Stefan Wermter
University of Hamburg
収録論文 87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
- BiPOP: 長期的な両腕ロボット操作のための部分順序計画マニピュレーション2026/11/11
LLMと時間的部分順序計画を組み合わせ、両腕の協調が必要な長期タスクを、作業空間の分割と腕間依存関係のモデル化により効率的に計画するフレームワークを提案した。
- テーブルを読む：シェフズハットカードゲームのためのSim-to-Realゲーム状態検出sim2real2026/11/11
3D座標の再投影とドメインランダム化で自動生成した合成データを用い、カード検出・セグメンテーションを組み合わせて実機ロボット上でゲーム状態を推定する手法を開発した。
- DreamFormer: 言語条件付きロボット操作のためのTransformer世界モデルによる夢模倣VLA2026/10/3
学習した世界モデルの潜在空間内で専門家のデモを模倣し、言語条件付き多タスクスキルを獲得するモデルベースエージェントを提案。CALVINベンチマークで既存手法を上回る。
- VLA-Dreamerに向けて：世界モデルによるVLA行動の洗練VLA2026/9/25
VLAの視覚エンコーダの埋め込み空間で世界モデルを学習し、データ効率の改善と推論時の短期計画を目指す構想論文。
- MorphIK: 未知のロボットに対する形態条件付きニューラル逆運動学逆運動学2026/9/24
フローマッチングとトランスフォーマーを用いて、訓練で見たことのない多様なロボットの逆運動学を高精度に解き、さらにヌル空間サンプリングも可能にする手法を提案。
- SmoLSTM: エピソード記憶を持続するコンパクトな視覚-言語-行動モデルVLA2026/9/19
凍結したSmolVLMとLSTM制御層を組み合わせ、エピソード全体でリセットしない再帰状態により、遮蔽や見分けがつかない物体を含むタスクを少ないパラメータで高精度に実行するVLAモデルを提案。
- 視覚・言語・行動モデルの潜在クラスタ解析VLA/解釈可能性2026/9/2
VLAモデルの内部表現を層ごとに解析し、行動デコーダの潜在空間をクラスタリングして解釈可能な概念を抽出するフレームワークを提案した。
- 未知の物体を識別する：ロボット物体操作のためのプロンプト不要なオープンボキャブラリ異常認識物体認識2026/6/25
ロボットが未知の物体を認識できるように、異常検出用MAEとプロンプト不要のオープンボキャブラリ分類器NOVICを組み合わせた二段階フレームワークAnomNOVICを提案し、テーブルトップ環境で高い精度を達成した。
- いつ手助けしましょうか？グループ人間-ロボット協調におけるプロアクティブ性の効果についてHRI/グループ協調2026/6/1
ペア参加者がヒューマノイドロボットと脱出ゲームを行う実験で、ロボットが呼ばれた時だけ反応するリアクティブモデルと、常時聞いて自発的に貢献するプロアクティブモデルを比較し、相互作用頻度や成功率、参加者の評価に与える影響を調べた。
- 人間とロボットの相互作用における不確実性、曖昧さ、多義性：概念化の重要性HRI2026/4/1
この論文は、人間とロボットの相互作用（HRI）における不確実性、曖昧さ、多義性の概念を整理し、一貫した定義と相互関係を提案するものである。
- 2D観測から汎化可能な3Dシーン表現を学習する手法3D認識2026/2/1
ロボットの視点画像から作業空間の3D占有を予測する汎化可能なNeRFを提案し、ヒューマノイドで26mmの精度を達成した。
- 説明可能な人間-ロボットインタラクションのための心の理論人間-ロボットインタラクション2025/12/1
