Ville Kyrki
Aalto University
収録論文 109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
- 力覚センシングによる粒状材料の対話的知覚とすくい動作触覚2026/11/11
ロボットのすくい動作中の力覚・トルク計測から粒状材料の粒径やかさ密度などの物性を推定する潜在フィルタ++を提案し、26種の材料で汎化と少数適応を実証した。
- 物理残差ダイナミクスと低次元全身計画による障害物回避型人間-ロボット協調布運搬マニピュレーション2026/10/5
人間とロボットが協調して布を運ぶ際に、学習した布モデルと低次元全身モデルを組み合わせて障害物を回避しながら布の変形を抑える階層的計画手法を提案した。
- 多項式リフティングによる非多項式ロボット動力学のためのバリア証明合成安全制御2026/9/19
三角関数などを含む非多項式なロボット動力学を厳密な多項式リフティングで多項式系に変換し、制御バリア証明を合成する手法を提案。協調旋回やマルチロータで安全性カバレッジと計算効率が向上することを示した。
- 部分観測下での変形物体操作のためのリアルタイム全形状推定変形物体操作2026/9/9
軽量な条件付きリカレントVAEを用いて、一部の角ノード観測のみから変形物体の全形状をリアルタイム推定し、障害物回避を伴う協調操作を可能にした。
- 顕著性ガイドによる拡張を用いた行動クローニングの視覚領域ロバスト性向上行動クローニング/データ拡張2026/8/1
視覚ベースの行動クローニングにおいて、タスク重要領域を保持しつつ非重要領域に積極的なデータ拡張を適用する顕著性ガイド拡張法RoboSaGAを提案し、シミュレーションと実環境で視覚領域シフトに対するロバスト性を向上させた。
- ReGIL: 単一デモンストレーションからの検索誘導型模倣学習模倣学習2026/6/1
単一のデモンストレーションを外部メモリとして扱い、訓練中に繰り返し検索して探索の誘導、正則化バッファの生成、報酬の構築を行うことで、ロボット操作ポリシーを効率的に学習するフレームワークを提案した。
- 液体を扱うロボットの緊急停止マニピュレーション2026/4/1
液体入り開放容器を運ぶロボットの緊急停止を、最適制御とモデル予測制御で実現し、こぼさずに素早く停止させる手法を提案した。
- 自然言語コマンドの物体グラウンディングのための関係シーングラフVLA2026/2/1
3Dシーングラフに空間関係を追加することで、LLMが自然言語コマンドから対象物体を正しく特定できるかを検証した研究。
- QuASH: 自然言語ヒューリスティクスによる視覚言語ロボットマップのクエリVLA2025/10/1
視覚言語モデルの埋め込みを用いたロボットマップに対し、クエリに関連する同義語・反意語を活用して環境をマッチ/非マッチに分類するクエリ手法を提案し、マップと画像のクエリ性能を向上させた。
- イベントグラウンディンググラフ：ロボット観測からの統合的時空間シーングラフシーングラフ2025/10/1
ロボットの観測から、空間的な物体特徴と動的イベントを結びつける時空間シーングラフを構築し、複雑な時空間クエリに応答できるフレームワークを提案した。
- IA-VLA: 意味的に複雑なタスクにおける視覚言語行動モデルのための入力拡張VLA2025/9/1
大規模視覚言語モデルを前処理として使い、VLAの入力を拡張するフレームワークを提案。見た目が同じ物体を含む複雑な指示タスクで性能が向上することを示した。
- 共有環境における人間の動きを考慮したマルチロボットタスク割り当て群制御2025/8/1
人間の移動パターンを捉える動きのマップ(MoD)を活用し、人間との干渉による遅延を考慮したマルチロボットのタスク割り当て手法を提案。従来手法より最大26%ミッション完了時間を短縮した。
- ロボットのソーシャルナビゲーションのための軽量群衆モデルソーシャルナビゲーション2025/8/1
歩行者流の特性を活かして空間・時間処理を簡素化した軽量なマクロ群衆予測モデルを提案し、推論時間を3.6倍短縮しつつ予測精度を3.1%向上させ、社会的に配慮したロボットナビゲーションを実現した。
