一的な分類学TF-ARTを用いて整理し、今後の研究課題を考察したサーベイ論文。
- AdaDexGrasp: 3次元視覚触覚表現融合による適応的器用把持マニピュレーション2026/8/1
視覚と触覚を統合した表現を用いて、把持計画と接触後の適応的修正を行う統一フレームワークを提案し、多様な物体での把持成功率と汎化性を向上させた。
- RoboDojo: 汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実世界ベンチマークベンチマーク2026/7/1
シミュレーションと実世界の両方で汎用ロボット操作ポリシーを評価するための統一ベンチマークを提案し、42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクで多様な能力を評価する。
- 逐次ロボットタスクにおける構成的一般化の診断ロボット操作2026/7/1
逐次ロボット操作タスクで、指示の組み合わせに対する一般化の失敗原因を分解し、訓練データのカバレッジ構造が重要であることを示した論文。
- DexVerse: 多タスク・多形態の器用操作のためのモジュール型ベンチマーク器用操作/ベンチマーク2026/7/1
多様な操作スキル、ロボット形態、視覚変化をカバーする大規模ベンチマークDexVerseを構築し、既存手法の汎化性能を評価した。
- CLIFT: 非侵襲的な閉ループ反復ファインチューニングによるGemini Roboticsオンデバイスの人型ロボット専門家化人型ロボット適応2026/7/1
クローズドウェイトのロボット基盤モデルを管理API経由で適応させる際、純粋な模倣学習に限定される問題を解決するため、非侵襲的な閉ループ反復ファインチューニング手法を提案し、実人型ロボットでの有効性を実証した。
- TEXEDO: コントローラを考慮した言語条件付きヒューマノイド動作生成のためのテスト時スケーリングヒューマノイド動作生成2026/6/1
テキストから生成されたヒューマノイドの動作を、実行可能性と意味的整合性の両方を検証して選択するテスト時スケーリング手法を提案し、シミュレーションと実機で効果を実証した。
- 適応的ロボット制御のための文脈認識型ニューラルODEダイナミクスの学習制御2026/6/1
環境変化に適応するため、状態と行動の履歴から環境要因を推定するニューラルODEベースの文脈認識型ダイナミクスモデルを提案し、モデル予測制御と組み合わせて様々なロボットで検証した。
- 非線形最適化のスケーリング：多数の問題を1つのGPUで最適化2026/6/1
GPUバッチ処理に対応した非線形計画法ソルバーjaxipmをJAXで実装し、多数の最適化問題を並列に解くことでロボティクス学習パイプラインへの統合を可能にした。
- 対話型ビデオ世界モデリングに向けて：フロンティア、課題、ベンチマーク、将来動向世界モデリング2026/5/31
本論文は、ユーザーのアクションを条件としたビデオや3D生成による対話型世界モデリングの研究動向、技術的課題、評価ベンチマークを体系的にレビューし、将来の研究方向を提案する。
- CLAW: 構成可能な言語注釈付き全身動作生成動作生成2026/4/1
ヒューマノイドロボットのための言語条件付き全身動作データを大規模に生成するパイプラインを提案し、物理的に実行可能な軌道と多様な言語注釈を自動生成する。
- データ効率的なロボット模倣学習のためのマルチカメラ視点スケーリング模倣学習2026/4/1
デモ収集時に複数のカメラ視点を用いて擬似デモを生成し、データ効率と汎化性を向上させる模倣学習フレームワークを提案した。
- DiscreteRTC: 離散拡散ポリシーは自然な非同期実行器である拡散ポリシー/非同期実行2026/4/1
離散拡散ポリシーが本来持つインペインティング能力を活用し、非同期実行を実現する新しいポリシー「DiscreteRTC」を提案。連続的なRTCと比べて、追加コードなしで実装でき、推論コストも削減しつつ、動的タスクでの成功率が向上することを示した。
- HetroD: 異種交通環境における自動運転のための高忠実度ドローンデータセットとベンチマーク自動運転データセット2026/2/1
歩行者・自転車・二輪車などが混在する異種交通環境を対象に、ドローンで収集した大規模データセットと、予測・計画・シミュレーションの標準ベンチマークを構築した。
- DADP: ドメイン適応拡散ポリシーVLA2026/2/1
拡散ポリシーにドメイン表現を組み込み、未知の遷移力学にゼロショット適応する制御手法を提案。
- 適応的線形パスモデルベース拡散拡散モデル/制御2026/2/1
拡散モデルとモデルベース制御を組み合わせ、線形確率パスでスケジューリングを簡素化し、強化学習で拡散ステップとノイズを適応的に調整する手法を提案。
- 粒子群最適化による非線形ソフトアクチュエータの分数階モデリングソフトロボティクス2025/12/1
ソフト空気圧アクチュエータの動的挙動を分数階微分方程式でモデル化し、粒子群最適化でパラメータを同定することで、材料データベースに依存せず高精度な予測を実現した。
- 見て行動し、プロンプトで指定する：視覚言語行動ポリシーのベイズ分解VLA2025/12/1
VLAモデルのファインチューニングで生じる言語忘却と視覚ショートカットを、ポリシーを視覚行動事前と言語条件付き尤度にベイズ分解することで解決し、未知の指示・物体・環境への汎化性能を向上させた。
- 世界モデルを用いたオフポリシー・ブートストラップ強化学習モデルベース強化学習2025/11/1
世界モデルでプランナーを学習し、その行動をオフポリシー学習で方策に蒸留するブートストラップループにより、サンプル効率と性能を両立させる手法BOOMを提案。
- 万物把持グリッパー：吸引と把持を融合したクロススケール・クロスステート操作可能な万能ソフトグリッパーソフトロボティクス/把持2025/10/1
表面吸引と粒状ジャミングを組み合わせ、固体・液体を問わず0.2mm²から62,000mm²までの物体を把持できるソフトグリッパーを開発し、触覚センシングによる自律的な把持モード選択を実現した。
- SPACeR: 集中参照モデルによる自己対戦アンカリング自動運転/自己対戦RL2025/10/1
事前学習済みのトークン化自己回帰運動モデルを集中参照ポリシーとして自己対戦強化学習を誘導し、人間らしい運転行動を効率的に学習するフレームワークを提案。
- VER: 基盤モデル蒸留と動的ルーティングによるロボット学習のための視覚エキスパートトランスフォーマーVLA2025/10/1
複数の視覚基盤モデルを蒸留してエキスパートライブラリを構築し、軽量なルーティングネットワークでタスクに応じた専門家を動的に選択することで、17種類のロボットタスクで最先端性能を達成した。
- 腱駆動の機械的ロック機構で剛性を切り替えるモジュラーロボット用プログラマブルロッキングセル可変剛性/モジュラーロボット2025/9/1
ケーブル張力で関節を機械的に噛み合わせ、柔軟状態と高剛性状態を切り替えられるモジュール式ユニットを開発し、把持と管内移動ロボットで有効性を示した。
- DEXOP：巧みな人間操作をロボットへ転移するデバイスマニピュレーション2025/9/1
人間の手指をロボットハンドに機械的に接続する受動型外骨格DEXOPを開発し、視覚・触覚データを大規模に収集してロボットの巧みな操作スキルを効率的に学習させる手法を提案した。
- 把持制約壁における遮蔽把持のための外因性器用さの活用マニピュレーション2025/7/1
壁に隠れた物体を把持するため、高レベル方策で行動を選択し、CVAEで位置を推定する階層型強化学習を提案。
- テスト時観測介入による再想像：視覚モデル予測制御のための妨害物に頑健な世界モデル予測モデルベース強化学習2025/6/1
世界モデルが未知の視覚的妨害物に弱い問題に対し、テスト時に妨害物を検出・除去して予測を再想像し、事後的に妨害物を戻すことで、行動検証を頑健にする手法を提案。
- R3D2: 拡散モデルによる自動運転シミュレーションへのリアルな3Dアセット挿入sim2real2025/6/1
拡散モデルを用いて、自動運転のニューラルレンダリングシーンに影や照明を考慮したリアルな3Dアセットをリアルタイムで挿入する手法を提案。
- DexCtrl: 適応的コントローラ学習によるsim-to-real器用さの実現sim2real2025/5/1
