Matej Hoffmann
Czech Technical University in Prague
収録論文 47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
- 養育者を備えた乳児シミュレータ：社会的相互作用における乳児視点の触覚と視覚の生成発達ロボティクス2026/10/5
MuJoCo上の乳児モデルMIMoに養育者モデルを追加し、抱っこやあやしの相互作用を再現して、乳児視点の触覚・視覚データを生成できるプラットフォームを構築した。
- ヒューマノイド向け形状適応型全身触覚：3Dプリント共形EITスキン触覚2026/8/1
3Dプリントで作る曲面に沿った電気インピーダンス断層撮影（EIT）触覚スキンを提案し、平面・曲面・顔形状で接触位置推定を検証した。
- 皮膚で覆われたロボットアームの触覚的引き込み反射の設計と人間による評価触覚2026/7/1
ロボットアームの全身触覚センサを用いて、圧力変化から生体模倣の引き込み動作を生成する人工侵害受容システムを提案し、3種類の反射戦略を比較するユーザー研究を行った。
- 軟性関節に埋め込まれたひずみゲージを備えた人間の親指と人差し指を模したロボットハンドロボットハンド/触覚2026/6/1
腱駆動の非対称な親指-人差し指構成を持つ軽量な2本指ロボットハンドを開発し、シリコンで覆われた軟性関節にひずみゲージを埋め込むことで、受動的な把握適応と内部感覚・外部知覚を実現した。20種類の物体の把握データを用いた物体分類タスクで高い精度を示し、追加の触覚センサや視覚システムなしで安全な把握が可能であることを実証した。
- ShapeGrasp: 視覚と触覚を統合した形状補完と把持の同時実行によるロボット操作の向上マニピュレーション2026/5/1
単一のRGB-D画像から物体の完全な3D形状を推定し、物理シミュレーションで把持計画を行い、実際の把持試行から得られる触覚情報で形状を更新する反復的な把持・補完パイプラインを提案。実機で2種類のグリッパーを用いて評価し、高い把持成功率と形状再構成精度を達成した。
- 乳児からヒューマノイドへのモーションリターゲティングによる一人称感覚運動経験のシミュレーションモーションリターゲティング2026/4/1
単一のビデオから乳児の3D姿勢を復元し、物理・仮想ヒューマノイドへモーションを転写して、固有受容感覚・触覚・視覚などのマルチモーダル感覚運動データを生成する枠組みを提案した。
- 身体は計算するためにあるのではない：Pittiら「情報的具現化」論文へのコメント身体性認知2025/12/1
身体の主な役割は計算ではなく、情報理論と計算論的視点を身体に適用するアプローチに異議を唱えたコメント論文。
- 見る必要はない！敏感な皮膚で覆われたロボットアームによる物体の位置特定と把持触覚2025/8/1
視覚入力なしで、ロボットアーム全体を覆う触覚センサのみを用いて物体を探索・把持する手法を提案し、実機で85.7%の成功率を達成した。
- pyCub: ヒューマノイドロボティクスのためのシミュレーションと演習フレームワークヒューマノイド2025/6/1
iCubヒューマノイドロボットのPythonベース物理シミュレータpyCubを開発し、初心者向けの演習教材とともに公開した。
- 感覚運動の動的機能的結合から行動プリミティブを教師なしで発見マニピュレーション2025/6/1
ロボットの固有感覚・触覚・視覚信号間の動的機能的結合を解析し、無限関係モデルと非負値行列因子分解を用いて運動プリミティブを教師なしで抽出する枠組みを提案した。
- 機械学習における身体性AIは本当に身体性を持っているのか身体性AI2025/5/1
AIを活用したロボットは弱い身体性しか持たず、GOFAIの問題を継承していると主張し、クロス身体性学習の可能性を批判的に検討して根本的な障壁と進むべき方向を示す。
