Nicholas Roy
Massachusetts Institute of Technology
収録論文 48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
- どこを見るべきかを知る：空間・意味融合による対話型物体探索物体探索2026/10/31
VLMの意味的な尤もらしさと幾何的な占有証拠をベイズフィルタで3Dボクセル信念場に統合し、視点変更・移動・棚開けなどの行動選択を行う物体探索システムを構築、双腕移動ヒューマノイドで実証した。
- 制約多様体の微分可能チャートに沿った計画：汎用IKソルバーを用いてマニピュレーション2026/9/9
IKFastなどの汎用逆運動学ソルバーが出力する解析的IKを微分可能に扱うため、逆関数定理を用いて勾配を計算する手法を提案し、マニピュレータの制約付き軌道計画に応用した。
- セマンティックマップを活用した都市規模のクロスビュー位置推定位置推定2026/7/1
ロボットが未踏の環境で位置推定するために、OpenStreetMapの豊富なセマンティック情報を活用する手法を提案。VLMを用いてパノラマからランドマークを抽出し、軽量マッチャーに蒸留して大規模マップとの対応を高速化し、ベイズフィルタで時系列の姿勢推定を行う。
- 基盤モデル証拠と幾何認識の永続ロボット地図における信念整合性マッピング2026/6/1
ロボットの永続地図で、基盤モデルによる意味的クレームと幾何認識の矛盾を検出し、較正ゲートと競合ドロップ窓で不確かな情報のコミットを防ぐ更新演算子を提案。KITTI-360とScanNetで精度が大幅に向上した。
- 環境コンテキストモデリングによる疎分布視覚現象の自律探索自律探索2026/3/1
AUVがサンゴ礁で希少なサンゴ種を効率的に探索するため、周囲の環境コンテキストを報酬信号として活用し、一回のラベル付き画像からDINOv2でオンライン検出する手法を提案。
- フルランク行動と状態観測可能性を超えたPOMDPの学習に向けてPOMDP学習2026/1/1
隠れ状態を持つ系をPOMDPとして学習するため、PSRとテンソル分解を組み合わせ、遷移・観測行列を相似変換の下で推定する手法を提案。
- 3Dシーングラフを用いた自動推論のための構造化インターフェースVLA2025/10/1
LLMと3Dシーングラフを連携させて自然言語を接地する際、シーングラフ全体をテキスト化する代わりにグラフデータベースとCypherクエリを介して必要な部分だけを取得する手法を提案し、大規模シーングラフでの性能とトークン効率を改善した。
- RDAR: 報酬駆動型エージェント関連性推定による自動運転自動運転2025/9/1
自動運転モデルへの入力から除外可能なエージェントを特定し、各エージェントの関連性を学習する手法を提案。大規模運転データセットで評価し、少ないエージェント数で同等の運転性能を達成。
- 言語に基づく階層的計画と実行：マルチロボット3Dシーングラフの活用マルチロボット・タスク計画2025/6/1
複数のロボットが共有する3Dシーングラフと大規模言語モデルを組み合わせ、自然言語の指示を解釈して屋外環境で複雑なタスクを計画・実行するシステムを開発した。
- ストリーミングフローポリシー：行動軌道をフロー軌道として扱う拡散・フローマッチングポリシーの簡略化VLA2025/5/1
拡散・フローマッチングポリシーを簡略化し、行動軌道をフロー軌道として扱うことで、サンプリング中にリアルタイムで行動をロボットにストリーミング可能にした手法を提案。
- 合成による異常検知：オフロードナビゲーションのための生成拡散モデルを用いた異常検出異常検知2025/5/1
拡散モデルで入力画像から異常を除去した画像を合成し、その編集箇所を解析することで、訓練データにない異常を画素単位で検出する手法を提案。
- 押し動作計画のための注意付きニューラルプロセスの学習マニピュレーション2025/4/1
未知の物理特性を持つ物体を押して目標姿勢に導くため、注意付きニューラルプロセスで信念を学習し、二重漸進的拡大サンプリングと組み合わせた計画手法を提案した。
- ランドマーク消失を考慮した信念ロードマップナビゲーション2025/1/1
地図作成から時間が経過してランドマークが消える可能性を考慮し、信念ロードマップを拡張して不確実性を抑えた経路計画を実現する手法を提案。
- 関節物体操作のための半教師ありニューラルプロセスマニピュレーション2024/12/1
ラベル付き操作データが少ない物体でも、大量の画像データと組み合わせて報酬を予測する半教師ありモデルを提案し、ドア開けタスクで有効性を示した。
- PIETRA: 分布外地形走行のための物理情報に基づく証拠学習sim2real2024/9/1
自己教師あり学習に物理モデルを組み込み、未知の地形では学習予測と物理予測を切り替えることで、分布外環境での走行性能を向上させたフレームワーク。
- FORGE: 不確実性下での接触の多いマニピュレーションのための力誘導探索sim2real2024/8/1