ロボットの心の理論（ToM）を説明可能AI（XAI）の一種として捉え、XAIの評価枠組みで評価することを提案し、ユーザー中心の説明の重要性を論じた論文。
- 指差し誘導による対象推定：Transformerベースの注意機構を用いてHRI2025/9/1
人間の指差しジェスチャーからテーブル上の対象物を推定するため、モダリティ間注意機構を活用したモジュール型アーキテクチャMM-ITFを提案し、単眼RGB画像で高精度に対象を予測できることを示した。
- NICOLロボットにおけるキーポイントベース拡散モデルによる動作計画動作計画2025/9/1
数値計画手法のデータセットを用いて拡散モデルを学習し、NICOLロボットの動作計画を高速化。点群入力を用いなくても、衝突のない解を最大90%の成功率で生成し、実行時間を桁違いに短縮した。
- ロボットと話す：HRI応用のための音声基盤モデルの実践的検討音声認識2025/8/1
人間とロボットの対話で使われる音声認識システム4種を、雑音・訛り・子供/高齢者・障害・自発発話など6つの難しさを持つ8データセットで評価し、性能差や幻覚・バイアスの問題を明らかにした。
- 長期的な人間とロボットの相互作用における個別化された説明XHRI2025/7/1
ロボットが人間に説明を行う際に、ユーザーの知識モデルを更新・参照して説明の詳細度を個別化するフレームワークを提案し、LLMを用いた3つのアーキテクチャを病院巡回ロボットとキッチンアシスタントロボットのシナリオで評価した。
- LLMを対話的教師として用いるロボットマニピュレーションの模倣学習マニピュレーション2025/4/1
人間教師の代わりに大規模言語モデル（LLM）を対話的教師として活用し、ロボットマニピュレーションの模倣学習を効率化するフレームワークLLM-iTeachを提案した。
- LLM+MAP: 大規模言語モデルと計画領域定義言語を用いた両腕ロボットのタスク計画タスク計画2025/3/1
LLMの推論とマルチエージェント計画を組み合わせ、両腕ロボットの長期的なタスクを効率的に分解・割り当てする計画フレームワークを提案。
- 振っても混ぜるな：ヒューマンロボットバーテンディングにおけるグラスの視覚理解のための新規データセット物体検出2025/3/1
透明・反射するグラスの多様性に対応するため、RGB-Dセンサから自動ラベリングで収集した実世界グラスデータセットGlassNICOLDatasetを構築し、オープンボキャブラリ検出器を上回る性能とバーテンディングタスクでの81%の成功率を達成した。
- DIRIGENt：拡散モデルによる人間の実演からのエンドツーエンドロボット模倣模倣学習2025/1/1
人間がロボットを模倣したデータで拡散モデルを訓練し、RGB画像から直接関節値を生成してロボットが人間の動作を模倣できるエンドツーエンド手法を提案した。
- 多様なユーザー層に適応する人間-ロボットインタラクションのフレームワークHRI2024/10/1
多様なユーザー層に合わせて対話を調整し、ユーザーが小さな割り込みや大きな変更でインタラクションを制御できるROSベースの適応型HRIフレームワークを開発した。
- おしゃべりするロボット：マルチモーダルな人間-ロボット会話と協働の基盤構築VLA2024/7/1
LLMを中心に音声認識・音声生成・物体検出・姿勢推定・ジェスチャ検出を統合し、自然な人間-ロボット会話と協働を実現するモジュール型システムを提案した。
- ロボットもマルチタスクをこなせる：記憶アーキテクチャとLLMを統合したクロスタスク行動生成VLA2024/7/1
人間の認知に着想を得た二層の記憶モデルと2つのLLMを組み合わせ、ロボットが複数タスク間を切り替えながら適応的に行動を生成する手法を提案し、5つのタスクで性能向上を示した。
- 細部が違いを生む：物体状態に敏感な神経ロボティクスタスクプランニングタスクプランニング2024/6/1