- 電気インピーダンス・トモグラフィによるロボット用マルチタッチ・曲げ知覚触覚2025/3/1
EITを用いた触覚センサで、深層学習と動的適応参照により接触と曲げ変形を分離し、曲げ角度推定とマルチタッチ位置検出を高精度に実現した。
- MuBlE: ロボットマニピュレーションにおけるタスク計画のためのMuJoCoとBlenderシミュレーション環境およびベンチマークマニピュレーション2025/3/1
MuJoCoとBlenderを組み合わせ、物理的に正確でリアルな視覚観測を提供する長期的ロボット操作タスク向けの新しいシミュレーション環境を提案し、視覚と物理の測定を要する10種類のマルチステップ推論ベンチマークSHOP-VRB2を導入した。
- 空気圧センシングを統合したデュアルチャネル断層触覚スキンによる力推定精度の向上触覚2025/3/1
EIT層と空気圧層を組み合わせた二重チャネル触覚スキンを提案し、位置認識補正により多接触力推定を高精度かつ簡易なキャリブレーションで実現した。
- ロボティクス応用に向けた4種のステレオ深度センシングカメラの実証比較深度センシング2025/1/1
4種類のステレオRGB-Dカメラを3つのシーンで1万2000フレーム以上比較し、近距離ではD435、遠距離ではZED 2が優れることを示した。
- 可操作度評価のロバスト性向上：擬似楕円体アプローチ可操作度解析2024/12/1
関節系の可操作度評価において、推定誤差に敏感な従来の楕円体法を拡張し、ノイズに強い擬似楕円体の概念を提案・検証した論文。
- 安全な人とロボットの協働のための適応型電子皮膚感度触覚2024/9/1
ロボット全身を覆う電子皮膚の閾値を、リンクの速度や実効質量に応じて動的に調整することで、安全性を保ちつつ作業効率を向上させる手法を提案し、実機で検証した。
- 人間とロボットの協調作業における適応的な衝突感度の調整人間ロボット協調2024/9/1
ロボットの部位ごとに衝突力を推定し、動的に感度を調整することで、安全性を保ちながら作業効率を45%以上向上させるフレームワークを提案。
- ロボットマニピュレーションのための閉ループ対話型身体性推論マニピュレーション2024/4/1
非視覚的な物体特性や外部擾乱によるシーン変化、不確実な行動結果を考慮し、マルチモーダル推論と行動計画を閉ループで行うCLIERを提案。シミュレーションと実機でマニピュレーションタスクを評価した。
- ロボットマニピュレーションと物体計測データベースによる物理特性の対話的学習マニピュレーション2024/4/1
ロボットが探索的行動を通じて物体の材質・質量・体積・剛性などの物理特性を推定し、ベイズネットワークで不確実性を考慮しながら最適な行動を選択する枠組みを提案。63物体・24,000件以上の計測データベースも公開。
- 標準的なロボットグリッパによるオンライン弾性推定と材料選別触覚2024/1/1
標準的なパラレルグリッパと力覚センサを用いて物体を圧縮し、弾性率や粘弾性を推定する手法を実験的に評価した。単一の把持から得られる弾性と粘弾性の推定値を用いて材料を選別できる可能性を示した。
- HARMONIOUS：ヒューマノイドロボットのための人間らしい反応的動作制御とマルチモーダル知覚マニピュレーション2023/12/1
視覚・近接・触覚の障害物情報を統合し、17自由度の上半身を制御する反応的動作制御器を提案。人間らしい最小ジャーク軌道を生成し、人との物理的インタラクションで検証した。
- HRIのためのペリロボット空間表現：多様なセンサによる協調作業空間カバレッジの測定と設計HRI/安全2023/3/1
ロボット周囲の空間を占有情報として統一的に表現し、様々なセンサ構成が作業空間をどれだけカバーできるかを評価する手法を提案した。