- MoDeSuite：変形可能物体を用いた移動マニピュレーションを評価するロボット学習タスクスイート移動マニピュレーション2025/7/1
変形可能物体を扱う移動マニピュレーションのための8つのタスクからなる初の標準ベンチマークを提案し、強化学習・模倣学習アルゴリズムの評価とSpotロボットへのsim-to-real転移を示した。
- 非凸制約下で安全性を保証する最小介入型シェアードコントロールシェアードコントロール2025/7/1
ユーザ意図からの逸脱を最小にしつつ、非凸制約下でも安全性と実行可能性を保証する制御手法を提案し、大規模ユーザ実験とロボットマニピュレータ実験で有効性を示した。
- REACT: 更新可能な3Dシーングラフのためのリアルタイム効率的属性クラスタリングと転移3Dシーングラフ2025/3/1
3Dシーングラフの物体ノードを再定位するため、三重項損失で学習した埋め込みモデルによるインスタンスのクラスタリングとマッチングをリアルタイムで行うフレームワークREACTを提案した。
- 自動運転のための拡散ポリシーにおける離散対照学習自動運転2025/3/1
人間の運転データから対照学習で運転スタイルの辞書を抽出し、量子化して条件付き拡散ポリシーを学習することで、より安全で人間らしい運転行動を生成する手法を提案した。
- CARLAを用いた自動運転シミュレーションへのコンフリクト状況の注入自動運転シミュレーション2025/3/1
自動運転車と人間ドライバーが混在する交通環境での衝突・競合シナリオをCARLA上で再現し、状況認識研究向けの拡張可能なツールキットを構築した。
- 磁気カプセル内視鏡のための軌道計画と制御磁気マニピュレーション2024/11/1
ロボットアームに固定した外部永久磁石で体内の永久磁石を操作するため、制約付きiLQRを用いた軌道計画・制御手法を提案し、カプセル内視鏡を想定した実験で精度と外乱耐性を示した。
- ロボット中心プーリングによる身体所有感を高めたEnd-to-End視覚運動方策学習VLA2024/11/1
画像特徴をロボットの固有感覚状態と相関する領域に集約するRobot-centric Poolingを提案し、自己や周囲の類似物に頑健な視覚運動方策を実現した。
- 自動運転交通シミュレーションの安全性を高めるデータ駆動型拡散モデル自動運転シミュレーション2024/10/1
運転行動の複雑さと交通密度を考慮した敵対的ガイダンス関数を拡散モデルに導入し、より効果的で現実的な安全クリティカルな交通シナリオを生成する手法を提案した。
- 教師なし特徴選択による透明な報酬モデルの学習逆強化学習2024/10/1
専門家のデモデータから、自動選択した状態特徴を用いて明示的な形のコンパクトな報酬関数を推定し、強化学習で専門家に近い方策を学習する手法を提案した論文。
- COSBO: 保守的なオフライン模擬ベース方策最適化オフライン強化学習/sim2real2024/9/1
不完全なシミュレータと実環境データを組み合わせ、シミュレーションと現実のギャップを補いながらオフライン強化学習の方策を訓練する手法を提案し、CQL・MOPO・COMBOを上回る性能を示した。
- ReMoBot: 視覚基盤モデルを用いた検索ベースの少数ショット模倣学習による移動マニピュレーション模倣学習2024/8/1
視覚基盤モデルを活用し、実演から類似状態を検索して訓練なしに行動を決定する少数ショット模倣学習フレームワークを提案。Spotロボットの移動マニピュレーション3タスクで高成功率を達成。
- 実演からのコストと制約の同時学習による安全な軌道生成模倣学習2024/5/1
実演データからコスト関数と未知の制約を分離して推定する二段階最適化手法を提案し、シミュレーションと実機マニピュレーションで有効性を示した。
- ロボットマニピュレーションと物体計測データベースによる物理特性の対話的学習マニピュレーション2024/4/1
ロボットが探索的行動を通じて物体の材質・質量・体積・剛性などの物理特性を推定し、ベイズネットワークで不確実性を考慮しながら最適な行動を選択する枠組みを提案。63物体・24,000件以上の計測データベースも公開。
