Xuesu Xiao
収録論文 126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
- マルチモーダルなシーン理解による長距離ナビゲーションシステムMOSU2ナビゲーション2026/11/8
視覚言語モデルと幾何・動的情報を段階的に組み合わせ、歩行者や車両が混在する屋外環境で長距離移動を実現するナビゲーションシステムを提案した。
- 遮蔽環境下での物体中心ワールドモデル計画フレームワークSCOUTマニピュレーション2026/11/1
物体中心表現で隠れた形状を再構成し、LLMが提案する行動候補を学習済みワールドモデルとMCTSで評価することで、遮蔽の多い環境でのロボット操作計画を実現した。
- 本当に重要なのは何か？BEHAVIOR-1Kにおけるπ0.5の推論設定のペア評価VLA2026/10/27
BEHAVIOR-1Kの全100タスクでVLAモデルπ0.5の推論・データ収集戦略を体系的にペア評価し、既存戦略が新しい環境やタスクに一様には転用できないことを示した。
- PrefO2O: オフライン・オンライン間の潜在選好転移によるゼロショット選好ベース強化学習選好ベース強化学習2026/10/22
少数のオフライン選好データからタスク不変な潜在選好空間を学習し、人間フィードバックなしで新規タスクに選好構造と報酬事前分布を転移する枠組みを提案した論文。
- Verti-WM: オフロード強化学習のための物理支援型外受容ワールドモデルsim2real2026/9/19
地形の高低差と意味情報を入力に、剛体地形用Transformerと軟弱地形用テラメカニクスモデルを融合して6自由度のロールアウトを生成するワールドモデルを提案し、シミュレータなしで方策最適化を可能にした。
- 単一スキャンからのガウシアンスプラッティングによる実演合成と視覚運動ポリシー学習sim2real2026/9/17
1回の動画スキャンから3Dガウシアンスプラッティングで環境を再構成し、物理シミュレータなしで把持・軌道を生成して高忠実な実演を量産、拡散ポリシー学習に活用するデータエンジンを提案。
- 没入型人間デモンストレーションによる3D障害物環境でのシーン認識型ヒューマノイド歩行の学習歩行2026/9/17
VRで収集した人間の動作をシーン認識型にリターゲティングし、障害物を避けながら全身で移動するヒューマノイド歩行ポリシーを学習させた。
- Hydra: 離散潜在プランニングと連続フローマッチング実行を備えたナビゲーション世界行動モデルナビゲーション2026/8/29
世界モデルを用いたロボットナビゲーションのリアルタイム制御を実現するため、プランナーをモデル内部に統合し、離散潜在空間でのプランニングと連続軌道生成を組み合わせたHydraを提案した。
- CAVE-NAV: VLMを用いた水中洞窟環境における自律3次元ナビゲーションナビゲーション2026/8/28
水中洞窟での自律ナビゲーションのために、視覚言語モデルと思考連鎖推論を用いて環境の手がかりから進行可能な方向を推定し、衝突回避を実現するフレームワークを提案した。
- NeSAM: 土壌適応を備えたオフロード移動のためのニューロシンボリック動力学オフロード移動/動力学予測2026/8/21
オフロード車両の運動予測を、土壌力学を明示的に扱うテラメカニクスと学習ベースの残差モデルを組み合わせたニューロシンボリックフレームワークで高精度化した。
- 優雅に失敗する：避けられないロボット故障の影響を軽減する安全性/故障対応2026/8/1
家庭環境でのロボット故障時に周囲への影響確率と深刻度を評価する安全策定法と、故障シミュレーション用フレームワークFailBenchを提案した論文。
- VertiAKD: 垂直に困難な地形における適応型オフロード運動力学オフロード移動2026/8/1
異なる車両と未知の地形に対して、限られたデータから運動力学モデルを転移・適応させる統一フレームワークを提案し、予測誤差を大幅に削減した。
- HumAIN: 人間を考慮した暗黙的ソーシャルロボットナビゲーションナビゲーション2026/7/1
歩行や姿勢などの骨格情報を暗黙の社会的合図として捉え、知識蒸留により軽量モデルでリアルタイムに人間らしいナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
- ACME: 多文化・多形態の社会的ナビゲーションデータセットデータセット2026/7/1
ロボットと人間の共有空間での移動を理解するため、5カ国8拠点で7種類のロボットを用いて収集した、多文化・多形態の社会的ナビゲーションデータセットを紹介する。
- 精度と効率のバランス：モデル予測制御のための適応的ダイナミクスオーケストレーション制御/オフロードナビゲーション2026/6/1
