Peter Allen
収録論文 13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
- バーチャルリアリティ空間における遠隔操作ロボット把持遠隔操作2023/1/1
VR空間の環境情報を活用し、専門知識なしでFetchロボットを直感的に遠隔操作して把持を行えるシステムを提案した。
- 形状補完のためのマルチビューPerformer3D形状補完2022/9/1
時系列の複数視点から3D形状を補完する線形アテンションTransformer「MVP」を提案し、履歴を固定サイズの連想記憶で圧縮することで位置合わせ不要かつ高精度な補完を実現した。
- マルチビュー視覚による閉ループ腕動作生成のための残差強化学習マニピュレーション2021/3/1
ゴール到達用の強化学習方策をベースに、複数視点画像から学ぶ残差行動で障害物回避を実現し、腕の閉ループ軌道生成を高成功率で行う手法を提案した。
- 能動学習でBCIヒューマンフィードバックを最大化するヒューマンフィードバック/能動学習2020/8/1
ロボットの不確実性に基づいて人間への問い合わせを能動学習で選び、複数バッファ機構でノイズ耐性と破滅的忘却を防ぎつつ、少ないフィードバックで障害物回避を伴う3D到達タスクを学習させる手法を提案した。
- 脳波信号によるロボット学習の加速強化学習/BCI2019/10/1
人間の脳波から得られる誤り評価信号を強化学習の報酬形成に利用し、疎な報酬環境でのロボットナビゲーション学習を加速させる手法を提案した。
- 地図もコンパスも不要：パノラマ目標駆動型ビジュアルナビゲーションの学習ビジュアルナビゲーション2019/9/1
実環境の3Dスキャンから生成した専門家軌跡を用いた模倣学習により、地図・コンパス・オドメトリ・目標の相対位置に頼らず、パノラマ目標画像とRGBD入力だけで複雑な屋内環境をナビゲートするエージェントを訓練した研究。
- 深層強化学習による多指適応型触覚把持触覚2019/9/1
触覚と固有感覚を用いた深層強化学習方策で、粗い初期位置から多指ハンドの微調整と再把持を行い、シミュレーションのみで学習して実機に転移する触覚閉ループ把持手法を提案。
- 支援把持のためのヒューマンロボットインターフェースヒューマンロボットインターフェース2018/4/1
身体的制約のある人向けのヒューマンインザループ支援把持システムを構築し、マウス・音声認識・支援スイッチ・sEMGの4入力デバイスを比較評価する汎用ベンチマークを作成した。
- 把持・操作のためのマルチモーダル幾何学習触覚2018/3/1
深度と触覚情報を3D CNNで統合し、遮蔽領域を補完して物体形状を推定する手法を提案。触覚の少量追加が幾何推論と把持成功率の向上に有効であることを示した。
- 形状補完によるロボット把持把持2016/9/1
3D CNNで単視点の点群から遮蔽領域を補完し、その完成形状を用いて把持計画を行うシステムを構築した研究。
- 変形物体操作のためのモデル駆動型フィードフォワード予測変形物体操作2016/7/1
変形する衣類のシミュレーションデータベースを構築し、カテゴリ・姿勢推定、非剛体レジストレーション、折り畳み軌道最適化に活用するパイプラインを提案した論文。
- ロボットアイロンがけのためのマルチセンサ表面解析変形物体操作2016/2/1
曲率スキャンと不連続スキャンを融合し、布のしわを検出・分類してロボットがアイロンがけで除去する手法を提案。
- 予測シミュレーションと軌道最適化による変形物体の折り畳み変形物体マニピュレーション2015/12/1
布の物性と摩擦を考慮したシミュレータ上で軌道を最適化し、しわや位置ずれを避けて二本腕ロボットが衣類を正確に折り畳める手法を提案した。