- 逆強化学習のための自動特徴選択逆強化学習2024/3/1
専門家のデモンストレーションから報酬関数を学習する逆強化学習において、多項式基底関数で候補特徴を生成し、軌道確率と特徴期待値の相関を利用して自動的に特徴選択を行う手法を提案した。
- ハードウェア制約に適応した模倣学習による変形可能物体の動的マニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
人間の動的実演をロボットの制約に合わせて変換し、準静的な微調整と組み合わせることで、しわくちゃの袋を両腕で開くタスクを1回の実演から学習するフレームワークBILBOを提案。
- 共有自律制御におけるフィードバックからの人間の制約のオンライン学習共有自律制御2024/3/1
共有自律制御において、人間の作業負荷と不快感を軽減するため、フィードバックから人間の身体的制約をオンラインで学習し、人間の人間工学的な好みや限界に合わせて動作を適応させる支援エージェントを提案した。
- 視覚言語グリッドマップは潜在意味を捉えているか？VLA2024/3/1
VLMを用いたロボットマップの品質をクエリ可能性と識別性の観点から分析し、3D特徴と画像埋め込みの特性を比較評価した。
- 力覚計測を用いた対話型粒状材料識別触覚2024/3/1
ロボットが粒状材料に直接触れて力覚データを取得し、時間領域と周波数領域の特徴を組み合わせて11種類の材料をほぼ完璧に識別する手法を提案。
- 能動学習における高次認知モデルの役割能動学習2024/1/1
人間を能動的なデータ源として扱い、人間とAIが互いの意図を多段に推論する高次認知モデルを組み込んだ能動学習の枠組みを提唱し、その計算的検証を行った論文。
- 多様で一貫した人間の運転行動をデータ駆動でシミュレーションする課題自動運転シミュレーション2024/1/1
人間の運転行動の多様性と一貫性を考慮したデータ駆動型シミュレーションモデルの数理フレームワークを提案し、NGSIMデータセットで物理ベースモデルより現実的な再現が可能なことを示した。
- 効果的な畳み込みネットワーク設計によるレーダー・LiDAR融合物体検出センサーフュージョン2023/10/1
レーダーとLiDARのデータを二枝構造と加法的注意で統合し、並列フォーク構造でスケール変化に対応する物体検出手法を提案。悪天候下でも高精度を実現。
- 布マニピュレーションにおけるsim-to-realギャップのベンチマークsim2real2023/10/1
布の操作タスクを対象に、4つの物理シミュレータ(MuJoCo, Bullet, Flex, SOFA)と実世界データのギャップを評価するベンチマークデータセットを構築し、再現性・計算時間・安定性を比較した。
- 動的環境におけるオブジェクト指向グリッドマッピングSLAM2023/9/1
物体のセマンティックラベルを活用してグリッドマップの更新を一般化し、動的環境での地図生成と自己位置推定の精度を向上させる手法を提案した。
- 専門家ガイダンスを統合した深層強化学習による自動運転の安全な追い越しの効率的学習自動運転/強化学習2023/8/1
自動運転の追い越し判断に深層強化学習を用いる際、LQRとPIDによる専門家システムのガイダンスを徐々に減衰させて組み込み、サンプル効率と安全性を向上させる手法を提案した。
- 動的環境における一貫した仮定に基づく自己位置推定自己位置推定2023/5/1
移動物体と準静的物体を一貫して扱うことで、動的環境での自己位置推定精度を向上させる手法を提案し、実データで有効性を示した。
- SPONGE: 幾何特徴からの変形・剛体接触予測を用いたシーケンス計画マニピュレーション2023/3/1
剛体対象物の点群と変形ツールの姿勢から接触点を予測する深層学習モデルを構築し、皿洗いタスクの軌道計画をシミュレーションと実機で評価した。
- QDP: 準静的・動的マニピュレーションプリミティブを逐次最適化する布操作学習マニピュレーション2023/3/1
布操作のプリミティブにおいて、把持位置だけでなく速度や軌道などのパラメータを逐次強化学習で最適化し、シミュレーションと実機で布の展開タスクの性能を向上させた研究。