モデル予測制御（MPC）におけるモデル精度と計算効率のトレードオフを解決するため、現在のナビゲーション状況に応じて適切なダイナミクスモデルを動的に選択するフレームワーク「Adaptive Dynamics Orchestration (ADO)」を提案した。実機実験で、固定の低遅延モデルより誤差を減らしつつ、最高精度モデルに近い精度を低コストで達成した。
- HUMEMBR: 人間のルーチンを学習する予測的身体性ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
人間の行動パターンを長期記憶として蓄積し、質問応答やルーチンに基づくナビゲーションを行うシステムを提案。実ロボットでの検証も行い、トークン数を抑えつつ長期的推論を改善した。
- ロボット・イカゲーム：狭いトンネルを横断する四足歩行歩行2026/5/1
四足ロボットが狭いトンネルなどの閉鎖環境を自律的に移動するための強化学習フレームワークを提案。手続き的環境生成とポリシー蒸留を組み合わせ、複雑な報酬設計なしで多様なトンネル形状に対応する。
- TransCurriculum: 高速かつ安定した移動のための多次元カリキュラム学習歩行2026/3/1
本論文では、四足歩行ロボットの高速移動を安定させるため、速度指令、地形難易度、ドメインランダム化の3軸を適応的に調整するトランスフォーマーを用いた多次元カリキュラム学習手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- Fire as a Service：熱的・視覚的に正確な火災ダイナミクスでロボットシミュレータを拡張sim2real2026/3/1
既存のロボットシミュレータに高忠実度かつ計算効率の良い火災シミュレーションを非同期で追加するフレームワークを提案し、熱伝達や煙の再現、マルチモーダル知覚データ収集、行動クローニングによる方策学習を可能にした。
- 散らかった空間を移動する：VRによる3Dシーン認識型ヒューマノイド歩行のデータ収集とベンチマークのスケーリング歩行2026/3/1
VRを使って散らかった3D環境での人間の全身運動を収集し、ヒューマノイドロボットに再ターゲットするフレームワークを提案。145のシーンで348の軌道からなるデータセットを構築し、歩行性能を評価するベンチマークを導入した。
- CORAL: 水中モニタリングのための階層型VLMフレームワークにおける文脈推論と局所計画水中ロボット/VLM/ナビゲーション2026/3/1
水中環境でのオイスターリーフ監視を目的に、高次意味推論を担うVLMと低次衝突回避を担う動力学ベースプランナーを分離した階層型フレームワークCORALを提案し、探索範囲の向上と衝突削減を実現した。
- VertiAdaptor: 垂直障害地形のためのオンライン運動力学適応自動運転/オフロード/運動力学適応2026/3/1
オフロード環境での自動運転向けに、標高と意味的埋め込みを統合し、関数エンコーダを用いて地形認識型の運動力学モデルと計画を実現するオンライン適応フレームワークを提案。学習済み空間での最小二乗計算により未知環境へ高速適応し、予測精度と適応時間を改善。
- E-SocialNav: 言語モデルを用いた効率的な社会的規範準拠ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
ロボットナビゲーションにおける社会的規範遵守を評価し、小型データセットで訓練した効率的な言語モデルE-SocialNavを提案。GPT-4o等の大規模モデルより高速で、社会的行動生成性能が高い。
- MorFiC: ゼロショット四足歩行移行のための価値関数の誤較正の修正歩行2026/3/1
異なる形態の四足ロボット間でゼロショットで歩行ポリシーを移行するための強化学習手法MorFiCを提案。共有クリティックの形態依存の較正問題を解決し、シミュレーションでの形態ランダム化のみで未見ロボットへの転移を実現。
- CAR: モビリティ表現による車両間キノダイナミクス適応sim2real2026/3/1
Transformerエンコーダで車両の軌道遷移と物理構成を共通のモビリティ潜在空間に埋め込み、近傍から共通性を抽出することで、新たな車両へのキノダイナミクス適応を短時間・低計算コストで実現するフレームワークを提案。
- APPLV: 視覚言語行動モデルからの適応的プランナーパラメータ学習ナビゲーション2026/3/1
古典的プランナーのパラメータを視覚言語モデルから予測して自動調整し、高制約環境でのナビゲーション性能と汎化性を向上させる手法を提案した。
- 都市捜索における地上ロボット群の活用：専門家の運用課題と設計機会の理解群制御2026/2/1
バージニア州の警察官8名へのフォーカスグループ調査を通じ、地上ロボット群が都市捜索の認知・身体的負担を軽減しうる4つの課題領域と、将来の導入に向けた4つの設計機会を明らかにした。
- 熱放射場を用いた移動ロボットの火災理解移動ロボットナビゲーション2026/2/1
深度と熱画像から3D点群を作り、シュテファン・ボルツマンの法則で熱放射場を構築し、火災環境での安全なナビゲーションを実現した。
