Wei Zhang
University of Illinois Urbana-Champaign
収録論文 165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
- 非対称荷重下でのヒューマノイド速度追従を高める反射整合型外乱変調フレームワーク歩行2026/11/10
片手で荷物を持つ際の非対称な負荷による速度追従のずれを、推定外力に基づく特徴変調と荷重あり・なしの追従一貫性学習で補正し、実機ナビゲーションの衝突回避到達を実現した。
- いつエスカレーションすべきか：批評家誘導によるクラウド・ローカル身体性エージェントの適応実行VLA2026/10/22
軽量ローカルモデルが実行を担い、信頼性が低下した時だけ批評家モデルがクラウドの強力モデルへ制御を引き継ぐ適応実行フレームワークCAREを提案。共有ハンドオフメモリで文脈を保ち、成功率向上と遅延削減を両立した。
- 履歴証拠を再活用する学習不要の視覚言語ナビゲーションVLA2026/10/19
視覚言語ナビゲーションにおいて履歴の冗長性を圧縮しつつ、忘却に着想を得た再指示で保持情報を再活用する学習不要フレームワークを提案し、成功率と計算効率を改善した。
- ABot-ER：エージェント型データ・モデル共進化による統合的身体推論VLA2026/10/13
知覚・計画・実行を単一モデルで統合し、データ戦略とモデルを共進化させる自己進化エンジンとタスク条件付き適応学習により、12ベンチマークで最先端性能を達成した身体推論基盤モデル。
- TAME-Nav：時間的非対称Mixture-of-Experts蒸留による俊敏で汎用なロボットナビゲーションナビゲーション2026/10/9
教師が特権的な動的障害物追跡を使い、生徒が劣化観測から時間エンコーディングとSoft-MoE蒸留でナビゲーション方策を学習する枠組みを提案し、四足ロボットでの実機実験で有効性を示した。
- CeDR-Nav: オフライン実演の再構成によるクロスエンボディメント・マップレスナビゲーションナビゲーション2026/10/9
既存のロボットの実演データを形状スケーリングと有効性評価で別の機体向けに変換し、オンライン収集なしで各機体専用のマップレスナビゲーション方策を短時間で学習するフレームワーク。
- 経路創出型ナビゲーション：身体性インタラクションによるロボットナビゲーションナビゲーション2026/10/8
ロボットが障害物を押しのけたり人に道を譲ってもらうなど環境に働きかけて通行可能な空間を自ら作り出しながら目的地へ向かう「経路創出型ナビゲーション」を提唱し、視覚・LiDAR・オドメトリを統合した地図不要のフレームワークで実現した。
- RMMBench：ロボット移動マニピュレーションのための包括的ベンチマーク移動マニピュレーション2026/10/4
移動とマニピュレーションを組み合わせた70種類のタスクでVLMの身体性能力を評価するベンチマークを提案し、最先端VLMでも空間定位に課題があることを示した。
- CLoSeR: 長文ストリーミング再構成のためのループ閉じ込み3D再構成2026/10/1
ストリーミング3D再構成基盤モデルにループ閉じ込みを導入し、SE(3)多様体上で姿勢を最適化することで、キロメートル規模の長い系列でもドリフトを抑えて高精度な再構成を実現した。
- EIDA: 実機-シミュレータ-実機ロボットナビゲーションのための実行インターフェースダイナミクス適応sim2real2026/10/1
実機の実行データから速度指令に対する運動とフィードバックの応答を学習し、軽量GPU並列シミュレータ内で適応させることで、アクチュエータの詳細なモデル化なしにロボットナビゲーションのsim-to-real転移を改善する手法を提案。
- 局所解脱出器：未知環境でのロバストナビゲーションのためのプログラム的サブゴール生成ナビゲーション2026/9/30
局所観測のみを用いて、障害物形状と安全性に基づく解釈可能なヒューリスティックでサブゴールを生成し、局所解から脱出する階層型ナビゲーション手法を提案。学習不要で様々な局所プランナに適用可能。
- V2X-WAM: 協調型ワールドアクションモデルによるエンドツーエンド自動運転自動運転/V2X協調2026/9/29
車車間・路車間協調で得た情報から信頼性を考慮した時空間表現を作り、将来の交通環境の予測と軌道計画を相互にフィードバックして精度と安全性を高める自動運転モデルを提案した。
- UniAfford: トークンルーティング型マルチタスク学習による汎用可能な2D-3Dアフォーダンス知覚アフォーダンス知覚2026/9/29
MLLMを共通の意味ハブとし、タスク別トークンルーターで画像・点群のアフォーダンスクエリを生成することで、2D・3D・統合アフォーダンス知覚を単一枠組みで扱う手法を提案。
- GAUGE: プランナ条件付き能動校正によるブラックボックス四足歩行速度インタフェースの適応sim2real2026/9/26
四足ロボットの速度指令と実際の運動のずれを、ナビゲーションプランナが使う指令分布に基づくベイズ能動学習で少ない試行で校正するフレームワークを提案。
- FutureRay: 機敏な四足歩行ナビゲーションのための制御整合型未来レンジ予測歩行2026/9/26
深度履歴から将来の距離レンジと遭遇リスクを予測し、反応・制動時間を考慮した局所プランナで四足歩行ロボットの動的障害物回避を改善する手法を提案。
- RecastVLA: 適応的ポリシー状態による過去の相互作用から未来の制御へVLA2026/9/26
フローマッチング型VLAポリシー内に適応的ポリシー状態を保持し、テスト時訓練で過去の行動生成履歴を次の制御に活かす手法を提案。LIBEROやRoboTwin、実機タスクで成功率を向上させた。
- エレベーターVIGS：視覚慣性ガウススプラッティングSLAMにおけるエレベーター運動とロボット運動の分離SLAM2026/9/20
エレベーター内でカメラとIMUの観測が矛盾する問題を、ロボットの姿勢をエレベーター座標系で推定しエレベーターの運動を別状態として扱うことで解決し、走行中も追跡とマッピングを維持するSLAMシステムを提案した。
- SCULPT-VLA: 段階的行動グラウンディングによる構造化制御の学習VLA2026/9/20
VLAポリシーにおいて、タスク進行・シーン動態・空間グラウンディングの要素を段階的に学習させ、教師なしで連続制御を洗練する手法を提案。LIBEROや実機タスクで成功率を向上させた。
- 言語で操作可能かつ力に応答するマニピュレーションのための原子運動座標VLA2026/9/14
