Nikolay Atanasov
University of California, San Diego
収録論文 104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
- FLASH-CBF-RRT：リプシッツ適応型安全ホライズンCBFステアリングによる高速動作計画動作計画2026/10/16
CBF制約付き速度を安全に一定適用できる時間ホライズンを閉形式で算出し、障害物近傍では短く開空間では長い適応的ステップでRRTの局所ステアリングを高速化した手法。
- BubbleCBF：二次系のための構成的安全制約と未知環境における自律ロボットナビゲーションへの応用安全制御/ナビゲーション2026/10/14
位置空間に衝突のない球（バブル）を構成し、その二次幾何と重なりから速度依存の安全制約を導出することで、二次系の実行可能な安全フィルタを設計し、未知環境でのロボットナビゲーションを実現した。
- PatternDex: 関節物体の両手巧みな操作の強化学習を導く相互作用パターンの学習マニピュレーション2026/10/3
人間の物体操作デモから手と物体の動きの相関を「相互作用パターン」として学習し、それをガイドに強化学習を行うことで、両手巧みなハンドによる関節物体操作を高成功率で実現する手法を提案。
- HIGS: 幾何・意味理解を統合する階層的暗黙グリッドシーン理解2026/9/29
マルチ解像度サブマップと統合クエリ機構で、幾何と意味の両方を扱う効率的でスケーラブルな階層的ニューラル場を提案した論文。
- OREN-X: 実時間マルチモーダルマッピングのための八分木残差ネットワークマッピング2026/9/24
八分木を共有データ構造として幾何・放射・視覚言語特徴を統合的にマッピングし、リアルタイム性能と精度を向上させる手法を提案。
- OcclusionCBF: 隠れた動的障害物に対する安全なナビゲーションのためのバックアップ制御バリア関数ナビゲーション/安全制御2026/9/6
ロボットが遮蔽物の背後に隠れた動的障害物と衝突しないよう、到達可能な占有予測に基づくバックアップ制御バリア関数を拡張した安全フィルタを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 距離から軌道へ：UAVのためのリアルタイム符号付き距離関数マッピングと距離加速型モーションプランニングUAVナビゲーション2026/7/1
本論文は、点群からオンラインでSDFを再構成するニューラルネットワークORENと、距離情報を利用して衝突チェックを削減する探索ベースのプランナーBubble*を統合し、クアッドローターのリアルタイムナビゲーションを実現した。
- DexFuture: 両手巧緻ツール使用のための階層的未来状態視覚運動ターゲティングマニピュレーション2026/6/1
高次元の手の構成と複雑な手-ツール-物体ダイナミクスを扱う両手巧緻ツール使用タスクにおいて、デモンストレーションや遅い計画に依存せずに未来の参照軌道を生成する階層的システムを提案した。
- SERF: 長時間ホライズンのモバイル操作のための時空間環境・ロボット特徴マップモバイル操作/VLA2026/6/1
ロボットの長時間操作タスクにおいて、環境とロボット自身を共有潜在空間のニューラル点群として表現する時空間特徴マップを導入し、これをVLAモデルの状態入力として用いることで、長期的な推論とタスク成功率を向上させる。
- 物体情報を活用したモデル予測経路積分制御による非把持ロボット操作マニピュレーション2026/5/1
非把持操作の長期的計画を、物体単体の計画を参照してロボットと物体の統合計画を解く階層型MPPI制御で効率化し、シミュレーションと実機で成功率を向上させた。
- 高拘束環境における連続体ロボットの接触を考慮した計画と制御連続体ロボット2026/4/1
連続体ロボットが血管や内腔などの狭い環境で安全に動作するため、接触の質を評価して危険な接触を罰し、良性の接触を許容する計画手法を提案。患者スキャンからの解剖モデルで実験し、高い成功率と精度を達成した。