- 制約付き6自由度把持の生成的サンプリングマニピュレーション2023/2/1
対象物体の特定部位に限定して6自由度把持を生成するネットワークVCGSを提案し、制約付き把持用データセットCONGを構築して、非制約手法より高い成功率とサンプル効率を示した。
- リー代数微分動的計画法による行列リー群上の制約付き軌道最適化軌道最適化2023/1/1
拡張ラグランジュ法と離散微分動的計画法を組み合わせ、行列リー群上で制約を考慮した軌道最適化を効率的に行う手法を提案し、SE(3)の剛体ダイナミクスやクアッドロータの軌道計画で有効性を示した。
- 高精細地図に向けて：セマンティックセグメンテーションを活用したNDT地図の圧縮と記述性向上フレームワーク自動運転地図2023/1/1
セマンティックセグメンテーションを用いて点群をクラスタリングし、標準的なNDT地図表現をより高圧縮かつ高記述的にするEA-NDTフレームワークを提案した。
- LSVL: UAVのための大規模季節不変な視覚的自己位置推定自己位置推定2022/12/1
初期位置や飛行経路の情報なしに、季節をまたいだUAV画像と衛星画像のマッチングにより最大100km²の地図上でUAVの位置・方位を推定する手法を提案。
- 文脈表現とマルチモーダル融合によるエンドツーエンド自動運転自動運転2022/10/1
人間の運転知覚に倣い、3台のカメラと鳥瞰図セマンティクスを自己注意機構で融合し、Vision Transformerで時系列的にウェイポイントを予測するエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案した。
- 共模倣：模倣による設計と行動の学習sim2real2022/9/1
報酬関数を使わずに、実演者の状態分布に合わせることでロボットの身体形状と行動方策を同時に獲得する共模倣手法を提案し、人間の歩行・ジョギング・キック動作をシミュレーション上のヒューマノイドに転移できることを示した。
- リーマン多様体上で安定なロボットスキルを学習する手法ロボット学習2022/8/1
微分幾何学を活用し、単純な安定力学系を複雑なロボットスキルへ写像するデータ効率の良い学習法を提案。姿勢やインピーダンスの幾何制約を満たしつつ目標への収束を保証し、実機で検証した。
- ベイズフロアフィールド：環境をまたぐ人流予測の転移人流予測2022/8/1
環境の形状から人流の事前分布を深層学習で推定し、観測が得られるとベイズ更新で人流動態モデルを学習することで、データ効率と未知環境への汎化を実現した。
- 自律走行車における中断可能な追い越しのための学習ベース高レベル意思決定自動運転2022/7/1
深層Qネットワークを用いて追い越しの中断判断を行い、安全性を向上させる手法を提案し、シミュレーションと実車実験で検証した。
- オンライン・オフライン適応ドメインランダム化のベンチマーク比較sim2real2022/6/1
シミュレータのパラメータを実データで自動調整する適応ドメインランダム化手法（SimOpt, BayRn, DROID, DROPO）を、オンラインとオフラインの設定で比較するオープンベンチマークを提案した。
- 生成モデルと強化学習を組み合わせたデータ効率の良い深層方策の学習と評価強化学習2022/4/1
行動の潜在変数を導入し、生成モデルで有効な動作系列を事前知識として活用することで、安全な探索とデータ効率を実現するGenRLフレームワークを提案し、ホッケーとバスケットボールのタスクで有効性を示した論文。
- 能動的な視覚・触覚融合による物体形状補完触覚2022/3/1
視覚による形状補完の不確実性が高い部分を触覚で能動的に探索し、再構成精度と把持成功率を向上させる手法Act-VHを提案した論文。
- 幾何学的制約を考慮した動的運動プリミティブの統一定式化模倣学習2022/3/1
リーマン幾何学の概念を用いて、単位四元数や正定値対称行列など任意の多様体上のデータを扱えるDMPの新たな定式化を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 変形可能な3D物体の把持を評価するためのシミュレーションベースの新しい品質指標把持計画2022/3/1
