Yu Zhang
The University of Hong Kong
収録論文 98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
- 相対アクション拡散ポリシーのためのホライズン連携型障害物ガイダンス拡散ポリシー2026/11/6
事前学習済み相対アクション拡散ポリシーに対し、推論時にSDFベースの障害物応答をアクションホライズン全体へ伝播させ、再学習なしで障害物回避を実現する手法を提案した。
- Anchor 1：全身マニピュレーションのための精密で安定したヒューマノイド制御ヒューマノイド制御2026/10/30
校正済みの疎な動作参照と明示的な誤差フィードバックを用い、オンラインの関節空間リターゲティングなしで精密かつ安定した全身マニピュレーションを実現するヒューマノイド制御器と評価ベンチマークを提案した。
- Being-M0.7: ヒューマノイドロボットのための潜在世界行動モデルVLA2026/10/8
人間の動画・モーションの大規模データから視覚運動の事前知識を学習し、ヒューマノイドの全身移動・操作を実現する世界行動モデルを提案。シミュレーションと実機Unitree G1で高い成功率を示した。
- YOCO: 一度のキャリブレーションで高精度な遠隔操作を実現する高速モーションキャプチャ校正遠隔操作2026/10/8
少数のペアデータから手の姿勢推定のバイアスを補正する、微調整不要の高速キャリブレーション手法を提案し、遠隔操作の性能を向上させた。
- 局所回復監督による視覚運動ポリシーの再帰的自己改善VLA2026/10/4
失敗状態での修正デモを生成・学習させることで、視覚運動ポリシーを再帰的に自己改善する枠組みを提案し、LIBERO-Goalとrobomimic Canで成功率の向上を示した。
- MixVLA: 非不変情報の適応的混合による汎化可能な視覚-言語-行動モデルVLA2026/10/2
VLAモデルの汎化性能を高めるため、環境固有の非不変表現を確率的に混合して正則化する学習フレームワークを提案し、OOD条件下でのロバスト性を向上させた。
- REDIRECT: ロボットの悪い癖を1%の修正で直す模倣学習2026/10/2
混合品質のテレオペデータから、問題のある局所的な行動分岐だけを特定し、1%の学習予算で修正する手法を提案。
- FinsSim: 水中ロボット学習のための現実整合型統合シミュレーションプラットフォームsim2real2026/9/20
水中ロボットのSim-to-Real学習向けに、高忠実度流体力学・学習インターフェース・低コスト高精度自己位置推定・推力モデルを統合したシミュレーションプラットフォームを構築し、実機実験で制御方策の転移を検証した。
- TraceFlow: 成功・失敗トレースで凍結フローマッチング方策を導くVLA2026/9/17
ロボットの成功・失敗ロールアウトの行動密度を進捗整合ガイダンス場に変換し、重みを更新せずに凍結フローマッチングVLA方策の行動生成を補正する手法。実機梱包タスクで成功率が21/50から39/50に向上。
- EmbodiedMind: 効率的な身体性知能のための適応的データキュレーションとプレフィックス木強化学習VLA2026/9/17
身体性基盤モデルの学習において、低情報サンプルの除去、タスク間のバランス調整、長期的計画におけるクレジット割り当て問題を解決するため、RSFT、IR-GRPO、Trie-GRPOを組み合わせた効率的な訓練パラダイムを提案。
- 観測ゲートフィルタを用いた自律能動マッピングにおける学習占有度の再考能動マッピング2026/9/8
自律3D能動マッピングにおいて、学習された占有度予測がプランナーに与える影響を閉ループベンチマークで分析し、観測ゲートフィルタを導入して未観測領域の補完を保持しつつ、繰り返し観測された領域の誤予測を抑制する手法を提案した。
- 能動マッピングのための占有ワールドモデルの診断と動的フィルタリング能動マッピング2026/9/6
能動マッピングにおける占有ネットワークの誤りが計画に与える影響を診断し、オンライン観測に基づいて誤った占有予測を動的に抑制するフィルタリング手法を提案した。
- 模倣者ゲーム：行動予測を超えたロボットの模倣能力のベンチマーク模倣学習2026/8/23