- 予測制御のためのニューラルロボットダイナミクスのオンザフライ適応制御2026/4/1
オフライン学習と効率的なオンライン更新を組み合わせ、ニューラルダイナミクスモデルを高速適応させる手法を提案。実機クアッドローターで新環境下の予測追従制御を実証した。
- Kernel-SDF: カーネル回帰を用いたリアルタイム符号付距離関数推定のためのオープンソースライブラリシーン表現2026/3/1
カーネル回帰とガウス過程回帰を組み合わせ、ストリーミングセンサデータから不確かさを考慮した符号付距離関数をリアルタイムで推定するオープンソースライブラリを開発した。
- PhysGraph: 物理に基づくグラフ変換器ポリシーによる両手巧緻な手-道具-物体操作マニピュレーション2026/3/1
両手による道具操作を、システムを運動学的グラフとして表現し、注意機構に物理的構造事前知識を注入するグラフ変換器ポリシーPhysGraphを提案。パラメータ数を減らしつつ操作精度と成功率を向上させ、未見の形状へのゼロショット転移も示した。
- 制御バリア回廊：安全関数から安全集合へ安全制御2026/3/1
制御バリア関数と安全運動回廊という2つの安全手法を統合した「制御バリア回廊」を提案し、フィードバック制御系での局所的な安全目標領域の選択を可能にする。
- Rainbow-DemoRL: デモンストレーション強化強化学習の改良を組み合わせる強化学習2026/3/1
オフラインデータを活用したオンライン強化学習のサンプル効率向上手法を3分類し、各手法の組み合わせ効果を実証的に分析した論文。
- 天井作業のための共有自律型建設ロボットシステム建設ロボット2025/11/1
天井への穴あけなどの高所作業を遠隔操作で支援する移動式双腕ロボットを開発し、ガウススプラッティングによるオンライン3D再構成と動的障害物回避のためのニューラルC空間バリアを導入した。
- MATT-Diff: 拡散ポリシーによるマルチモーダル能動的目標追跡目標追跡2025/11/1
拡散モデルに基づく制御ポリシーで、目標数や状態が未知の環境でも探索・追跡・再捕捉を切り替えながら移動エージェントが複数目標を追跡できる手法を提案。
- OREN: 実時間ユークリッド符号付距離マッピングのための八分木残差ネットワークマッピング2025/10/1
八分木補間による明示的な事前分布とニューラルネットワーク回帰による暗黙的な残差を組み合わせ、非打ち切りユークリッドSDFを高精度かつ効率的に再構成するハイブリッド手法を提案。
- 全体像を見る：モバイルマニピュレーション方策学習のための3D潜在マップモバイルマニピュレーション2025/10/1
3D潜在特徴マップ上で直接動作するエンドツーエンドの方策学習手法SBPを提案し、画像のみに頼る方策よりも空間的・時間的推論に優れ、未知シーンでも高い成功率を示した。
- 自己注意機構付き方策勾配によるモデルフリー分散非線形マルチエージェントゲームマルチエージェント強化学習2025/9/1
非線形なマルチエージェントゲームにおいて、自己注意層でパラメータ化した非線形フィードバックゲインを方策勾配で学習する分散方策を提案し、線形・非線形制御やマルチロボット追跡逃避ゲームで有効性を示した。
- Conformalizedセマンティックマップを用いた未知環境における安全計画ナビゲーション2025/9/1
知覚の不確実性がある未知環境で、セマンティックな到達・回避タスクをユーザー指定の確率で達成するプランナを提案。Conformal Predictionでセマンティックマップの不確実性をモデルフリーに定量化する。
- 一般化リアプノフ関数による強化学習方策の安定性証明強化学習2025/5/1
強化学習方策の価値関数にニューラルネットの残差項を加えて一般化リアプノフ関数を学習し、方策の安定性を証明する手法を提案した。
- 不変視覚慣性オドメトリのための学習型IMUバイアス予測視覚慣性オドメトリ2025/5/1
IMUのバイアスをニューラルネットで予測し、不変拡張カルマンフィルタによる視覚慣性オドメトリの対称性を保ちながら、視覚情報が長期間得られない場合でもロバストな状態推定を実現した。