変形を考慮した把持シミュレーションから接触情報を予測し、変形物体向けの把持品質指標を提案。剛体用指標より把持成功率が平均18%向上した。
- SafeAPT: 多様なシミュレーション方策を用いた安全なsim2realロボット学習sim2real2022/1/1
シミュレーションで進化させた多様な方策群から、報酬モデルと安全モデルを実世界観測で逐次学習し、ベイズ最適化で安全制約を守りつつ有望な方策を実機に転移する手法を提案。
- 機械学習とルールベースを融合した安全重視の意思決定・制御フレームワーク安全制御2022/1/1
ルールベースの安全コントローラと学習コントローラを並列に動かし、安全制約を満たさない場合にルール側へ切り替える仕組みで、自動運転の交差点通過において安全性・効率・快適性を両立できることを示した論文。
- DROPO: オフライン領域ランダム化によるsim-to-real転送sim2real2022/1/1
限られたオフライン軌道データから尤度ベースで動的パラメータの不確実性をモデル化し、領域ランダム化分布を推定する手法を提案。ゼロショットのsim-to-real転送で従来法を上回る性能を示した。
- 接触を伴うロボットマニピュレーションのサーベイマニピュレーション2021/12/1
環境との接触力を暗黙的・明示的に制御する必要があるロボットマニピュレーション研究を、タスクの種類・制御と表現・学習と計画の観点から整理したサーベイ。
- 粒子間相互作用の学習による粒状材料の操作マニピュレーション2021/11/1
粒状材料とそれを操作する剛体の相互作用をグラフ表現とGNNでモデル化し、ワッサー距離を最小化する軌道計画で目標配置への注ぎ込みを実現した。
- 季節変動に頑健なGNSS非依存UAVビジュアルローカリゼーションビジュアルローカリゼーション2021/10/1
UAVのカメラ画像と地理参照オルソフォトを季節不変なCNNで照合し、GNSSなしでも高精度に自己位置推定する手法を提案した論文。
- 複雑なマルチエージェント環境における運転方策学習のためのVision Transformer自動運転/強化学習2021/9/1
鳥瞰図画像を入力にVision Transformerで都市環境の運転方策を学習し、周辺車両の重要度を注意機構で捉えてDQNがベースラインより高速・高性能に学習できることを示した論文。
- 剛性情報を活用した変形物体の把持計画マニピュレーション2021/9/1
物体の剛性情報を深度画像と併せて把持計画ネットワークに入力し、柔らかい物体ではつまみ、硬い物体では包み込むなど剛性に応じた把持を生成できるようにした。
- 動的な布折り畳みのための視覚フィードバック制御の学習変形物体マニピュレーション2021/9/1
シミュレーションで強化学習により視覚フィードバック方策を学習し、実世界へ直接転移することで、異なる素材の布を動的に折り畳む手法を実現した。
- マルチエージェント協調リカレント方策最適化マルチエージェント強化学習2021/9/1
エージェント間の情報共有を改善するため、批評家ネットワークにリカレント層を導入しメタ軌跡で学習する新手法と、他エージェントの報酬・価値関数を取り入れた新たなアドバンテージ関数を提案したマルチエージェント強化学習の論文。
- 物理シミュレーションを用いた3D変形物体の把持生成変形物体把持2021/7/1
物理ベースシミュレータで生成した合成データのみで学習し、物体の剛性に応じて把持を適応させるディープラーニング手法を提案した論文。
- アフィン変換による最適輸送を用いたSim-to-Realドメイン適応sim2real2021/5/1
状態遷移分布間の対応をアフィン変換でモデル化する最適輸送の変種を提案し、Procrustes整列で拡張。ホッケーパックを目標位置で止める実機タスクなどでモデル適応誤差を大幅に削減した。
- デジタル製品記述に基づく自動組立計画組立計画2021/4/1
デジタル製品記述から生成したデジタルツインが組立計画を自動立案し生産資源を編成する新概念を提案し、3Dシミュレーションで実装・検証した論文。
- 安全に中断可能な自動運転の追い越し計画自動運転計画2021/4/1