軌道とコントローラの履歴から行動と制御パラメータを同時に学習し、実行中に制御パラメータを自動調整することで、手動調整なしにシミュレーションから実機への転移ギャップを軽減する枠組みを提案した。
- Interleave-VLA：画像とテキストの交互入力でロボット操作を強化VLA2025/5/1
画像とテキストを交互に与える指示でロボットを学習させ、未知の物体への汎化性能を2倍に高め、手描きスケッチなどの柔軟な指示にも対応できるVLAモデルを提案。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- 実時間動作・接触計画と追従を統合したロバストなモデルベース手指内マニピュレーションマニピュレーション2025/5/1
接触を暗黙的に扱うモデル予測制御と触覚フィードバックによる力・動作追従を階層的に統合し、モデル誤差に頑健なモデルベースの手指内マニピュレーションを実現した。
- LangTraj: 言語条件付き軌道シミュレーションのための拡散モデルとデータセット拡散モデル/交通シミュレーション2025/4/1
自然言語で交通シナリオ内の全エージェントの挙動を制御できる拡散モデルと、その学習用の大規模データセットを提案し、自動運転のテストを柔軟かつ現実的にする。
- モジュール式ソフト・リジッドハイブリッド指の可操作性とコンプライアンスの統合解析マニピュレーション2025/4/1
油圧・空圧駆動のモジュール式ソフト・リジッドハイブリッド指について、ヤコビアンに基づく統一フレームワークで可操作性とコンプライアンスを解析し、2つの代表的なハンドで検証した。
- 屈伸・回転・伸縮を1モジュールで実現する折りたたみ式モジュラー多関節マニピュレータ用PBTジョイントマニピュレーション2025/3/1
はさみに着想を得た単一モジュールで屈曲・回転・伸縮を可能にするPBTジョイントを開発し、折りたたみ式でモジュラーなマニピュレータを構築して狭所での到達性と器用さを実証した。
- REMAC: 長期的ロボット操作のための自己反省・自己進化型マルチエージェント協調マルチエージェント計画2025/3/1
視覚言語モデルを用いたロボット計画において、環境変化に適応し効率的に長期タスクを実行するため、自己反省と自己進化を取り入れたマルチエージェント計画フレームワークREMACを提案した。
- 力覚フィードバック遠隔操作と高忠実度レンダリングによる少数ショットSim2Realsim2real2025/3/1
力覚フィードバック付き遠隔操作でシミュレーション上の操作データを収集し、少数の実機データで視覚運動ポリシーを学習するSim2Real手法を提案。高忠実度レンダリングが実データ依存を減らしつつタスク性能を向上させることを示した。
- 高速レースにおけるフェアプレイ：自律レーシングシステムへのスポーツマンシップの統合自律レーシング2025/3/1
自律レーシングにスポーツマンシップを組み込むため、二段階のゲーム理論的枠組みを提案し、競争性能を保ちつつ安全で公正な走行を実現する。
- オンデマンド遠隔操作のためのグローバル・ローカルインターフェース遠隔操作2025/2/1
遠隔操作をグローバルな動作とローカルな動作に分離するインターフェースを提案し、広範囲の移動と繊細な操作を両立させた。
- 物理特性を考慮したオンラインマスキング推論によるロボットパレタイズマニピュレーション2025/2/1
強化学習とオンライン学習で動的に更新する行動空間マスキングを用い、箱の密度や剛性といった物理特性を考慮して積み付け計画を立てる手法を提案し、実機のロボットパレタイザで有効性を検証した。
- GeoManip: ロボット操作のための汎用インターフェースとしての幾何制約マニピュレーション2025/1/1
物体や部位の関係から得られる幾何制約を言語表現を介して解釈し、訓練なしで多様な操作タスクを実行するフレームワークを提案。
- 人間の選好で拡散ポリシーを微調整するFDPP拡散ポリシー2025/1/1
選好ベース学習で報酬関数を獲得し、強化学習で事前学習済み拡散ポリシーを微調整することで、元のタスク性能を保ちつつ人間の新たな選好に行動を適応させる手法を提案。
- 人間とロボットの協働における分布内・分布外データに対する人間の手のセグメンテーションの検証：深層アンサンブルモデルを用いてセグメンテーション2025/1/1
産業現場を模した多様な背景・手の数・手袋の有無に加え、指交差や動体ぼけといった分布外状況を含むデータセットを構築し、UNetとRefineNetの深層アンサンブルで人間の手のセグメンテーション性能を分布内・分布外の両方で評価した。
- 最小限のフィードバックでアラインメントを最大化：視覚運動ロボット政策のアラインメントのための効率的な報酬学習VLA2024/12/1
視覚運動ロボット政策を人間の選好に合わせるため、事前学習済み視覚エンコーダを微調整し特徴マッチングで密な視覚報酬を構築するRAPLを提案。従来のRLHFより5倍少ない人間フィードバックでアラインメントを実現。
- DexH2R: 人間からロボットへのタスク指向巧みな操作マニピュレーション2024/11/1
人間の手の動きをロボットハンドに再ターゲットし、タスク指向の残差行動ポリシーを学習させることで、テレオペレーションなしに巧みな操作を実現するフレームワーク。
- 想像的ポテンシャルゲーム：対話的行動のシミュレーション・学習・評価のためのフレームワークソーシャルナビゲーション2024/11/1
各エージェントが他者との仮想的な協力ゲームを想像する分散ポテンシャルゲームで人間らしい相互作用をシミュレートし、対話型ナビゲーションの学習・評価環境を提供する。
- DexHandDiff: 適応的巧みな操作のための相互作用を考慮した拡散計画マニピュレーション2024/11/1
接触を伴う巧みな操作のための拡散計画フレームワーク。接触前後の二段階拡散とLLMによるガイダンス生成で、訓練分布外の目標にも適応できる。
- 言語駆動型方策蒸留によるマルチエージェント強化学習の協調運転VLA2024/10/1
LLMを教師エージェントとして用い、その意思決定を小規模な生徒エージェントに蒸留することで、協調運転タスクにおけるMARLの学習効率と性能を向上させる手法を提案した。
- ねじり動作を活用した単腕ロボットによる変形可能な線状物体のハーネス作業マニピュレーション2024/10/1
1本のロボットアームと力覚センサのみを用い、ねじり動作でワイヤに張力を発生させてクランプへ挿入する産業用ワイヤハーネス作業の手法を提案した。
- 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。
- P2 Explore: 階層予測を用いた未知の雑然環境における効率的探索探索2024/9/1
雑然とした屋内環境の間取りを予測するFPUNetを提案し、予測した部屋のトポロジーに基づいて訪問順を最適化することで、ロボット探索の経路長を短縮する手法を実現した。
- 物体部分シーンフローによる具現化非依存の行動計画行動計画2024/9/1
対象物体の部分運動を3Dシーンフローとして予測し、その変換から多様なロボットの行動軌道を生成する具現化非依存の手法を提案。
- ロボティクス向け微分可能予測制御：データ駆動型予測安全フィルタアプローチ制御/安全フィルタ2024/9/1
微分可能予測制御（DPC）の安全性保証の欠如を解決するため、相対次数に基づくシステム分解と、訓練データから安全集合を生成するイベントトリガ型予測安全フィルタを提案し、クアッドコプタでMPC並みの性能と最大3桁の計算時間削減を実証した。
- DSLO: 不整合な時空間伝播に基づく深層シーケンスLiDARオドメトリLiDARオドメトリ2024/9/1
LiDAR点群の時系列から自己位置推定を行う深層学習手法を提案し、空間特徴の再利用やゲート付き階層的姿勢精緻化、時間的特徴伝播により、KITTIとArgoverseで精度と速度を両立した。
- スパース拡散方策：ロボット学習のためのスパースで再利用可能かつ柔軟な方策VLA2024/7/1
Transformerベースの拡散方策にMixture of Expertsを組み込み、タスクごとに専門家を選択的に活性化することで、マルチタスク学習や継続学習を効率化する手法を提案した。
- WOMD-Reasoning: 運転シーンにおけるインタラクション推論のための大規模データセットVLA2024/7/1