- MISO: 大規模環境における効率的でグローバルに一貫したニューラル暗黙再構成のためのマルチレゾリューションサブマップ最適化ニューラルSLAM2025/4/1
ニューラル暗黙表現を用いたSLAMにおいて、マルチレゾリューションのサブマップを階層的に最適化することで、大規模環境でも計算効率と推定精度を両立させる手法を提案した。
- 楕円体事前分布とニューラル残差によるシーン全体の符号付き方向距離関数の学習3D再構成2025/3/1
視点方向に依存する符号付き距離関数（SDDF）を提案し、楕円体の明示的事前分布とニューラル残差を組み合わせてシーン全体を高精度かつ効率的に再構成する手法を開発した。
- LATMOS: 観測列からの潜在オートマトンタスクモデルタスク計画2025/3/1
観測データからタスクを自動的に分解し、検証と計画を可能にするオートマトンに着想を得たタスクモデルを提案。
- LTLCodeGen: ロボットタスク計画のための構文的に正しい時相論理のコード生成タスク計画2025/3/1
自然言語の指示をコード生成によって構文的に正しい線形時相論理(LTL)式に変換し、セマンティック占有マップと組み合わせて衝突のないロボット経路を計画する手法を提案。
- マニピュレーション計画と制御のためのニューラル配置空間バリアマニピュレーション2025/3/1
配置空間距離関数(CDF)をニューラルネットで学習し、それをバリアとして安全制約を定式化することで、雑然とした動的環境でのマニピュレータの運動計画とロバスト安全制御を効率化した研究。
- 遮蔽環境下での追跡回避問題における視界と安全バリア関数を用いた制御戦略追跡回避2024/11/1
移動する追跡者が遮蔽物があっても逃走者を視界内に捉え続けるため、視界と障害物回避を制御バリア関数で制約し、サンプリングベース計画と凸最適化で追従する手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- SplatSDF: ガウシアンスプラットとのアーキテクチャレベル融合によるSDF-NeRFの高速化シーン表現/NeRF2024/11/1
3DガウシアンスプラットをSDF-NeRFの入力としてアーキテクチャレベルで融合し、収束を3倍高速化しつつ幾何精度とレンダリング品質を向上させた手法を提案。
- 作用素学習による汎化可能な動作計画動作計画2024/10/1
動作計画の価値関数をコスト関数空間から価値関数空間への作用素として学習するPlanning Neural Operator (PNO)を提案し、粗い解像度での学習から高解像度へのゼロショット超解像や、A*やRRT*を加速するヒューリスティックとしての利用を実証した。
- 連続体ロボット制御のためのニューラル配置距離関数連続体ロボット/運動計画2024/9/1
連続体ロボットの形状をリンクごとの距離場を学習して運動学チェーンで統合するN-CEDFとして表現し、MPPI制御に組み込むことで動的障害物環境でも安全な軌道生成を可能にした。
- 距離場上の動作計画のための安全バブル被覆動作計画2024/8/1
距離場の一点の距離値から安全領域（安全バブル）を求め、自由空間をバブルで被覆する3つのサンプリングアルゴリズムを提案し、階層的な計画で効率的な衝突回避軌道を生成する。
- 可変周波数モデル学習と予測制御による脚ロボットの跳躍動作跳躍/モデル予測制御2024/7/1
脚ロボットの跳躍において、実験からモデルを学習し可変周波数のモデル予測制御を組み合わせることで、着地目標精度と外乱への頑健性を両立させた研究。
- SlideSLAM: マルチロボットナビゲーションのための疎で軽量な分散型メトリック・セマンティックSLAMSLAM2024/6/1
異種ロボットチームが協調して物体ベースのメトリック・セマンティック地図をリアルタイムに構築できる、分散型SLAMフレームワークを開発した。
- 潜在空間アライメントによる異形態ロボットマニピュレーションスキルの転移マニピュレーション2024/6/1