人間のデモンストレーションから意図を推論して実行するロボットの能力を評価するため、4段階のベンチマーク「The Imitator Game」と大規模データセット「IG-10K」を構築し、既存モデルが意図レベルの模倣で失敗することを示した。
- 模倣学習におけるデモンストレーション忘却の再考：ロボット工学の視点から模倣学習2026/8/21
ロボットの模倣学習において、ユーザーが削除を要求したデモンストレーションの影響を評価する新しい監査手法を提案。行動と証拠の2軸で再学習との整合性を検証する。
- AtlasVLA: 視覚言語行動モデルのための持続的な世界・自我状態モデリングVLA2026/8/1
単眼カメラのみで長期的なタスクを遂行できるよう、視覚言語行動モデルに持続的な世界状態メモリと自我作業メモリを導入し、空間推論とタスク進行の追跡を可能にした。
- LLMエージェントのためのファイルシステムベースメモリ：組織化、進化、持続可能性LLMエージェント2026/7/29
LLMエージェントの長期記憶としてファイルシステムを用いる設定を体系的に調査し、組織化が検索コストを削減する一方、エージェントの能力限界を明らかにした。
- GeoGS-SLAM: 幾何学的事前情報を用いたガウススプラッティングによるオンライン単眼再構成SLAM/3D再構成2026/7/1
単眼RGB入力から、事前学習済みの幾何モデルで予測したカメラ・シーン事前情報を利用し、3Dガウススプラッティングで高品質な密再構成をリアルタイムに行うSLAMシステムを提案。
- ロボット操作のための一段フローマッチング用可逆ニューラルネットワークアダプタマニピュレーション2026/6/1
視覚・言語・固有受容などのマルチモーダル観測から高次元の操作行動を一段のノイズ除去で生成する可逆ニューラルネットワークアダプタを提案し、推論コストを削減しつつ精度を維持する。
- AERIS: ランタイムにおけるオーケストレーション型言語モデル群による航空エッジの役割駆動インテリジェンスエッジAI/言語モデル/ドローン2026/6/1
ドローンなどの航空プラットフォーム上で、複数の小型言語モデルと知覚・制御モジュールを役割として動的に組み合わせ、エッジでインテリジェントな自律制御を実現するフレームワークを提案した。
- 多パラメータ指ベンチマークと選定によるモジュール式人型ハンド設計ハンド設計2026/6/1
指の設計をモジュール化し、定量的ベンチマークで最適な指を選定して組み込むことで、人型ロボットハンド全体の性能を向上させる手法を提案・検証した。
- 力誘導学習による腕なし二輪二足ロボットの堅牢な転倒復帰歩行2026/6/1
腕や他の脚を持たない二輪二足ロボットが、脚の駆動のみで転倒から復帰するための強化学習フレームワークFTSRを提案し、シミュレーションと実機でその有効性を検証した。
- ClothTransformer: 統一潜在空間トランスフォーマーによるスケーラブルな布地シミュレーションシミュレーション2026/5/27
布地シミュレーションを学習された潜在空間での自己回帰シーケンスモデリングとして再定式化し、多様なシナリオを単一モデルで扱える統一トランスフォーマーを提案。従来手法より誤差を約4〜9倍低減し、メッシュ解像度に依存しないスケーラブルな計算を実現した。
- EmbodiedHead: 会話エージェントのためのリアルタイム聴話アバターアバター生成2026/4/19
LLMと会話できるリアルタイムの音声駆動型アバターを生成するフレームワークを提案。単一ストリームの音声入力と状態制御により、聞き手と話し手の動作をシームレスに切り替え、高品質な映像を少数ステップで生成する。
- 開ループ計画、閉ループ検証：VLAのための投機的検証VLA/操作2026/4/1
VLAモデルの高コストな推論を効率化するため、重いVLAで低頻度に行動チャンクを計画し、軽量な検証器が最新観測に基づいて実行を監視・必要時のみ再計画するフレームワークSV-VLAを提案した。
- Ψ-Map: パノプティック表面統合マップによるReal2Sim転送の実現3D再構成/パノプティックセグメンテーション2026/4/1