- 脚は腕より重要：ロボットの一人称視点による人間軌道予測における下半身姿勢の予測価値軌道予測2026/2/1
ロボットの一人称視点から人間の骨格特徴を用いて軌道予測を行い、下半身の3Dキーポイントが予測精度を13%向上させることを示した研究。
- 自然言語によるキノダイナミクスモデリングでロボットの構造損傷にゼロショット適応sim2real2026/2/1
自然言語で記述された損傷情報を自己教師あり学習でキノダイナミクス挙動に結びつけ、損傷を受けたロボットの順モデルを学習。シミュレータで最大81%の誤差削減を達成し、sim-to-realやスケール間の汎化も示した。
- MUSON: 都市環境における社会的規範に沿ったナビゲーションのための推論指向マルチモーダルデータセットナビゲーション2025/12/1
歩行者との社会的規範を考慮したナビゲーションのための、5段階の思考連鎖で注釈付けされた1万件超の一人称視点マルチモーダルデータセットを構築し、複数の視覚言語モデルを評価した。
- MAction-SocialNav: 推論強化プロンプトチューニングによる複数行動対応の社会的配慮ナビゲーションナビゲーション2025/12/1
社会的に配慮したナビゲーションにおいて、1つの状況で複数の妥当な行動が存在する曖昧さに対応するため、視覚言語モデルとメタ認知プロンプトを提案し、複数行動データセットと評価指標を構築した研究。
- 適応的ダイナミクス計画によるロボットナビゲーションナビゲーション2025/10/1
強化学習を用いてロボットのダイナミクス特性を動的に調整し、環境の複雑さに応じて計画器が適応できるようにする手法を提案。シミュレーションと実世界実験でナビゲーションの成功率、安全性、効率が向上することを示した。
- データ駆動型社会ロボットナビゲーション指標のベンチマークに向けて社会ナビゲーション2025/9/1
社会ロボットナビゲーションのベンチマークと政策最適化のためのデータ駆動型指標を開発し、4427件の軌道データセットを収集・評価して、学習済み指標SN26を提案した。
- 動的ジョイント状態グラフ構築による効率的なマルチエージェント協調群制御2025/9/1
リスクのある辺でのチーム協調問題を3次元マッチングとして定式化し、動的ジョイント状態グラフ構築により計算量を削減する手法を提案した論文。
- 幻覚的な臨界点から学ぶ動的環境ナビゲーションナビゲーション2025/9/1
既存の最適動作計画から障害物の臨界点を推定し、多様な動的障害物データを自己教師ありで生成する手法を提案。シミュレーションで従来法より高い成功率を達成。
- Verti-Arena：マルチテランのオフロード自律走行のための制御可能で標準化された屋内テストベッドオフロード自律走行2025/8/1
オフロード自律走行研究のための再構成可能な屋内テストベッドを提案し、遠隔実験用のWebインターフェースも開発した。
- GACL: 接地型適応カリキュラム学習と能動的タスク・性能モニタリングカリキュラム学習2025/8/1
ロボットタスク向けに、複雑なタスク空間を扱いながら目標分布への関連性を保つ適応的カリキュラム学習フレームワークを提案し、車輪ナビと四足歩行で成功率を向上させた。
- MOSU: マルチモーダルシーン理解による自律長距離ロボットナビゲーションナビゲーション2025/7/1
LiDAR・画像セグメンテーション・視覚言語モデルを統合し、社会的規範も考慮した屋外長距離自律ナビゲーションシステムを実現した。
- CARoL: ロボット学習のための文脈適応強化学習2025/6/1
システムダイナミクスの状態遷移から文脈を認識し、過去の知識との類似性を評価して新タスクに適応させる強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実車で有効性を示した。
- Narrate2Nav: 人間中心環境における暗黙的言語推論を用いたリアルタイム視覚ナビゲーションナビゲーション2025/6/1
大規模視覚言語モデルの推論を潜在空間に埋め込み、RGB入力から低レベル動作コマンドを生成するリアルタイム視覚-行動モデルを提案。人間中心環境でのナビゲーション性能を大幅に向上させた。
- 形態と制御を考慮した強化学習による汎化可能な四足歩行歩行2025/5/1
形態ベクトルを条件にした方策を強化学習で学習し、再学習なしで異なる四足ロボットへゼロショット転移できる手法を提案。
- HACL: 履歴を考慮したカリキュラム学習による高速歩行歩行2025/5/1
関節速度指令の履歴をRNNでモデル化し、カリキュラム学習と組み合わせることで、四足・二足ロボットの高速かつ安定した歩行を実現した。
- ロボットナビゲーションのための漸減ダイナミクスプランニングナビゲーション2025/3/1
ロボットの動力学制約を計画全体に統合し、計画の進行に伴って動力学モデルの忠実度を徐々に下げる新しい枠組みを提案し、複数のプランナーで性能向上とBARNチャレンジ優勝を達成した。
