Maxim Likhachev
収録論文 72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
- 連続行動空間における蒸留木探索による長期的マルチオブジェクト再配置マニピュレーション2026/10/19
物理シミュレーション内のMCTSで長期的計画を生成し、それを方策・価値モデルへ蒸留することで、テスト時に探索なしで長期的な物体再配置を実行できる手法を提案した。
- 割り当てと零空間の探索による多手操作ポリシーの具現化群制御2026/7/1
多手操作ポリシーが生成する軌道を物理的な多腕ロボットに安全に実行させるため、軌道の腕への割り当てと冗長マニピュレータの零空間を統合的に探索するフレームワークを提案した。
- 高次元ロボット動作計画のためのマルチグラフ探索マニピュレーション2026/2/1
複数のグラフを同時に成長させて探索する動作計画アルゴリズムMGSを提案し、マニピュレーションや移動マニピュレーションで有効性を示した。
- 操作行動を組み込んだ定数時間動作計画マニピュレーション2025/12/1
把持や挿入などの操作行動を考慮しつつ、ミリ秒単位の一定時間で衝突のない動作計画を返すB-CTMPを提案し、棚取りやプラグ挿入で実機検証した。
- 高速迎撃のための実時間キノダイナミック信念空間プランニングマニピュレーション2025/12/1
センサノイズ下で高速移動物体を迎撃するため、状態時間空間でキノダイナミック動作プリミティブを成長させる木構造を提案し、6自由度産業用アームで実時間迎撃を実現した。
- フローマッチング共生成による協調マルチロボット非把持マニピュレーションマニピュレーション2025/11/1
視覚観測から接触形態と操作軌道をフローマッチングで共生成し、匿名マルチロボット運動計画と統合することで、混雑環境での複数物体の協調非把持操作を実現するフレームワークを提案。
- 視覚に頼らず接触と構造事前知識で操作するフレームワークマニピュレーション2025/10/1
視覚が使えない環境で、関節トルクによる接触検出と構造事前知識を組み合わせ、未知環境でも衝突を避けて操作タスクを遂行する枠組みを提案した。
- プロトコルとしての衝突ベース探索：異種エージェント・ソルバー・独立タスクのためのマルチエージェント動作計画マルチエージェント動作計画2025/10/1
衝突ベース探索（CBS）をプロトコルとして用い、異なるメーカーのロボットや異なる動作計画アルゴリズムを持つエージェント群が、共通のAPIを通じて衝突のない経路を計画できることを示した研究。
- Actor-Critic強化学習のための並列ヒューリスティック探索による推論マニピュレーション2025/9/1
Actor-Criticモデルの推論時に、Actorが行動を、Criticがコスト推定を提供する並列最良優先探索を導入し、ロボットマニピュレーションでの有効性を示した。
- SRMP: 探索ベースのロボット動作計画ライブラリマニピュレーション2025/9/1
産業・安全重視用途で求められる再現性の高い動作計画を実現する探索ベースのライブラリSRMPを提案し、マルチロボット操作アルゴリズムや主要シミュレータ・MoveIt!連携を提供する。
- 点群からの連続行動計画による複数物体再配置マニピュレーション2025/9/1
点群の変換を探索することで、連続行動空間での長期的な物体再配置計画を学習と探索のハイブリッドで実現するSPOTを提案。
- A-MHA*: いつでも使えるマルチヒューリスティックA*経路計画2025/8/1
複数の非許容ヒューリスティックを活用するMHA*を拡張し、時間制限内で解を継続的に改善するいつでもアルゴリズムを提案した。
- 計算コストの高い信念遷移を持つPOMDPに対する遅延ヒューリスティック探索POMDP/計画2025/6/1
信念遷移の計算が高コストなPOMDPに対し、Q値推定を用いて遷移計算を遅延させるLazy RTDP-BelとLazy LAO*を提案し、接触を伴うマニピュレーションや屋外・屋内ナビゲーションで計画時間を大幅に短縮した。
- 施設配置計画による協働ロボットの最適な対話型学習マニピュレーション2025/5/1
複数タスクにわたる協働ロボットの対話型学習を、施設配置問題として定式化し、人間の負担を最小化するクエリ選択を計画する手法を提案。
- リアルタイムMAPFのためのリアルタイムLaCAM群制御2025/4/1