大規模シーン向けに、LiDARデータと2Dガウシアンサーフェルを用いた幾何学的強化と、クエリ誘導型のエンドツーエンドパノプティック学習を統合し、高精度でリアルタイムな3D再構成を実現するフレームワークを提案した。
- HMR-1: 視覚言語モデルを用いた階層型マッサージロボットによる身体性ヘルスケアVLA2026/3/1
マッサージ用のマルチモーダルデータセットMedMassage-12Kを構築し、視覚言語モデルでツボを認識する高レベルモジュールと軌道計画を行う低レベル制御モジュールからなる階層型マッサージロボットを提案した論文。
- D-SPEAR: ロボット操作における安定強化学習のための二重ストリーム優先経験適応リプレイ強化学習/操作2026/3/1
アクターとクリティカルのサンプリングを分離し、適応アンカー機構で優先度付きリプレイと一様リプレイを切り替えることで、ロボット操作タスクでの強化学習の安定性と性能を向上させる手法を提案した。
- 事前学習と高速適応による汎用人型全身制御全身制御2026/2/1
人型ロボットの全身制御を、事前学習したポリシーに軽量な残差ポリシーを高速適応させることで、未知の動作にも安定して追従できるフレームワークFASTを提案した。
- HoRD: 履歴条件付き強化学習とオンライン蒸留によるロバストなヒューマノイド制御ヒューマノイド制御2026/2/1
履歴条件付き強化学習で高性能な教師方策を訓練し、オンライン蒸留でTransformerベースの生徒方策に転移することで、未知の環境でも再学習なしに適応できるロバストなヒューマノイド制御を実現した。
- Vid2Sid: 動画でシミュレーションと実機のギャップを埋めるsim2real2026/2/1
動画からシミュレータの物理パラメータを自動調整し、VLMが不一致を診断して解釈可能な更新を提案するシステム。
- ObjSplat: 幾何認識型ガウスサーフェルによる能動的物体再構成能動的再構成2026/1/1
ガウスサーフェルを統一表現として用い、幾何認識型の視点評価と次善経路計画により未知物体を高精度かつ短時間で能動的に再構成するフレームワーク。
- Drive-P2D: 自動運転向けVLMのための段階的知覚から意思決定へのベンチマークVLA2026/1/1
自動運転における視覚言語モデル(VLM)を、物体・シーン・意思決定の3段階で評価する6,650問のベンチマークを提案し、推論と回答を分離して採点・誤り分析を行う。
- SocialNav: 社会規範を考慮した具身ナビゲーションのための人間模倣基盤モデルナビゲーション2025/11/1
社会規範を理解し遵守するナビゲーションを実現するため、700万サンプルのデータセットと階層型「脳-行動」アーキテクチャ、強化学習手法SAFE-GRPOを組み合わせた基盤モデルを提案し、成功率と社会規範遵守率を大幅に向上させた。
- HybridWorldSim：自動運転向けのスケーラブルで制御可能な高忠実度シミュレータ自動運転シミュレーション2025/11/1
静的背景のニューラル再構成と動的エージェントの生成モデルを統合し、大視点変化でも幾何一貫性を保つ自動運転シミュレータを提案。新データセットMIRRORも公開。
- EmbodiedBrain: 具現化知能のためのタスクプランニング性能の限界を拡張するVLA2025/10/1
7Bと32Bの視覚言語基盤モデルEmbodiedBrainを提案し、SFTとStep-GRPOを組み合わせた学習法と新しい評価環境で具現化タスクの計画性能を向上させた。
- DARTS: ドローンとAIによるリアルタイム交通事故検知システムドローン/交通監視2025/10/1
ドローンの機動性と熱画像、軽量深層学習を組み合わせ、交通事故をリアルタイムで検知・検証するシステムを開発し、実証実験で有効性を示した。
- UrgenGo: 自動運転向けの緊急度を考慮した透過的GPUカーネル起動自動運転/GPUスケジューリング2025/9/1
アプリのソースコードやGPUドライバに手を加えず、カーネル起動を透過的に操作して緊急度の高いGPUタスクを優先するスケジューラを提案し、自動運転バスでの実証でデッドライン違反を61%削減した。
- 深層ファジィ最適化によるロボット運動計画のバッチサイズと最近傍選択運動計画2025/8/1