異なる形態のロボット間で制御方策を転移するため、状態と行動を共通の潜在空間に射影し、敵対的学習とサイクル整合性でターゲットのエンコーダ・デコーダを訓練する手法を提案。sim-to-simおよびsim-to-realで有効性を実証。
- 動的環境における安全なロボットナビゲーションのためのセンサベース分布ロバスト制御ナビゲーション2024/5/1
ノイズを含むオンボードセンサ情報を直接取り込む分布ロバスト制御バリア関数(DR-CBF)を提案し、経路追従のための制御リアプノフ関数と組み合わせることで、不確実な動的環境下でも安全かつ効率的な移動ロボットのナビゲーションを実現した。
- ロボットチームによる能動マッピングのためのリーマン最適化群制御2024/4/1
複数ロボットが分散的に協調し、リーマン多様体上の最適化を用いて3Dセマンティックマップ推定と不確実性を最小化するSE(3)軌道計画を同時に行う手法を提案。
- 分布ロバスト方策とリアプノフ証明書の学習制御/ロバスト学習2024/4/1
モデル不確かさ下での制御系に対し、分布ロバストなリアプノフ微分制約を満たすニューラル制御器と証明書を学習する手法を提案し、OoD不確かさでも安定性を保証する。
- 分散変分推論によるマルチロボット物体SLAMマルチロボットSLAM2024/4/1
複数ロボットの物体SLAMを通信グラフ上の変分推論問題として定式化し、コンセンサス制約付き分散ミラー降下法で解く手法を提案。実機・シミュレーションで軌道と物体推定の精度向上と大規模チームへの拡張性を示した。
- モバイルマニピュレーションのための汎化可能な特徴場の学習モバイルマニピュレーション2024/3/1
移動と操作の両方に使える統一的なシーン表現として、リアルタイムで動作する汎化可能なニューラル特徴場GeFFを提案し、四足歩行ロボットで物体・部位レベルの操作と意味認識ナビゲーションを実証した。
- 合意制約付き分散最適化によるマルチロボット意味オクトリーマッピングマルチロボットマッピング2024/2/1
複数ロボットが距離・視覚観測を共有し、合意制約下で勾配最適化を行い、適応解像度オクトリーで圧縮した3次元意味地図を分散構築する手法を提案。
- 物理情報を活用した分散マルチロボット強化学習群制御2024/1/1
ポート・ハミルトン構造と自己注意機構を組み合わせた分散制御ポリシーを強化学習で獲得し、スケーラブルなマルチロボット協調を実現した。
- リー群上のポート・ハミルトニアン神経ODEネットワークによるロボット動力学の学習と制御ロボット動力学学習2024/1/1
リー群上のポート・ハミルトニアン形式をニューラルODEに組み込み、エネルギー保存則と摩擦・抗力などの散逸効果を考慮したロボット動力学モデルを学習し、安定化と軌道追従のための統一的な制御則を提案した。
- センサネットワークにおける分散ベイズ推定：周辺密度の合意形成分散推定2023/12/1
センサネットワークで非線形尤度を持つデータから分散ベイズ推定を行うアルゴリズムを提案し、各エージェントが観測する変数のみを推定するストレージ効率の良い手法を開発した。
- EAST: 計画と制御の協調設計による環境認識型安全追従移動ロボットナビゲーション2023/10/1
未知環境で動く障害物を避けながら移動計画を安全に追従するため、経路計画の障害物クリアランスコストと制御バリア関数を組み合わせた手法を提案し、実機で検証した。
- 動的な楕円環境における多角形ロボットの安全安定化制御安全制御2023/10/1
多角形ロボットと楕円形障害物の距離を解析的に計算し、制御バリア関数（CBF）を用いて動的環境での安全なナビゲーションを実現する手法を提案した。
- 点群観測からのハミルトン力学学習による非ホロノミック移動ロボット制御移動ロボット制御2023/9/1
点群データから直接ロボットの力学を学習し、ハミルトン構造を組み込むことでデータ効率を高め、非ホロノミック移動ロボットの追従制御を実現した。
- オンライン教師あり学習のための分散変分推論分散推論2023/9/1