- 走破性を考慮した制御バリア関数による垂直に険しい地形のナビゲーションナビゲーション2025/3/1
ニューラル制御バリア関数を用いて、衝突回避だけでなく走破性の観点から安全性を評価し、垂直に険しい未構造地形を安全に移動する計画手法を提案した。
- AutoSpatial: 効率的な空間推論学習による社会的ロボットナビゲーションのための視覚言語推論VLA2025/3/1
大規模視覚言語モデルの空間理解を、自動ラベリングしたVQAデータと2段階の階層的学習で強化し、社会的ロボットナビゲーションの知覚・予測・推論・行動・説明を改善する手法を提案。
- 飛べ、車よ！――高速オフロード走行のための空中マニューバオフロード走行2025/3/1
物理と機械学習を組み合わせたハイブリッドモデルとサンプリングベースのプランナを用い、既存のスロットルとステアリング操作だけで車両の空中姿勢を制御し、着地位置を高精度に合わせる手法を提案した。
- 報酬の補助輪：ロボティクス強化学習のための適応的補助報酬強化学習2025/3/1
教師-生徒フレームワークにより、ロボットの学習進度に応じて補助報酬の重みを動的に調整し、人手設計の報酬を上回る性能と学習効率を実現した。
- Verti-Bench：垂直に険しい地形のための汎用かつスケーラブルなオフロード移動ベンチマークオフロード移動ベンチマーク2025/2/1
垂直に険しいオフロード環境での移動性能を評価するための、100環境・1000タスクからなる高忠実度マルチフィジックスシミュレーションベンチマークを提案し、10の移動システムを比較評価した。
- VertiFormer: オフロード走行のためのデータ効率の良いマルチタスクTransformerオフロード走行2025/2/1
わずか1時間のデータで訓練し、次姿勢・行動・地形パッチを予測するマルチタスクTransformerにより、険しいオフロード走行の順・逆キネマティクスを同時に学習する手法を提案。
- Social-LLaVA：人間的言語推論による社会的空間でのロボットナビゲーション強化VLA2025/1/1
人とロボットの社会的インタラクション4万件のVQAデータセットSNEIを作成し、VLMを微調整したSocial-LLaVAで社会的に配慮したロボットナビゲーションを実現した。
- LLMを活用した経路計画：指示入力による安全で効率的な自律ナビゲーションナビゲーション2024/12/1
大規模言語モデルと2D占有グリッドマップを組み合わせ、自然言語指示から障害物回避や目標優先順位を含むナビゲーション計画を生成するフレームワークを提案した。
- M2P2: 極低照度環境でのオフロード移動のためのマルチモーダル受動知覚データセット知覚データセット2024/10/1
LiDARや可視光カメラが使えない極低照度・無光環境でのオフロード自律移動を可能にするため、熱・イベント・ステレオRGBカメラとGPS・IMU・LiDARを組み合わせたマルチモーダル受動知覚データセットを構築し、受動知覚のみでの移動可能性を示した。
- 部分的観測グラフ上での異種ロボットチーム協調と現実的通信群制御2024/10/1
危険な辺を持つグラフ上でのチーム協調問題を、異種ロボット・部分観測・現実的通信に拡張し、リアルタイム部分地図とA*的なサブゴール割当で協調行動を生成するアルゴリズムを提案した。
- 走破不能領域を走破する：垂直に険しい地形における車輪移動のための走破性推定走破性推定2024/9/1
従来は走破不能とされた垂直に険しい地形を、過去の車両-地形間の動的相互作用データから走破可能と推定し、プランナを効率的に誘導する手法を提案。
- VertiCoder：垂直に険しい地形における自己教師あり運動力学表現学習自己教師あり学習/運動力学2024/9/1
マスク付きパッチ再構成による自己教師あり学習で、垂直に険しい地形でのロボット移動に関する4つの下流タスク（順・逆運動力学、模倣学習、パッチ再構成）を単一表現で扱えるTransformerベースの手法を提案。
- 実世界に根ざしたカリキュラム学習sim2real2024/9/1
ロボット強化学習のカリキュラム学習において、シミュレーションのタスク分布を実世界のタスク分布に合わせることで、学習効率とナビゲーション性能を向上させる手法を提案した。
- VertiSelector: 垂直に険しい地形での車輪移動のための自動カリキュラム学習sim2real2024/9/1
TD誤差に基づいて訓練地形を自動選択するカリキュラム学習フレームワークを提案し、車輪ロボットの垂直障害物走破性能と実世界汎化を向上させた。
- 敵対的グラフ探索ゲームにおけるマルチロボット協調群制御2024/9/1
敵対者が存在する危険環境でのロボット群の経路探索を確率ゲームとして定式化し、ナッシュ均衡戦略を数値計算で求め、協調行動の有効性をシミュレーションで示した。
- 縦に厳しい地形における車輪移動のための強化学習走行制御/強化学習2024/9/1
急斜面や岩場などの縦に厳しい地形を車輪ロボットが走破できるよう、シミュレータ上でPPOとカリキュラム学習を用いたエンドツーエンド強化学習を訓練し、実機V4Wで検証した。