物体の状態を考慮したタスク計画を行うエージェントOSSAを提案し、モジュール型とモノリシック型の2手法を比較した。テーブル上の物体を片付けるタスクで評価し、モノリシック型が優位であることを示した。
- 言語モデルによる強化学習エージェントのメンタルモデリングVLA2024/6/1
大規模言語モデルがエージェントの行動履歴からその意思決定を推論し、メンタルモデルを構築できるかを評価指標を提案して検証した研究。
- LLM駆動によるロボットスキルの自動発見フレームワークスキル獲得2024/5/1
LLMがシーン記述とロボット構成からタスクを提案し、強化学習と視覚言語モデルによる検証を通じて、ゼロから多様な基本スキルを段階的に獲得・拡張する手法を提案。
- ヒューマノイド実体エージェントによる神経ロボティクス把持のための逆運動学マニピュレーション2024/4/1
ベジェ曲線ベースのデカルト軌道計画を、プラットフォーム非依存な神経模倣逆運動学CycleIKで関節空間軌道に変換し、LLMを核とする実体エージェントを通じてNICO/NICOLでの把持を実現した。
- 大規模言語モデルによる双腕ロボットの制御マニピュレーション2024/4/1
LLMを使って双腕ロボットの長期的な協調作業を計画・制御するエージェントLABORを提案し、シミュレーションで成功率が向上することを示した論文。
- リンゴとオレンジの比較：LLMを活用した物体分類タスクにおけるマルチモーダル意図予測意図予測2024/4/1
物体分類タスクで協働するロボットが、ユーザーのジェスチャー・姿勢・表情・発話・環境状態をLLMで統合し、意図を階層的に予測する手法を提案・評価した。
- 他人の靴で拡散する：拡散モデルによるロボットの視点取得模倣学習2024/4/1
三人称視点の実演から一人称視点の画像を生成する拡散モデルを提案し、ヒューマノイドロボットが直接三人称のデモンストレーションから模倣学習できるようにした。
- 人間動作のロボット模倣模倣学習2024/1/1
単一の人間による実演からタスクを抽象化し、拡散モデルによる行動セグメンテーションとオープン語彙物体検出、記号推論を組み合わせてロボットが模倣できる新手法を提案。
- ヒューマノイドロボットの社会的合図のミラーリングに対する人間の印象HRI2024/1/1
iCubとPepperロボットを用いて、感情や動きのミラーリングに対する人間の知覚を比較し、ロボットプラットフォームと制御方法が印象に与える影響を調査した。
- 大規模言語モデルのフィードバックによるロボットマニピュレーションの強化学習加速マニピュレーション2023/11/1
LLMを自動監督者として活用し、自然言語プロンプトで報酬フィードバックを与えることで、ロボット操作タスクの強化学習を効率化するLafite-RLフレームワークを提案した。
- 自己教師ありタスク推論による継続的ロボット学習継続学習2023/9/1
ラベルなしのデモから行動と意図の埋め込みを自己組織化的に学習し、タスク推論ネットワークでタスクを推定することで、ロボットが新たなタスクを継続的に学習できる手法を提案した。
- CycleIK：神経模倣型逆運動学逆運動学2023/7/1
GANと多層パーセプトロンを用いた神経模倣型逆運動学手法を提案し、遺伝的アルゴリズムと組み合わせることで精度と実行時間を改善した。
- 「半分入っているか、半分空か」問題の明確化：マルチモーダル容器分類マルチモーダル認識2023/7/1
ロボットが容器と中身を分類するため、視覚・触覚・固有感覚のデータを融合する3つの戦略を比較し、最良の融合戦略が単一感覚より15%高い精度を示した。
- 感情のジレンマ：人間らしいロボットが信頼と協力に与える影響HRI2023/7/1
感情を表すロボットとのコイン委託ゲーム実験を行い、感情ロボットは不安を増やし信頼と協力を低下させることを示した。