完全性保証を持つ初のリアルタイム多エージェント経路計画手法を提案し、混雑環境でもミリ秒単位の制限時間で全時間計画と同等の成功率を達成した。
- MOSAIC: 物理シミュレーションを用いたスキル中心のマニピュレーション計画マニピュレーション2025/4/1
物理シミュレーションでスキルの実行結果を見積もり、得意な領域を起点にスキル列を双方向に繋ぐことで、長期的なマニピュレーション計画を効率的に生成する手法を提案。
- 完全性保証付きウィンドウドMAPF群制御2024/10/1
ウィンドウドMAPFに完全性を持たせる枠組みWinC-MAPFを提案し、CBSを改良したSS-CBSで既存手法が失敗する難シナリオを解けることを示した。
- 拡散モデルによるマルチロボット動作計画群制御2024/10/1
単一ロボットのデータから学習した拡散モデルと探索手法を組み合わせ、衝突のないマルチロボット軌道を生成する手法を提案。大規模環境では複数の拡散モデルを合成して計画する。
- 凸集合グラフ上の計画のための暗黙的グラフ探索軌道計画2024/10/1
凸集合グラフ(GCS)上の軌道計画を高速化するため、探索と軌道最適化を交互に行う暗黙的グラフ探索法IxGとIxG*を提案した。
- RecoveryChaining: ロバストなマニピュレーションのための局所回復ポリシー学習マニピュレーション2024/10/1
階層強化学習を用いて、モデルベース制御器が失敗した際に発動する回復ポリシーを学習し、疎な報酬下でもロバストなマニピュレーションを実現する手法を提案。シミュレーションから実機への転移も成功。
- 姿勢不確かさ下のマニピュレーションのためのPOMDPに基づく階層的計画フレームワークマニピュレーション2024/9/1
接触信号を用いて物体の位置・姿勢の不確かさを減らしながら操作するため、粗い3Dボリューム表現と粒子表現を組み合わせた階層的POMDP計画手法を提案し、プラグ挿入タスクで有効性を示した。
- 賢く働け、無駄に働くな：CS-PIBTを用いた単純な模倣学習がMAPFの大規模模倣学習を上回る群制御2024/9/1
MAPFにおいて、大規模な模倣学習は効果が限定的だが、1ステップ衝突回避（CS-PIBT）で後処理する単純な模倣学習が既存の機械学習手法を大幅に上回ることを示した。
- 接触を活用した高精度挿入タスクのための前処理ベース計画フレームワークマニピュレーション2024/6/1
姿勢推定誤差が許容されない高精度挿入タスクを、接触の有無を観測として不確かさを減らす計画問題として定式化し、有限な初期姿勢分布に対して方策データベースを前処理で構築する枠組みを提案した。経験ベースのPOMDPソルバE-RTDP-Belでデータベース構築を100倍以上高速化し、実機のプラグ挿入とシミュレーションの配管組立で有効性を示した。
- 制約を自由化したマルチロボットマニピュレーション：有界準最適性を保証する一般化ECBSマニピュレーション2024/5/1
マルチロボットアームの動作計画において、任意の不完全な制約を利用しつつ完全性と準最適性の保証を維持する新しいアルゴリズムGeneralized ECBSを提案した。
- 時空間から空間順序へ：CBSを再定義して時間計画グラフを直接計画する群制御2024/4/1
マルチエージェント経路計画において、時空間経路を経由せずに時間計画グラフを直接計画し、エージェント間の調整を最小化するSpace-Order CBSを提案した。
- オンライン生成経験を活用したマルチロボットマニピュレーションのための探索ベース計画の高速化マニピュレーション2024/4/1
複数アームの協調動作計画において、競合ベース探索アルゴリズムの反復的・漸進的な性質を利用して高速化し、最大10本のロボットアームでの実験で有効性を示した。
- 局所ヒューリスティック学習のためのデータ効率的フレームワーク経路計画2024/4/1
A*探索が複数の局所計画問題を解くことを利用し、LoHA*のデータ収集を効率化する手法を提案。オンライン学習も可能にした。
- ヒューリスティック探索による学習済み局所MAPF方策の改善群制御2024/3/1
マルチエージェント経路探索において、機械学習による局所方策の出力確率分布にヒューリスティック探索を組み合わせることで、デッドロックを解消し、成功率とスケーラビリティを大幅に向上させた。
- 前処理ベースの運動力学プランニングによるロボットマニピュレータでの飛翔体迎撃マニピュレーション2024/1/1