力閾値とダイナミクスランダム化を組み合わせてシミュレーションで学習し、姿勢の不確実性がある実機でも力に基づいて接触の多い作業を安全に遂行できる方策を実現した。
- TAMPにおける運動計画のための実用的な有限サンプル境界に向けてTAMP2024/7/1
TAMPでサンプリングベース運動計画を確実に解くために必要なサンプル数の上限を証明し、より厳密なサンプル数を計算する数値アルゴリズムを提案した。
- 階層型不確実性対応協調マルチエージェント計画システムの実環境展開群制御2024/4/1
不確実な実環境で複数ロボットが長距離協調ナビゲーションを行うため、階層的な計画システムを構築し、各階層の失敗に頑健な設計で実機チームに展開した。
- 階層的3Dシーングラフにおけるタスク・動作計画タスク・動作計画2024/3/1
階層的3Dシーングラフから効率的な計画領域を導出し、大規模環境でのタスク・動作計画を実現する手法を提案し、実世界の移動マニピュレータで検証した。
- 多段階タスクにおけるプロンプト最適化：人間のフィードバックとヒューリスティックサンプリングの統合プロンプト最適化2024/2/1
人間が設計したフィードバックルールと学習済みヒューリスティックモデルを組み合わせ、LLMエージェントの多段階タスク向けプロンプトを自動最適化するフレームワークPROMSTを提案し、11タスクで既存手法を大幅に上回った。
- スケーリングこそが全て：JAXで高速化した強化学習による自動運転自動運転/強化学習2023/12/1
JAXで大規模強化学習システムを構築し、実走行データを用いたシミュレータ上で自動運転ポリシーを学習。規模拡大に伴い性能が向上し、失敗率を64%削減、走行進捗を25%改善した。
- シナリオ拡散：拡散モデルによる制御可能な走行シナリオ生成自動運転シミュレーション2023/11/1
拡散モデルと物体検出・軌道回帰を組み合わせ、地図とトークン条件から多様な交通シナリオを制御可能に生成する手法を提案した。
- EVORA: 不確実性を考慮した悪路走行のための深層エビデンシャル走破性学習走行制御/不確実性推定2023/11/1
深層エビデンシャル学習で走破性の不確実性を推定し、リスクを考慮した経路計画を行うことで、車輪・四足ロボットの悪路ナビゲーション性能を向上させた研究。
- ニューラル制御バリア関数の訓練法：複雑な入力制約系のための安全フィルタ学習安全制御2023/10/1
入力制約下の高次元システムでも安全を保証できるよう、名目方策の価値関数を学習して制御バリア関数を構成するPNCBFを提案し、F-16やクアッドコプターで有効性を示した。
- 大規模言語モデルによるスケーラブルなマルチロボット協調：集中型か分散型か？マルチロボット協調2023/9/1
LLMをマルチロボットのタスクプランナーとして用いる際の4つの通信フレームワーク（集中型・分散型・ハイブリッド2種）を比較し、ハイブリッド型がタスク成功率とエージェント数へのスケーラビリティで優れることを示した。
- AutoTAMP：LLMを翻訳者・検証者として用いる自己回帰的なタスク・動作計画タスク・動作計画2023/6/1
自然言語のタスク記述をLLMで中間表現に変換し、TAMPアルゴリズムでタスクと動作を統合計画する手法を提案。自己回帰的な再プロンプトで構文・意味エラーを自動修正し、複雑なタスクでの成功率を向上させた。
- 探査科学における時空間環境下での不確実性を考慮したロボット計画プランニング2022/6/1
熱水プルームや藻類ブルームなどの動的な自然環境を研究する探査科学をPOMDPとして定式化し、確率的モデリングと意思決定の課題を整理して予備的成果を示した論文。
- 階層型熟考・反応システムによる部分的既知環境でのタスク・動作計画タスク・動作計画2022/2/1
反応的ベクトル場プランナの到達保証を契約として活用し、熟考型サンプリング計画と組み合わせることで、未知障害物があっても計算コストを抑えつつ堅牢に計画できる階層型タスク・動作計画アーキテクチャを提案した。
- 機械学習からロボティクスへ：身体性知能の課題と機会身体性知能2021/10/1
機械学習をロボティクスや身体性知能にそのまま適用することの限界を論じ、実環境での運用・安全性・適応性・能動的な世界モデル構築の観点から課題と機会を整理した論文。
- 距離幾何学的逆運動学のための凸反復法逆運動学2021/9/1
逆運動学を低ランク解を持つ凸実行可能問題として定式化し、半正定値計画の反復で解くCIDGIKを提案。従来の非線形最適化より高速かつ高精度に収束する。
- 能動学習による抽象プラン実行可能性の獲得マニピュレーション2021/7/1
ロボットが自ら探索的にプランを実行し、その成否から抽象プランの実行可能性を予測するモデルを能動学習で効率的に獲得する手法を提案し、実機の積み上げタスクで有効性を示した。
- 未知環境で動作するフィールド・サービスロボットのための言語理解言語指示2021/5/1