- 地図ベース経験再生：強化学習における破滅的忘却へのメモリ効率的な解決策強化学習2023/5/1
強化学習の経験再生メモリを自己組織化ネットワークで地図状に整理し、類似サンプルを統合することでメモリを大幅に削減しつつ破滅的忘却を抑える手法を提案した。
- NICOL: 社会的インタラクションと信頼性の高いマニピュレーションを橋渡しする神経模倣型協調セミヒューマノイドロボットヒューマノイド2023/5/1
社会的インタラクションと物理的協調作業の両立を目指し、NICOを大型化したセミヒューマノイドNICOLを開発し、神経遺伝的視覚運動学習により従来のIKソルバを上回るマニピュレーション性能を示した。
- 報酬分解による高レベルなロボット説明の再検討説明可能強化学習2023/4/1
強化学習ロボットの行動を、抽象化された行動空間と報酬分解を組み合わせて、物体属性に基づく高レベルで曖昧さのない説明を生成する枠組みを提案した。
- 好奇心クロスエントロピー法と対照学習によるサンプル効率の良いリアルタイム計画モデルベース強化学習2023/3/7
好奇心に基づく内在的報酬をQ値で推定し、対照学習で潜在表現を効率的に学習することで、モデルベース強化学習のリアルタイム計画を高次元環境でもサンプル効率良く行えるようにした。
- 環境と対話する：大規模言語モデルを用いた対話型マルチモーダル知覚VLA2023/3/1
LLMを基盤とし、ロボットが視覚・音・触覚・固有感覚などのマルチモーダル情報を能動的に収集しながら対話的にタスクを遂行するフレームワークMatchaを提案した。
- 部屋の中のロボット：ロボットの表情と視線が人間同士の協力に与える影響HRI2023/3/1
2人1組の協力ゲームにヒューマノイドロボットを参加させ、ロボットの表情や視線が人間同士の協力やロボットへの知性評価にどう影響するかを調べた研究。
- 自己雑音と環境雑音の部分適応型マルチチャネル統合除去音声強調2023/3/1
ロボットの自己雑音と環境雑音をVAE-NMFフレームワークで統合的にモデル化し、自己雑音モデルを事前学習することで部分適応的に除去する手法を提案した。
- Wrapyfi: 複数ミドルウェアを横断してロボット・センサ・アプリを統合するPythonラッパーミドルウェア統合2023/2/1
ZeroMQやROSなど複数のロボティクスミドルウェアを1つのPythonラッパーで扱えるようにし、深層学習フレームワークのデータも変換なしで送受信できるようにした。
- 限られた教師ありデータと不一致入力下での双方向行動-言語翻訳の学習VLA2023/1/1
幼児の学習を模倣し、トランスフォーマーを用いたクロスモーダル注意機構により、教師ありデータが少ない状況でも行動と言語の双方向翻訳を高精度で実現するモデルを提案。
- エピソード型・非エピソード型タスクにおける内省ベースの説明可能強化学習説明可能強化学習2022/11/1
強化学習エージェントの行動理由を成功率の確率として説明する内省ベース手法を、エピソード型・非エピソード型のロボットシミュレーションで評価し、負や小さいQ値にも対応できる正規化手法を提案した。
- NICOとGrow-When-Requiredネットワークによる物体への自律的リーチング学習マニピュレーション2022/10/1
発達ロボティクス手法を用いて、ヒューマノイドNICOがGrow-When-Requiredネットワークで視覚運動協調を学習し、物体へのリーチングを76%の成功率で達成、身体の機械的変化にも適応できることを示した。
- 視線の駆け引き：ロボットの視線戦略が人間の協力行動に与える影響社会的HRI2022/8/1
人間の視線データで学習した神経モデルを搭載したロボットが、協力ゲーム中に異なる視線戦略をとることで人間の行動がどう変わるかを比較検証した研究。
