Milos Zefran
収録論文 12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
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- 曖昧な指示からタスク計画へ：LLMに基づくフィードバック駆動型HRCタスクプランニングフレームワークVLA2025/3/1
大規模言語モデル（LLM）と人間のフィードバックを組み合わせ、曖昧な高レベル指示から人間とロボットの協調タスク計画を動的に生成・修正するハイブリッドフレームワークを提案した。
- 感覚グローブによる手術ロボット操作インターフェース医療ロボティクス2024/3/1
HTC Viveトラッカー、Manus Meta Prime 3 XR感覚グローブ、SCOPEYEスマートグラスを組み合わせ、手の動きでda Vinci手術ロボットのアームを直感的に操作するシステムを提案し、従来のdVRKコンソールと比較評価した。
- ロボット胆嚢摘出術データセット(CRCD): 運動学・ペダル信号・内視鏡映像の統合手術ロボティクス2023/12/1
da Vinci Research Kitを用いたブタ肝臓での胆嚢摘出術から、運動学データ・ペダル入力・内視鏡映像を同時収録したデータセットを構築し、クラッチ操作やカメラ起動の予測モデルでその有用性を示した。
- 人間の意図を利用した協調マニピュレーションのための先読みロボット制御マニピュレーション2023/11/1
人間との力のやり取りから意図をリアルタイムに認識し、階層型制御で協調動作を実現するロボット制御フレームワークを提案し、UR10eでの実験で有効性を示した。
- 協調マニピュレーションにおける意図認識マニピュレーション2023/8/1
人間同士の協調作業時の力交換データを用いて、人間の意図を認識する特徴量と分類器を提案し、その精度と遷移識別能力を評価した。
- タスク指向マルチモーダル協調作業のためのエンドツーエンド人間シミュレータマルチモーダルHRI2023/4/1
言語・指差し・触覚的動作を扱うマルチモーダルなユーザシミュレータをニューラルネットで構築し、強化学習エージェントの協調タスク訓練を可能にした。限られたデータを補うマルチモーダルデータ拡張手法も提案。
- 協調物体操作におけるロボットの主導権：人-人物理インタラクションからの学び物理的ヒューマンロボットインタラクション2023/4/1
人同士の協調物体操作における力信号を介した意図伝達を分析し、人間の意図を予測する新特徴量とリアルタイム意図分類器を提案した。
- 人間と協働するロボットのためのマルチモーダル強化学習VLA2023/3/1
人間と協働するロボットの対話・行動方針を、言語と身体動作を含むマルチモーダル強化学習で学習する手法を提案し、実ユーザとの実験で有効性を確認した。
- 高齢者支援ロボットのマルチモーダルインタラクション評価高齢者支援ロボット2022/12/1
身体的インタラクションを含むマルチモーダルな関わりで高齢者を支援するロボットの評価手法を検討し、BaxterとNAOを用いた2つの実験と評価指標を報告した。
- オンボード物理有限状態機械を備えた大規模マイクロロボット群のグループベース制御群制御2022/8/1
オンボードの物理有限状態機械を持つマイクロロボット群を、グループ単位の制御信号で効率的に操作する手法を提案し、局所可到達性の証明と大規模シミュレーションによる検証を行った。
- 人間のマルチモーダル感覚データを用いた物体操作行動の理解マルチモーダル認識2019/5/1
人間が物体を操作する際の映像・手の動き・圧力・指の曲げデータを収集し、プリミティブ特徴と深層学習の2手法で行動認識性能を比較した研究。