対向車の出現などで危険になった場合に追い越しを中断して元の車線に戻れる、安全な追い越し行動・軌道計画手法を提案した論文。
- ドメイン好奇心：ドメイン適応のための効率的なデータ収集戦略の学習sim2real2021/3/1
環境の未知部分を学習するためのデータを効率的に集める探索方策を、学習そのものを報酬として訓練する手法を提案し、シミュレーションと実機の触覚探索で有効性を示した。
- マルチタスク表現学習による自動運転ポリシー学習の効率化自動運転/表現学習2021/3/1
他車や自車の将来軌道など複数の意味的要因を予測するエンコーダ・デコーダを学習し、低次元で情報量の多い環境表現と危険信号を強化学習ポリシーの入力に用いることで、より少ないデータで高速かつ高性能な運転ポリシー学習を実現した。
- 完全な物体モデルによる拡張環境表現環境認識2021/3/1
屋内環境を3Dメトリック・セマンティック層、2D占有層、物体インスタンス層の多層表現として生成し、既知物体を形状マッチングで近似モデルに置き換えるパイプラインを提案した。
- GNSS非依存のUAV地理的自己位置推定：機上カメラ画像と正射写真の視覚マッチング自己位置推定2021/3/1
下向きカメラを不要にし、任意方向のカメラ画像を正射変換して正射地図と照合するモンテカルロ位置推定法を提案し、GNSSなしでUAVの大域的な自己位置推定を実現した。
- 散らかった環境での生成的深層器用把持マニピュレーション2021/3/1
単一のRGB-D画像から、障害物の多い散らかったシーンで高品質な多指把持を高速に生成する生成モデルDDGCを提案し、従来手法より5倍高速で高品質な把持を実現した。
- Multi-FinGAN：多指把持の粗から細への生成的サンプリングマニピュレーション2020/12/1
RGB-D画像から多指ロボットハンドの高品質な把持を約1秒で生成する粗密型の生成的サンプリング手法を提案し、シミュレーションと実機で把持品質と成功率の向上、最大20〜30倍の高速化を実証した。
- システム不確実性下での非線形安全制約を考慮した微分動的計画法軌道最適化2020/11/1
不確実性を伴うシステムに対し、確率制約を制約タイトニングで決定論的制約に変換し、閉ループ不確実性伝播にフィードバックゲインを用いることで過度な保守性を避ける安全な軌道最適化手法Safe-CDDPを提案し、12自由度までのロボットシミュレーションと実機で有効性を示した。
- ノイズ環境下での不確実性を考慮した数ショットモデル適応sim2real2020/10/1
カルマンフィルタに基づく不確実性考慮型ニューラルネットワークで、ノイズのある実環境におけるダイナミクスモデルの数ショット適応を実現し、LSTMベースや強化学習ベースの手法より適応誤差を低減した。
- 視覚と触覚の計測に基づく表面摩擦の確率的推定触覚2020/10/1
視覚情報と限られた触覚探索を組み合わせ、物体全体の摩擦係数を推定する視触覚統合モデルを提案し、把持計画の改善に有効であることを示した。
- 物体構成の不確実性下におけるPOMDPマニピュレーション計画マニピュレーション2020/10/1
物体の切り分け（物体構成）が不確実な環境で、複数の仮説を考慮し情報獲得行動の価値も見込んで操作計画を立てるPOMDP手法を提案し、実機実験で有効性を示した論文。
- 人間の手のひらに着想を得た柔軟な手掌を持つソフトロボットハンドの新設計ソフトロボティクス2020/9/1
空気圧式の柔軟な指とモジュール式の柔軟な手掌を組み合わせたヒューマノイド型ソフトハンドを提案し、指の開閉や手掌の屈曲、親指の内外転を実現して多様な把持を実験で示した。
- 浮遊物体のコンプライアントマニピュレーションマニピュレーション2020/8/1
直接力制御を用いて、無重力環境で浮遊する物体に接触しながら位置合わせする手法を提案し、KUKAアームとエアベッド実験で有効性を検証した。
- 生成モデルと強化学習を組み合わせたデータ効率の良い視覚運動方策学習VLA2020/7/1
行動潜在変数を用いて強化学習と生成モデルを組み合わせ、ロボットの視覚運動方策をデータ効率良く学習する枠組みを提案し、潜在表現の品質評価指標も導入した。