- 音が導く表現と探索：音響好奇心モジュールによるロボットマニピュレーションマニピュレーション2022/8/1
物理ベースの音響シミュレーション環境で、音を活用した内在的好奇心モジュール（ISCM）を提案し、ロボットのマニピュレーションにおける表現学習と効率的な探索を実現した。
- 知能的な問題解決を統合的な階層強化学習として捉える階層強化学習2022/8/1
認知心理学の知見と階層強化学習を統合し、生物に匹敵する問題解決能力を持つ人工エージェントを実現するための統合アーキテクチャの課題を整理したレビュー論文。
- ロボット動作と言語記述間の柔軟な双方向翻訳学習VLA2022/7/1
卓上物体操作において、動作と言語を双方向に翻訳するPGAEモデルを提案し、未知の自然言語入力や他エージェントの動作模倣にも対応できることを示した。
- 説明して！ヒューマンロボットインタラクションにおける説明の効果HRI2022/4/1
競争ボードゲームをする2体のシミュレーションロボットを比較し、行動を説明するロボットがより生き生きと人間らしく知覚されることを示した研究。
- 言語モデルを用いたペア変分オートエンコーダによるロボットの言語学習VLA2022/1/1
ロボットの動作と言語記述を双方向に結びつけるPVAEモデルを改良し、事前学習済みBERTを組み込むことで、未学習の自然言語指示も理解できるようにした研究。
- 訓練されたヒューマノイドロボットによる人間らしいクロスモーダル社会的注意と競合解決社会的注意/クロスモーダル2021/11/1
視線と音の位置が一致・不一致な円卓会議シーンで人間の注意応答を計測し、顕著性予測モデルをiCubに搭載して人間類似のクロスモーダル注意と競合解決を再現した研究。
- 強化学習を用いた長時間遅延下でのハンド・アーム外骨格によるモデル仲介型テレオペレーションテレオペレーション2021/7/1
モデル仲介型テレオペレーションに強化学習と動的運動プリミティブを組み合わせ、長時間遅延下でも適応できる二層型の遠隔操作システムを提案し、外骨格デバイスで検証した。
- 遮蔽推論による効率的な物体存在予測ロボティクス能動知覚2021/7/1
ロボットがテーブル上の物体の存在を最小限の移動で予測するため、遮蔽推論と能動知覚を組み合わせた再帰型ニューラルネットモデルを提案し、強化学習と教師あり学習で訓練した。
- 行動の自己組織化による継続的ロボット学習のためのタスク推論継続学習2021/7/1
示範行動を逐次的に自己組織化して行動埋め込みを教師なし学習し、最近傍探索でタスクを推論する継続学習手法を提案。タスク分布の仮定や探索を必要とせず、汎化性能と収束速度で既存手法を上回る。
- ロボットの知覚と対話のための感情刺激連想の曖昧性解消感情認識・HRI2021/3/1
NICOロボットが視覚と言語から感情価を統合し、音声刺激と感情表現の連想を学習する。対話を通じて不整合を解消し、実環境で刺激への好みを判断できる。
- 運動を支えるソーシャルロボット：相棒かコーチか？HRI2021/3/1
運動時のソーシャルロボットの役割として「コーチ」と「相棒」のどちらが好まれるかをアンケート調査で検証した研究。
- ヒューマノイド運動指導ロボットのための合成データによる継続学習継続学習2021/2/1
GWRネットワークに再帰結合・エピソード記憶・新規サブノード機構を組み込み、身体運動の時空間関係を学習して姿勢と動作速度のフィードバックを実現。視野内の位置ずれへの頑健性と、体格差に対応するオンライン成長を可能にした。
- 時間依存ゴールを用いた強化学習によるロボット演奏家強化学習2020/11/1
ゴール条件付き強化学習に時間次元を拡張した「時間依存ゴール」を提案し、テルミン演奏ロボットをシミュレーションで訓練して実機へ転移した。
- ロボットにおける「アクティブ・セルフ」のための感覚運動表現学習：モデルサーベイ身体性・自己モデル2020/11/1