言語指示と順運動学から13種の運動原子を定義し、視覚に依存せずVLA方策の動作を言語で操舵可能にするとともに、接触履歴に応じて力を適応させる手法を提案した。
- CAP: 学習型ノイズ除去による連続適応型知覚ブラインドヒューマノイド歩行歩行2026/9/10
劣化した深度入力を学習型デノイザで復元しつつ固有感覚も併用することで、知覚が不確実な環境でも途切れずに歩行できるヒューマノイド制御ポリシーを提案した。
- DCLP++: フットプリント余裕と相対運動を用いたナビゲーション学習ナビゲーション2026/9/8
動的環境でのロボットナビゲーションにおいて、LiDAR計測をロボットの占有領域までの距離に変換し、相対運動特徴を活用するローカルナビゲーションフレームワークを提案した。
- 人工汎用知能における適応的絡み合いゲームモジュールAGI2026/9/7
相互作用する適応エージェントの集団行動を確率波方程式でモデル化し、中国株の日中取引データが適応的絡み合いゲームモードで82-94%説明できることを示した。AGIに適応的絡み合いゲームモジュールを組み込む必要性を主張する。
- APEX-RBD: ハードウェア効率的なロボット動力学アクセラレータ設計のための混合精度探索フレームワークハードウェアアクセラレータ2026/9/4
剛体動力学計算のハードウェアアクセラレータ設計において、変数の感度差を考慮した混合精度探索を効率化する自動フレームワークを提案し、面積と消費電力を大幅に削減する構成を発見した。
- OccamView: フレーム予算制約下のアクティブ3Dガウス再構成のためのオブジェクト条件付き視点選択3D再構成2026/8/17
限られたフレーム予算で3Dガウス再構成を行う際、物体の隠れ領域を考慮した視点選択手法を提案し、再構成の完全性を向上させた。
- PACE: 時間効率的な具現化計画のための適応予算配分計画2026/8/1
推論と実行をインターリーブし、実行時間に合わせて推論トークン予算を動的に調整することで、具現化計画の推論遅延を大幅に削減するフレームワークを提案した。
- ワールドモデルからワールドアクションモデルへ：ロボティクスのための簡潔チュートリアルロボティクス2026/7/1
ロボティクスにおけるワールドモデルとワールドアクションモデルの定義と役割を解説し、代表的なアプローチを比較する統一的な視点を提供するチュートリアル論文。
- FSD-VLN: 空中長距離視覚言語ナビゲーションのための高速・低速デュアルシステムモデリング視覚言語ナビゲーション2026/7/1
UAVの長距離ナビゲーション向けに、意味推論と低遅延飛行制御を分離した高速・低速デュアルシステムアーキテクチャを提案し、未見シーンでの成功率を2倍に向上させつつ推論遅延を50%以上削減した。
- ABot-AgentOS: 生涯マルチモーダルメモリを備えた汎用ロボットエージェントOSエージェントOS2026/7/1
低レベル制御の上に推論・記憶・ツール使用・検証・クロス実体実行を提供する汎用ロボットエージェントOSを提案し、実行可能なベンチマークと永続的なマルチモーダルグラフメモリを導入した。
- 分解と再構成：デモから学習したプリミティブと視覚運動ポリシーによる計画操作計画2026/7/1
人間のデモを接触関係に基づいて原子スキルに分解し、視覚運動ポリシーとTAMPを統合して長期的な操作タスクを計画するフレームワークDR-LfDを提案した。
- AISPO: 非ランバート物体のロボット操作における深度信頼性向上のためのアフィン不変形状事前分布マニピュレーション2026/6/1
透明や鏡面など深度計測が不安定な物体に対し、RGB-D特徴融合とアフィン不変形状事前分布を用いた深度補完手法を提案し、操作成功率を向上させた。
- 両側曲率制約下での滑らかな測地線計算とロボティクス・画像解析への応用経路計画2026/6/1
曲率の上下限制約を課した測地線モデルを提案し、Hamilton-Jacobi-Bellman方程式に基づく数値解法を開発。ロボット経路計画や画像内の曲線構造追跡に応用した。
- UniReLo: 転倒回復から多様な地形での歩行までを統合する人型ロボットポリシーの学習歩行2026/6/1
転倒からの回復と歩行を一つのポリシーで統合し、多様な地形で安定した回復から歩行への遷移を実現する手法を提案した。
- リスクを考慮した選択的マルチモーダルドライバーモニタリング：ドライバー状態のワールドモデリングを用いてドライバーモニタリング2026/6/1
自動運転車のドライバーモニタリングにおいて、軽量なRGB-生理信号モデルと学習されたゲートを用いて、高速予測と安全介入のための棄却を選択するコスト考慮型フレームワークを提案した。
- MinInter: 模倣学習のデータ拡張における軌道補間の最小化模倣学習/データ拡張2026/6/1
模倣学習のデータ拡張で、初期状態ごとに補間が最小となる実演を選ぶ手法MinInterを提案し、生成データの質とポリシー成功率を向上させた。
- FlashNav: 20秒以内の超高速ロボットナビゲーションポリシー訓練ナビゲーション2026/6/1
GPU中心のフレームワークで、レンジベースのロボットナビゲーションの強化学習ポリシーを20秒未満で訓練できることを示した論文。シミュレーションをナビゲーションMDPに合わせて簡略化し、GPU上で並列遷移を生成することで高速化を実現。
- AgniNav: 構成駆動型クロスエンボディローカルナビゲーションナビゲーション2026/6/1
ロボットの衝突エンベロープを4パラメータで定義し、単眼画像から疑似レーザースキャンを生成するネットワークとプランナーを構成することで、再学習なしで車輪型・脚型・人型ロボットに適用可能なナビゲーション手法を提案した。
- SSI-Policy: 視覚言語ロボット操作のための構造化シーンインターフェース学習VLA/操作2026/6/1
RGB画像のみから深度特徴・言語接地オブジェクト配置・指示条件付き2D動作軌跡を統合する構造化シーンインターフェース(SSI)を導入し、少数デモで高精度な操作を実現するフレームワークを提案した。
- ワールドモデル：アーキテクチャ、方法論、推論パラダイム、応用に関する包括的サーベイサーベイ2026/5/28
環境の構造とダイナミクスを学習する内部シミュレータであるワールドモデルについて、アーキテクチャ、方法論、推論戦略、応用領域の4軸で分類する包括的なサーベイを提供する。
- 群作用としての世界モデル世界モデル2026/5/23