センサネットワーク上で変分推論を分散実行する手法を提案し、オンライン学習とマルチロボット確率マッピングに応用した。
- 大規模言語モデル誘導による最適シーングラフ計画タスク計画2023/9/1
シーングラフ環境で自然言語タスクをLTLオートマトンに変換し、LLMのヒューリスティックと整合性保証付きLTLヒューリスティックを組み合わせて最適な階層計画を実現する手法を提案。
- ダイナミックハンドオーバー：双腕ハンドによる投擲と捕球マニピュレーション2023/9/1
双腕マルチフィンガーハンドで物体を高速に投げて受け渡す動作を、マルチエージェント強化学習とSim2Real転移で実現した。
- マルチロボットネットワークにおけるノード軌道からのグラフ同定学習群制御2023/7/1
ノードの状態軌道からネットワークの相互作用グラフを推定するため、自己注意エンコーダと強凸最適化を組み合わせ、未知の構成のネットワークにも汎化できる学習手法を提案した。
- 連続SE(3)軌道における能動的目標追跡のための方策学習目標追跡2022/12/1
限られた視野のセンサを搭載した移動ロボットが動的目標を追跡するため、目標分布のエントロピーを最小化する連続制御方策をモデルベース方策勾配法で学習する手法を提案。
- 不確実性下における分布ロバストリアプノフ関数探索制御理論2022/12/1
未知の分布に従う外乱を受ける動的システムに対し、有限の外乱サンプルから分布ロバストなリアプノフ関数を探索する手法を提案し、SOS制約やニューラルネットワークによる定式化を示した。
- リー群強制変分積分器ネットワークによるロボットシステムの学習と制御構造保存学習2022/11/1
リー群上で定義される制御ラグランジアン/ハミルトン系のダイナミクスを、構造保存型の深層学習アーキテクチャ(LieFVIN)で学習し、離散時間制御に応用する手法を提案。
- 不確かなモデルに対する分布ロバスト最適化による安全で安定な制御合成制御/ロバスト最適化2022/10/1
モデルパラメータの不確かさを有限個のサンプルから捉え、制御バリア関数と制御リアプノフ関数の制約を分布ロバストチャンス制約として扱い、二次錐計画に帰着して安全と安定を両立する制御入力を効率的に計算する手法を提案した。
- 情報理論による意味オクトリー抽象化：知覚と計画の統合意味マッピング2022/9/1
点群データから意味的な3次元オクトリー表現を構築し、情報理論的な枝刈りで圧縮する手法を提案。圧縮結果を計画用グラフ生成に活用し、屋外環境で有効性を示した。
- LEMURS: 分散型マルチロボット相互作用の学習群制御2022/9/1
協調タスクの実演からスケーラブルなマルチロボット制御方策を学習するアルゴリズムLEMURSを提案し、ナビゲーションと群れ形成タスクで有効性を示した。
- 情報理論的能動知覚のための連続制御方策の学習能動知覚2022/9/1
限られたセンサ範囲でランドマークを検出する移動ロボットに対し、相互情報量を最大化する連続制御方策をカルマンフィルタと注意機構で学習する手法を提案した。
- 異種ロボットチームのためのエネルギー考慮型衝突回避情報収集群制御2022/8/1
センサ搭載ロボットチームが動的プロセスの不確かさを減らすため、情報利得とエネルギーコストのトレードオフを最適化しつつ衝突を避ける階層的手法を提案。分散プランナと制御バリア関数に基づく分散制御器を組み合わせ、性能保証と安全性を両立させる。
- 学習したSE(3)ハミルトン力学に基づくロバストで安全な自律ナビゲーションナビゲーション2022/7/1
軌道データからハミルトン系の力学をニューラルODEで学習し、受動性に基づく制御と仮想参照ガバナを組み合わせて、不確かさに対するロバスト性と衝突回避の安全性を両立した追従制御を実現した。
- 能動的SLAMのサーベイ：最新動向と新たなフロンティアSLAM2022/7/1
ロボットが自ら動いて環境地図を高精度に作る「能動的SLAM」の研究を、歴史・統一的な問題定式化・モジュール型解法・深層強化学習やマルチロボット協調まで幅広く整理したサーベイ。