人間の身体図式・近体空間・アクティブセルフの発達過程を概観し、対応するロボットモデルを比較した上で、自己探査による感覚表現獲得を通じて人工エージェントに自己感を生じさせる理論的計算枠組みを提案したサーベイ論文。
- ロボットの自己表象がマニピュレーション技能と転移学習を向上させるマニピュレーション2020/11/1
マルチモーダル情報から身体スキーマと近接空間の表象を学習する双方向行動-効果連合モデルを構築し、ノイズ下での問題解決の安定化と操作技能の転移学習向上を3つのロボット実験で示した。
- 感情駆動型ロボットパーソナリティモデリングによる協調的人間-ロボットインタラクションHRI2020/10/1
顔表情と音声から感情を評価するニューラルモデル、自己組織化モデルによるパーソナリティ表現、強化学習による対話行動学習を組み合わせ、ロボットの性格が交渉戦略に与える影響をユーザー研究で示した論文。
- 内在的・外在的説明性の統合：ヒューマンロボットインタラクションにおけるニューラルネットワーク理解の重要性HRI/XAI2020/10/1
ヒューマノイドロボットにXAIを適用する際の課題を整理し、ロボット自身による内在的説明と環境からの外在的説明の相互作用で効率的な行動を実現するオープンソースロボットNICOを紹介する位置づけ論文。
- 補助タスク学習で強化する視覚運動共有モデル：物体識別・位置推定・把持VLA2020/9/1
RetinaNetベースの視覚運動ニューラルモデルを拡張し、ARとシミュレーションの新データセットで3次元空間の物体へのリーチングを実現。補助タスク（物体の分類・位置推定）との同時学習の効果を分析した。
- 好奇心駆動の階層型アクター・クリティック強化学習階層型強化学習2020/5/1
階層型強化学習に順モデルによる好奇心を組み合わせ、連続空間環境で学習性能と成功率が最大2倍以上に向上することを示した研究。
- 内在的動機に基づくメタ制御と潜在空間経験想像によるロボット二重系運動学習の改善二重系学習2020/4/1
モデルベースとモデルフリーの判断をモデルの局所的信頼度推定でオンライン調停し、潜在空間での想像経験も学習に活用する二重系運動学習手法を提案し、視覚ベースの把持タスクで有効性を示した。
- 説明可能な目標駆動型エージェントとロボットの包括的レビューXAI2020/4/1
目標駆動型の知的エージェントやロボットが知覚・推論・行動を人間に説明するための手法を体系的にレビューし、透明性と継続学習に基づく説明可能性の要件とロードマップを提示した論文。
- 指差し時の視覚的対象の曖昧性を解決する教師なし学習アプローチジェスチャー認識2019/12/1
人間の指差しジェスチャーと対象物体の対応を、GWRネットワークを用いた教師なし学習でモデル化し、雑然とした環境でもリアルタイムに対象を特定する手法を提案した論文。
- EDA: ニューラルアノテータのアンサンブルによる感情対話行為の拡充対話分析2019/12/1
対話行為コーパスで学習した複数の再帰型ニューラルモデルのアンサンブルで感情コーパス(IEMOCAPとMELD)に対話行為ラベルを付与し、感情と対話行為の共起関係を分析してEDAコーパスを公開した論文。
- 潜在空間での学習適応型想像を用いた効率的な内的動機付けロボット把持マニピュレーション2019/10/1
学習の進捗に応じて信頼性を考慮した想像経験を生成し、視覚ベースのロボット把持を少ない試行で高精度に学習する手法を提案した。
- CPGとニューラルネットワークによる二足歩行の階層制御歩行2019/9/1
最適化したCPGネットワークで関節運動を生成し、ニューラルネットが低次元信号で歩行方向を調整する階層制御を提案し、NICOロボットのシミュレーションで有効性を示した。