ビデオ世界モデルの行動忠実性を群構造に基づいて定式化し、潜在空間正則化により一貫性を向上させる手法を提案した論文。
- 即時リセットは本当に必要か？衝突処理を見直して効率的なロボットナビゲーションを実現ナビゲーション2026/5/1
衝突時に毎回環境をリセットする従来の強化学習手法を改め、同一エピソード内で再試行を許す「Multi-Collision reset Budget」を提案し、学習効率と実機性能を向上させた。
- FSUNav：高速・安全・汎用的なゼロショット目標指向ナビゲーションのための大脳-小脳アーキテクチャナビゲーション2026/4/1
視覚言語モデルと強化学習を組み合わせた大脳-小脳アーキテクチャを提案し、異種ロボットでの高速・安全なゼロショット目標ナビゲーションを実現した。
- GNSS劣化環境における絶対精度評価のためのRTK-SLAMデータセットSLAM2026/4/1
RTK-SLAMの絶対精度を正しく評価するための、測地基準に基づくデータセットと評価手法を提案した論文。
- ビデオから制御へ：時間的視覚データから操作インターフェースを学習する手法のサーベイ操作学習/サーベイ2026/4/1
ロボットの行動ラベルを使わない時間的ビデオデータから、ロボット操作のための制御インターフェースを学習する手法を分類・分析したサーベイ論文。
- 失敗認識を備えた模倣学習による安全なロボットナビゲーションナビゲーション2026/4/1
成功デモのみに頼る模倣学習の限界を指摘し、失敗データを価値推定に活用して政策学習は成功デモに限定する枠組みを提案。衝突率を減らしつつ成功率を維持することを実証した。
- FastDSAC: 高次元ヒューマノイド制御における最大エントロピー強化学習の可能性を引き出す強化学習/ヒューマノイド制御2026/3/13
高次元のヒューマノイド制御で、次元ごとのエントロピー調整と連続分布型クリティックを導入し、最大エントロピー強化学習の性能を大幅に向上させた。
- Rhythm: 双ヒューマノイドのインタラクティブ全身制御学習全身制御2026/3/1
人間の動作データから2体のヒューマノイドが抱擁やダンスなどの全身協調動作を実機で行えるようにする統合フレームワークを提案。
- IGV-RRT: 変化する環境における能動的物体探索のための事前・リアルタイム観測融合物体探索ナビゲーション2026/3/1
時間的に変化する屋内環境で物体を探すため、3Dシーングラフの事前知識とVLMによるリアルタイム観測を融合し、情報利得と意味的手がかりを考慮したRRTプランナで探索する手法を提案。
- BEV-SLD: LiDAR鳥瞰画像を用いた自己教師ありシーンランドマーク検出によるグローバル位置推定位置推定2026/3/1
LiDARの鳥瞰画像からシーン固有のランドマークを自己教師ありで検出し、一貫性損失を用いてグローバル位置推定を行う手法を提案した。
- CeRLP: クロスエンボディメントロボットの視覚ナビゲーションのためのローカルプランニングフレームワークナビゲーション2026/3/1
異なるロボットやカメラ構成でも動作する視覚ナビゲーションのためのローカルプランニングフレームワークを提案し、深度推定のスケール補正と視覚情報のレーザースキャンへの抽象化により、ロボットの形状差を吸収する。
- StepNav: 構造化軌道事前分布による効率的でマルチモーダルな視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2026/2/1
幾何認識の成功確率場から複数のナビゲーション経路候補を生成し、それを条件付きフローマッチングの事前分布として使うことで、安全で効率的な視覚ナビゲーション軌道を少ないステップで生成する手法を提案。
- 月面着陸のためのKANベース姿勢回帰による視覚オドメトリのアンカリング学習自己位置推定2026/2/1
単眼視覚オドメトリとKANベースの絶対姿勢回帰を融合し、ドリフトを抑えつつリアルタイムで高精度な月面着陸向け自己位置推定を実現した。
- デュアルアテンション異種GNNによるマルチロボット協調エリア探索の深層強化学習群制御2026/1/1
ロボット・フロンティア・興味対象の3種ノードからなる異種グラフを構築し、関係認識とタイプ認識の二重アテンションで探索とカバレッジを分離して学習する深層強化学習手法を提案した。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- スキル認識拡散モデルによる汎化可能なロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/1/1
スキルレベルの情報を拡散モデルに組み込み、物体中心の動作フローを生成することで、多様なマニピュレーションタスクへの汎化性能を高めた手法を提案。
- VIGS-SLAM: 視覚慣性ガウススプラッティングSLAMSLAM2025/12/1
視覚とIMUを統合最適化し、3Dガウススプラッティングによるリアルタイム追跡と高精細再構成を実現したSLAMシステム。
- 一つの制御入力で大規模異種ロボット群を制御する制約付き分布制御群制御2025/12/1
パラメータ化された異種ロボット群を、状態・環境制約下で単一の共有制御入力により安全に誘導する制約付きアンサンブル制御フレームワークを提案し、モーメントカーネル変換と信号時相論理仕様を用いて訪問・回避タスクを実現した。
- DRL-TH: 時系列グラフアテンションと階層的融合を統合した混雑環境下でのUGVナビゲーションナビゲーション2025/12/1
混雑環境で走行する無人地上車両(UGV)のナビゲーションのため、時系列情報を考慮したグラフアテンションと階層的プーリングによるマルチモーダル融合を組み合わせた深層強化学習フレームワークを提案し、実機でも検証した。
- GVD-TG: 高速階層的GVDサンプリングに基づくロボット探査用トポロジカルグラフ探査/トポロジカルマップ2025/11/1
一般化ボロノイ図(GVD)を多粒度階層的に生成・更新し、接続性制約付きクラスタリングと形態学的膨張によるフロンティア抽出を組み合わせて、ロボット探査の効率と経路の正確性を高めるトポロジカルマップ手法を提案した。
- SafeFall: ヒューマノイドロボットのための保護制御学習ヒューマノイド/転倒保護2025/11/1
転倒が避けられないと予測した際に、強化学習で損傷を最小化する保護動作を実行するフレームワークを提案し、実機で接触力や関節トルクを大幅に低減した。
- MobRT: デジタルツインによるモバイルマニピュレーションのスケーラブル学習フレームワークモバイルマニピュレーション2025/10/1