実世界の運転シーンにおける交通ルールに基づくインタラクションを記述・推論する300万件のQ&Aデータセットを構築し、それを用いた運転動作言語モデルMotion-LLaVAを提案した。
- Residual-MPPI：連続制御のためのオンラインポリシーカスタマイズオンライン計画2024/7/1
学習済みポリシーの行動分布のみを用い、実行時にMPPIで残差行動を計画することで、追加学習なしに新しい性能指標へ数ショット／ゼロショットで適応させる手法を提案。
- MEReQ: 人間の介入からサンプル効率よく方針を整合させる最大エントロピー残差Q逆強化学習模倣学習/逆強化学習2024/6/1
人間の介入フィードバックから、事前方針と人間の報酬の差分を残差報酬として推定し、残差Q学習でサンプル効率よくロボットの方針を人間の好みに整合させる手法を提案。
- 安定反転を用いた複数ソフト空気圧アクチュエータの劣駆動制御ソフトロボティクス/劣駆動制御2024/6/1
単一のシリンジポンプで複数のソフトフィンガーを協調制御するため、安定反転理論を応用した劣駆動制御手法を提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。
- ロボティクスにおけるNeRF：サーベイNeRF2024/5/1
NeRFのロボティクスへの応用と、ロボティクス展開に向けたNeRF自体の改良に関する研究を体系的にまとめたサーベイ論文。
- 反復的行動マスキング学習によるロボットパレタイズのためのタスクプランナの効率的強化学習マニピュレーション2024/4/1
ロボットパレタイズのタスク計画において、教師あり学習で行動空間を反復的に枝刈りすることで強化学習を効率化する手法を提案した。
- 事後サンプリングによる歩行者軌道の同時予測軌道予測2024/4/1
歩行者の過去と未来の軌道をまとめて拡散モデルで学習し、事後サンプリングによりノイズや欠損のある入力でも頑健に予測・生成できる手法GFTDを提案した。
- 汎化性と解釈性を両立する運動予測：深層変分ベイズアプローチ運動予測2024/3/1
周囲車両の将来挙動を予測するため、目的地の空間分布を変分混合ガウスで推定する解釈可能な生成モデルGNeVAを提案し、分布外ケースへの汎化性も向上させた。
- DBPF: 動的ビンピッキングのための効率的で堅牢なフレームワークマニピュレーション2024/3/1
移動する物体や障害物がある動的環境で、吸着姿勢選択と速度マッチング・回避・再探索を組み合わせ、衝突ゼロで84%の成功率を達成するビンピッキングフレームワークを提案。
- 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。
- 触覚センシングを備えた巧みな指による変形可能な線状物体のハンド内追従マニピュレーション2024/3/1
触覚センサ付き多指ハンドを使い、線状物体を落とさずに指先で滑らせながら把持点を連続的に移動させる「ハンド内追従」を実現する枠組みを提案した。
- 外部接触を活用したロバストな把持内操作マニピュレーション2024/3/1
ロボットが物体を把持したまま環境との外部接触モードを維持しつつ把持内姿勢を同時に調整する操作を実現するため、把持内力学モデルとパラメータ誤差に頑健な計画法を提案した。
- DrPlanner: 大規模言語モデルを用いた自動運転車のモーションプランナーの診断と修復自動運転/モーションプランニング2024/3/1
大規模言語モデルを活用し、自動運転車のモーションプランナーを自動的に診断・修復するフレームワークを提案。
- PNAS-MOT: パレート神経アーキテクチャ探索によるマルチモーダル物体追跡物体追跡2024/3/1
NASで追跡用の効率的なアーキテクチャを探索し、マルチモーダル化でロバスト性を高め、エッジデバイス上で低遅延な物体追跡を実現した研究。
- MATRIX: 多様なコンテキストを持つマルチエージェント軌道生成軌道生成2024/3/1
人間同士や人間-ロボットのインタラクション場面で、目的地や行動特性の多様性を考慮してリアルな軌道データを自動生成する学習ベースモデルMATRIXを提案し、模倣学習のデータ拡張にも有効性を示した。
- 接触陰的モデル予測制御による巧みなハンド内操作：長期的かつロバストなアプローチマニピュレーション2024/2/1
接触陰的モデル予測制御を用いて、事前に接触順序を定義せずに長期的なハンド内操作を実現するモデルベース手法を提案。23自由度のロボットで20Hzの物体回転タスクを達成。
- PhyGrasp: 物理常識推論でロボット把持を汎化するマルチモーダル大規模モデルマニピュレーション2024/2/1
言語と3D点群を統合した大規模モデルで物体の物理的性質を推論し、未知の素材や形状でも人間の指示に沿った把持姿勢を生成する。
- BeTAIL: 人間のレーシングゲームプレイからの行動トランスフォーマー敵対的模倣学習模倣学習2024/2/1
人間のレースゲームプレイのデモから学ぶ行動トランスフォーマー方策に、オンライン敵対的模倣学習の残差方策を組み合わせ、環境適応性とサンプル効率を改善した手法を提案。
- 自動運転における効率的なPOMDP計画のためのオンライン信念予測学習自動運転計画2024/1/1
TransformerとRNNメモリで他車の意図をオンライン更新する信念予測モデルを構築し、マクロ行動とDQN事前分布を用いたMCTS計画で自動運転のPOMDP意思決定を効率化した。
- SAFE-SIM: 拡散モデルで制御可能な敵対エージェントによる安全臨界閉ループ交通シミュレーション自動運転シミュレーション2024/1/1
拡散モデルのノイズ除去過程に敵対項を組み込み、衝突タイプや攻撃性を制御しつつ現実的な長尾の安全臨界シナリオを閉ループで生成するシミュレーションフレームワークを提案。
- SkillDiffuser: スキル抽象化による解釈可能な階層的拡散計画拡散計画2023/12/1
視覚と言語から人間に理解可能なスキルを学習し、そのスキルで条件付けした拡散モデルで長期タスクの軌道計画を階層的に行う手法を提案。
- 大規模言語モデルを用いた部分観測ロボティクスタスクの対話型プランニングVLA2023/12/1
部分観測環境でロボットが不足情報を収集しながら状態を推定し、LLMが対話的に行動を計画する手法を提案。GPT-4とファインチューニングしたLlama 2を比較し、シミュレーションと実環境で検証した。
- ロボット組立のためのマルチレベル推論：シーケンス推論から接触選択までマニピュレーション2023/12/1
部品の組立順序を推論するニューラルネットワークPASTと大規模データセットD4PASを提案し、動作計画と接触最適化を組み合わせた組立計画フレームワークを構築した。
- データ駆動型パラメータ推定によるソフト空気圧アクチュエータの非線形モデリングソフトロボティクス2023/11/1
Ludwickの法則と最小二乗法によるパラメータ推定を組み合わせ、ソフト空気圧アクチュエータの非線形動的モデルを構築し、実験でその精度を検証した。
- 動的コンプライアンス調整による産業用挿入タスクのsim-to-realギャップの橋渡しsim2real2023/11/1
シミュレーションで学習した挿入スキルを実機に転移するため、接触力を目標値に追従させるようコンプライアンス制御ゲインを動的に調整する枠組みを提案し、狭い・負のクリアランスの実タスクに微調整なしで汎化できることを示した。
- 想像上のポテンシャルゲームによる分散マルチエージェント相互作用生成群制御2023/10/1
各エージェントが他者の行動を推定しながら想像上の協力ゲームを解く分散型ポテンシャルゲームの枠組みを提案し、衝突回避と協調を両立する人間らしい相互作用を生成できることを示した。
- 適応的時空間ボクセルに基づく高速道路交通流における自動運転の軌道計画軌道計画2023/10/1
動的環境に適応する時空間ボクセルで走行可能領域を構築し、二次計画法の枠組みを保ちながら軌道計画を最適化する手法を提案し、複雑な交通流での安全性を実証した。
- 記述関数法による非線形直列弾性アクチュエータの周波数領域解析アクチュエータ2023/10/1
生体筋に着想を得た非線形剛性を持つ直列弾性アクチュエータ(NSEA)について、記述関数法を用いて周波数領域での挙動を解析する枠組みを提案し、アシストロボットの設計・制御に役立てる。
- あなたにとって重要なものは何か？ロボット学習のための視覚表現アラインメントに向けてVLA2023/10/1
