Soshi Iba
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
- 状態認識型タスク推定と計画：マルチモーダルLLMによる人間とロボットの協調作業タスク計画2026/8/27
マルチモーダルLLMを用いたタスク計画において、システム状態の推定と状態遷移の予測を明示的に行うことで、幻覚的な行動を減らし、実行可能性と最終状態の精度を向上させる手法を提案した。
- PLUME: 多指操作のための確率的潜在統合世界モデリングとパラメータ推定マニピュレーション2026/6/1
多指ロボットの操作タスクにおいて、物理パラメータの不確実性に対処するため、パラメータの信念とダイナミクスを同時に学習する世界モデルを提案し、シミュレーションから実機へのゼロショット転送を実現した。
- SUBTA: 構造化組立におけるユーザーガイド付き両腕遠隔操作のためのフレームワーク遠隔操作2026/3/1
両腕組立作業の遠隔操作において、意図推定・シーングラフ計画・文脈依存の動作支援を組み合わせた支援システムSUBTAを提案し、ユーザー実験で精度と操作性の向上を実証した。
- 微分可能シミュレーションを用いた幾何学的に妥当な物体姿勢精緻化姿勢推定2026/3/1
物体姿勢推定の結果が幾何学的に不自然になる問題を解決するため、微分可能な物理シミュレーションとレンダリング、視覚・触覚センサを組み合わせて姿勢を最適化する手法を提案した。
- 視覚と触覚データを用いた把持物体の6D姿勢推定触覚2026/1/1
ロボットハンド内の物体の6D姿勢を、視覚と触覚の両データを統合して推定する手法を提案。触覚データを点群で表現し、ピクセル単位の密な融合ネットワークを構築。合成データで訓練し実機に転移できることを示した。
- マルチフィンガーマニピュレーションにおける復旧のための軌道最適化問題の拡散マニピュレーション2025/10/1
拡散モデルを用いて接触の多いタスクの異常状態を検出し、軌道最適化で復旧軌道を計画するフレームワークを提案。オンライン実行を高速化する拡散蒸留法も導入し、ドライバー回しタスクで96%の性能向上を達成。
- AVO: 多指マニピュレーションにおける接触モード切替のための償却価値最適化マニピュレーション2025/10/1
学習した価値関数を軌道最適化のコストに組み込み、接触モード切替を伴う多指操作を効率的に計画する手法を提案し、ネジ回しタスクで計算量を半減しつつ性能を向上させた。
- CADRE: 暗黙的接触記述子とタスク適応型回復アフォーダンスによる動的キャッチングマニピュレーション2025/10/1
落下中の物体を把持範囲内でキャッチし、元の操作タスクに戻れるよう回復させる強化学習フレームワークCADREを提案。接触特徴を暗黙的に抽出し、未見物体にもゼロショットで汎化できる。
- GeoDEx: 力の不確かさ下での触覚巧み操作と外部操作のための統一幾何学フレームワーク触覚2025/5/1
触覚センサの不正確な力計測に対処するため、平面・円錐・楕円体などの幾何プリミティブを用いて力推定・計画・制御を統合し、巧みな把持と外部操作を可能にするフレームワークを提案。
- 拡散モデルに基づく確率的接触探索による多指マニピュレーションマニピュレーション2024/10/1
拡散モデルで接触モード列を生成しA*探索と粒子フィルタで不確実性を考慮して多指操作の接触計画を行う手法を提案し、実機ネジ回しタスクなどで有効性を示した。
- ResPilot: ガウス過程残差学習による遠隔操作フィンガーゲイティングマニピュレーション2024/9/1
ガウス過程による残差学習でロボットハンドの可動範囲を拡張し、指先の協調動作を支援することで、多指ハンドの巧みなフィンガーゲイティング遠隔操作を実現した。
- HyperTaxel: 対照学習による触覚センサ信号のハイパー解像度化触覚2024/8/1
疎な低解像度の触覚センサ信号を対照学習で高解像度の接触面にマッピングし、接触面の形状特徴を捉える表現を学習するフレームワークを提案した。
- 微分可能な転がりと幾何制約を用いた軌道最適化による多指マニピュレーションマニピュレーション2024/8/1
物体のSDFとサンプリングを組み合わせ、指の転がりと接触を微分可能に扱う軌道最適化手法を提案し、ネジ回しやハンド内回転などの多指タスクで性能を向上させ、実機にも適用した。
- 組立作業における遠隔操作マニピュレーションの意図推定のための階層的深層学習遠隔操作2024/3/1
遠隔操作による組立作業で、ユーザの低レベル動作と高レベルタスクの意図を階層的に推定する深層学習手法を提案し、VR環境で有効性を示した。
- ViHOPE: 視触覚による把持物体の6D姿勢推定と形状補完視触覚/姿勢推定2023/9/1
視触覚情報から把持物体の形状を生成的に補完し、その結果を活用して6D姿勢推定精度を高めるフレームワークを提案。シミュレーションで学習し実機への転移も実証した。
- 手先物体の固有感覚6D姿勢推定のための階層的グラフニューラルネットワークマニピュレーション2023/6/1
視覚と触覚のマルチモーダルデータを階層的グラフニューラルネットワークで統合し、指の固有感覚情報も活用して手先物体の6D姿勢を高精度に推定する手法を提案した。
- 深層触覚経験：深度センサデータから触覚センサ出力を推定する触覚2021/10/1
物体表面の深度マップから、接触時のGelSight触覚センサ画像をニューラルネットで推定する手法を提案し、SSIM 0.84でベースラインを上回った。
- 布操作のための視空間的先読みによる連続物理タスクの実現マニピュレーション2021/2/1
RGB-D画像上で学習した視覚ダイナミクスモデルを用い、単一のゴール条件付き方策で布の連続的な折り畳み・平滑化タスクを実現し、深度情報の有効性と長期的なコーナー動作の改善を示した研究。
- シミュレーションで学ぶ布の密な視覚対応と実機でのしわ伸ばし・折り畳み変形物体マニピュレーション2020/3/1
シミュレーション上で布の異なる配置間の視覚的対応を学習し、その表現を用いて1回の実演から多様な布のしわ伸ばし・折り畳みタスクを実機で模倣できる手法を提案した。
- 布操作のための視空間的先読み学習布操作2020/3/1
RGB画像と深度画像から布の動きをシミュレーションで学習し、単一の目標条件付き方策で布の平滑化や折り畳みなど複数タスクを実行できるVisuoSpatial Foresightを提案した論文。
- アルゴリズム監督者からの逐次布平滑化の深層模倣学習模倣学習2019/10/1
布を平坦化するための逐次引っ張り方策を、シミュレータとアルゴリズム監督者のデータから深層模倣学習で獲得し、RGB・深度・RGBD入力の比較や実機dVRKでの検証を行った論文。
- 動的チャネル：群衆ナビゲーションのための計画フレームワーク群衆ナビゲーション2019/3/1
歩行者の動きを考慮した経路計画を、三角形分割空間でのグラフ探索として定式化し、大域的経路計画と局所的な運動計画を統合したパイプラインを提案した論文。
- 布団のつかみ位置を深層転移学習で獲得するロボットのベッドメイキングマニピュレーション2018/9/1
奥行き画像から布団のつかみ位置を深層転移学習で推定し、2種類の移動マニピュレータでベッドメイキングを行い、人間監督に迫る92%の布団カバー率を達成した。