- より賢い多層マップの可能性についてマッピング2020/5/1
ロボットの環境情報を単一マップではなく人流量や部屋意味論・トポロジーなどを含む多層マップ（ハイパーマップ）として統合し、AIで処理することで計画を簡素化し高次推論に近づける方向性を提唱した論文。
- DeFINE：遅延フィードバックを用いた没入型ナビゲーション実験環境ナビゲーション/VR2020/3/1
カスタマイズ可能な仮想環境でナビゲーション課題を簡単に作成・実施できるフレームワークDeFINEを提案し、速度と正確さを重み付けしたフィードバック付きの隠れた目標探索実験で有用性を示した。
- 複数タスクによる自動運転向け効率的潜在表現自動運転/表現学習2020/3/1
他車の軌道など複数の要因を予測するマルチヘッドのエンコーダ・デコーダで環境の低次元表現を学習し、単一ヘッドより情報量が多く方策学習が高速・高精度・少データで可能なことを示した。
- 幾何学を考慮した動的運動プリミティブ模倣学習2020/3/1
SPD行列データをリーマン多様体上で扱えるようDMPを再定式化し、剛性や可操作性などの幾何学的特性を学習・制御できるようにした。
- シーン補完によるトップグラスプを超えた把持計画マニピュレーション2019/9/1
単一RGB-D画像から物体の完全形状を推定し、仮想視点を生成して既存のトップグラスプ手法に6自由度把持を生成させる手法を提案し、実機で成功率の向上を実証した。
- メタ強化学習によるシミュレーションから実機へのドメイン適応sim2real2019/9/1
メタ学習で多様な動的環境に適応できる方策を訓練し、タスク特化の軌道生成モデルで探索を効率化することで、シミュレーションから実機への転移を実現した。KUKAロボットでホッケーパックを目標に打つタスクに適用し、安定した適応性能を示した。
- 力制御ソフトロボットハンドによる安全な把持ソフトロボティクス/把持2019/9/1
力覚・曲げセンサを組み込んだソフトハンドで接触力を推定し、PI制御で空気圧を調整することで、変形しやすい物体を落とさず潰さず把持できることを示した。
- 複数地図を統合管理するHypermapフレームワークと自律意味探索への応用意味マッピング2019/9/1
占有格子・探索・意味情報など複数種類の地図を一元的に扱うHypermapフレームワークを提案し、RGB-D画像から意味レイヤを自動生成する手法と自律意味探索への応用例を示した。
- 視触覚の統合潜在表現を教師なし学習するマルチモーダル予測符号化ネットワークによる場所認識マルチモーダル/場所認識2019/9/1
生物模倣ロボットの視覚・触覚データから予測符号化により統合潜在特徴を教師なしで抽出し、見た目が似た環境での場所認識精度を向上させた研究。
- ViTa-SLAM：視覚と触覚を融合した生物模倣ナビゲーションSLAMSLAM2019/6/1
ラット海馬に着想を得たSLAMに触覚情報を統合し、視覚だけでは曖昧な環境でも誤ったループ閉じ込みを防ぎながらナビゲーションと環境との相互作用を可能にした研究。
- ビデオゲームから実機ロボットへ：行動空間の転移sim2real2019/5/1
一般的なビデオゲームをシミュレーションの代わりに使い、ゲームとロボットで行動空間が異なる場合でもニューラルネットの一部再学習で新行動空間を自律獲得し、実機で90%超の成功率を達成した。
- 単一充電サイクルでの移動ロボット探査における行動範囲推定エネルギー管理2019/5/1
バッテリー消費を定量的に分解し、1回の充電で安全にミッションを完了できる行動範囲を予測する2種類の推定手法を提案し、屋内・屋外の実機で検証した。
- ViTa-SLAM：生物に着想を得た視覚・触覚SLAMSLAM2019/4/1
生物模倣ロボットWhiskEyeを用い、視覚と触覚を統合して自己位置推定と地図構築を行うSLAM手法を提案し、ループ閉じ込み検出の性能向上を示した。
- フィードバック制御による布片の折り畳み変形物体マニピュレーション2019/4/1
カメラ画像から抽出した低次元状態を用いたフィードバック制御で布片の折り畳みを行い、強化学習で訓練した制御器が既存手法より高精度であることを示した。