人間のフィードバックを用いてロボットの視覚表現をユーザーの好みに合わせ、タスクに重要な要素を分離するRAPLを提案。X-MAGICALとロボットマニピュレーションで高いサンプル効率とゼロショット汎化を実現。
- 大規模言語モデルによる汎化可能な長期的マニピュレーションマニピュレーション2023/10/1
LLMを用いて新規物体や未見タスクに対応するためのプリミティブタスク条件を生成し、DMP軌道を調整することで長期的なロボットマニピュレーションを実現するフレームワークを提案した。
- ロボットマニピュレーションのための人間指向表現学習マニピュレーション2023/10/1
人間の知覚スキルを模したマルチタスク微調整とTask Fusion Decoderにより、視覚エンコーダの表現をロボット操作タスク向けに改善する手法を提案。
- LanguageMPC：大規模言語モデルを自動運転の意思決定者として活用自動運転2023/10/1
大規模言語モデル（LLM）に常識推論させて自動運転の意思決定を行い、その判断を低レベル制御器に変換して車両制御に統合する手法を提案した論文。
- オンラインアドミタンス残差学習による接触の多いマニピュレーションスキルの効率的なSim-to-real転移sim2real2023/10/1
シミュレーションで強化学習により動作とコンプライアンス制御パラメータを獲得し、実機では力センサを用いて制御パラメータの残差をオンライン学習することで、接触の多い組立・回転・ねじ締めタスクを効率的に実世界へ転移する手法を提案。
- RSRD: 安全で快適な自動運転のための路面再構成データセットとベンチマーク自動運転/データセット2023/10/1
多様な走行条件下で収集した高解像度・高精度の路面再構成データセットRSRDを構築し、深度推定とステレオマッチングによる路面プロファイル復元のベンチマークを提供した。
- 近似動的モデリングによるソフト空気圧アクチュエータの制御ソフトロボティクス2023/10/1
シリンジポンプとソフト空気圧アクチュエータのシステム全体をモデル化し、LQR制御で高速・高精度な応答を実現、繊細な物体の把持にも成功した。
- 力・トルク、屈曲性、制御性を考慮したソフトアクチュエータの近似構造による最適設計ソフトロボティクス2023/10/1
ソフト空気圧アクチュエータを片持ち梁で近似し、非線形運動学モデルと動力学モデルを導出して最適化問題を解くことで、力・トルク、屈曲角度、固有振動数を両立させる寸法パラメータを決定する設計手法を提案した。
- 3次元拘束環境における双腕ロボットによる変形可能な線状物体の汎化可能な全身大域マニピュレーションマニピュレーション2023/10/1
変形可能な線状物体（DLO）を双腕ロボットで3次元拘束環境内において大域的に移動・成形するため、簡易エネルギー模型に基づく大域計画と適応的DLO運動モデルを用いたモデル予測制御による閉ループ操作を組み合わせた枠組みを提案した。
- 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。
- 静的環境と群衆環境における運動力学的局所計画のための長期動的ウィンドウ法ナビゲーション2023/10/1
長期動的ウィンドウ法とグラフ最適化を組み合わせ、差動車輪ロボットの運動力学的制約を満たしつつ、静的環境と群衆環境の両方で安全で滑らかな局所計画をリアルタイムに生成する手法を提案した。
- ガイド付きオンライン蒸留：オフラインデモンストレーションによる安全強化学習の促進安全強化学習2023/9/1
オフラインのDecision Transformerを軽量ポリシーに蒸留し、オンライン安全強化学習でガイドすることで、安全性を保ちつつ高性能な運転ポリシーを学習するフレームワークGOLDを提案。
- 幾何学的インピーダンス制御による接触を伴うSE(3)同変ロボットマニピュレーションタスク学習マニピュレーション2023/8/1
SE(3)不変・同変な幾何学的インピーダンス制御と学習可変インピーダンス制御を組み合わせ、専門家のデモからゲインスケジューリングを学習することで、接触を伴うマニピュレーションタスクの転移性を高める手法を提案し、ペグ挿入タスクで検証した。
- 局所経験から学ぶ高次元動作計画のための情報に基づくサンプリング分布動作計画2023/6/1
作業空間の分解とグラフ探索で問題を部分問題に分け、各部分問題で過去の計画経験を活用することで、高次元ロボットの動作計画を高速化・低コスト化する手法を提案した。
- パラメータ合成による効率的なマルチタスク・転移強化学習マニピュレーション2023/6/1
パラメータ合成の枠組みでマルチタスク強化学習を改善し、それを基盤に様々なマニピュレーションタスクへの転移性能を高める手法を提案した。
- 自動運転レースにおけるモデル誤差補償のための二重反復ガウス過程回帰制御/モデリング2023/5/1
自動運転レースの計画と制御の両方のモデル誤差を2つのガウス過程回帰で補償し、反復的にデータを収集する手法を提案し、高忠実度シミュレータで性能と安定性の向上を示した。
- 汎化可能なピボット操作スキルの学習マニピュレーション2023/5/1
強化学習と教師あり学習を組み合わせ、物体の特徴量に基づいてピボット操作方策を適応させることで、シミュレーションのみで訓練し実世界の多様な物体へゼロショット転移できる枠組みを提案した。
- 配置制約を利用した汎用的なタスク指向ピッキングのシンプルなアプローチマニピュレーション2023/4/1
把持検出に配置制約を組み込むことで、再学習なしに様々な下流タスクや環境変化に対応できる汎用的なピック・プレース枠組みを提案した。
- 運転者キャラクタの編集：対話型交通シミュレーションのための社会的に制御可能な行動生成交通シミュレーション2023/3/1
実世界の運転データから礼儀正しさの度合いを定量化し、指定した礼儀レベルに応じた人間らしい運転軌道を生成するモデルを提案した。
- AdaptDiffuser: 適応的自己進化型プランナーとしての拡散モデル拡散モデルプランニング2023/2/3
拡散モデルを報酬勾配で誘導して合成専門データを生成し、識別器で選別して微調整することで、未知タスクにも適応できる自己進化型プランニング手法を提案した。
- オンライン学習による車輪移動ロボットのスリップ低減のための制御器適応移動ロボット制御2023/1/1
強化学習で横方向予測制御器と縦方向PID制御器のゲインをオンライン同時調整し、滑りやすい路面でも軌道追従性能を向上させる階層フレームワークを提案した。
- 人間の学習ダイナミクスのモデル化とロボットによる影響人間ロボットインタラクション2023/1/1
人間の内部モデルが経験を通じて変化する過程を非線形力学系としてモデル化し、ロボットがその学習に与える影響を考慮した計画手法を提案。
- Bスプラインによる多関節ロボットの連続軌道最適化軌道最適化2022/12/1
Bスプラインを用いて多関節ロボットの連続軌道を最適化し、静的・動的障害物を回避する手法を提案。シミュレーションと6リンクFANUCロボットで有効性を検証した。
- Prim-LAfD: デモンストレーションから挿入タスクのプリミティブベーススキルを学習・適応するフレームワークマニピュレーション2022/12/1
人間のデモンストレーションを密な報酬として用い、ブラックボックス最適化でプリミティブパラメータを学習・適応させることで、挿入タスクを短時間かつデータ効率的に獲得する手法を提案。
- ロボットの目標到達における安全な接触の許容：操作空間とヌル空間での計画と追従マニピュレーション2022/11/1
ロボットマニピュレーションにおいて、環境との安全な接触を許容しながら目標到達するため、操作空間とヌル空間でコンプライアンス参照信号を生成・追従する手法を提案し、衝突を許容する軌道を最適化するハイブリッドソルバを開発した。
- モデルベース計画と制御によるタイムトライアルレースでの人間レーサー超え自動運転レース2022/11/1
高忠実度レーシングシミュレータGran Turismo Sportにおいて、オフライン軌道計画とオンラインMPCを組み合わせたモデルベース制御フレームワークを改良し、人間エキスパートのトップ0.95%のラップタイムを達成した研究。
- PaCo: パラメータ合成によるマルチタスク強化学習マルチタスク強化学習2022/10/1
