Sam Kriegman
収録論文 23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
- 単一アクチュエータ球体ロボットの機敏な移動を実現するRollbot 2球体ロボット/移動制御2026/10/16
単一モータで駆動する球体ロボットを再設計し、機上センサと学習制御によりUWBビーコンへの自律接近やウェイポイント追従を実現、従来比70倍以上速い走行を達成した。
- ゼロから進化する器用なロボット進化ロボティクス2026/9/27
身体の構造を一切仮定せずに、物体の把持・回転・操作が可能なロボットを進化的手法で自動設計し、実機でゼロショット検証した研究。
- 人間の知覚指標を用いた低視認性UAVの計算設計UAV設計2026/5/1
高速回転とモーションブラーを利用して視認性を低減する単一プロペラUAV「Phantom Twist」を提案し、人間の知覚指標に基づいて部品配置を最適化する自動設計パイプラインを開発した。試作と飛行試験で安定性と低視認性を実証した。
- ECo-MoE: 身体条件付き混合エキスパートによるロボットの進化可能性の向上進化ロボティクス2026/5/1
ロボットの設計（遺伝子型）と制御（神経モジュール）を同時最適化する新しい枠組みを提案。個別ポリシー学習や単一の万能コントローラではなく、身体構造に応じてエキスパートを切り替える混合モデルで、進化的探索と学習を効率化する。
- 粗視化バーチャルロボットの製造可能な設計図生成ロボット設計2026/3/1
シミュレーション内で進化した仮想ロボットを、実際に製造可能な設計図へ自動変換するパイプラインを提案。モーターや電子部品などの構造・機能を抽象設計に埋め込み、製造制約を段階的に解決する。
- 運動学的自己破壊による自己再設計ロボット自己再設計2026/3/1
ロボットが自身の身体を動的に再設計する手法を提案。冗長なリンクを自己破壊して除去し、移動性能を向上させる。
- 再構成可能なモジュール型ロボットによる俊敏な脚式移動歩行2025/5/1
単一自由度の関節リンクを自律モジュールとして組み合わせ、多脚ロボットを自由に構成・再構成できるシステムを提案。損傷時の修復や新形態の探索を可能にした。
- 形態事前学習によるロボットの高速協調設計ロボット設計/進化2025/2/1
微分可能シミュレーションで汎用コントローラを事前学習し、身体構造の変更を即時評価する「ゼロショット進化」を提案。多様性崩壊を回避し高性能設計を効率的に得る。
- 自由形状の内骨格ロボットの生成進化的設計2024/12/1
弾性体と剛体を組み合わせた内骨格ロボットの身体構造と運動制御を同時に自動設計する手法を提案し、多様なロボットを生成できる実験基盤を提供する。
- 微分可能ロボットにおける進化と学習sim2real2024/5/1
大規模並列微分可能シミュレーションと遺伝的アルゴリズムを組み合わせ、ロボットの身体設計と神経制御を同時最適化し、微分可能性が高い形態が学習を促進することを示した。
- 非立方体の空間充填型モジュラーロボットモジュラーロボット2024/3/1
立方体以外の空間充填形状である菱形十二面体をロボットセルとして実装し、48個のセルで様々な超構造を構築して移動能力を実証した。
- 自由形状ロボット設計のための強化学習ロボット設計2023/10/1
原子ブロックの追加・除去により任意の外部・内部構造を持つ自由形状ロボットを設計する方策勾配法を提案した。
- グラマラスな筋肉：身体を持つことが身体性を持つことではない理由身体性2023/7/1
身体性の本質は物理的な身体や移動ではなく、身体の機能・設計・完全性を絶えず交渉することにあると論じ、物理空間を移動できないプログラムでも条件次第で歩行ロボットより身体性を持ちうると主張する概念論文。
- ロボットの効率的な自動設計進化的ロボット設計2023/6/1
進化的アルゴリズムを用いて、単一の民生用コンピュータ上で数秒以内に所望の動作をするロボットの構造をゼロから最適化し、製造したロボットがその動作を保持することを示した。
- フラクタル構造によるスケール不変なロボット行動ソフトロボティクス2021/3/1
自己相似な構造を持つモジュラーソフトロボットが、サイズが変わっても同じ行動を示すことを進化計算と実機で示した論文。
- 形状変化で環境に適応するソフトロボットソフトロボティクス2020/8/1
シミュレーションと実機で、形状を変えて平地と傾斜面の両方を移動できるソフトロボットを設計・製作し、形状固定のロボットより優れた移動性能を示した。
- ソフトロボット設計のスケーラブルなsim-to-real転送sim2real2019/11/1
低コストでオープンソースのモジュラー式ソフトロボット設計・製作キットを開発し、シミュレーションと現実のギャップを形態の関数として調査。従来手法より1桁多いロボット設計をシミュレーションから現実へ転送し、スケーラビリティを実証した。
- 身体性がニューラルコントローラの学習可能性を左右する身体性設計2019/10/1
センサ配置の設計が損失関数の地形を変え、複数タスク間での破滅的忘却の起こりやすさを増減させることを示した研究。
- 単語埋め込みから行動へ：ロボットの形態が言語の接地を促進する言語接地2019/8/1
word2vecで符号化した命令と意味的に似た行動をするようロボットを訓練し、未学習の命令にも適切に応答できること、またその対応付けがロボットの機械構造に左右されることを示した。
- 損傷ロボットの形状変化による機能回復の自動化形状変化/損傷回復2019/5/1
脚を失うなどの深刻な損傷を受けたロボットが、制御方策を変えずに自身の形状を変形させることで移動機能を回復し、場合によっては元の性能を超えることを初めて示した研究。
- 環境を介した形態発達による内部受容的ロバスト性進化ロボティクス2018/4/1
ソフトロボットの形状・制御系・材料特性を、生涯中の内部受容刺激（工学応力）に応じて発達させる進化的手法により、材料欠陥に対してより頑健なロボットを実現した。
- 形態発達が進化を導く仕組み：制御の変化に頑健な身体計画の遺伝的固定進化ロボティクス2017/11/1
身体を持つエージェントの発達と進化をシミュレーションし、進化が制御変化に頑健な身体計画を獲得して遺伝的に固定する一方、制御器自体は固定されず発達プログラムの調整で適応を続ける「差分カナライゼーション」現象を発見した。
- 最小限の発達モデルがソフトロボットの進化可能性を高める進化ロボティクス2017/6/1
ロボットの体が生涯にわたって変化する最小限の発達モデルを導入し、これが進化の探索範囲を広げて進化可能性を高めることを示した研究。