- 敵対的模倣学習のための潜在方策模倣学習2022/6/1
行動の潜在空間で模倣学習を行うことで、高次元タスクでも安定して専門家性能を達成する手法を提案。
- 空中画像からの2D-3D統合学習による地形メッシュ再構成3D再構成2022/4/1
航空機のRGB画像から、視覚オドメトリのキーフレームごとに局所的なメトリック・セマンティックメッシュを2D-3D統合学習で再構成し、オンラインで地形の形状と意味情報を捉える手法を提案した。
- 連続SE(3)軌道上でのシャノン相互情報量の勾配上昇最適化による能動マッピング能動マッピング2022/4/1
グリッドマップとレイ観測の間のシャノン相互情報量を微分可能に近似し、SE(3)連続空間で勾配上昇により情報量の多いセンシング軌道を計画する手法を提案した。
- 不確かなダイナミクスと制約下での安全制御合成安全制御2022/2/1
ダイナミクスモデルと安全制約の不確かさを確率的・最悪ケースの両方で考慮したCLF/CBF制約を定式化し、SOCPとして効率的に安全安定制御を合成する手法を提案した。
- 物理法則を活用したSE(3)多様体上の学習ベース適応制御適応制御2022/1/1
ハミルトン方程式の構造をニューラルODEに組み込み、SE(3)上のロボットダイナミクスを省データで高精度に学習し、外乱補償付き適応制御を実現した研究。
- セマンティックオクトマップとシャノン相互情報量によるロボット探索探索/セマンティックマッピング2021/12/1
各ボクセルがセマンティッククラスの確率分布を持つオクトマップを構築し、シャノン相互情報量の計算可能な下界を導出して探索経路を高速評価する手法を提案した。
- 学習したSE(3)ハミルトン力学系のための安全な自律ナビゲーション安全ナビゲーション2021/12/1
剛体ロボットの軌道データからニューラルODEでハミルトン力学モデルを学習し、エネルギー整形型パッシブ制御と安全制約を組み合わせて未知環境での安全な適応追従を実現した。
- 通信が断続的なロボットチームのための分散ガウス過程マッピング分散マッピング2021/10/1
各ロボットがTSDF上のスパースガウス過程で局所地図を推定し、時間変化する通信相手とパラメータを重み付き平均することで、チーム全体で大域的な地図へ収束させる分散マッピング手法を提案した。
- 連続軌道と制御によるアクティブSLAM：共分散フィードバックアプローチアクティブSLAM2021/10/1
確率的なロボットダイナミクス上で連続軌道を最適化するアクティブSLAM手法を提案し、共分散制御とLQRを組み合わせて不確実性を考慮した情報量の多いセンシング軌道を生成する。
- 学習した外乱特徴を用いたSE(3)ハミルトン力学の適応制御適応制御2021/9/1
ハミルトン型ニューラルODEで外乱モデルをオフライン学習し、幾何学的追従誤差に基づくオンライン適応制御で剛体システムの外乱を補償する手法を提案。振り子とクアッドロータの追従シミュレーションで実証した。
- SE(3)多様体上のハミルトン型ニューラルODEによるダイナミクス学習と制御ダイナミクス学習2021/6/1
剛体のダイナミクスをSE(3)多様体上のハミルトン型ニューラルODEで表現し、エネルギー保存を構造的に保証しつつ、エネルギー整形と減衰注入による安定化・軌道追従制御を実現した。
- インスタンス固有メッシュモデルによる自己位置推定とマッピングSLAM2021/3/1
単眼カメラから物体の姿勢と形状を含むセマンティックマップを構築するため、画像から抽出したセマンティック情報に基づいてオンライン最適化できるインスタンス固有のメッシュモデルを提案した論文。
- カテゴリレベル物体位置合わせのための全畳み込み幾何特徴位置合わせ2021/3/1
同カテゴリの異なる物体インスタンスを正規化座標系に変換し、メトリック学習で全畳み込み幾何特徴を訓練することで、形状の異なるインスタンス間の高精度な位置合わせを実現した。
- CORSAIR: 畳み込み物体検索と対称性支援位置合わせ物体認識・位置合わせ2021/3/1