事前の地図がない未知の環境でも、自然言語の指示を『センサー』として空間・トポロジー・意味情報を推論し、ロボットが正しく解釈・実行できる学習フレームワークを提案した論文。
- 未知環境における時間的に拡張されたタスクの学習と計画計画/強化学習2021/4/1
部分的にしか見えていない環境で時相論理タスクを達成するため、高レベル行動の成功確率とコストをニューラルネットで推定し、最小期待コスト計画を探索する手法を提案した。
- 時間論理仕様下での反応型タスク・モーションプランニングタスク・モーションプランニング2021/3/1
人間の介入に頑健なタスク・モーションプランニング手法を提案し、ビヘイビアツリーと時間論理に基づく反応型合成で計画の再利用と段階的探索により効率的な再計画を実現した。
- 自己ラベル付き三つ組によるオンライン記述子強化：視覚的データ関連付けの改善視覚的データ関連付け2020/11/1
ドメイン非依存の分類ネットワークをオンラインで微調整し、時間的に離れた正例と記述子空間で近い負例からなる自己ラベル三つ組で視覚記述子を逐次改善する手法を提案。物体追跡のデータ関連付け性能を向上させる。
- 関節物体操作のための視覚的先験予測マニピュレーション2020/6/1
視覚的特徴と動作の相関を学習し、類似環境間で知識を転移して少ない試行で関節物体を操作する手法を提案。
- 単眼視によるトポロジカル計画の実現トポロジカル計画2020/3/1
低テクスチャ環境でも頑健なスパース地図を単眼カメラから構築し、未知環境での計画・探索を可能にする手法を提案した論文。
- 情報誘導による部分観測連続環境でのロボット最大値探索・サンプリング探索計画2019/9/1
未知で部分観測な連続環境のグローバル最大値を探索しサンプル採取するMSS問題をPOMDPとして定式化し、情報理論的報酬と連続観測モンテカルロ木探索で解くプランナPLUMESを提案した。
- 複数UAVによる森林冠下での捜索救助群制御2019/8/1
GPSが使えない森林冠下で複数のドローンが協調して探索・地図作成を行うシステムを提案し、木の配置を特徴としたループ閉じ込みとサイクル整合な多方向マッチングで位置推定の精度を高めた。
- 時間的グラウンディンググラフによる視覚言語文脈を蓄積した言語理解言語グラウンディング2018/11/1
自然言語指示と過去の視覚観察・対話から得た事実知識を統合し、指示対象や将来行動を確率的に推定して計画を立てるロボット向け手法を提案。
- 近最適なタスク・動作計画のための許容可能な抽象化タスク・動作計画2018/6/1
エンジェリック意味論に基づく抽象化の許容条件を定義し、連続状態の動作計画で具体計画コストの上下界を導出して探索を高速化。10^13状態の問題で別途タスクプランナなしに近最適解を発見した。
- 一般化グラウンディンググラフ：接地されたコマンド理解のための確率的枠組み言語接地2017/12/1
自然言語コマンドの構文解析構造に応じて確率的グラフィカルモデルを動的に構築し、言語の多様性と複雑な構造を扱いながらコマンドの各部分を実世界の物体・場所・事象に接地する枠組みG^3を提案した論文。
- 周期的データストリームに対する準最適な不可撤回サンプル選択と海洋ロボティクスへの応用サンプリング/海洋ロボティクス2017/11/1
周期的な構造を持つデータストリームから、将来の観測を知らずに不可撤回で代表サンプルを選ぶアルゴリズムを提案し、海洋環境データで有効性を示した論文。
- GeneSIS-RT: 実世界の二次タスク学習のための合成画像生成sim2real2017/10/1
シミュレーションとラベルのない実画像を画像変換で組み合わせ、実世界タスク用の高品質な合成訓練データを生成する手法を提案し、セマンティックセグメンテーションや障害物回避、クアッドコプターの高速飛行で有効性を示した。
- 部分的に未知な環境におけるセンサベースの反応型シンボリックプランニングプランニング2017/9/1
未知の障害物がある環境で、LIDARとグリッパを備えた差動駆動ロボットが受動物体を目標配置に組み立てるため、記号的計画と反応型計画を組み合わせた手法を提案し、形式証明とシミュレーションで検証した。
- 予測的ロバスト推定のための一般化カーネル手法ロバスト推定2017/8/1
センサの不確実性を非パラメトリックベイズ推論でモデル化し、動的環境でも高精度な位置推定を実現する予測的ロバスト推定器を提案した。
- 未知環境での自然言語指示に従うための学習モデル自然言語ナビゲーション2015/3/1
事前地図なしで自然言語の経路指示に従えるよう、環境の空間・意味情報の分布を学習し、信念空間プランナで車椅子ロボットを誘導する手法を提案した。
- 観測相関を考慮した能動探索によるロバスト物体検出能動探索2014/1/1
物体検出の空間依存性を学習し、測定間の相関を考慮したセンサモデルを情報空間の探索に組み込むことで、ロボットが検出性能を最大化する動作計画を生成する手法を提案した。