深層ファジィ学習を用いて、サンプリングベース運動計画のバッチサイズと最近傍パラメータを障害物分布に応じて動的に調整するLIT*を提案し、高次元空間で高速収束と高品質解を実現した。
- 方向情報付き木探索 (DIT*): 方向フィルタと方向コストヒューリスティックによる最適経路計画経路計画2025/8/1
サンプリングベースの経路計画において、各エッジの方向情報を活用するフィルタとヒューリスティックを導入し、探索を効率化して既存手法より高速に最適解を見つける手法を提案した。
- 適応的サンプラーによる推定インフォームド・エニタイム探索サンプリングベース計画2025/8/1
初期解発見前に推定インフォームド集合を構築し、適応的サンプリングと遅延衝突チェックで経路計画を高速化するMIT*を提案。
- 楕円k近傍法：クーロンの法則とC空間障害物の無効頂点を活用した経路最適化経路計画2025/8/1
サンプリングベース経路計画において、無効頂点の情報とクーロンの法則に基づく力方向を利用した楕円k近傍探索を導入し、高次元環境での探索効率とコストを改善するFDIT*を提案した。
- リーマン計量モデルに基づく最適経路計画のためのRRT*アルゴリズム経路計画2025/7/1
高次元空間内の2次元滑らかな部分多様体上での最適経路計画を、リーマン計量を用いて2次元平面の幾何問題に変換し、RRT*-Rアルゴリズムを提案した。
- 触覚センサによる能動的輪郭再構成触覚2025/7/1
ひげ型触覚センサで物体表面を追従し、サブミリ精度で輪郭を再構成する能動制御手法を提案。
- 物理フィードバックによる強化学習：大型モーションモデルをヒューマノイド制御に整合させるヒューマノイド制御2025/6/1
テキストから生成した人間の動きを物理シミュレータで評価し、強化学習で微調整することで、ヒューマノイドロボットで実行可能な動作を生成するフレームワークを提案。
- 専門家から汎用家へ：ヒューマノイドロボットの汎用全身制御に向けて全身制御2025/6/1
動作をクラスタリングして専門家ポリシーを訓練し、実機データでsim-to-real適応を行った後、単一の汎用コントローラに蒸留することで、ヒューマノイドロボットの多様な全身動作を実現するフレームワークBumbleBeeを提案。
- マルチタスクロボットへのマルチロボットタスク割り当てタスク割り当て2025/6/1
複数のタスクを同時に実行できるマルチタスクロボットに、マルチロボットタスクを割り当てるための新しい枠組みを提案し、物理的制約を考慮した重み付きMAX-SATへのコンパイルと貪欲ヒューリスティックを導入した。
- RM-Dijkstra：リーマン計量に基づく曲面上の最適経路計画アルゴリズム経路計画2025/6/1
曲面上の経路計画を2次元平面のリーマン計量問題に変換し、Dijkstra法を拡張して滑らかで高精度な最適経路を求める手法を提案した。
- JAEGER: 二層構造のヒューマノイド全身制御器全身制御2025/5/1
上半身と下半身を別々の制御器に分け、粗い速度追従と細かい関節角追従の両方を可能にしたヒューマノイド全身制御を、人間モーションの再ターゲティングとカリキュラム学習で訓練した研究。
- エージェント型ロボット：身体性エージェントにおける視覚-言語-行動モデルのための脳に着想を得たフレームワークVLA2025/5/1
人間組織の標準作業手順に着想を得た「標準化行動手順（SAP）」で計画・実行・検証を連携させ、長期的なロボット操作を自己検証しながら遂行する脳模倣型フレームワークを提案。LIBEROベンチマークで平均成功率79.6%を達成。
- SCIZOR: 大規模模倣学習のための自己教師ありデータキュレーション模倣学習2025/5/1
模倣学習データから低品質な状態行動ペアを自己教師ありで除去し、少ないデータで性能を平均15.4%向上させる手法を提案。
- CAFE-AD: 自動運転の軌道計画のためのクロスシナリオ適応的特徴強調自動運転/軌道計画2025/4/1
自動運転の軌道計画において、シナリオ間で適応的に特徴を強調・補間することで長尾分布や因果混同に対処し、nuPlanベンチマークで最先端手法を上回った研究。
- アクティブマターのための強化学習群制御2025/3/1