複数のタスクに適用できる単一の方策を学習するため、パラメータの部分空間を学習し、タスクごとの方策をその補間として合成する手法を提案。Meta-Worldベンチマークで最先端性能を達成。
- 時が明かす：時間的多視点3D物体検出の新たな展望とベースライン3D物体検出2022/10/1
長期履歴の画像からコストボリュームを生成し、短期の細粒度マッチングと組み合わせることで、時間的多視点3D物体検出の精度を大幅に向上させた研究。
- メタ強化学習におけるタスク表現の disentangle によるゼロショット方策転移メタ強化学習2022/10/1
メタ強化学習でタスクを複数の属性に分解して表現し、未知の組み合わせタスクにも追加探索なしでゼロショットに方策を汎化する手法を提案し、実機の挿入タスクで検証した。
- 変形可能な線状物体の双腕マニピュレーションのための粗密フレームワークと全身障害物回避マニピュレーション2022/9/1
変形可能な線状物体を障害物のある環境で目標形状に操作するため、大まかな経路計画と局所的な閉ループ制御を組み合わせた粗密フレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 反応型シミュレーションにおける閉ループ安定性の分析と向上sim2real2022/8/1
自動運転の反応型シミュレーションが数ステップで不安定になる問題を分析し、運動学的車両モデルを組み込むことで閉ループ安定性を改善する手法を提案した。
- SST-Calib: LiDARとカメラ間の時空間パラメータ同時キャリブレーションキャリブレーション2022/7/1
セマンティックセグメンテーションを両センサに適用し、画素単位の双方向損失とオプティカルフローの速度情報を用いて、LiDARとカメラ間の幾何・時間パラメータをラベルなしで同時に推定する手法を提案。
- 予測ヒューリスティックを用いた効率的なゲーム理論的計画法による社会的に適合する自動運転自動運転計画2022/7/1
自動運転における社会的相互作用を考慮した計画問題に対し、予測アルゴリズムをヒューリスティックとして組み込んだモンテカルロ木探索に基づく効率的な軌道計画法を提案し、多様な運転行動と他車の選好推定を可能にした。
- 目標条件付きオフライン強化学習による階層的計画階層的計画2022/5/1
低レベルの目標条件付きオフラインRL方策と高レベルの目標プランナを組み合わせ、長期タスクを階層的に計画する手法を提案した論文。
- サンプリングと分割軌道最適化による長距離運動計画運動計画2022/4/1
RRT*で準最適な初期経路を素早く生成し、軌道を分割して最適化を繰り返すことで、障害物環境での衝突回避かつ動的に実行可能な長距離運動計画を高速に得るハイブリッドプランナを提案した。
- 動的環境における自動運転車の駐車：予測と運動計画を統合したシステム自動運転/運動計画2022/4/1
周囲の移動車両の動きを短期・長期に予測し、追従・緊急回避・経路再計画を組み合わせて自動駐車を行う統合システムを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 介入的行動予測：過信した予測を避けるインタラクティブ予測行動予測2022/4/1
自動運転のインタラクティブ予測において、計画軌道を介入として扱う介入的行動予測（IBP）を提案し、時間的独立性を検証するShapley値ベースの評価指標を導入した論文。
- 人間とロボットの協働組立ラインのためのロバストなタスクプランニングHRCタスクプランニング2022/4/1
階層タスクモデルとシグマ・ログノーマル関数による人間動作の不確実性モデリングを用い、人間とロボットへの作業割当をロバスト最適化として解くタスクプランナを提案し、電子機器組立シミュレーションで作業完了時間の短縮を示した。
- DetMatch：2Dと3Dの半教師あり物体検出を統合するデュアルティーチャーフレームワーク半教師あり学習2022/3/1
RGB画像と点群の相補性を活かし、2Dと3Dの半教師あり物体検出を統合的に学習するフレームワークを提案。両センサーで検出された物体を基に高品質な擬似ラベルを生成し、単一モダリティの誤り伝播を抑制する。
- グラフニューラルネットワークを用いたケーブル操作のための変形モデルのオフライン・オンライン学習変形物体操作2022/3/1
GNNでシミュレーションからケーブルの変形ダイナミクスを学習し、実機とのギャップをオンラインで線形残差モデルにより補正、MPCと組み合わせてロバストな操作を実現した。
- 視覚触覚センサの画像から体積メッシュを生成する学習手法触覚2022/3/1
視覚ベース触覚センサの画像から変形エラストマーの体積メッシュをGNNで推定し、自己教師あり適応で実世界や未知接触にも対応できるようにした研究。
- 半教師あり学習による自動運転のための重要物体識別自動運転/物体認識2022/3/1
自車視点の運転シーンで物体間の関係推論を用いて重要物体を二値分類し、半教師あり学習と自車挙動予測の補助タスクで精度を高めた研究。
- ドメイン知識に基づく疑似ラベルで解釈可能な目標条件付き対話型軌道予測軌道予測2022/3/1
自動運転の対話型軌道予測において、CVAEの潜在空間にドメイン知識を反映した疑似ラベルを導入し、事後崩壊を防ぎつつ解釈可能な相互作用モードを学習する手法を提案した。
- 速度障害物に基づく確率的多エージェント系のリスク有界運動計画マルチエージェント計画2022/2/1
速度空間で衝突回避制約を定式化し、確率的チャンス制約付き分散最適化を混合整数計画に変換することで、リスク上限を保証しつつ滑らかで高効率な多エージェント軌道生成を実現した。
- 転移可能で適応性のある運転行動予測行動予測2022/2/1
人間の認知モデルを模倣した階層的フレームワークHATNを提案し、多エージェント密集交通環境での運転行動を高精度かつ転移・適応可能に予測する。
- 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。
- 車両意図予測のための因果ベース時系列ドメイン汎化意図予測2021/12/1
構造的因果モデルと再帰潜在変数モデルを組み合わせ、未知の走行環境でも車両意図を高精度に予測するドメイン汎化手法を提案した。
- 未知への対処：悲観的オフライン強化学習オフライン強化学習2021/11/1
オフライン強化学習における分布シフト問題に対し、訓練データに存在しない状態の価値を意図的に低く見積もる悲観的価値関数を提案し、OOD状態への対処で性能を向上させた。
- 軌道分割：衝突回避軌道最適化のための分散定式化軌道最適化2021/11/1
長い軌道を複数セグメントに分割し、各サブ問題を並列に解いてコンセンサス制約で融合することで、密なウェイポイントでも計算効率よく衝突回避軌道を最適化する手法を提案した。
- 運転行動予測のための階層型適応・転移ネットワーク行動予測2021/11/1
人間の認知を模した階層型フレームワークで、意図識別と行動生成を分けて多エージェント密集交通での運転行動を予測し、交差点やラウンドアバウトの実データで精度と転移性の高さを示した論文。
- 可変インピーダンス制御のための安全なオンラインゲイン最適化マニピュレーション2021/11/1
インピーダンス制御のダイナミクスを制御アフィン系として再定式化し、オンラインで収集した力情報から最適なインピーダンスゲインをリアルタイムに求める最適化手法を提案。安全制約を組み込み、3つのマニピュレーションタスクで有効性を実証した。
- 離散連続ハイブリッド行動空間による挿入プリミティブの学習：ロボット組立タスクへの応用組立/挿入・強化学習2021/10/1
挿入プリミティブを離散的なプリミティブ種別と連続パラメータのハイブリッド行動として定式化し、過大評価を抑えるTwin-Smoothed MP-DQNで学習する手法を提案。実機・シミュレーションで高い成功率とsim2real転移を示した。
- 少ない教師データで把持を学習する最尤把持サンプリング損失マニピュレーション2021/10/1
画像あたりの把持ラベルが少ないデータでも学習できるよう、把持分布からの確率的サンプリングを仮定した最尤損失を提案し、従来の8倍少ないラベルで90.7%の把持成功率を達成した。
- 人間の潜在状態を能動的に推論する anytime ゲーム理論プランニングヒューマンロボットインタラクション2021/9/1