- PIETRA: 分布外地形走行のための物理情報に基づく証拠学習sim2real2024/9/1
自己教師あり学習に物理モデルを組み込み、未知の地形では学習予測と物理予測を切り替えることで、分布外環境での走行性能を向上させたフレームワーク。
- GND: 屋外キャンパス環境におけるマルチモーダル知覚と多カテゴリ走行可能性を備えたグローバルナビゲーションデータセットナビゲーション2024/9/1
10の大学キャンパスから3D LiDAR点群・RGB/360度画像と歩道・車道・階段・オフロード・障害物の走行可能性マップを収集し、地図ベース/地図なしナビゲーションや場所認識に応用可能な大規模データセットを構築した。
- VL-TGS: 視覚言語モデルを用いたマップレス屋外環境における軌道生成と選択ナビゲーション2024/8/1
マップレス屋外環境で、走行可能性制約を満たし人間らしい経路を生成するため、CVAEと視覚言語モデルを組み合わせた軌道生成・選択手法を提案した。
- 狭所における自律地上ナビゲーション：ICRA 2024第3回BARNチャレンジからの教訓ナビゲーション2024/7/1
ICRA 2024で開催された第3回BARNチャレンジを通じて、狭く制約の厳しい環境での自律地上ナビゲーション技術の現状を評価し、上位チームの手法と今後の課題を分析した。
- マルチゴール動作メモリ経路計画2024/7/1
過去の計画経験を活用して、変化する環境でのマルチゴール経路計画を最大90%高速化する手法を提案した。
- 敵対環境下における協調機動の学習群制御2024/7/1
敵の位置がランダムな環境でロボットチームが経路を進む際、速度を落として「ガード」役になる行動と移動速度のトレードオフを強化学習で解き、チーム全体のコストを抑える協調行動を獲得した研究。
- 将来のタスクを先読みするタスク・動作計画タスク・動作計画2024/7/1
将来のタスクのコストを学習モデルで予測し、後続タスクの妨げになる副作用を避けるように計画を選ぶ手法を提案。シミュレーションと実機で効果を検証した。
- Bi-CL：二段階最適化によるロボット協調のための強化学習フレームワーク群制御2024/4/1
集中学習・分散実行の枠組みで、強化学習と模倣学習を二段階最適化として組み合わせ、ロボット間の情報不足によるずれを補正する仕組みを導入した協調制御手法を提案した論文。
- VLM-Social-Nav: 視覚言語モデルによるスコアリングを用いた社会的配慮型ロボットナビゲーションナビゲーション2024/4/1
視覚言語モデル（VLM）を活用し、人間中心環境で社会的に適切なロボット動作をリアルタイムに決定するナビゲーション手法を提案。実環境4シナリオで成功率と衝突回避が改善し、ユーザ評価でも社会的配慮が高いと評価された。
- 外乱を考慮したMPCと姿勢最適化による人間-ロボット協調搬送マニピュレーション2024/4/1
移動台車とマニピュレータを備えたロボットが人間と協調して物体を運ぶ際、外乱に強いMPCと腕の姿勢最適化を組み合わせて制御する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- DTG：拡散モデルによる地図なし屋外ナビゲーションのための軌道生成ナビゲーション2024/3/1
拡散モデルと条件付きRNNを用いて、地図のない屋外環境で障害物や未舗装路を避けつつ目的地までの走行距離を抑えた軌道を生成する手法を提案し、実機実験で走行距離と走破性の改善を確認した。
- VANP: ナビゲーションのための視覚行動自己教師あり事前学習ナビゲーション2024/3/1
ナビゲーションに必要な視覚領域だけに注目する自己教師あり視覚行動モデルVANPを提案し、少ない学習で効率的な視覚ナビゲーションを実現した。
- 強化学習による狭所3D空間での器用な脚式移動歩行2024/3/1
狭いトンネルや不規則な空隙など全方向の制約がある3D空間を移動するため、古典的プランナと強化学習を組み合わせた階層型制御器を提案し、遠方の目標までの長期ナビゲーションを可能にした。
- 強化学習によるグラフ上のチーム協調のスケーリング群制御2024/3/1
危険な辺のコストを支援行動で下げるグラフ上のチーム協調問題をMDPとして定式化し、強化学習で大規模なノード数・エージェント数でも効率的に解けることを示した。
- Dyna-LfLH: 学習された幻覚による動的環境での俊敏なナビゲーション学習ナビゲーション2024/3/1
過去の成功体験から動的障害物を潜在分布で生成する自己教師あり学習により、動的環境での安全な経路計画を実現し、成功率を最大25%向上させた。
- 縦に険しい地形での効率的な6自由度運動力学モデリングのための地形注意学習走行2024/3/1
車輪ロボットが縦に険しい地形を走行する際、現在の車両と地形の相互作用に重要な地形のみに注意を向ける6自由度運動力学学習手法を提案し、予測誤差を平均51.1%削減した。