強化学習を用いて、個々のアクティブ粒子の運動制御や群れの集団ダイナミクスを最適化・制御する研究をレビューした論文。
- ソフトウェア定義車両のための仮想化とマイクロサービスアーキテクチャ：評価と探索ソフトウェア定義車両2024/12/1
自動運転車向けにコンテナ化と仮想化の性能をAMD64/ARM64で評価し、Autowareやマイクロサービス構成への影響を調べた。
- Gassidy: 動的環境におけるガウススプラッティングSLAMSLAM2024/11/1
動的物体による環境擾乱に対処するため、レンダリング損失の流れを反復解析して動的・静的要素を識別・除去し、RGB-D密SLAMのカメラ追跡精度と地図再構成品質を向上させた手法を提案。
- Map++: ユーザ参加型ビジュアルSLAMシステムに向けた効率的な地図拡張と共有SLAM2024/11/1
ユーザが協力して地図構築を行う参加型SLAMシステムMap++を提案し、軽量なプロトコルで通信量を約46%削減しつつ精度劣化を抑え、同時接続ユーザ数を約2倍に拡大できることを示した。
- 視覚ワールドモデルを用いたマルチタスク対話型ロボットフリート学習フリート学習2024/10/1
視覚ワールドモデルでロボットの行動結果を予測し異常を検知して、必要なときだけ人間が介入するフリート学習フレームワークを提案。自律性向上に伴い介入要求が自動的に減り、人間の負担を軽減する。
- MSGField: ロボットマニピュレーションのための運動・意味・形状を統合した統一シーン表現マニピュレーション2024/10/1
2Dガウシアンを用いて運動・意味・形状を統合したシーン表現を提案し、2視点の画像から非剛体運動を含む動的シーンをリアルタイムに再構成して言語誘導マニピュレーションを実現した。
- LI-GS: LiDAR統合ガウシアンスプラッティングによる大規模高精度3次元再構成3D再構成/sim2real2024/9/1
LiDAR点群を平面制約付き混合ガウスモデルに変換し、2Dガウシアンサーフェルと組み合わせることで、屋外の大規模シーンを高精度に再構成する手法を提案した。
- 制御推論と状態空間ダイナミクスによるマルチエージェント軌道予測の高精度化軌道予測2024/8/1
状態空間モデルとグラフニューラルネットワークを組み合わせ、制御変数を「Mixed Mamba」で推定することで、自動運転における周辺車両や歩行者の軌道予測精度を向上させた研究。
- 変形可能な正中鰭が自律型バイオニックマグロの直線加速と旋回機動性を向上させるバイオミメティクス2024/7/1
折りたたみ可能な背鰭を備えた自由遊泳型バイオニックマグロを開発し、背鰭の起立が加速と旋回性能を向上させる一方、定常遊泳では抵抗増加で効率が下がることを実験的に示した。
- アクティブシャドウイング：仮想通信によるロボット行動の知覚操作ヒューマンロボットインタラクション2024/7/1
拡張現実で影を投影するアクティブシャドウイング（ASD）という新たな暗黙的視覚通信手法を提案し、ロボットの物理行動を変えずに知覚を操作して理解しやすくできることをユーザー研究で示した。
- ニューラルネットワーク学習による動的システムの安定化：ロバストなアプローチ模倣学習2024/7/1
模倣学習において、ニューラルリアプノフ関数と横断収縮理論を組み合わせ、点間運動と周期運動の学習精度と安定性を両立させる新しい自律動的システムアルゴリズムを提案した。
- 回転初期化と段階的洗練による汎用LiDARキャリブレーションキャリブレーション2024/5/1
複数LiDARの外部キャリブレーションを、事前知識不要の回転初期化と幾何・運動情報を統合した段階的最適化により、センサ非依存で高精度に行う手法を提案した。
- 自己センシング型電磁油圧ロボット肩のフィードバック制御ソフトロボティクス2024/4/1
高電圧駆動と低電圧自己センシングを分離した人工筋肉アクチュエータを用い、外部センサなしで2自由度の生体模倣型ロボット肩を閉ループ制御できることを示した研究。
- 道路沿いシーンにおけるレンダリング強化型自動画像-点群位置合わせ位置合わせ/キャリブレーション2024/4/1
事前点群からフォトリアルなグレースケール画像をレンダリングし、SAMで抽出した線特徴の再投影誤差を最小化することで、道路沿いカメラの外部パラメータを自動推定する手法を提案。