- 不確実な形状補完に対するロバストな把持計画把持計画2019/3/1
部分観測から確率的に形状を補完し、その不確実性を考慮してロバストな把持を計画する手法を提案。シミュレーションと実機で把持品質と成功率の向上を示した。
- アフォーダンス学習によるエンドツーエンド視覚運動ロボット制御マニピュレーション2019/3/1
RGB画像から抽出した低次元のアフォーダンス表現を用い、知覚・方策・軌道を分離したモジュール型ネットワークを合成データのみで訓練し、実機ロボットでゼロショット転移を実現した。
- マスター・スレーブコンプライアンスによる双腕組立の改善双腕マニピュレーション2019/2/1
双腕組立タスクにおいて、コンプライアンスの選択がタスクに与える影響を解析し、人間の教示からコンプライアンスパラメータを学習する手法を提案・実験検証した論文。
- 布片折り畳みロボットにおける静的安定性の解析変形物体マニピュレーション2019/2/1
ロボットによる布片折り畳み過程に静的不安定性が存在することをシミュレーションと実機で示し、既存折り畳み手法を安定性の観点から評価した。
- 安全に探索できる状態空間：階層的タスク最適化による方策探索の安全な探索強化学習/安全探索2018/10/1
把持などのタスクを優先度付きのサブタスクに分解し、上位タスクの零空間内でのみ下位タスクの方策を学習することで、衝突を避けつつ安全かつ効率的にロボットのスキルを獲得する手法を提案した。
- 屋内ナビゲーションのための深層ネットワーク不確実性マップナビゲーション2018/9/1
深層学習による障害物距離推定の不確実性をラプラス分布でモデル化し、その不確実性を考慮した地図構築と安全な経路計画手法を提案した。
- 模倣学習による6次元線形コンプライアント動作の学習フレームワーク模倣学習2018/9/1
教示のみから、接触を利用した組立作業などの6次元線形動作とコンプライアンス軸を学習する手法を提案し、KUKA LWR4+で評価した。
- 油圧マニピュレータのための教示学習教示学習2018/9/1
油圧マニピュレータの遠隔操作による教示から接触タスクを学習する手法を初めて提案し、力覚提示バイラテラル制御と圧力推定による接触力検出、摺動方向の摩擦依存範囲の交差を利用したロバストな動作方向学習を実現した。
- 環境との接触力を用いたコンプライアント動作のフェーズ分割と系列学習模倣学習2018/9/1
力覚センサの接触力に基づく非均質HMMでコンプライアント動作をフェーズに分割し、各フェーズのインピーダンス制御パラメータを学習してオンラインで系列再現する手法を提案した。
- 人間の探索戦略を模倣する組立ロボットの学習手法模倣学習2018/9/1
人間の実演から状態不変ダイナミクスモデルと探索分布を学習し、位置不確実性下でのペグ挿入やソケット挿入の探索動作をロボットに模倣させる手法を提案した。
- 幻覚ロボット：部分的なレーザー計測から障害物距離を推定知覚/距離推定2018/5/1
2Dレーザースキャナの生データのみから、ガラスやテーブルなど見えない障害物までの距離をオートエンコーダ型ニューラルネットで推定する手法を提案し、Care-O-bot 4で実時間動作を実証した。
- 実演からのコンプライアント動作を学ぶ幾何学的手法模倣学習2017/9/1
人間の実演から力と運動方向を同時計測し、インピーダンス制御で再現可能なコンプライアント接触動作を学習する手法を提案した。KUKA LWR4+で環境を利用する動作の再現に成功した。
- 不確実性下におけるハイブリッド制御の軌道最適化軌道最適化2017/2/1
離散と連続が混在するハイブリッド制御の軌道最適化をDDPに離散行動を組み込んで解き、不確実性下のPOMDP軌道計画にも拡張した研究。
- 複数物体操作をPOMDPとして解くロボットマニピュレーションマニピュレーション2014/2/1
未知物体が混在する環境での複数物体操作を部分観測マルコフ決定過程(POMDP)として定式化し、パーティクルフィルタに基づくオンライン計画手法を提案した。食器洗い機への食器収納タスクでシミュレーションと実機実験により有効性を示した。