デジタルツイン上で全身運動計画と仮想キネマティック制御を組み合わせ、扉開けやモバイル台車でのピック&プレースの多様な実演データを自動生成し、実機・シミュレーション双方で方策の汎化性能を高める手法を提案。
- MCGS-SLAM: ガウススプラッティングを用いた高忠実度マッピングのためのマルチカメラSLAMフレームワークSLAM2025/9/1
複数のRGBカメラ入力を3Dガウススプラッティングで統合し、高精度な軌跡推定とフォトリアルな再構成をリアルタイムで行うマルチカメラSLAMを提案。
- 生成的視覚予測とタスク非依存姿勢推定による卓上マニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
生成動画モデルで未来のRGB-Dフレームを予測し、姿勢推定と組み合わせて閉ループ制御することで、タスク固有データに依存せず多様な卓上操作を実現するフレームワークを提案。
- PegasusFlow：ロボット拡散プランナー向け並列ローリング・デノイジングスコアサンプリング拡散プランニング2025/9/1
専門家データを使わず環境との相互作用から軌道スコア勾配を並列サンプリングする階層的フレームワークを提案し、MPPIより高効率なWBFOアルゴリズムで複雑地形のナビゲーションを実現した。
- LIPM誘導強化学習による二足歩行ロボットの安定的かつ知覚的な歩行歩行2025/9/1
LIPMに基づく報酬設計と二重クリティック強化学習を用いて、不整地でもカメラ視点を安定させながら歩行できる二足ロボットの制御手法を提案し、実機で検証した。
- 省エネ・自己衝突回避を実現する1自由度過拘束ロボット肢の設計機構設計2025/9/1
閉ループ機構を持つ1自由度の過拘束ロボット肢を計算設計し、所望の空間軌道を省エネかつ自己衝突なく全周期で動かせるようにした。
- 転倒を考慮した不整地自律ナビゲーションのための軌道最適化ナビゲーション2025/8/1
不整地での転倒リスクを解析し、安全な姿勢範囲を制約として組み込んだ軌道計画手法CAPを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- DOA: 深層強化学習に基づく適応的姿勢補償機能を備えた退化最適化エージェントSLAM2025/7/1
深層強化学習（PPO）を用いて、屋内SLAMの退化問題に対処する適応的退化最適化エージェントを訓練し、退化係数に応じてセンサ寄与を動的に調整する手法を提案した。
- 行動基盤モデルサーベイ：ヒューマノイドロボットの次世代全身制御システム全身制御2025/6/1
ヒューマノイドの全身制御に向けた行動基盤モデル（BFM）の研究動向を、事前学習パイプラインや応用、課題、今後の展望まで体系的にまとめたサーベイ論文。
- Multi-Loco: 拡散モデルと強化学習を統合した多形態脚式ロコモーション歩行2025/6/1
形態に依存しない拡散モデルと軽量な残差強化学習ポリシーを組み合わせ、異なる4種類の脚式ロボットに共通の移動方策を学習させるフレームワークを提案した。
- MA-ROESL：単一動画からの効率的なロボットスキル学習のための動作認識型高速報酬最適化VLA2025/5/1
単一の動画からロコモーションスキルを学習する際、動作に着目したフレーム選択と3段階の高速報酬最適化により、VLM生成報酬の品質と学習効率を高める手法を提案。
- 誘導拡散モデルによるマルチエンボディメント・ロボット動作リターゲティング動作リターゲティング2025/5/1
異なるロボットの構造をグラフで表現し、拡散モデルとエネルギー誘導を用いて、人間の動作データから多様なロボットへ動作を転移させる統一的なリターゲティング手法を提案した。
- 視覚言語モデル予測制御によるマニピュレーション計画と軌道生成マニピュレーション2025/4/1
視覚言語モデル(VLM)の知覚能力とモデル予測制御(MPC)を統合し、目標画像や言語指示から候補行動を生成・評価してマニピュレーション計画を行う手法を提案。計算量を抑えた軌道生成版も示す。
- 階層学習による6自由度IMUの連続バイアス動力学の明示的モデル化とオンラインバイアス補正IMU/状態推定2025/4/1
姿勢の正解データのみを用い、ニューラル常微分方程式でIMUの連続的なバイアス動力学を明示的に学習し、オンラインでバイアスを補正する手法を提案した。
- GROVE: オープン語彙の身体スキルを学習するための汎用報酬強化学習報酬設計2025/4/1
LLMとVLMを組み合わせて報酬を自動生成し、手設計や実演なしで多様な身体スキルを学習できる汎用報酬フレームワークを提案。
- 模倣学習による巧みなマニピュレーション：サーベイマニピュレーション2025/4/1
ロボットハンドの巧みな操作を模倣学習で実現する手法を体系的にまとめ、課題と今後の研究方向を論じたサーベイ論文。
- シナリオ拡張による深層強化学習ベースのロボットナビゲーションの汎化性能向上ナビゲーション2025/3/1
観測を想像空間に写像して行動を生成・再写像するシナリオ拡張を提案し、未見環境での深層強化学習ナビゲーションの汎化性能を大幅に改善した。
- 視界の限界を超えて：予期せぬ障害物に対するDRLベースのナビゲーション戦略ナビゲーション2025/3/1
LiDARデータの変化率を動的な環境知覚要素として活用し、カリキュラム学習で効率と安全性のバランスを取る深層強化学習ナビゲーション手法を提案。見通しの悪い環境での衝突を減らし、BARNデータセットで高い成功率を達成した。
- StyleLoco: 生成的敵対的蒸留による自然なヒューマノイドロボット歩行歩行2025/3/1
強化学習で俊敏な教師方策を訓練し、複数の識別器でモーションキャプチャデータと蒸留することで、俊敏さと自然な動きを両立させたヒューマノイド歩行フレームワークを提案。
- 離散時間ハイブリッドオートマタ学習：脚式ロコモーションとスケートボードの融合歩行2025/3/1
軌道分割やイベント関数なしでモード切替を学習する枠組みDHALを提案し、強化学習に組み込んで四足ロボットのスケートボードという難タスクを実現した。
- ロボットマニピュレーションにおける生成AI：サーベイマニピュレーション2025/3/1
GAN・VAE・拡散モデルなどの生成モデルをロボットマニピュレーションに応用する研究を、データ生成から方策学習まで階層的に整理したサーベイ。
- MAER-Nav: 鏡像拡張経験リプレイによるロボットナビゲーションの双方向運動学習ナビゲーション2025/3/1