- 視触覚データを用いた双腕多指ハンドによる技能学習マニピュレーション2024/4/1
低コストな双腕多指ハンドの遠隔操作システムHATOを開発し、触覚センサ付き義手を転用して視触覚データを収集、長期的で高精度なタスクを学習させた。
- ERASOR++: 高さ符号化と自己中心比に基づく動的物体除去による静的ポイントクラウドマッピングポイントクラウドマッピング2024/3/1
3Dポイントクラウド地図から動的物体を除去するため、高さ符号化記述子と3つのテスト手法を提案し、精度と効率を向上させた。
- iMove: 生体インピーダンスセンシングによるフィットネス活動認識の探求センサフュージョン2024/2/1
生体インピーダンスとIMUを組み合わせ、対照学習とセンサフュージョンでフィットネス活動認識の精度を向上させる手法を提案。
- 未知の動的マルチ障害物環境における移動ロボットのためのオンライン効率的な安全臨界制御安全制御2024/2/1
LiDARを用いて静的・動的障害物を楕円で表現し、バッファゾーンでD-CBFの数を削減することで、未知環境でのリアルタイム障害物回避を効率化するフレームワークを提案。
- 柔軟なインフォームドツリー（FIT*）：インフォームドサンプリングベース経路計画における適応的バッチサイズアプローチ経路計画2023/10/1
サンプリングベース経路計画において、バッチサイズを構成空間の次元と超楕円体の超体積に基づいて動的に調整するFIT*を提案し、初期解の収束速度と品質を向上させた。
- 仿生可变形背びれが自由遊泳するマグロ型ロボットの遊泳性能に与える影響ロボット魚/仿生推進2023/10/1
磁気着脱式の仿生可変背びれを備えた3次元自律遊泳マグロ型ロボットを開発し、背びれの起立が速度・輸送コスト・ヨー角に与える影響を自由遊泳条件下で調べた。起立背びれはヨー安定性を向上させるが、速度と輸送コストへの影響は小さかった。
- ニューラルネットワークを用いたリャプノフエネルギー関数による安定な動的システムの学習模倣学習2023/9/1
デモンストレーション学習において、ニューラルネットワークでリャプノフエネルギー関数を同時に学習し、精度と大域的安定性を両立させる動的システムの手法を提案した。
- 受動性を保証する可変インピーダンススキルのデモンストレーション学習インピーダンス制御2023/6/1
人間のデモンストレーションから力覚と動作情報を用いて剛性行列を推定し、受動性を保証するタンクベース可変インピーダンス制御を提案した。
- 安全な説明可能計画説明可能計画2023/4/1
人間の期待に沿いつつ安全性基準を満たす行動を求める「安全な説明可能計画(SEP)」を提案し、パレート集合を求める厳密法・貪欲法・状態集約による近似法を開発、理論的性質を証明しシミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- TrajMatch: 軌跡マッチングによる路側LiDARの自動時空間キャリブレーションキャリブレーション2023/2/1
路側LiDARの検出・追跡結果を利用して、時間・空間のキャリブレーションを人手なしで自動的に行うシステムを提案。
- 暗黙的・自然なチーム状態投影によるロボットへの応答性向上人間ロボットインタラクション2023/1/1
仮想影を用いたチーム状態投影(TPS)を提案し、人間とロボットの暗黙的な協働において、人間のロボットへの応答性とチーム状況認識を向上させることを示した。
- Tac2Structure: 複数回の触覚計測のみによる物体表面再構成触覚2022/9/1
視覚に頼らず触覚センサのみで物体表面を再構成するフレームワークを提案し、接触圧補正やループ閉じ込み検出・ポーズグラフ最適化によりミリメートル精度を実現した。
- PFilter: 特徴フィルタリングによる高速・高精度LiDAR SLAMのための永続地図構築SLAM2022/8/1
LiDAR SLAMのボトルネックである点群位置合わせを高速化するため、無効な特徴点を除去するフィルタリング手法PFilterを提案し、F-LOAMに統合して処理時間短縮と精度向上を実現した。
- 姿勢センサを用いた繊維強化ソフトマニピュレータのモデルベース外乱推定ソフトロボティクス2022/6/1