- CAHSOR: SE(3)における能力認識型高速オフロード走行ナビゲーションオフロードナビゲーション2024/2/1
車両の6自由度順キノダイナミックモデルを視覚・慣性情報から自己教師あり学習し、地形ごとの危険な挙動の結果を推論することで、速度をほぼ落とさずに車両の不安定性を大幅に低減する高速オフロードナビゲーション手法を提案した。
- 強化学習のための最小で再利用可能な因果状態抽象化の構築強化学習2024/1/1
強化学習において、各タスクに必要な変数のみを保持する因果的な状態抽象化を学習する手法CBMを提案し、サンプル効率と汎化性能を向上させた。
- モーションメモリ：過去の経験を活用して将来の動作計画を加速する動作計画2023/10/1
過去の動作計画問題の経験を記憶し、新しい計画問題を解く際に再利用することで、計画時間を最大89%短縮する手法を提案。
- 社会的ロボットナビゲーションの再考：幾何学的手法と学習手法の長所を活かす社会的ナビゲーション2023/9/1
大規模な実世界の社会的ナビゲーションデータセットSCANDを用いて、幾何学的手法が多くの社会的状況で人間の軌道と一致する計画を生成できることを示し、幾何学的手法と学習手法を切り替えるハイブリッドプランナーを開発した。
- マルチモーダル知覚を用いた社会的ロボットナビゲーションの学習に関する研究ナビゲーション2023/9/1
大規模実世界データセットを用いて、LiDARとRGBカメラのマルチモーダル知覚による社会的ロボットナビゲーションの学習を、大域・局所計画の両レベルで単一モーダルや従来手法と比較し、人間研究も行った。
- MTG: 走行可能領域を網羅する地図なし屋外ナビゲーションの軌道生成ナビゲーション2023/9/1
地図のない屋外環境で、限られた機載センサのみを用いて走行可能な方向を網羅しつつ衝突のない経路を生成するCVAEベースの学習手法を提案し、HuskyとSpotで検証した。
- 高難度環境における自律地上ナビゲーション：ICRA 2023第2回BARNチャレンジからの教訓ナビゲーション2023/8/1
ICRA 2023で開催された第2回BARNチャレンジでは、世界10チームがシミュレーション予選を経て、ロンドンの物理コースでClearpath Jackalロボットによる障害物回避ナビゲーションを競い、上位3チームの手法と得られた教訓を報告した。
- 垂直に険しい地形における車輪移動のモデル化と計画の学習走行制御2023/6/1
車輪ロボットが岩場や倒木などの垂直に険しい地形を走行できるよう、車両と地形の相互作用を学習し、転倒やスタックを避ける安定した経路計画を実現した。
- ソーシャルロボットナビゲーションアルゴリズム評価のための原則とガイドラインソーシャルナビゲーション2023/6/1
人混み環境でのロボットナビゲーションを公平に評価するための共通ベンチマーク基準を提案し、安全性や快適さなどの原則、メトリクスやシナリオ設計のガイドライン、評価フレームワークを示した。
- 人間らしい社会的ロボットナビゲーションに向けて：大規模マルチモーダル社会的人間ナビゲーションデータセットナビゲーション2023/3/1
歩行者の身体に装着できるセンサスイートを開発し、公共空間での人間の社会的ナビゲーションを約100km・20時間分収集した大規模マルチモーダルデータセットを構築・公開した。
- 垂直に険しい地形における車輪移動の実現：プラットフォーム、データセット、アルゴリズム車輪移動2023/3/1
従来の車輪ロボットでは移動不可能とされてきた垂直に険しい不整地を走破するため、2種類の車輪プラットフォームを提案し、走行データセットを収集、データ駆動型移動アルゴリズムを開発した。
- 自己教師あり環境合成による実世界自律ナビゲーションの学習ナビゲーション2022/10/1
実世界での走行経験からナビゲーション環境を再構成し、シミュレーション上で代表的な訓練環境を合成することで、実世界での性能を向上させる手法を提案した。
- 自律ナビゲーションのための強化学習技術のベンチマークナビゲーション2022/10/1
自律ナビゲーションにおける深層強化学習の4つの要件（不確実性下の推論、安全性、限られたデータからの学習、未知環境への汎化）を達成するため、記憶ベース、安全RL、モデルベースRL、ドメインランダム化の4手法を大規模ベンチマークと実環境で評価した。
- Performer-MPC: 実世界ナビゲーションのためのリアルタイム注意機構を用いたモデル予測制御器の学習ナビゲーション2022/9/1
低ランク注意機構Transformerで視覚文脈を埋め込み、学習したコスト関数とMPCを組み合わせて実世界の混雑環境や人混みでのナビゲーション性能を向上させた。
- 狭い廊下でのマルチロボットナビゲーションのための知覚ハルシネーション学習マルチロボットナビゲーション2022/9/1
狭い廊下ですれ違う2台のロボットが衝突・停止・待機せずに通過できるよう、仮想的な障害物を知覚的に生成（ハルシネーション）する手法PHHPを提案し、実機実験で有効性を示した。