成功した前進軌跡を鏡像反転して後退経験を合成する経験リプレイとカリキュラム学習を組み合わせ、明示的な失敗駆動型リプレイや報酬設計の変更なしに双方向運動を学習するナビゲーション手法を提案した。
- FGS-SLAM: フーリエ周波数解析を用いたガウススプラッティングによるスパース・デンスマップ融合リアルタイムSLAMSLAM2025/3/1
フーリエ周波数解析に基づく適応的稠密化でガウス分布の事前分布を構築し、スパースマップとデンスマップを独立に統合することで、リアルタイムかつ高精度な3DガウススプラッティングSLAMを実現した。
- 3Dガウシアンスプラッティングを活用した大規模複雑屋内環境の視覚的自己位置推定視覚的自己位置推定2025/2/1
3Dガウシアンスプラッティングで生成した地図からレンダリング画像を参照データに追加し、視覚的自己位置推定の精度と信頼性を向上させる手法を提案した。
- 幾何特徴の乏しい環境における粒子フィルタLiDAR SLAMの退化防止手法SLAM2025/2/1
幾何特徴が少ない環境で粒子フィルタSLAMの精度が低下する問題に対し、深層学習による退化検出と適応的な姿勢最適化で対処する手法を提案した。
- 車輪付き四脚マニピュレータによる全身移動操作と全方向タスク空間姿勢追従の学習移動操作2024/12/1
強化学習を用いて、車輪付き四脚マニピュレータの浮遊ベースとアームを協調させ、エンドエフェクタの6次元姿勢を直接追従させる手法を提案。報酬融合モジュールと教師-生徒学習で高精度な追従を実現した。
- HI-SLAM2: 高速単眼シーン再構成のための幾何認識ガウシアンSLAMSLAM2024/11/1
RGB入力のみで高精度な単眼シーン再構成を実現する3DガウシアンスプラッティングベースのSLAMシステム。単眼事前分布と学習ベース密SLAMを組み合わせ、ループ閉じ込み時の効率的なポーズグラフ最適化とガウシアン変形により高速かつ幾何学的に正確な再構成を可能にする。
- MapEval: 統合的で堅牢かつ効率的なSLAM地図評価フレームワークSLAM地図評価2024/11/1
SLAMで生成される大規模点群地図を評価するためのオープンソースフレームワーク。ボクセル空間でのガウス近似ワッサースタイン距離を提案し、従来手法より100〜500倍高速で頑健な評価を実現する。
- Dual-AEB: ルールベースとマルチモーダル大規模言語モデルを融合した緊急ブレーキシステム自動運転2024/10/1
マルチモーダル大規模言語モデルによるシーン理解と従来のルールベースAEBを組み合わせ、開放的な状況でも迅速に緊急ブレーキを判断できるシステムを提案した。
- 深層強化学習によるヒューマノイドロボットの安定した高速移動の実現歩行2024/9/1
深層強化学習と運動力学的事前知識を組み合わせ、腕の協調動作で安定性を高めることで、ヒューマノイドが3.5m/sの高速移動を安定して行える制御手法を提案した。
- 大規模モデルによる指示誘導型マニピュレーションアフォーダンスの学習マニピュレーション2024/8/1
視覚言語モデルと大規模言語モデルを活用し、言語指示に応じて対象物の操作領域を予測するアフォーダンスネットワークを提案。自動データ拡張により実世界タスクでの性能と未知物体・指示への汎化を向上させた。
- 実演からの制御可能な運動スキルの統合歩行2024/8/1
多様な運動スキルを単一の方策に統合するフレームワークCSIを提案し、言語指示によるスキル制御も可能にした。
- どこから取るか：大規模事前学習モデルによるロボット目標ナビゲーションのための視覚シーン表現抽出目標ナビゲーション2024/8/1
大規模視覚言語モデルで環境の特徴表現を構築し、言語モデルと組み合わせて指示を行動列に変換することで、ロボットが複雑な目標ナビゲーションを遂行できる手法を提案した。
- MS-Mapping: 不確かさを考慮した大規模マルチセッションLiDARマッピングシステムSLAM/マッピング2024/8/1
複数セッションのLiDARデータから大規模地図を構築する際に、分布を考慮したキーフレーム選択と不確かさモデルにより、冗長性を抑えつつ高精度で頑健な地図生成を実現した。
- MPGNet：遮蔽環境における目標指向把持のための移動・押し・把持の連携学習マニピュレーション2024/8/1
遮蔽された環境で目標物体を効率的に把持するため、移動・押し・把持の3動作を連携させる三枝ネットワークMPGNetと多段階学習戦略を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- VLMPC: 視覚言語モデル予測制御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2024/7/1
視覚言語モデル(VLM)の知覚能力をモデル予測制御(MPC)に統合し、目標画像や言語指示から候補行動をサンプリングして最適な行動系列を生成するロボット操作フレームワークを提案した。
- 言語拡張型記号プランナによるオープンワールドタスク計画タスク計画2024/7/1
大規模言語モデルを組み合わせて、不完全な知識しかないオープンワールド環境でも記号プランナが動作できるようにし、実行エラーを診断しながら知識を段階的に構築する手法を提案した。
- 過拘束リンク機構による進化的形態の移動ロコモーション：大規模マルチ地形深層強化学習による検証歩行2024/7/1
進化的形態に着想を得て、平面4節リンク・過拘束ベネットリンク・球面4節リンクを再構成可能な3Dプリント脚を設計し、大規模マルチ地形深層強化学習で訓練してエネルギー効率を比較した。過拘束リンクは平面リンクより少なくとも22%省エネで移動できることを示した。
- MS-Mapping: Wasserstein距離に基づくキーフレーム選択を用いたマルチセッションLiDARマッピングSLAM/マッピング2024/6/1
大規模環境でのマルチセッションLiDARマッピングにおいて、Wasserstein距離に基づくリアルタイムキーフレーム選択と増分ボクセル更新により、データ冗長性とメモリ消費を抑えつつ効率的な地図構築を実現したシステムを提案。
- JointLoc: 相対・絶対姿勢推定を統合した惑星探査UAV向けリアルタイム視覚自己位置推定フレームワーク自己位置推定2024/5/1
GNSSが使えない惑星環境で、衛星地図と機載カメラ画像から絶対2自由度姿勢と相対6自由度姿勢を適応的に融合し、UAVの位置をリアルタイム推定する手法を提案。火星地形データセットでRMSE 0.237mを達成した。
- RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する自動運転知覚2024/5/1
悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。
- 高品質緑茶のための柔らかい葉の識別と機械的知覚摘み指の研究農業ロボティクス2024/5/1
高品質緑茶の若葉を識別するアルゴリズムと、人間の手のように摘み取る力覚フィードバック付き摘み指を開発し、92.8%の識別精度と92.5%の摘み取り成功率を達成した。
- CTS: 脚式移動のための並行教師-生徒強化学習歩行2024/5/1
教師と生徒のポリシーを強化学習の枠組みで同時に訓練する新しいアーキテクチャを提案し、不整地での四足・二足ロボットの移動性能を向上させた。
- タスク空間リカッチフィードバックに基づく劣駆動脚式移動の全身制御歩行2024/4/1
劣駆動脚式ロボットの全身制御において、浮遊ベースのフィードバックゲインをLQRとリカッチ方程式で自動設計する手法を提案し、二足・四足ロボットで速度追従性能を向上させた。
- 広域建設環境の屋内マッピングのためのSLAMSLAM2024/4/1
大規模な工場や建設現場でロボットに4台のステレオカメラと3Dレーザースキャナを搭載し、LiDARと視覚SLAMの性能を比較評価した。さらに3Dガウススプラッティングで高密度な深度マップを生成し、自動建設・現場監視への応用を目指す。
- POMDPに基づく能動的な力探索によるロボット挿入マニピュレーション2024/4/1
接触状態の情報を活用し、POMDPとして定式化した探索戦略でロボット挿入を効率化する手法を提案。
- OpenOcc: 占有表現によるオープンボキャブラリ3Dシーン再構成3D再構成/オープンボキャブラリ2024/3/1
ニューラル放射輝度場と占有表現を組み合わせ、事前学習済みオープンボキャブラリモデルを蒸留することで、ゼロショットで3Dシーンの再構成と理解を同時に行うフレームワークを提案。
- 深層強化学習に基づくマルチロボット協調エリア探索のための自律的・適応的役割選択群制御2023/12/1
マルチロボット協調エリア探索において、階層型マルチエージェント強化学習で役割選択と実行を分離し、探索とカバレッジを両立させる手法を提案した。
- VoxNeRF: ボクセル表現とNeRFを融合した屋内ビュー合成の高精度化NeRF/屋内再構成2023/11/1
ボクセル符号化された幾何事前情報を活用し、効率的なサンプリングと深度損失で屋内のNeRF再構成と新規視点合成を高速・高品質化する手法を提案。
- 不整地のためのマルチ解像度平面領域抽出知覚・地形認識2023/11/1
不整地の点群から平面領域を抽出するため、点ごとの分類とoctreeを用いたマルチ解像度手法を提案し、35FPS以上のリアルタイム性能を実現した。
- HI-SLAM: ハイブリッド陰的場による単眼リアルタイム高密度マッピングSLAM2023/10/1
単眼カメラのみでリアルタイムに動作するニューラル陰的場ベースの高密度SLAMを提案し、学習済み深度事前分布とスケール調整により精度と地図完全性を向上させた。
- BM2CP: LiDARとカメラによる効率的な協調知覚協調知覚2023/10/1
LiDARとカメラを組み合わせた協調知覚フレームワークBM2CPを提案し、通信量を50分の1に抑えつつ最先端手法を上回る性能を実現した。
- 過拘束リンク機構による脚式移動歩行2023/10/1
ベネットリンク機構を用いた過拘束ロボット脚を設計し、爬虫類型と哺乳類型の形態間で再構成可能な四足歩行をMPCと強化学習で実現、平面リンクより省エネで優れることを示した。
- 風環境下におけるUAVのSim-to-Real故障診断sim2real2023/9/1
風の外乱がある実環境でも高精度にプロペラ故障を診断するため、不確実性に基づく故障分類器(UFC)を提案し、シミュレーション学習モデルの実機適用課題を解決した。
- テンプレートモデルに着想を得たタスク空間学習による堅牢な二足歩行歩行2023/9/1
角運動量線形倒立振子モデルを参考に強化学習の観測・行動空間を設計し、モデルベース制御と組み合わせた階層的二足歩行フレームワークを提案。複数の二足ロボットで高い性能と汎化性を示した。
- データ駆動型潜在空間表現による堅牢な二足歩行学習歩行2023/9/1
オートエンコーダで歩行データから低次元の潜在空間を学習し、それを状態として強化学習の歩行方策を訓練することで、テンプレートモデル不要で堅牢な二足歩行を実現した研究。
- 逃げ場なし：ターゲット捕獲環境におけるマルチロボット協調のベンチマーク群制御2023/8/1
2種類のロボットが同じ空間で捕獲側と逃走側に分かれ、環境レイアウトを活用しながら協調して目標を達成するマルチロボット協調の新ベンチマークT2Eを提案し、複数の学習ベース手法を評価した。
- BAMF-SLAM: 再帰的フィールド変換を用いたバンドル調整付きマルチ魚眼視覚慣性SLAMSLAM2023/6/1
複数の魚眼カメラと慣性センサを統合し、再帰的フィールド変換とバンドル調整を組み合わせて、低テクスチャ環境でも高精度かつロバストに自己位置推定と地図構築を行うSLAMシステムを提案した。
- S²MAT: 動的な都市環境における同時自己強化学習型マッピングとトラッキングSLAM2023/4/1
動的環境でロボットが未知の大規模空間を探索する際、移動物体を除去しながらリアルタイムで正確な静的マップを構築し、歩行者の追跡と衝突回避を同時に実現するフレームワークを提案。
- 凸環境における多対多到達回避ゲームのための効率的オンライン最適化による協調防衛配置群制御2023/4/1
凸環境での多対多到達回避ゲームにおいて、攻撃者の戦略を事前に知らずにできるだけ多く迎撃するため、防衛ロボットの連合形成と配置をオンライン凸計画と階層的反復法で交互に最適化する手法を提案した。
- 周囲再構成と軌道予測による汎化可能な能動的物体追跡能動的物体追跡2023/4/1
周囲の幾何構造と対象の動きを同時にモデル化する表現を学習し、非対称デュエリング機構で訓練することで、未知の複雑な環境でも頑健に動作する能動的物体追跡フレームワークRSPTを提案した。
- DDCNN：シミュレーションから実環境へのUAV故障診断を実現する有望な手法sim2real2023/2/1
シミュレーションと実環境のギャップを差分特徴とドメイン適応で埋め、実飛行でのプロペラ故障診断精度を52.9%から99.1%に向上させた。
- 深層学習によるUAVプロペラ故障のシミュレーション・実機間診断sim2real2023/2/1