- ロボットマニピュレーションのための効率的な視覚・触覚物体形状補完マニピュレーション2023/3/1
視覚と触覚を閉ループで組み合わせ、不確実性の高い箇所を触って形状を補完する手法を提案。把持成功率が触覚探索1回で63.3%から70.4%、5回で82.7%に向上した。
- 身体モデルの学習：人間からヒューマノイドへ身体モデル/自己校正2022/11/1
発達心理学の知見を参考に、乳児が感覚運動的身体知識を獲得する仕組みを実験で調べ、それをヒューマノイドロボットの自己接触・自己観察による運動学的自己校正モデルとして実装・検証した研究。
- ねえ、ロボット！触れて注意を引く方法の検討HRI/触覚2022/9/1
人型ロボット（NaoとPepper）に手で触れて注意を引く際の反応動作を設計し、どの反応が適切と感じられるかを実験的に調査した。
- 近接人間-ロボットインタラクションのための人体キーポイント検出人体姿勢推定2022/7/1
近接場面での人体キーポイント検出性能を評価し、新データセットHiCPを公開。全身検出と手検出を組み合わせた高精度フレームワークを提案し、ヒューマノイドロボットで実証した。
- 単一把握による変形物体の識別：グリッパ形態・センシング手法・動作パラメータの影響触覚2022/4/1
2種類のロボットハンドと2種類の2本指グリッパで変形物体を把持し、触覚による物体分類性能がグリッパ形状や圧縮速度などの動作条件によってどう変わるかを体系的に調べた研究。
- 能動的な視覚・触覚融合による物体形状補完触覚2022/3/1
視覚による形状補完の不確実性が高い部分を触覚で能動的に探索し、再構成精度と把持成功率を向上させる手法Act-VHを提案した論文。
- 協働ロボットにおける能動・受動型保護スキンの衝突力への影響human-robot collaboration2022/3/1
産業用マニピュレータ3機種に保護スキン(AIRSKIN)を装着し、2250回の衝突計測から衝撃力・接触時間・挟持力・力積を評価。受動スキンは過渡衝突で衝撃力を約40%低減し、ISO/TS 15066規定速度の最大4倍でも安全と示した。
- 身体モデル：人間とロボットにおける身体表象触覚2022/1/1
人間の体性感覚処理とヒューマノイドロボット（iCubなど）の触覚定位モデルを比較し、両者が驚くほど類似していることを示すレビュー。ロボットを身体化された計算モデルとして用いる合成的手法の意義を論じる。
- 自己接触・平面制約・自己観測を組み合わせた産業用双腕ロボットの自動キャリブレーションキャリブレーション2020/12/1
自己接触・平面制約・自己観測を組み合わせ、カメラとロボット機構を自動でキャリブレーションする手法を提案し、複数手法の併用が精度と汎化性を向上させることを示した。
- 鏡の中のロボット：鏡像自己認識の身体性に基づく計算モデルに向けて自己認識/身体性ロボティクス2020/11/1
鏡像自己認識テストの通過に必要な要素をプロセスモデルとして分解し、深層自己符号化器による顔の生成モデル学習と予測誤差を利用した新規性検出により、ヒューマノイドロボットNaoに鏡像自己認識を実現させた研究。
- 安全な人ロボット協働のための3D衝突力マップ安全・協働ロボット2020/9/1
協働ロボットの衝突力を実測し、作業空間内で100%以上変動することを示すとともに、距離・高さ・速度から衝突力を予測するデータ駆動型の3D衝突力マップを提案した。ISO規格の式の不正確さを指摘し、安全かつ高効率な速度・位置を迅速に決定する実証手法を示す。
- 人工皮膚ヒューマノイドの自己接触による身体モデル学習のための能動的探索身体モデル学習2020/8/1
人工皮膚を備えたシミュレーション上のヒューマノイドが、内在的動機付けとゴールバブリングを用いて自発的な自己接触から身体モデルを獲得し、全身の触覚センサへ到達する能力を自律的に発達させる計算モデルを提案した。