- 狭所における自律地上ナビゲーション：ICRA 2022 BARNチャレンジからの教訓ナビゲーション2022/8/1
ICRA 2022で開催されたBARNチャレンジでは、狭く制約の厳しい環境でロボットを安全かつ効率的にナビゲートする自律地上ナビゲーションシステムを評価し、上位チームの手法と課題を分析した。
- 学習した順キネモダニクスと非線形最小二乗最適化による高速高精度ロボット制御制御/最適化2022/6/1
学習した順方向キネモダニクスモデルと非線形最小二乗最適化を組み合わせ、事前計算された軌道なしで高速かつ高精度なロボット制御を実現するOptim-FKDを提案し、小型自律車両で有効性を示した。
- ソーシャルナビゲーション政策を評価するためのプロトコルソーシャルナビゲーション2022/4/1
ロボットの社会的に適切なナビゲーション行動を評価するため、標準的なシナリオとアンケートによる現場指標を定義したベンチマークプロトコルを提案し、その現実性・拡張性・再現性を実験で示した。
- 社会的に配慮したナビゲーションの大規模実演データセットSCAND社会的ナビゲーション2022/3/1
人間のテレオペレーションによる社会的に配慮した移動ロボットのナビゲーション実演を、LiDARや視覚・慣性情報を含むマルチモーダルな大規模データセットとして収集・公開した。
- 視覚・慣性情報を用いた逆キノダイナミクス学習による高速高精度オフロード走行オフロード走行2022/3/1
前方の地形画像と過去の慣性情報を組み合わせて車両と地形の動的相互作用を予測する学習モデルVI-IKDを提案し、1/5スケール車両で最大3.5m/sの高速オフロード走行の精度と頑健性を実証した。
- 選好を考慮した経路計画のための視覚表現学習経路計画2021/9/1
人手によるナビゲーションのラベルなし実演から地形の視覚表現を学習し、その表現を地形コストに写像することで、地形の種類を事前定義せずに選好を考慮した経路計画を実現した論文。
- 俊敏な地上から空中ナビゲーションへ：学習された幻覚からの学習ナビゲーション2021/8/1
幻覚生成関数を手設計せず自己教師ありで学習し、地上・空中ロボット向けの高速で反応的な制約環境ナビゲーション計画器を実現した研究。
- 評価フィードバックからプランナパラメータを適応学習するAPPLEナビゲーション2021/8/1
ロボットの動作に対するリアルタイムのスカラー評価だけを用いて、ナビゲーションプランナのパラメータを動的に調整する手法を提案し、静的パラメータやより負担の大きい教示手法を上回る性能を示した。
- 社会的ナビゲーションへの視線の導入社会的ナビゲーション2021/7/1
ロボットが周囲の歩行者に意図を伝え、また歩行者の意図を読み取るために、視線を社会的ナビゲーションに統合する実験を報告した論文。
- 社会的ナビゲーションにおける衝突回避：サーベイ社会的ナビゲーション2021/6/1
人とロボットが共存する環境での社会的ナビゲーション、特にエージェント間の衝突回避に焦点を当て、共通の用語体系と分類法を導入して既存研究を整理し、未解決課題を提示したサーベイ論文。
- 視覚観察のみの模倣学習による自律ナビゲーション模倣学習/ナビゲーション2021/5/1
異なるエージェントが撮影した1本の動画だけから、視覚ベースのナビゲーションポリシーを学習する手法VOILAを提案し、シミュレータと実機で有効性を示した。
- 不確実な報酬を伴うチームオリエンテーリング被覆計画群制御2021/5/1
複数車両が繰り返しエリアを巡回する際のコストを最小化する問題を定式化し、累積コスト推定と新しいチームオリエンテーリング被覆問題の混合整数計画法による反復解法を提案、実機ロボット3台で実証した。
- 適応型プランナパラメータ学習ナビゲーション2021/5/1
非専門家の人間とのやり取りや強化学習を用いて、環境変化に応じて古典的ナビゲーションのパラメータを動的に調整する学習フレームワークを提案した論文。
- 不整地での高速オフロード走行を実現する逆キノダイナミクス学習走行制御2021/2/1
車載の慣性観測データから複雑なキノダイナミクスモデルをデータ駆動で学習し、不整地でも高速かつ正確なオフロードナビゲーションを可能にした研究。
- 機械学習による移動ロボットナビゲーションの運動計画と制御：サーベイナビゲーション2020/11/1
移動ロボットのナビゲーションにおける運動計画・制御への機械学習の応用研究を、古典的手法との関係に基づいて分類し、課題と今後の方向性を整理したサーベイ論文。
- 強化学習による適応的プランナパラメータ学習ナビゲーション2020/11/1
強化学習でナビゲーションのパラメータ選択方策を学習し、多様な環境で既存プランナを適応させる手法APPLRを提案し、実機・シミュレーションで固定パラメータや人間教示ベース手法を上回ることを示した。
- 介入からの適応的プランナパラメータ学習ナビゲーション2020/11/1