ロボットアームで飛んでくる物体を迎撃するため、滑らかな軌道をオフラインで前処理し、オンラインでリアルタイムに衝突回避しながら迎撃する運動力学プランニング手法を提案し、実機で78%の成功率を達成した。
- PINSAT: グラフ探索と軌道最適化の並列インターリーブによるキノダイナミック運動計画マニピュレーション2024/1/1
INSATのグラフ探索と軌道最適化を並列化し、障害物のある6自由度マニピュレーション計画で計画時間短縮と成功率向上を実現した。
- 操作のための定時間動作計画と随時改良マニピュレーション2023/11/1
操作ロボットの動作計画において、定時間で初期解を生成しつつ、与えられた時間内で解を反復的に改良する随時改良手法を提案した論文。
- A-ePA*SE: 評価に時間がかかる問題のためのいつでも使える並列A*探索プランニング2023/5/1
辺の評価コストが高い計画問題向けに、並列探索ePA*SEへいつでも解を改善できる性質を加えたA-ePA*SEを提案し、既存のいつでも探索法より効率的であることを示した。
- 探索ベースのナビゲーション計画のための局所ヒューリスティックの学習ナビゲーション計画2023/3/1
ナビゲーションのグラフ探索計画において、大域的なヒューリスティックを学習する代わりに局所ヒューリスティックを定義・学習することで、学習問題を大幅に小さくし、汎化性能を向上させる手法を提案。
- 移動可能物体を含む複雑な非把持マニピュレーションのためのマルチエージェント経路探索と物理シミュレーションの交互実行による計画マニピュレーション2023/3/1
棚の目標物体を取り出すため、非把持で複数物体を同時に動かす複雑な操作を計画するM4Mを提案。マルチエージェント経路探索と物理シミュレーションを交互に解くことで計算を効率化した。
- 可動物体間のマニピュレーション計画：どの物体をどこへ、どの順で、どう動かすかの決定マニピュレーション2023/3/1
散らかった3D空間で物体を押しのけながら目的の物体を操作するタスクにおいて、押す順序や配置の選択肢をグラフ探索で体系的に計画するE-M4Mを提案し、実機とシミュレーションで従来手法を上回る性能を示した。
- GePA*SE: 評価に時間がかかる異種アクションに対応した一般化エッジベース並列A*プランニング2023/1/1
ロボティクスで評価コストが異なるアクションを扱えるよう、状態展開とエッジ評価を並列化する探索アルゴリズムGePA*SEを提案した論文。
- 接触を利用した長期的動作計画：離散探索と連続最適化の融合マニピュレーション2022/10/1
接触を伴うマニピュレーションの動作計画を高速化するLazy INSATを提案し、重量物運搬タスクのシミュレーションと実機で評価した。
- モデル予測メタ推論による効率的なリカバリ学習マニピュレーション2022/9/1
接触の多いマニピュレーションタスクにおいて、シミュレーションで失敗モードを探索し、リカバリ方策を効率的に学習するオンラインアルゴリズムを提案。ドア開けタスクで成功率を大幅に向上させた。
- 劣最適CBSにおける重み付きコスト・トゥ・ゴーと競合ヒューリスティックの効果的な統合マルチエージェント経路探索2022/5/1
マルチエージェント経路探索のCBSにおいて、低レベル計画の重み付きコスト・トゥ・ゴーヒューリスティックを競合ヒューリスティックと併用する手法を提案し、最大2〜100倍の高速化を実現した。
- 人間とロボットの協働チームにおける学習とタスク割り当ての相乗的スケジューリング人間ロボット協働2022/3/1
限られたタスクを最小の労力で完了するため、ロボットが自律実行・人間への委任・学習すべきタスクを計画問題として定式化し、混合整数計画法とスキル転移予測で効率的に解く手法を提案した。
- ePA*SE: 評価が遅い問題向けのエッジ並列A*探索経路計画2022/3/1
状態展開ではなくエッジ評価を並列化することで、ロボティクスで多い評価コストが大きく変動する問題でも高速に計画できる並列A*アルゴリズムを提案し、最適性保証と2つのロボット計画タスクでの有効性を示した。
- 反復学習制御の有効性に関する理論的解析制御理論2021/11/1
モデル誤差が大きい状況で反復学習制御(ILC)が誤モデルを用いた最適制御より優れる理由をLQR問題の理論解析と実験で示した論文。
- AMRA*: いつでも解を返すマルチ解像度マルチヒューリスティックA*経路計画2021/10/1