人間の認知限界や非合理性をリアルタイムに推論しながら、ゲーム理論とPOMDP・確率的制約付きモンテカルロ信念木探索を統合してロボットの行動を計画する手法を提案し、自動運転の合流場面で有効性を示した。
- 信頼度を考慮したゲーム理論的人間モデルによる人とロボットの相互作用の安全保証HRI安全2021/9/1
人間の合理性や影響を潜在状態として推論し、ゲーム理論モデルへの従順度を考慮して安全監視の保守性をオンライン調整する手法を提案し、安全性と効率性の両立を示した。
- 不変表現による異種ロボット間の模倣学習模倣学習2021/9/1
サイクル一貫性とドメイン混同を用いてロボット間で不変な状態・行動表現を学習し、人手ラベルなしで類似ロボット間の模倣を可能にした。
- Grouptron: 群れを考慮した動的マルチスケールグラフ畳み込みネットワークによる密集群衆の軌道予測軌道予測2021/9/1
歩行者の群れを時空間クラスタリングで検出し、個人・群れ・シーン各レベルのグラフニューラルネットで動態を符号化して軌道を予測する手法を提案し、FDEを9.3%改善した。
- 対話型自動運転のための反復的模倣方策改善自動運転/模倣学習2021/9/1
実都市交通のデータから弱いシミュレータを構築し、A*プランナを疑似エキスパートとしてデータ集約を反復することで、自動運転の模倣学習方策を改善する手法を提案した。
- 実時間確率制約付きガウス信念空間計画のための制約付き反復LQG運動計画2021/8/1
不確実性下の運動計画を確率制約付きガウス信念空間計画として定式化し、実時間で解く制約付き反復LQGアルゴリズムを提案した。自動運転の静的・動的障害物計画シミュレーションで、不確実性への適切な対処と高速計算を実証した。
- 動き予測のための強化学習型ハイブリッド注意推論ネットワーク動作予測2021/8/1
過去の観測から将来の動きを予測する際、重要でない情報を動的に選別・順位付けするハイブリッド注意機構を備えた汎用フレームワークRAINを提案し、マルチエージェント軌道予測と人間動作予測で最先端性能と解釈性を実現した。
- 都市環境におけるレーンレベルHDマップの自動構築HDマップ2021/7/1
OpenStreetMapと車載カメラのセマンティックセグメンテーションを組み合わせ、都市部のレーンレベルHDマップを自動生成する手法を提案した論文。
- 周波数領域を活用したスペクトル時空間グラフニューラルネットワークによる軌道予測軌道予測2021/6/1
エージェント間の相関と時間的依存を時間領域に加え周波数領域でも捉えるSpecTGNNを提案し、軌道予測ベンチマークで最高精度を達成した論文。
- ベルト駆動ユニット組立のための変形物体操作の軌道最適化マニピュレーション2021/6/1
ベルトとプーリ間の接触や変形を伴う組立作業を、接触モードを明示せず相補性制約付き軌道最適化として定式化し、シミュレーションと実機で有効性を検証した論文。
- 交渉を考慮した到達可能性に基づく自動運転の安全性検証安全性検証2021/6/1
学習ベースの予測とゲーム理論的人間行動モデルを組み合わせ、後方到達可能性解析の保守性をオンラインで調整する自動運転の安全検証手法を提案し、実走行データで有効性を示した。
- Image2Point: 2D画像事前学習モデルによる3D点群理解3D点群2021/6/1
2D画像で事前学習したモデルのアーキテクチャと重みを3D点群理解に転移できることを示し、少数層の微調整で高い分類性能とデータ効率・学習高速化を実現した研究。
- 力計測と接触位置検出を同時に行う柔軟触覚センサの開発触覚2021/5/1
人間の皮膚を模した二層構造の柔軟触覚センサを開発し、導電性布と導電性ゴムの信号から接触力と接触位置を同時に推定できることを実験で示した。
- 多様な危険インタラクション生成による計画とプランナ評価自動運転計画2021/3/1
自動運転車の安全性評価のため、スタイル制御可能な生成モデルRouteGANで多様かつ危険な他車インタラクションを生成し、プランナの衝突率を評価する手法を提案した。
- 一度だけグループ化：トークン表現と関係推論モジュールによる効率的な点群処理点群処理2021/3/1
点群を一度だけサンプリング・グループ化し、少数のトークン上で処理することで冗長な計算を避けつつ、トークン特徴を点特徴に射影して情報損失を防ぐ効率的なモデルYOGOを提案した論文。
- 6自由度コントラスティブ把持提案ネットワークマニピュレーション2021/3/1
単視点深度画像から6自由度の把持姿勢を推定するCGPNを提案し、合成データ学習にコントラスティブ学習と画像処理を加えて実機への転移性能を高めた。
- LiDAR点群から3D物体検出と道路理解を同時に行う簡潔で効率的なマルチタスクネットワーク3D物体検出2021/3/1
生のLiDAR点群を入力とし、3D物体検出と走行可能領域・地面高さ推定など6つの知覚タスクを単一のエンコーダ・デコーダ型ネットワークで同時に予測する手法を提案し、オンライン自己位置推定にも応用した。
- 多エージェントゲームにおける潜在知能レベル推論による人間報酬の学習：運転データへの心の理論アプローチの応用逆強化学習2021/3/1
人間が他者の意思決定を推論する際の知能レベルには限界があり個人差があるという心の理論の知見を逆強化学習に取り入れ、多エージェント環境で人間の報酬関数を学習する枠組みを提案し、実運転データに適用して有効性を示した論文。
- 適応ニューラルネットワークと分数階スーパーツイスティングアルゴリズムによるウェーハステージの精密運動制御制御2021/2/1
分数階ターミナル滑りモード面とスーパーツイスティングを組み合わせ、RBFニューラルネットで外乱・不確かさを補償するウェーハステージ向け制御手法を提案し、実験で追従性能の向上を示した。
- フィードバックに基づく6自由度産業用マニピュレータの離散時間高次ターミナルスライディングモード制御マニピュレーション2021/2/1
非線形性・外乱・不確かさを伴う6自由度マニピュレータに対し、時間遅延推定と高次ターミナルスライディングモードを組み合わせた離散時間制御器を提案し、シミュレーションと実験で高精度な追従性能を示した。
- 逆強化学習による可変インピーダンス制御の学習インピーダンス制御/逆強化学習2021/2/1
専門家のデモンストレーションから逆強化学習を用いて可変インピーダンス方策と報酬関数を復元し、力に関わるマニピュレーションタスクへの転移性を検証した論文。
- 実用的な分数階可変ゲイン超ねじれ制御と半導体露光装置ウェハステージへの応用制御/精密位置決め2021/2/1
超ねじれアルゴリズムと新しい分数階スライディング面、可変ゲイン則を組み合わせ、チャタリング抑制と外乱補償を両立させた制御手法を提案し、露光装置のウェハステージで従来法より優れた追従性能を示した。
- 時空間グラフ双注意ネットワークによるマルチエージェント予測と追跡軌跡予測2021/2/1
動的グラフ表現と関係性誘導バイアスでエージェント間の相互作用を明示的にモデル化し、軌跡とシーン文脈を統合した生成型軌跡予測システムSTG-DATを提案。運動学的制約層で物理的妥当性を確保し、マルチターゲット追跡にも応用可能。
- ドメイン知識に基づく関係推論による説明可能な自動運転自動運転/説明可能AI2021/2/1
専門家のドメイン知識を意味的な相互作用行動として潜在空間に接地させ、エージェント間の関係グラフを推論することで、人間の知識とモデルの因果関係に整合した説明を生成する自動運転向けモデルを提案した。
- 不確実性下におけるペグインホール組立のための接触姿勢識別マニピュレーション2021/1/1
ペグと穴の接触測定列をCNNで分類し、接触姿勢を推定してアドミタンス制御で組立を完了する手法を提案。形状の異なる組立やsim-to-realギャップの緩和も実証した。
- 協調性の不確かさを考慮した自動運転車のインタラクション対応行動計画と実交通データによる検証行動計画2021/1/1
他車の協調性を未知状態とするPOMDPとして行動計画を定式化し、実交通データから人間の行動モデルを学習してモンテカルロ木探索で解き、車線変更シナリオで衝突なく完了できることを示した。
- 強化学習に基づく複雑な運転シナリオ向けの安全な階層型計画フレームワーク自動運転計画2021/1/1
低レベルの安全な制御器群と高レベルの強化学習コーディネータを組み合わせ、安全性を保証しつつ複雑な交通状況で効率的に意思決定する階層型行動計画を提案した。
- ラベルは完璧ではない：物体検出における空間的不確かさの推定物体検出2020/12/1