シミュレーションで学習した深層学習モデルをドメイン適応と新特徴量で実機ドローンのプロペラ故障診断に応用し、96%の精度を達成した。
- 円形アクセス可能深度：UGVナビゲーションのための堅牢な走行可能性表現ナビゲーション2022/12/1
LiDAR点群から極座標系に基づく走行可能領域の境界を予測するCAD表現と、注意機構付き多フレーム融合モジュールSAMを備えたニューラルネットワークCADNetを提案し、半教師あり学習で実環境のUGVナビゲーションを実現した。
- 四足ロボットによるボール打ち上げのためのリアルタイム軌道最適化と制御マニピュレーション2022/10/1
四足ロボットが飛んでくるボールを打ち上げる動作を実現するため、離陸タイミングと状態を同時に最適化する軌道計画と、時間-状態制約を考慮したモデル予測制御を開発し、実機でリアルタイムに成功させた。
- 見たものを掴む：近眼トラッキングが導くユーザーフレンドリーな把持把持2022/9/1
近眼トラッキングでユーザーの視線を計測し、トランスフォーマーベースの把持モデルを用いて、見た対象をロボットが把持・操作するシステムを開発した。
- ロボットの敵対的シナリオベース安全テスト：比較可能性と最適な攻撃性安全テスト2022/9/1
ブラックボックス安全テストアルゴリズムの比較可能性と攻撃性を理論的に分析し、ほぼ安全集合に基づく攻撃性定義と効率的な比較アルゴリズムを提案。二足歩行制御と車両意思決定モジュールの実験で検証。
- 脚式ロボットのための粗地形における多面体平面領域キャラクタリゼーション歩行2022/7/1
深度カメラ画像から平面領域を抽出・統合し、低次元多面体で近似することで、脚式ロボットの足場計画に適した地形マップを100Hz以上で生成する手法を提案。
- DynamicFilter: 高動的環境におけるオンライン動的物体除去フレームワーク動的物体除去2022/6/1
都市環境でロボットが移動する際に、動的物体をオンラインで除去するためのスキャン・トゥ・マップとマップ・トゥ・マップを組み合わせたフレームワークを提案し、シミュレーションと実世界データセットで検証した。
- シナリオサンプリングによる脚式ロボットの安全性テスト・検証・特性評価脚式ロボット安全性検証2022/4/1
脚式ロボットの安全性を、潜在的に安全な状態集合の特定とその集合内での安全度の定量化により評価するシナリオサンプリング型テスト枠組みを提案し、複数の最先端歩行制御器に適用して有効性を示した。
- 自動運転の物体検出における実世界のコーナーケースデータセットCODA物体検出/データセット2022/3/1
自動運転の物体検出器が苦手とする珍しい物体やコーナーケースを含む1500シーンの実世界データセットCODAを構築し、既存検出器の性能が大きく低下することを示した。
- 切替システムによる動的バランス解析に基づく四足歩行の捕捉可能性と押し出し復帰歩行2022/1/1
四足歩行の動的バランスを切替システムとしてモデル化し、捕捉可能性を新たに定式化して、モデル予測制御と最適化計画で押し出し復帰を実現した研究。
- 外部負荷と作業履歴を考慮した簡易動的筋疲労モデルとその検証筋骨格モデリング2022/1/1
外部負荷・作業履歴・個人差を反映した計算が軽量な筋疲労モデルを提案し、既存の静的モデル24件と動的モデル3件との比較で妥当性を検証した論文。
- PointCLIP：CLIPによる点群理解VLM/点群2021/12/1
2D画像テキストで事前学習したCLIPを点群認識に転用するため、点群を多視点深度マップに投影してCLIPと照合する手法を提案し、少数ショット適応も可能にした。
- 力覚フィードバックによる位置制御ヒューマノイドの全身安定化ヒューマノイド安定化2021/8/1
6軸力覚センサ情報と全身ダイナミクスを活用し、重心追従と接触力追従を同時に最適化する二次計画法ベースの全身安定化器を提案し、MuJoCo上のWalkerロボットで従来手法より大幅な追従性能向上を示した。
- 包囲保証付き協調追跡のためのロバストモデル予測制御群制御2021/8/1
複数の追跡者が逃げる対象を常に凸包内に囲い込みながら捕獲する問題を、ロバストモデル予測制御と分割スキームで分散的に解く手法を提案した。
- 可変高さ倒立振子のバランス制御のための瞬時捕捉入力歩行2021/6/1
脚式ロボットのバランス制御において、重心高さが変化する可変高さ倒立振子モデルに対し、瞬時捕捉点を拡張した「瞬時捕捉入力」を導入し、捕捉可能状態の解析的領域とオンライン最適フィードバックゲインを持つ制御器を提案した。
- LiDAR前処理で深層強化学習ナビゲーションの汎化性能と学習速度を改善するIPAPRecナビゲーション2021/3/1
LiDAR読み取り値の前処理に適応的パラメトリック逆関数を用いるIPAPRecを提案し、地図なしナビゲーションエージェントの汎化性能と学習速度を大幅に向上させた。
- 強化学習による3D二足歩行ロボットDigitのロバストなフィードバック運動方策設計歩行2021/3/1
階層型フィードバック制御と強化学習を組み合わせ、Agility Roboticsの二足歩行ロボットDigitで外乱や不整地に対応する歩行方策を実機転移まで成功させた研究。
- グリッド環境における大規模自己組織化群制御2021/2/1
自然界の走光性に着想を得て、グリッド上に人工的な光場を重ね、全エージェントの位置で光場を決めつつ各エージェントが光場に従って移動する相互フィードバックにより、多数のエージェントが連結形状を大規模に自己組織化する計算手法を提案した。
- 車輪脚ロボットの跳躍のための劣駆動運動計画と制御跳躍/運動計画2020/12/1
車輪と脚を併せ持つロボットの跳躍を実現するため、W-SLIPモデルに基づく二次計画法による運動計画と、LQRと全身制御を組み合わせた追従制御を提案し、シミュレーションで検証した。
- 多様なLiDAR構成に対応する地図なしナビゲーション：サポートポイントベース手法ナビゲーション2020/10/1
異なる設置位置や解像度のLiDARデータからゴール指向特徴を抽出し、少数のサポートポイントで意思決定する深層強化学習ナビゲーションモデルを提案。シミュレーションと実環境で有効性を示した。
- 適応型ニューラルネットワーク制御による不確かなダイナミクスを持つ3D二足歩行ロボットの速度調整歩行2020/8/1
モデルパラメータの不確かさに対応するため、事前学習不要の浅い適応型ニューラルネットワークをHZD制御に統合し、3D二足歩行ロボットの速度追従性能を向上させた研究。