人間の遠隔操作介入を学習し、信頼度に応じて複数のナビゲーションパラメータを切り替えることでロボットの自律移動性能を向上させる手法を提案した。
- 幻覚学習と素面展開による俊敏なロボットナビゲーションナビゲーション2020/10/1
訓練時のみ障害物を幻覚させて密な制約環境を学習し、実行時は幻覚なしで展開する新パラダイムHLSDを提案し、300の模擬環境と実世界で従来法を上回る性能を示した。
- 幾何学的幻覚から学習する動作計画器ナビゲーション2020/10/1
障害物のない空間での計画が最適となる障害物配置を逆算的に生成(幻覚)し、それを用いて実環境の混雑空間で動くエンドツーエンド動作計画器を学習・実機検証した論文。
- 屋内移動ロボットのナビゲーション性能を標準化ベンチマークで評価ナビゲーション2020/8/1
障害物のある平面環境での自律移動ナビゲーションを体系的に評価するため、難易度順に並んだ300の環境と指標からなる標準ベンチマーク(BARN)を構築した。
- 非構造・閉鎖環境におけるテザー付き空中ビジュアルアシスタントのリスク考慮型経路・動作計画経路計画2020/7/1
遠隔操作ロボットを視覚支援するテザー付きUAVのため、視点品質と移動リスクのトレードオフを考慮した経路計画アルゴリズムを提案する論文。
- 移動ロボットナビゲーションのための生涯学習アプローチナビゲーション2020/7/1
移動ロボットが自身の経験のみからナビゲーション行動を改善し、新しい環境で学習した後も過去の環境での能力を保持する生涯学習フレームワークLLfNを提案し、限られたメモリと計算資源の実機上で実装・検証した。
- 幻覚から学ぶ：狭所での俊敏な移動を実現する新ナビゲーション学習法ナビゲーション2020/7/1
安全な環境で集めたデータから、狭い空間でも俊敏かつ安全に動けるナビゲーション制御器を学習する「幻覚学習(LfH)」を提案し、実機で既存手法を上回る性能を示した。
- 他ロボット支援のための外部視点の最適化モデル視点選択2020/7/1
ロボット作業を外部から観察する際の視点の価値を、ギブソンのアフォーダンスに基づき評価し、有効な視点群をクラスタリングで特定した研究。
- 実演からの適応的プランナパラメータ学習ナビゲーション2020/4/1
人間の遠隔操作によるナビゲーション実演から、既存のナビゲーションシステムのパラメータを自動調整する手法APPLDを提案し、複数ロボットでデフォルトや専門家調整、人間の実演者本人を上回る性能を示した。
- テザード空中ビジュアルアシスタントによる遠隔ロボット支援空中支援/遠隔操作2020/1/1
有索の自律飛行UAVを地上ロボットの視覚アシスタントとして活用し、非構造・狭所環境での遠隔操作を支援するシステムを開発した。視点品質理論とリスク推論に基づき、リスクを考慮しつつ良質な視点へ自律移動できる。
- 形式的手法によるリスク認識とリスク回避経路計画経路計画2019/9/1
命題論理と確率論に基づき、衝突以外も含む3種のリスクを形式的に推論・定量化し、最小リスク経路を計画するフレームワークを提案・実機検証した。
- ロボット運動リスク推論フレームワーク歩行2019/9/1
ロボットの移動におけるリスクを命題論理と確率論で形式定義し、時間・空間両面のリスクを単一指標に統合する枠組みを提案した。
- 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。
- ロボット運動リスクの明示的表現経路計画2019/4/1
ロボットの運動リスクを経路の系列として形式的に定義し、その数学的表現手法を提案した論文。
- テザー型UAVの運動プリミティブのベンチマークUAV2019/4/1
テザー（係留索）の形状フィードバックのみを頼りに自律飛行するための2種類の運動プリミティブを提案し、実機で経路追従性能を比較評価した。
- テザードUAVによるロボット操作のための自律的視覚支援空中ロボット/テザードUAV2019/4/1
テザード空中ビジュアルアシスタントが、非構造・閉鎖環境でリスクを考慮しつつ自律航行し、常に良好な視点を維持して操作者の状況認識を高める手法を開発した。
- 経路レベルのリスクを明示的に考慮した報酬最大化経路計画経路計画2019/3/1
視点品質などの報酬を最大化しつつ経路自体の衝突リスクを最小化する経路計画手法を提案し、厳密・近似アルゴリズムを導出してテザード航空機で実証した。
- 単一バッテリー放電で走行可能な地上ロボットの最大航続距離推定エネルギー管理2018/11/1
ロボット搭載機器の消費電力を解析的にモデル化し、1回のバッテリー放電で達成できる最大走行距離を推定する手法を提案した。実機実験で平面・傾斜面での推定誤差を評価した。
- テザー付きUAVの直線・屈曲テザーを考慮した動作計画UAV動作計画2018/11/1
障害物のある狭い環境でテザー付きUAVが動くための2つの動作計画法を提案し、テザーと環境の接触を積極的に計画・緩和することで非テザー時と同等の可到達空間を実現、実機Fotokite Proで検証した。
