Nick Hawes
収録論文 32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
- 静的グラフ世界モデルを超えて：進化するトポロジー上の確率的潜在ダイナミクス学習世界モデル2026/9/23
進化するトポロジーを持つ確率的・部分観測環境に対応したグラフ世界モデルGDMを提案し、予測分布と真の分布を比較する新指標GDDを導入した。
- 分位点結合フローマッチングによる分布強化学習強化学習2026/5/1
分布強化学習における条件付きフローマッチング批判器の損失がワッサーシュタイン距離と整合しない問題を解決するため、ソースとベルマン目標サンプルを分位点で整列させるFlowIQNを提案した。
- 移動操作のためのリスク認識強化学習移動操作/強化学習/リスク認識2026/3/1
移動マニピュレータのリスク認識行動を学習する手法を提案。分布強化学習でリスク中立な教師ポリシーを訓練し、歪みリスク指標でリスク調整した後、模倣学習で深度観測に基づく学生ポリシーに蒸留する。
- 水中グライダーの長期自律運用に向けたオンライン航法計画ナビゲーション2026/2/1
不確実性を考慮したオンライン計画を実機の水中グライダーに適用し、北海での約3ヶ月・1000kmの自律ミッションで従来手法より効率的な航法を実証した。
- サンプリングベースMPCのための生成モデル：適応的な接触リッチマニピュレーションのためのブートストラップ手法マニピュレーション2025/10/1
サンプリングベースMPCの制御列を条件付きフローマッチングで学習し、オンライン計画を効率化する生成予測制御フレームワークを提案。四足ロボットの実世界接触リッチ移動マニピュレーションに初めて適用し、サンプル効率と汎化性能を向上させた。
- ロボットミッションにおける人間とAIの共同推論の強化：信頼度に基づくアプローチ人間AI協調2025/8/1
ロボット遠隔操作タスクにおいて、人間とAIの推論のうち信頼度が高い方を選択する共同推論手法をユーザー研究で検証し、AIの信頼度較正が性能に与える影響を明らかにした。
- 部分観測モンテカルログラフ探索POMDP2025/7/1
大規模POMDPをオフラインで解くため、探索木をオンラインで折りたたんでポリシーグラフを構築するサンプリングベースの新アルゴリズムPOMCGSを提案した。
- 決定論的POMDPのための有限状態コントローラに基づくオフライン解法計画・POMDP2025/5/1
決定論的POMDPに対して、有限状態コントローラの形で方策を構築するMonte Carlo Value Iterationの適応手法DetMCVIを提案し、大規模問題や実世界の森林マッピングで有効性を示した。
- ロボット遠隔操作における共同意思決定：二人の頭脳は一人より優れているか遠隔操作2025/3/1
ロボット遠隔操作の動的タスクにおいて、2人のオペレータが自信を共有して共同意思決定を行うと、個人の最高性能を上回ることを100人の被験者実験で示した。
- ロボットナビゲーションのための漸減ダイナミクスプランニングナビゲーション2025/3/1
ロボットの動力学制約を計画全体に統合し、計画の進行に伴って動力学モデルの忠実度を徐々に下げる新しい枠組みを提案し、複数のプランナーで性能向上とBARNチャレンジ優勝を達成した。
- LUMOS: 世界モデルを用いた言語条件付き模倣学習VLA2025/3/1
学習した世界モデルの潜在空間で長期ロールアウトを練習し、言語指示で操作可能なスキルを実機ロボットにゼロショット転移する模倣学習フレームワーク。
- 学習した報酬プロファイルによる車両エージェントの行動相互作用の因果的説明生成自動運転2025/3/1
自動運転車のエージェント間相互作用を因果的に説明するため、報酬指標の重み付けを学習し、実世界の運転データセットで有効性を検証した研究。
- 透明性のパラドックス？自動運転車の知覚誤差と説明の具体性が乗客に与える影響の検討自動運転/ヒューマンファクター2024/8/1
自動運転の説明の具体性が乗客の安心感・不安・操作意欲にどう影響するかを没入型シミュレータ実験で調べ、知覚誤差を隠す抽象的説明は安心感を下げ、誤差を明かす具体的説明は不安を高めることを示した。
- 後悔なし：カリキュラム発見のための後悔近似の調査と改善強化学習2024/8/1
強化学習のカリキュラム設計において、既存の後悔近似が実際には成功率と相関していることを明らかにし、学習可能性の高いシナリオを直接訓練する手法を提案した。
- 準静的信念ダイナミクスと接触情報を活用したロバストプッシングマニピュレーション2024/4/1
物体を押す操作において、準静的な接触ダイナミクスを用いて不確実性の伝播を効率的に予測し、接触を考慮した軌道サンプリングと分散制約によりロバストな開ループ計画を生成する手法を提案した。
- AutoInspect: 長期的な自律産業点検に向けて自律ナビゲーション2024/4/1
ROSベースのミッション自律システムAutoInspectを開発し、鉱山や核融合炉などで数週間から数ヶ月の長期自律点検を実現した。