部分点群から物体のグローバル形状埋め込みで類似物体を検索し、局所特徴と対称性を活用して位置合わせするオンライン物体マッピング手法を提案。
- スパースガウス過程回帰によるマルチエージェント向け高密度インクリメンタル計量意味マッピングマルチエージェントマッピング2021/3/1
RGB-Dストリームからガウス過程とスパース近似・オクトリー分割を用いて、幾何形状と意味ラベルの連続分布マップをオンライン生成し、局所通信のみで複数ロボットのマップを統合する手法を提案した論文。
- 連続SE(3)軌道上での反復共分散制御による能動的探索とマッピング能動的探索2021/3/1
移動ロボットのSE(3)姿勢運動を最適制御し、地図推定の共分散を反復的に最小化することで能動的探索とマッピングを行う手法を提案した。
- 2D-3Dジョイント学習による航空画像からのメッシュ再構成と屋外地形マッピング3D再構成/地形マッピング2021/1/1
ドローン撮影の航空画像から、2D再投影深度と3Dメッシュのジョイント学習で局所メッシュを再構成し、それらを統合して屋外地形の密な環境モデルを構築する手法を提案した。
- 微分可能なセマンティックマッピングと計画による自律ナビゲーションの逆強化学習逆強化学習2021/1/1
距離とセマンティックカテゴリの観測から専門家のコスト関数を逆強化学習で推定し、新しい環境のセマンティック配置にも汎化できるナビゲーション手法を提案した。CARLAで交通ルールに従う走行を学習できることを示した。
- 異種ロボットチームのための非単調なエネルギー考慮型情報収集群制御2021/1/1
情報獲得とエネルギーコストのトレードオフを最適化する分散型軌道計画を提案し、地上・航空ロボット混成チームの目標追跡で通信と計算を大幅に削減しつつ性能を向上させた。
- 距離・セマンティックセグメンテーション観測を用いた能動的ベイズ多クラスマッピング能動探索・セマンティックマッピング2021/1/1
距離とカテゴリ情報を統合したベイズ多クラスマップを構築し、相互情報量の計算可能な下界を導出して効率的な自律探索を実現した。
- ベイズ学習によるシステムダイナミクス推定における制御バリア安全制御2020/12/1
非線形制御アフィン系のダイナミクスをオンラインでベイズ学習し、CLF・CBFの確率制約をSOCPで解くことで安全な制御を実現する手法を提案した論文。
- メモリ付き学習バリア関数によるロバストな安全ナビゲーション安全ナビゲーション2020/11/1
未知環境での安全なナビゲーションのため、距離センサからオンラインで制御バリア関数を構築し、リプレイメモリ付きでニューラルネットの符号付き距離関数を学習する手法を提案した論文。
- スパースベイズカーネル占有マップによる未知環境の自律ナビゲーションナビゲーション2020/9/1
占有・自由空間の境界を機械学習の決定境界として捉え、Relevance Vector Machineに基づくスパースなベイズ占有マップをオンライン構築し、未知環境での自律ナビゲーションと衝突判定を実現した論文。
- 物体残差拘束付き視覚慣性オドメトリVIO2020/7/1
物体の意味情報とバウンディングボックス再投影誤差を活用し、物体の姿勢・形状とIMUカメラ状態を同時最適化する視覚慣性オドメトリ手法を提案。
- 意味的観測を用いた実演からのナビゲーションコスト学習逆強化学習2020/6/1
自動運転ロボットの実演から、意味的観測（車・歩道・車線など）に基づくコスト関数を逆強化学習で推定する手法を提案し、CARLAシミュレータで交通ルールに従う走行を学習できることを示した。
- 不変楕円体と参照ガバナによる混雑環境での安全なロボットナビゲーションナビゲーション2020/5/1
局所的な障害物センシングのみを用い、不変楕円体による軌道境界と参照ガバナで速度を適応制御し、未知環境での安全な経路追従を理論保証付きで実現した。
- 状態依存方向性距離指標を用いた高速かつ安全な経路追従制御経路追従制御2020/2/1
二次形式の状態依存距離指標から得られる楕円体軌道境界を利用し、局所環境の形状に適応して障害物を賢く回避しながら経路を高速追従する制御則を提案した。