- 観察から学ぶ：人間ナビゲータの動画を用いたドローン巡回の模倣学習模倣学習2020/8/1
地上を歩く人間の生動画を観察・模倣し、ドローンが高高度で車線維持型の巡回飛行を自律的に学習する手法を提案した論文。
- 四足歩行ロボットによる都市環境での自律的ソーシャルディスタンス促進歩行ロボット2020/8/1
カメラとLiDARを搭載した四足ロボットが、群衆を検知しながら自律移動し、声かけでソーシャルディスタンスを促すシステムを構築・実証した。
- FP-Stereo：組込み向けハードウェア効率の高いステレオビジョンステレオビジョン/FPGA2020/6/1
FPGA上で高性能なステレオマッチングパイプラインを自動構築するフレームワークを提案し、精度・速度・コストのバランスを実現した。
- 次元可変ロボットのための深層強化学習による地図なしナビゲーションナビゲーション2020/2/1
メタロボットで学習したナビゲーション技能を観測のスケーリングにより異なる寸法のロボットへ転移し、再学習なしで未知・動的環境を走行可能にした。
- 微分平坦性を利用した2Dバネ付き倒立振子モデルの最適制御歩行2019/11/1
脚長と股関節トルクを能動制御できる拡張SLIPモデルの支持脚ダイナミクスが微分平坦であることを示し、その性質を活かしてハイブリッド系のオンライン最適制御を実現した。
- 強化学習とORCA制約による一般非線形エージェントの相互衝突回避群制御2019/10/1
2エージェントの衝突回避を強化学習で学習し、ORCAの線形制約と凸最適化で多エージェントに拡張することで、速度直接制御に依存せず一般非線形エージェントの安全な衝突回避を実現した。
- ハイブリッドゼロダイナミクスに着想を得た強化学習による3D二足歩行のフィードバック制御方策設計歩行2019/10/1
歩行ダイナミクスのハイブリッド性とハイブリッドゼロダイナミクス理論を方策構造に組み込み、軽量で短時間学習かつ外乱に頑健な3D二足歩行の強化学習制御をCassieで実現した。
- 人間の実演動画からロボットマニピュレーションの動作を学習する手法マニピュレーション2019/9/1
把持検出ネットワークと動画キャプション生成ネットワークを組み合わせ、人間の実演動画から対象物に着目してロボットへの動作指令を生成する手法を提案した。
- 時間的一貫性を持つオンポリシー探索手法NADPEx強化学習2018/12/1
ドロップアウトを方策に組み込み、時間的に一貫した探索を実現する深層強化学習の新手法を提案し、疎な報酬タスクでも安定して学習できることを示した。
- 強化学習とハイブリッドゼロダイナミクスの融合：RABBITロボットへの適用歩行2018/10/1
HZDフレームワークを方策学習に組み込み、強化学習で仮想拘束の軌道パラメータを決定することで、二足歩行ロボットの安定かつ堅牢な制御を実現した。
- 危険度を考慮したDRLエージェントの適応的合成による自己ナビゲーションナビゲーション2018/9/1
障害物回避と目標到達を別々に学習した2つのDRLエージェントを、危険度に応じて適応的に組み合わせるフレームワークを提案し、再学習なしで複雑なナビゲーションを実現した。
- 静的疲労作業における個人別筋疲労率の推定筋骨格モデリング2014/2/1
静的姿勢での疲労作業中に肩関節の筋疲労率を指数関数モデルで個人ごとに求め、被験者間のばらつきを明らかにした研究。
- 静的作業における筋群別疲労抵抗性の新規定法生体力学2011/4/1
外部負荷と最大随意収縮を考慮した理論的METモデルを拡張し、既存24モデルと比較して汎用性を検証するとともに、筋群ごとの疲労抵抗性を回帰的に算出する手法を提案した。
- バーチャルリアリティは現実世界の組立作業における身体部位の不快感と作業パフォーマンスを予測できるかVR評価2011/4/1
組立作業をVRと実環境の両方で実施し、姿勢・身体部位の不快感・疲労・作業パフォーマンスを比較したところ、両環境の結果には相関が見られたが、VRの方が不快感や疲労が有意に大きかった。
- 作業負担評価のためのデジタルヒューマンとVR環境の統合人間工学・VR2010/12/1
VR空間にデジタルヒューマンシミュレーションを統合し、モーションキャプチャと逆運動学・疲労回復モデルを用いて作業者の関節ごとの身体的疲労を評価する手法を提案した論文。
- 新しい筋疲労・回復モデルとその人間シミュレーションにおける人間工学応用人間工学・疲労モデリング2010/10/1
手作業の組立・保守作業における筋骨格系障害を評価するため、筋疲労と回復をモデル化し、デジタルヒューマンシミュレーションで関節の疲労度を推定できるようにした研究。
- 動作計測とデジタルヒューマンシミュレーションに基づく対話型作業設計フレームワークデジタルヒューマン/作業分析2010/6/1
作業者の動作をモーションキャプチャで計測し、デジタルヒューマンシミュレーションと組み合わせて作業時間分析や作業効率評価をリアルタイムに行う枠組みを提案した論文。
- デジタルヒューマンシミュレーションによる保守・組立作業の疲労評価人間工学・疲労モデリング2010/6/1
作業前後の身体能力低下を疲労モデルで理論的に推定し、デジタルヒューマンで手作業の難易度を評価する枠組みを提案した。
- 疲労効果を考慮した姿勢予測・解析のための多目的最適化手法とその応用事例人間工学・生体力学2009/11/1
手作業作業における最適姿勢を予測し身体的疲労を評価するため、疲労の時間的影響を考慮した多目的最適化に基づく姿勢予測・解析手法を提案し、航空機組立のドリル作業に適用した。
- 仮想作業環境における動的筋疲労評価筋骨格モデリング2009/1/1
作業中の筋負荷に基づく新しい筋疲労モデルと疲労指数を提案し、動的な手作業工程の疲労を仮想環境で評価・MSDリスク予測を可能にした研究。
- 筋骨格疲労・回復モデルと人間シミュレーションへの人間工学的応用人間工学・筋骨格モデリング2009/1/1
手作業における筋骨格系障害の評価に向けて、筋肉の疲労と回復をモデル化し、関節の疲労レベルを推定できる新手法を提案した論文。デジタルヒューマンシミュレーションによる応用事例も示している。
- 動的作業における筋疲労評価フレームワーク人間工学2008/9/1
VR・触覚インタフェース・モーションキャプチャを組み合わせ、手作業中の動的な筋疲労を評価する枠組みを提案した論文。
- 力覚フィードバックで機構の運動学的特性を体感するフレームワーク触覚2007/7/1
Phantom Omniと2自由度の直列・並列機構を用い、ヤコビ行列に基づく特異点などの運動学的性質を力覚提示で直感的に理解させるシステムを構築した。