LiDAR点群からバウンディングボックスラベルの不確かさを生成モデルで推定し、確率的バウンディングボックスの新表現と不確かさを考慮した評価指標JIoUを提案した論文。
- ADMMを用いた自動運転向け制約付き反復LQR自動運転/最適制御2020/11/1
非線形車両モデルと各種制約下の経路計画問題に対し、ADMMとiLQRを組み合わせることで初期実行可能解を不要にし、計算時間を短縮した手法を提案する。
- 予測に基づく到達可能性解析による自動運転の衝突回避衝突回避2020/11/1
軌道予測と運転モード分類を組み合わせ、最悪ケース仮定の保守性を緩和した到達可能性ベースの安全制御器を提案し、T字路と8方向ラウンドアバウトのシミュレーションで衝突回避と通常走行の両立を示した。
- 接触の多いマニピュレーションタスクのための密な報酬の学習マニピュレーション2020/11/1
画像や触覚などの高次元観測から、自己教師ありでタスク進捗を推定して密な報酬関数を自動生成する手法を提案し、ペグ挿入やUSB挿入で従来法より高性能・高速収束を示した。
- IDE-Net: 人間の運転データからインタラクション事象とパターンを自動抽出するネットワーク行動解析2020/11/1
車両軌跡データから深層学習でインタラクション事象とパターンを自動抽出するフレームワークIDE-Netを提案し、マルチタスク学習と時空間ブロックで教師なしにパターンを獲得する。
- 接触を考慮したオンライン文脈推論による汎化可能な非平面押し操作マニピュレーション2020/11/1
接触リッチな相互作用から動特性の文脈埋め込みをオンラインで推定する深層強化学習手法COCOIを提案し、物体を直立させたまま目標位置へ押す非平面押しタスクでシミュレーションと実機転移の有効性を示した。
- 予測不確実性を考慮した自動運転車の社会的協調行動設計と実走行データによる検証自動運転/行動計画2020/10/1
他車の挙動予測の不確実性を考慮しつつ、自車の利益・他者への礼儀・予測信頼度を最適化する予測計画統合フレームワークを提案し、実人間の運転データで人間らしさを検証した。
- 確率的報酬とオンライン推論による多様な人間の運転行動の表現逆強化学習2020/8/1
人間の運転行動の多様性を捉えるため、連続領域でコスト関数の分布を直接学習する確率的逆強化学習フレームワークを提案し、実運転データで多様な運転スタイルの抽出に成功した。
- 磁気浮上ナノ位置決めシステムのためのデータ駆動型多目的制御器最適化制御最適化2020/7/1
磁気浮上ナノ位置決め系の制御性能を、過去の非最適な動作データから学習して反復的に改善するデータ駆動型多目的最適化手法を提案した論文。
- 効率的なサンプリングベース最大エントロピー逆強化学習と自動運転への応用逆強化学習2020/6/1
連続領域の軌道サンプラーを導入し、人間の運転軌跡から報酬関数を直接学習する効率的な最大エントロピー逆強化学習を提案し、自動運転の実データで予測精度・収束速度・汎化性能の向上を示した。
- 自動運転車の3D物体検出における性能向上と説明可能な不確実性3D物体検出2020/6/1
LiDARベースの3D物体検出向けに、コーナー変換と不確実性モデリングを用いた新しい損失関数を提案し、KITTIデータセットで最大15%の精度向上と、点群密度に整合する解釈可能な不確実性推定を実現した。
- ガイド付き方策探索による都市自動運転のモデルベース強化学習モデルベースRL/自動運転2020/5/1
Carla都市運転シミュレータにおいて、パラメータ化動的モデルを反復学習しその下で運転方策を最適化するモデルベース強化学習(GPS)を適用し、サンプル効率を約100倍改善した。
- カスケード属性ネットワーク：階層型ニューラルネットによる強化学習制御方策の分解強化学習2020/5/1
制御タスクの要求制約（属性）ごとに方策を階層的に分解するカスケード属性ネットワークを提案し、複数属性のタスクでもモジュールを組み合わせるだけでゼロショットに制御方策を得られることをロボット制御2例で示した。
- シナリオ横断可能な意味グラフ推論によるインタラクション考慮型確率予測行動予測2020/4/1
交通参加者の将来行動予測において、意味論とドメイン知識を用いて多様な走行環境を統一的に表現し、時空間意味グラフの推論で高インタラクションな複雑シナリオでも精度良く予測するフレームワークを提案した。
- LiDAR点群から物体検出の空間的不確かさを推定する生成モデル物体検出2020/3/1
LiDAR点群からバウンディングボックスの不確かさを推定する生成モデルを提案し、空間分布で表す新しい確率的バウンディングボックス表現と、不確かさを考慮した評価指標Jaccard IoUを導入した論文。
- EvolveGraph：動的関係推論によるマルチエージェント軌道予測軌道予測2020/3/1
潜在的な相互作用グラフを適応的に進化させながら、複数のエージェントの将来軌道を多モードで予測するフレームワークを提案し、合成物理シミュレーションと実世界ベンチマークで最先端の精度を達成した。
- Social-WaGDAT: ワッサースタイングラフ二重注意ネットワークによる相互作用を考慮した軌道予測軌道予測2020/2/1
動的グラフ表現と関係性の帰納バイアスを用いてマルチエージェントの相互作用を明示的にモデル化し、将来軌道の分布を生成する軌道予測手法を提案。車両には運動学的制約層を適用し、3つの公開ベンチマークで予測精度の向上を示した。
- 潜在深層強化学習による解釈可能な都市自動運転自動運転/強化学習2020/1/1
逐次潜在環境モデルを強化学習と同時に学習し、意味的バードアイマスクを生成することで、複雑な都市シナリオでの自動運転方策を解釈可能にした研究。
- 人間の動作予測の実験的評価：安全で効率的な人間とロボットの協働に向けて人間ロボット協働2020/1/1
人間とロボットの協働環境で動作予測モデルを閉ループ評価する手法を開発し、モデルのパラメータ化やオンライン適応の有無を比較した。実験の結果、動作予測は協働効率と安全性を大きく向上させ、ニューラルネットでパラメータ化した適応型モデルが最高性能を示した。
- 方向性混合モデルによるロバストな特徴ベース点群位置合わせ点群位置合わせ2019/12/1
外れ値を含む点群間の剛体変換推定を、単位球上のKent分布混合モデルとEMアルゴリズムでロバストに行う手法を提案し、屋内LiDARデータで評価した。
- UrbanLoco：都市環境での地図作成と自己位置推定のためのフルセンサスイートデータセットSLAM/データセット2019/12/1
サンフランシスコと香港の高層都市環境で収集した、LiDAR・カメラ・IMU・GNSSを備えた地図作成/自己位置推定用データセットを公開した論文。
- 多基準意思決定を用いた車線変更モデル自動運転/行動モデリング2019/10/1
速度・経路・快適性・譲り合いなどの複数の動機を多基準意思決定で統合し、運転スタイルに応じて車線変更の判断を再現するモデルを提案した。
- 予測モデル統合による平面押し操作のオンライン学習マニピュレーション2019/10/1
ニューラルネットと解析モデルを組み合わせ、オンラインで低次元パラメータを学習することで新しい環境に素早く適応する平面押し予測手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- INTERACTIONデータセット：意味地図付き対話型運転シナリオにおける国際的・敵対的・協調的モーションのデータセットデータセット/行動予測2019/10/1
多国間の対話型運転シナリオを収録し、敵対的・協調的な複雑な運転行動と意味地図を備えた大規模モーションデータセットを構築した。
- 追跡と確率的予測の統合フレームワークと自動運転への応用追跡・予測2019/8/1
混合表現を用いた制約付き逐次モンテカルロ法により、データ対応付けなしで複数対象を同時追跡し、階層的時系列予測モデルと組み合わせて高速道路での車両の挙動認識・予測を行うフレームワークを提案した。
- 累積プロスペクト理論に基づく対話型運転シナリオにおける解釈可能な運転行動モデリング行動モデリング2019/7/1
累積プロスペクト理論を用いて人間の「非合理的」な運転判断を説明・予測する解釈可能な行動モデルを構築し、ラウンドアバウト合流の実データで学習ベース手法と同等の予測性能をより少ないデータで達成した。