粗い解像度で素早く解を見つけ、細かい解像度で解を洗練させる anytime 版マルチ解像度A*を提案し、2Dグリッドと4Dキノダイナミック計画で有効性を示した。
- 運動学的に基づく部分木重複度によるソフト重複検出の改善動作計画2021/9/1
連続空間の探索型動作計画において、後続状態の到達可能性（部分木の重なり）を用いて状態の重複度を測る新しい指標を提案し、局所解への停滞を抑える。
- 安全区間経路計画を用いた多目的競合ベース探索群制御2021/8/1
移動時間と経路リスクなど複数の目的を同時に最適化する多目的マルチエージェント経路探索(MOMAPF)に対し、低レベル探索に多目的安全区間経路計画(MO-SIPP)を組み込んだ新しいMO-CBSを提案し、探索時間とパレート最適解の発見率を改善した。
- 経路ベース多目的D* Lite経路計画2021/8/1
複数目的の経路計画を効率化するため、経路ベースの展開で劣解を枝刈りする増分探索アルゴリズムMOPBD*とその準最適版を提案し、既存手法より最大1桁高速であることを示した。
- 最適化ベースのプリミティブを用いた高次元マニピュレータの混雑環境における探索的経路計画経路計画2021/7/1
21自由度のヘビ型ロボットマニピュレータがガスタービン内部の混雑環境を検査するための経路計画手法を提案。オンライン最適化による動的アクション生成と、タービン翼が生むホモトピー類を考慮したマルチヒューリスティック探索を組み合わせた。
- 大規模並列化された遅延プランニングプランニング2021/7/1
グラフ探索と辺評価を完全に非同期並列化した遅延探索アルゴリズムMPLPを提案し、3Dヒューマノイドナビゲーションとロボット組立のタスク・モーションプランニングで既存手法を上回る性能を示した。
- ユークリッド距離最適なグリッド経路の後処理経路計画2021/5/1
グリッド上で計画された経路を、同じトポロジー内で証明可能な最短経路まで短縮する後処理手法HVGを提案し、実験的に比較した論文。
- 配膳ロボットの計画問題としての定式化タスクプランニング2021/5/1
レストランでの配膳タスクをロボットの計画問題として定式化し、部分的に観測可能で時間変化する複数の独立タスクを最適に計画するアルゴリズムの検証に用いた。
- 最小限のシミュレーション実行で学ぶ産業用トラック荷降ろしロボットの最適意思決定マニピュレーション2021/5/1
トラック荷降ろしロボットが各動作で最大数の箱を降ろせるよう、決定木とPAC信頼度評価を用いてシミュレーション実行回数を抑えつつ効率的に学習する手法を提案した。
- 物理シミュレーションに基づく適応的動作プリミティブを用いた可動障害物環境でのマニピュレーション計画マニピュレーション計画2021/2/1
把持前の押し退けなど接触を伴う動作を適応的動作プリミティブに限定し、マルチヒューリスティック探索のサブゴールとして組み込むことで、物理シミュレータへの問い合わせ回数を最大40倍削減する計画手法を提案した。
- 時間発展する独立部分観測タスクを達成するための長期・無限ホライズン最適計画の理論と解析計画2021/2/1
時間とともに変化する複数の独立な部分観測タスクを、長期・無限ホライズンで最適に計画するアルゴリズムの理論解析と証明を与えた論文。
- コンベア上の物体把持のための定数時間計画・再計画保証付きフレームワークマニピュレーション2021/1/1
ユーザー定義の時間上限内で計画・再計画を定数時間で保証するCTMPアルゴリズムを提案し、ノイズのある知覚推定に基づきながらコンベア上の移動物体を把持する枠組みとして実現した。
- アグレッシブなクアッドロータ飛行のためのグラフ探索と軌道最適化の交互実行軌道計画2021/1/1
軌道最適化と離散グラフ探索を交互に組み合わせ、狭い隙間など厳しい姿勢制約下でも動的限界を活かしたクアッドロータのアグレッシブ飛行軌道を生成する手法を提案した。
- 半構造環境における確実な固定時間マニピュレーション計画のための代替経路プランナ（APP）マニピュレーション計画2020/12/1
可動障害物を含む半構造環境で、事前計算した代替経路群により任意の障害物配置で衝突しない経路を保証し、オンラインでは数マイクロ秒で経路を参照できる計画手法を提案した。
- 視覚スキルと事前条件モデルによる反応型長期間タスク実行sim2real2020/11/1