- iCubロボットとUNOを正しく遊ぶための学習に向けてHRI2019/8/1
人とロボットの対話場面で、感情の変化や過去の記憶に基づく適切な社会的反応をロボットに獲得させるためのマルチモーダル研究のロードマップを提案した論文。
- 意味から実行へ：ロボットの因果的問題解決のための行動計画と強化学習の統合ニューロシンボリック/マニピュレーション2019/5/1
記号的行動計画と強化学習をスパース報酬で橋渡しし、道具使用や因果依存を含む物体操作問題を雑音下で解くニューロシンボリック手法を提案した論文。
- 好奇心メタコントローラ：深層強化学習におけるモデルベース制御とモデルフリー制御の適応的切り替え強化学習2019/5/1
潜在空間でのダイナミクスモデルの学習進捗に基づく好奇心フィードバックを用いて、モデルベース制御とモデルフリー制御を適応的に切り替える手法を提案し、画像入力からのロボットのリーチング・把持タスクでサンプル効率と性能を改善した。
- 良い教師とは何か：対話型強化学習の改善強化学習2019/4/1
人工エージェントを教師役とする対話型強化学習において、汎用型エージェントが専門型より学習者の報酬と収束を改善することを示し、フィードバックの一貫性が重要であることを分析した。
- 深層内在動機付き連続アクター・クリティックによる効率的なロボット視覚運動スキル学習視覚運動学習2018/10/1
生の画像入力から連続運動スキルを学ぶため、予測世界モデルの学習進捗を内在報酬として活用するアクター・クリティック手法を提案し、ロボットのリーチング・把持タスクで有効性を示した。
- 意図と丁寧さに適応する対話型ソーシャルロボットナビゲーション対話ナビゲーション2018/9/1
ユーザの発話に含まれる意図と丁寧さの度合いを理解し、ロボットの移動速度や応答を動的に変化させる対話ナビゲーションシステムを開発し、Pepperロボットで実証した。
- ヒューマノイドロボットが振って音で中身を識別する深層学習手法音響認識2018/7/1
ヒューマノイドロボットがプラスチックカプセルを振り、その音をマイクで取得してニューラルネットワークで中身の材質分類と重量予測を行う手法を提案した。実環境の騒音にも頑健であることを示した。
- マルチモーダルフィードバックとアフォーダンスを活用した対話型強化学習対話型強化学習2018/7/1
音声指示と手ジェスチャーを統合したマルチモーダルフィードバックと文脈的アフォーダンスを組み合わせ、ロボットの清掃タスクにおける対話型強化学習の性能を向上させた研究。
- 深層ニューラルネットワークの認知ロボットへの可能性と限界認知ロボティクス2018/5/1
深層学習は知覚表現に有用だが認知ロボット全体の課題には不十分であり、リザバーコンピューティングが逐次学習の鍵になり得ると論じた考察論文。
- EmoRL：深層強化学習による連続的音響感情分類感情認識2018/4/1
発話の終了を待たずに、十分な確信が得られた時点で感情分類を逐次トリガーする強化学習ベースのモデルを提案し、低遅延でリアルタイムな感情認識を実現した。
- 人-ロボット対話における音声感情認識のロバスト性評価音声感情認識2018/4/1
iCubロボット上で音声感情認識モデルの実環境ノイズに対する頑健性を評価し、データ拡張などで性能ギャップを縮める手法を提案した。
- 複雑環境におけるクロスモーダル競合解決のためのニューロロボティクス実験マルチモーダル知覚2018/2/1
iCubロボットが複数の音声・視覚刺激が競合する環境で人間と同様の応答を示すかを検証し、深層学習モデルでリアルタイムに再現できることを示した研究。
- 視覚運動学習と予測のための増分的自己組織化アーキテクチャ視覚運動学習2017/12/1
視覚入力から将来の運動指令を予測するニューラルネットを提案し、ヒューマノイドの腕運動軌道生成で遅延補償とノイズ耐性を実証した。