- スパースカーネル占有マッピングによる未知環境の自律ナビゲーションナビゲーション2020/2/1
カーネルパーセプトロンの決定境界で占有・自由空間を分ける新しい地図表現を提案し、疎なサポートベクタで障害物境界を表現して衝突判定を完全に行う自律ナビゲーション手法を開発した。
- 部分観測環境における実演からのナビゲーションコスト学習逆強化学習2020/2/1
専門家の実演から逆強化学習でナビゲーションのコスト関数を学習し、A*やRRTで有望な状態のみを用いて効率化した手法を提案する。
- 高相対次数系の学習ダイナミクスに対する確率的安全制約安全制約2019/12/1
オンラインでベイズ学習した系のダイナミクス分布を用い、制御バリア関数へのチャンス制約で高確率の安全性を保証する手法を提案。
- 微小航空機のための探索ベース運動計画に向けて飛行計画2018/10/1
微小航空機(MAV)の複雑なダイナミクスに対応し、動的に実行可能で衝突のない解像度最適かつ完全な軌道を計画する探索ベースの枠組みを提案し、運動不確実性下の安全計画・視野制約・動的環境の3シナリオに適用した。
- ガウスフィルタリングによる空間相関を考慮した高密度3次元マッピング3Dマッピング2018/1/1
占有格子の空間相関をガウスフィルタで効率的に推定し、GP分類と同等精度を保ちつつ計算量が時間に依存しない3次元占有マッピング手法を提案した。
- GPS非依存の障害物環境における高速自律飛行自律飛行2017/12/1
GPSが使えない倉庫などの混雑環境で、事前知識をほとんど持たずに障害物を避けながら高速で自律飛行するロボットのシステム設計とソフトウェア構成を提案し、実環境実験で有効性を示した論文。
- 狭所を高速でくぐり抜けるクアッドロータの探索ベース軌道計画飛行計画2017/10/1
クアッドロータを楕円体でモデル化し、姿勢を考慮した衝突判定と探索ベースの軌道計画により、狭い隙間を高速に通過する機動的な飛行を実現した。
- 線形二次最小時間制御を用いた探索ベースのクアッドロータ運動計画運動計画2017/9/1
LQMT最適制御の解を利用した短時間運動プリミティブで状態空間を格子化し、障害物環境での滑らかな最小時間軌道をグラフ探索でオンライン再計画する手法を提案した。
- ニューラルネットワークによる未知環境のエンドツーエンドナビゲーションナビゲーション2017/7/1
行き止まりのある未知環境でのナビゲーションを、強化学習と教師あり学習を組み合わせたネットワークで学習し、微分可能なメモリユニットの追加が性能と汎化に大きく寄与することを示した。
- 自律ロボットナビゲーションのためのニューラルネットワーク記憶アーキテクチャナビゲーション2017/5/1
フィードフォワード、LSTM、微分可能ニューラルコンピュータの記憶構造を比較し、未知環境への汎化性能をVC次元推定で評価する手法を提案した研究。
- モンテカルロ木探索による触覚物体認識のための能動的エンドエフェクタ姿勢選択触覚2017/3/1
触覚のみで物体を認識するため、把持ごとの手首姿勢をモンテカルロ木探索で適応的に選び、少ない接触回数で認識精度を高める手法を提案し、実機で有効性を示した。
- 確率的セマンティックマップにおける時相論理計画の最適化経路計画2015/10/1
セマンティックSLAMで得られる不確実な地図上で、線形時相論理制約を満たすロボット経路計画を、信頼度パラメータδを用いて決定論的最短経路問題に還元し、A*で効率的に最適解を得る手法を提案した。
- センシングロボットによる情報獲得：アルゴリズムと誤差限界情報獲得/移動センサ2013/9/1
移動センサの軌道最適化において、センサ動特性を考慮しつつ劣モジュラ性に依存しない非貪欲アルゴリズムを提案し、性能保証付きで貪欲法より優れることを示した。
- 非近視眼的視点計画による能動的物体検出能動的知覚2013/9/1
移動式深度カメラの視点を能動的に制御し、POMDPに基づく視点計画で物体検出の曖昧さを解消する手法を提案。PR2ロボット実験で貪欲法や静的検出より優れることを示した。