シミュレーションで学習したスキルライブラリと事前条件・終了条件モデルを組み合わせ、実世界で未見の長期タスクをファインチューニングなしで実行する手法を提案した。
- 能動センシングを伴う被覆タスクのための探索ベース計画被覆計画2020/11/1
ロボットとセンサの軌道を同時に計画し情報利得を最大化するため、分離探索と二段階局所改善という2つの探索ベース手法を提案し、UAVの2D被覆シミュレーションで有効性を示した論文。
- CMAX++：不正確なモデルを用いた計画と実行で経験を活用する手法プランニング2020/9/1
不正確な力学モデルでも、タスクの繰り返しで実世界経験を学習し計画品質を漸近的に最適化するCMAX++を提案。
- PERCH 2.0：GPU加速とRGBを活用した高速・高精度な物体姿勢推定姿勢推定2020/8/1
探索ベースの姿勢推定手法PERCHをGPU加速とRGB情報で拡張し、正解姿勢のアノテーションなしで従来比100倍高速かつ高精度な6DoF姿勢推定を実現した。
- マルチ解像度A*探索による効率的な動作計画動作計画2020/4/1
異なる解像度の重み付きA*探索を同時に走らせて統合し、細かい解像度の機動性と粗い解像度の探索速度を両立させる動作計画アルゴリズムを提案した。
- 物理シミュレーションを選択的に用いる把持計画マニピュレーション2020/3/1
物理シミュレーションが必要な行動だけを自動で選別し、残りは簡易な衝突判定モデルで評価することで、移動物体を含む把持計画を高速に生成する手法を提案した。
- 不正確なモデルでも保証付きで計画・実行するCMAX計画・実行2020/3/1
モデルの動力学誤差をオンラインで検出し、その遷移を避けるよう計画を偏らせることで、モデル更新なしにタスクを完遂する計画・実行手法を提案し、完全性と効率性の理論保証を与えた。
- コンベア上の物体把持のための定数時間計画・再計画保証付きリアルタイム動作生成マニピュレーション2020/3/1
コンベア上の移動物体を把持するため、ノイズのある知覚推定に基づき早期に動作を開始しつつ、更新に応じて再計画する定数時間保証付きプランナを提案し、実機とシミュレーションで検証した。
- ロボットによるトラック荷降ろしのための計画・学習・推論フレームワークマニピュレーション2019/10/1
産業用マニピュレータでトラックから箱を自律的に降ろすため、動作計画・信念空間計画によるオフライン学習・オンライン意思決定・実行を統合したフレームワークを提案し、実機とシミュレーションで評価した。
- 深層強化学習で密集交通をすり抜ける自動運転自動運転/強化学習2019/9/1
深層強化学習を用いて、他車の協調性を引き出しながら密集交通の中で車線変更や合流を行う連続制御ポリシーを学習し、モデル予測制御を上回る性能を示した論文。
- 複数UAVによる持続的カバレッジとグローバル衝突回避を統合した計画フレームワーク群制御2019/8/1
複数のドローンで環境を持続的に観測するため、目標割当とグローバルな衝突回避を伴う運動学的経路計画を連続ループで回す枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 反復タスクのための証明可能な無限ホライズン実時間計画法マニピュレーション2019/1/1
前処理で構成空間を解析し、7自由度ロボットアームの反復的な把持・配置タスクにおいてPRM比10倍以上の高速な実時間計画を実現した。
- 単一プランナで実現する多様なヒューマノイド移動歩行2018/1/1
歩行・這い・登攀など複数の移動様式を一つの探索プロセスで統合的に計画し、実行と並行して動かせるプランナを提案した論文。
- ホモトピー類ガイダンスを用いた効率的な足配置計画歩行2017/12/1
ユーザーが直感的に定義できるホモトピー類からヒューリスティック関数を自動生成し、人型ロボットの足配置計画を効率化する手法を提案。複雑な多層環境にも拡張可能。
- 行き詰まり時のみユーザーが介入する高次元拘束付き動作計画動作計画2017/10/1
プランナが進展しなくなったときだけユーザーに中間姿勢を尋ねて誘導する対話型動作計画を提案し、34自由度ヒューマノイドで有効性を示した。
- PERCH: 探索による多物体認識と位置推定物体認識・位置推定2015/10/1
既知の3Dモデルを持つ物体の認識・位置推定を、仮説シーンを生成しながら組合せ探索で最良説明を求める手法として定式化し、遮蔽に強いことを実データで示した。