- 合理的・非合理的な運転行動を考慮した汎用予測アーキテクチャ行動予測2019/7/1
学習ベースと計画ベースの予測モデルを組み合わせ、周囲車両の合理的・非合理的な運転行動を連続的な軌道として予測する汎用アーキテクチャを提案した。未見のシナリオでも安定した予測性能を示す。
- 確率的軌道予測のための条件付き生成ニューラルシステム軌道予測2019/5/1
自動運転や移動ロボット向けに、周囲の動的障害物の将来軌道を確率的に予測する条件付き生成モデルを提案し、多様で実現可能な軌道候補を生成できるようにした。
- 社会的知覚を用いた自動運転車の行動計画行動計画2019/5/1
周囲の道路参加者を分散センサとみなす社会的知覚で不確実性を信念空間で更新し、MPCと逆強化学習を組み合わせた確率的計画で安全かつ社会適合的な運転行動を生成する手法を提案した。
- ベイズ生成モデリングによる車両インタラクションの協調認識と軌道予測軌道予測2019/5/1
マクロな協調認識とミクロな軌道生成を階層的に組み合わせ、ベイズ深層学習で多様な予測仮説を生成する軌道予測システムを提案した。
- 敵対的学習による相互作用を考慮したマルチエージェント追跡と確率的行動予測行動予測2019/4/1
複数エージェントの相互作用を全体として扱い、GANを用いて将来行動を確率的に予測・追跡する枠組みを提案し、車両行動予測で有効性を示した論文。
- 多指ハンドによる精密把持計画の最適化モデルマニピュレーション2019/4/1
ノイズを含む点群を入力とし、手のひら姿勢と指関節位置を反復最適化して衝突のない精密把持を高速に探索する手法を提案した。
- 都市自動運転のためのモデルフリー深層強化学習自動運転/強化学習2019/4/1
複雑な都市交差点での自動運転判断を、手設計なしで学習できるモデルフリー深層強化学習フレームワークを提案し、高精細シミュレータのラウンドアバウト課題で有効性を示した。
- 合流シーンにおける協調性を考慮した適応的意思決定自動運転/意思決定2019/4/1
合流場面で他車の協力度を推定し、マルチエージェント強化学習とカリキュラム学習で戦略的な意思決定ポリシーを学習する手法を提案した。
- ロバストな計画認識と軌道予測による人間とロボットの協調改善人間ロボット協調2019/3/1
人間の計画認識と軌道予測を統合し、ロボットが人間の意図を先読みして安全かつ効率的に協働できるフレームワークを提案した論文。
- 安全性を強化した都市部自動運転のための深層模倣学習自動運転2019/3/1
オフラインの走行データから都市部の運転方策を模倣学習で獲得し、テスト時には安全コントローラを組み合わせて安全性を保証する枠組みを提案した。
- 表面フィッティングによる多指ハンドの効率的な把持計画と実行マニピュレーション2019/2/1
点群データに対し表面フィッティングと軌道最適化を組み合わせ、多指ハンドの把持位置と指軌道を衝突回避しつつ効率的に計画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有効性を検証した。
- マルチモーダル対話型ロボットのためのノンパラメトリック逆動力学モデルマニピュレーション2019/1/1
ツールや把持対象など複数の動的モードを持つ対話型ロボットに対し、ラベルなしデータからモードをクラスタリングするガウス過程回帰による逆動力学モデリング手法を提案し、受動性を解析的に示した上で実験で性能と安全性を検証した。
- ロバスト制御に基づく自動運転向けゼロショット深層強化学習方策転移sim2real2018/12/1
外乱オブザーバを用いたロバスト追従制御と階層型強化学習プランナを組み合わせ、学習環境から実環境へゼロショットで運転方策を転移できる手法を提案した。
- 接空間点集合レジストレーションによる変形可能物体の操作学習変形物体操作2018/10/1
物体の各点に角度を定義した接空間表現で点集合レジストレーションを行い、変形物体を過度な伸縮なく操作する軌道生成手法を提案し、ロープや布の操作実験で有効性を示した。
- 半適応型ニューラルネットワークによる人間の動作予測人間動作予測2018/10/1
オフライン学習したニューラルネットにオンラインのパラメータ適応と不確かさ推定を組み合わせ、人間の動作をリアルタイムに予測する手法を提案した。
- 複雑なロボットダイナミクスに対応する効率的な軌道最適化による動作計画動作計画2018/10/1
経路計画と軌道計画を同時に解く最適制御ベースの手法を提案し、複雑なロボットダイナミクスを扱いつつ短時間で計算できる数値解法を示した論文。
- 確率的交通シーン予測のための統合フレームワーク交通予測2018/10/1
複数の交通参加者の連続的な相互作用を運転シーン全体で同時に予測し、各相互作用の継続時間も推定する階層型確率フレームワークを提案した論文。
- 高インタラクション運転シナリオにおける致死性を考慮した確率的反応予測ベンチマーク予測/ベンチマーク2018/9/1
自動運転の反応予測手法を統一評価する枠組みを提案し、予測誤りが致命的結果に与える影響を重み付きBrierスコアで測る致死性考慮指標を導入した。
- 階層的逆強化学習によるインタラクティブな運転行動の確率的予測行動予測2018/9/1
人間の運転行動を離散的な意思決定と連続的な軌道生成の階層構造としてモデル化し、階層的逆強化学習で将来軌道の確率分布を予測する手法を提案した。合流シナリオで譲る/通過などの判断と軌道の両方を高精度に予測できることを示した。
- カスタムグリッパによるロバストなビンピッキングのための学習フレームワークマニピュレーション2018/9/1
形状が多様な物体を対象に、最適化ベースの把持計画とR-CNNによる探索領域提案を組み合わせ、カスタムグリッパの把持をリアルタイムに計画する学習フレームワークを提案した。
- 次世代産業用協働ロボットのための安全で効率的な協調システムSERoCS協働ロボット2018/9/1
人間とロボットの協働作業に向けて、環境認識・タスク計画・安全な動作計画を統合した安全かつ効率的な協調システムSERoCSを提案し、実験で有効性を示した論文。
- 高精度産業組立のための学習フレームワークマニピュレーション2018/9/1
教師あり学習と強化学習を組み合わせ、軌道最適化で初期方策を得た上でactor-criticにより評価系を構築し、高精度な産業組立を実現する学習手法を提案した。
- 遮蔽に対応した改良混合粒子フィルタによる汎用車両追跡フレームワーク追跡2018/9/1
混合粒子フィルタを用いて追跡対象数を観測に応じて適応させ、学習ベースの挙動モデルで遮蔽や急操作時も予測できる車両追跡手法を提案した。
- 礼儀正しい自動運転車自動運転計画2018/8/1
自動運転車のコスト関数に他車への「礼儀」項を導入し、人間ドライバーの非合理性を考慮した計画が合流時の余裕や実データ説明に有効であることを示した。
- 知的産業協働ロボットのための安全な人間-ロボットインタラクションシステム安全な人間-ロボットインタラクション2018/8/1
人間と協働する産業ロボット向けに、長期計画と短期計画を並列に組み合わせて動的で不確実な環境でもリアルタイムに安全を確保するシステムを提案し、産業用マニピュレータ実験で有効性を検証した。
- 指分割による多指ハンドのリアルタイム把持計画マニピュレーション2018/4/1
最適なパラレルグリップ把持から出発し、指を段階的に分割しながら接触点と手のひら姿勢を二段階最適化で調整することで、多指ハンドの精密把持を1秒以内に計画する手法を提案した。
- 反復表面フィッティングによるカスタムグリッパの把持計画マニピュレーション2018/3/1
カスタムグリッパの把持計画のため、表面フィッティング誤差を最小化しつつグリッパ変換と指変位を同時探索する反復表面フィッティング(ISF)アルゴリズムを提案し、誘導サンプリングで局所解と衝突を回避、実時間で最適把持を計画できることを示した。
- 物体形状・動特性の不確かさ下におけるリアルタイム頑健指歩容計画マニピュレーション2017/10/1
物体の形状や質量・慣性の不確かさ、接触滑りに対処しながら多指ハンドの指歩容を計画する二段階最適化プランナを提案し、Mujocoシミュレーションで検証した。
- 凸実行可能集合アルゴリズムによる実時間動作計画最適化動作計画2017/9/1
障害物による非凸制約下でも高速に解ける凸実行可能集合アルゴリズム(CFS)を提案し、移動ロボットの動作計画に適用して有効性をシミュレーションで示した論文。