- 草の成長を観測する：自律的な生物多様性モニタリングのための長期視覚ナビゲーションとミッション計画視覚ナビゲーション2024/4/1
動的に変化する草原環境で6週間にわたり植物群落を監視する自律ロボットシステムを実証し、複雑な自然環境での視覚ナビゲーションとミッション計画の課題を議論した。
- CC-VPSTO: 不確実性下のオンラインロボット運動計画のためのチャンス制約付き経由点ベース確率的軌道最適化運動計画2024/2/1
不確実性下で制約を高い確率で満たす軌道を生成するため、チャンス制約最適化をモンテカルロサンプリングに基づく決定論的代理問題に変換し、勾配不要最適化でリアルタイムに解く枠組みを提案。シミュレーションとFranka Emikaロボットで有効性を示した。
- 自動運転における説明の具体性が乗員に与える影響自動運転2023/7/1
自動運転車の乗員に対し、抽象的な説明と具体的な説明を音声で提示し、安全性の知覚や不安、運転を引き継ぎたいという欲求にどう影響するかを実験した。
- 最小限の人的労力で模倣学習を行うフレームワーク模倣学習2023/6/1
共有自律において、各エピソードで人間のテレオペレーションか自律制御かを選択し、人間のコストを最小化しながら模倣学習と強化学習で自律性能を向上させる手法を提案。
- VP-STO: 経由点ベースの確率的軌道最適化による反応的なロボット動作マニピュレーション2022/10/1
経由点を用いて空間と時間を同時に最適化し、タスク非依存ながら衝突回避などを組み込みつつリアルタイム制御を実現する軌道最適化フレームワークを提案した。
- 古典的制御のための不偏能動推論マニピュレーション2022/7/1
能動推論コントローラの状態推定バイアスと制御則の暗黙性という問題を解決する不偏能動推論コントローラ(u-AIC)を提案し、2自由度アームのシミュレーションと実機7自由度マニピュレータ実験で性能向上を示した。
- ベータ残差：ベイズ推論と精度学習によるセンサ故障に対する耐故障制御の改善耐故障制御2022/4/1
耐故障制御を単一のベイズ推論問題として定式化し、精度学習と新規のベータ残差を組み合わせてセンサ故障の検出と暗黙的な復旧を両立させる手法を提案した。
- 未知の危険プロセスを考慮したリスク認識型動作計画動作計画2021/9/1
ガウス過程回帰で危険プロセスの確率モデルを構築し、CVaRなどのリスク指標で安全性を評価して、部分的に未知な環境での安全な動作計画を実現する手法を提案した。
- 能動推論と精度学習による確率的フォールトトレラント制御フォールトトレラント制御2021/9/1
ロボットマニピュレータのセンサ故障に対し、閾値を使わずセンサ精度をオンライン学習して徐々に故障センサを除外する能動推論ベースの確率的フォールトトレラント制御を提案し、実験で有効性を示した。
- 不偏能動推論による感覚故障を伴うロボットマニピュレータの耐故障制御耐故障制御2021/4/1
能動推論の新定式化により、不偏な状態推定と自由エネルギーに基づく確率的ロバスト閾値を用いて感覚故障の検出・隔離・復旧を追加制御器なしで行う耐故障制御を提案し、2自由度マニピュレータのシミュレーションで有効性を示した。
- 能動推論による状態推定・制御・学習の統合マニピュレーション2020/5/1
能動推論の枠組みでマニピュレータの制御・状態推定・モデルパラメータ学習を統合し、PID制御との関係を示しつつ外乱や未モデル動態に頑健な手法をFranka Emika Pandaで実証した。
- 遠隔操作移動ロボットのための専門家誘導型ミックスド・イニシアチブ自律制御遠隔操作・可変自律2019/11/1
人間とシステムのどちらからでも自律レベルを切り替えられるEMICSを提案し、災害対応を模したシミュレーションと実機実験で、混合イニシアチブ制御がナビゲーション性能や作業者負荷の面で優れることを示した。
- 長期ロボット自律性のための人工知能：サーベイロボット自律性2018/7/1
長期にわたる実世界でのロボット自律運用を可能にするAI技術を、ナビゲーション・知覚・計画・学習などの観点から整理し、統合の現状と今後の課題を展望したサーベイ論文。
- 不確実環境下でのマルチロボットの同時タスク割当と計画群制御2018/3/1
不確実な環境で動く複数ロボットに対し、タスク割当と計画を同時に行い、形式検証の手法で確率的な性能保証と安全制約を満たす方策を生成する手法を提案した。
- ノイズだらけのWebデータから深層視覚物体モデルを学ぶ方法物体認識/Web学習2017/2/1
Web画像のノイズ耐性を2つの深層アーキテクチャで比較しGoogLeNetが適することを示すとともに、概念拡張でノイズを抑え視覚的多様性を高めたWebデータセット構築法を提案し、ロボット視覚ベンチマークで有効性を確認した。
- STRANDSプロジェクト：日常環境における長期自律運用長期自律2016/4/1
AIとロボティクス研究を統合した移動サービスロボットを警備・介護環境に長期配備し、4回の展開で計104日間・116kmにわたり自律タスクを遂行した取り組みを報告する論文。