- 固有受容感覚のホムンクルス：自己組織化マップを用いたヒューマノイドロボットの関節空間表現の学習に向けて身体表現学習2019/9/1
ヒューマノイドロボットの関節角度入力を自己組織化マップ（SOM）で学習し、身体姿勢空間の位相構造を保つ表現を獲得するため、受容野を制限したMRF-SOMを適用した研究。
- 安全な物理的HRI：速度・分離監視とパワー・力制限の統合的扱いに向けて安全HRI2019/8/1
協働ロボットの2つの安全規制（速度・分離監視とパワー・力制限）を単一タスクで統合し、RGB-Dセンサと骨格推定による人体部位追跡と組み合わせて性能を評価した研究。
- 複数の運動連鎖を用いたロボットの自己キャリブレーション：iCubヒューマノイドロボットのシミュレーション研究キャリブレーション2018/5/1
シミュレーション上のiCubヒューマノイドで、自己観察と自己接触による複数の運動連鎖を組み合わせた運動学キャリブレーションの性能を定量的に比較し、単一連鎖のパラメータを複数連鎖で校正する優位性や少ない姿勢での高精度化を示した。
- ヒューマノイドロボットのためのコンパクトなリアルタイム対人回避フレームワーク対人安全・回避2018/1/1
搭載カメラのみで人間の3Dキーポイントを推定し、ロボット周囲に動的なパーソナルスペースを構築して、到達動作中に人をリアルタイムで回避する安全制御を実現した。
- 身体性認知研究の強力な味方としてのロボット：ボトムアップアプローチ身体性認知2018/1/1
ロボットの身体構造や制御を自在に変えられる利点を活かし、歩行などの低次行動から感覚運動学習、人間的認知までを段階的に再現する発達的アプローチを提唱し、認知理解とロボットの自律性向上の相互利益を示した。
- 認知発達システムにおける記号創発：サーベイ認知発達/記号創発2018/1/1
記号接地問題を超え、社会における記号体系の動的変化も含む「記号創発問題」を、記号論や生物学・人工システムの歴史を横断して統合的に概観したサーベイ。
- DAC-h3：世界と自己に関する知識を獲得・表現する能動的ロボット認知アーキテクチャ認知アーキテクチャ2017/6/1
ヒト型ロボットが人間と協調しながら能動的に環境を探索・操作し、言語獲得や自己経験の語りを行う認知アーキテクチャを提案し、iCubでの対話実験で実時間動作を実証した。
- 前腕はどこ？触覚と言語入力の逐次マッピングによる身体部位のクラスタリング触覚2017/6/1
ヒューマノイドロボットが触覚刺激と言語発話を同時に受け取り、逐次マッピングにより身体部位のカテゴリを学習する手法を提案し、一括マッピングより優れることを示した。
- ロボティクス視点で探る脳の固有感覚入力の符号化：既知と未知固有感覚/身体図式2016/7/1
ヒト型ロボットiCubの身体バブリングデータを用い、固有感覚情報が脳でどう符号化され身体図式が学習されるかのモデル化に着手した論文。
- 制御のための身体形態活用におけるトレードオフ：単純な身体とモデルベース制御から複雑な身体とモデルフリー分散制御まで形態計算2014/11/1
ロボットの身体形態を制御に活かす際の利点と欠点を、単純な身体と複雑な身体、モデルベース制御とモデルフリー制御の対比から動力学系の視点で論じたレビュー論文。
- SNFプロジェクト『移動から認知へ』2008-2009進捗報告身体性認知2011/8/1
身体性と形態的計算の観点から、歩行などの低次感覚運動課題が高次認知とどう結びつくかを探る研究プロジェクトの一年間の成果をまとめた報告書。
- 移動から認知へ：形態計算に基づく身体性知能の探求身体性認知2011/8/1
身体の形状や素材と環境との動的相互作用（形態計算）が知能の基盤になるとの立場から、歩行や把持などの低次感覚運動課題と高次認知のつながりを論じた研究プロジェクトの総括報告。