繊維強化された空圧駆動式ソフト連続マニピュレータの詳細な有限要素モデルを構築し、姿勢センサ情報から外乱力を推定する状態オブザーバを実現した。
- 経路認識グラフアテンションによるHDマップの動き予測動き予測2022/2/1
HDマップの異種グラフ構造を扱うため、頂点間の経路を構成するエッジ列からアテンションを推論する新機構を提案し、Argoverse動き予測で最高性能を達成した論文。
- モジュール式ソフトロボット魚の試験プラットフォームの構築ソフトロボティクス2022/1/1
小型モジュール式シリコーン製ロボット魚の迅速な設計・製作パイプラインと、推力や尾びれ変形を計測できる水中評価装置を提案し、剛性や空気室構成を変えた試作機で実験評価した。
- LiDARオドメトリの精度向上：感度と不確実性の理論LiDARオドメトリ2021/11/1
LiDAR点の残差の感度と不確実性を定式化し、高感度・低不確実性の点を選別することでポーズ推定精度を高める手法を提案した論文。
- 人間とロボットの協働における能動的な説明可能計画の生成ヒューマンロボット協働2021/9/1
人間の期待が動的に変化する状況をベイズ的にモデル化し、より先回りした説明可能な計画を生成する手法を提案した論文。
- 微分可能シミュレーションによるソフトロボット魚のSim2Realsim2real2021/9/1
微分可能シミュレーションを用いてソフトロボット魚の材料パラメータを学習し、動的性能を高精度に予測する手法を実機検証した。
- 半マルコフモデルにおける適応的フォワードシミュレーション時間を用いた強化学習によるロボットナビゲーションナビゲーション2021/8/1
未知環境でのロボットナビゲーションにおける局所解問題を克服するため、連続行動空間の半マルコフ決定過程として定式化し、適応的フォワードシミュレーション時間(AFST)とGAE改良型DPPOを提案した論文。
- 狭視野深度カメラを用いたDRQNによる3次元障害物回避ナビゲーション2021/8/1
狭い視野の深度カメラを持つ屋内移動ロボットのため、LSTM付き二重DRQNとカリキュラム学習で3次元障害物回避を学習し、実機でも検証した研究。
- 例からのドメイン具体化：欠落したドメイン知識をロバスト計画で補うタスク計画2020/11/1
設計者が与えた不完全なドメインモデルと人間の教示軌跡から候補モデル集合を探索し、その下で成功率最大のロバスト計画を生成する手法を提案した。
- バリコードに基づくGJKアルゴリズム衝突検出2020/11/1
2D衝突検出と距離計算のためのGJKアルゴリズムをバリコードで改良し、最小単体判定の統一条件と高速な衝突判定サブルーチンを提案、主要ライブラリを上回る性能を示した。
- マルチスペクトル動き推定評価用データセットデータセット2020/7/1
可視光・熱・RGB-DカメラとIMUを搭載した手持ち装置で撮影したマルチスペクトル動き推定評価用データセットを構築し、モーションキャプチャによる正解カメラ姿勢も提供する。
- マルチロボットタスクにおけるマルチタスキングロボットの実現群制御2020/7/1
各ロボットが複数タスクを同時に担える状況で、物理制約を情報不変量理論に写像し、ロボット coalition の重複とタスク相乗効果を活かす汎用フレームワークを提案。資源制約下のマルチUAVシミュレータで有効性を示した。
- 人間とロボットの協調における対話的な計画の説明可能性人間ロボット協調2019/1/1
人間とロボットが互いに影響し合う協調作業において、相手の期待に沿う計画を生成する「対話的計画説明可能性」という指標を提案し、FFプランナに組み込んで人間が作成した計画に近い結果が得られることを示した論文。
- 点相関を用いた動的環境におけるRGB-D SLAMSLAM2018/11/1
地図点間の相関をデローニ三角分割グラフで評価し、動物体の点を静的シーンから分離することで、動的環境でも高精度な自己位置推定と地図構築を実現したRGB-D SLAM手法。
- 系列ベースのマルチモーダル見習い学習によるロボットの知覚と意思決定見習い学習2017/2/1
時系列情報とマルチモーダルデータを同時に融合し、ロボットの知覚と意思決定を統合するSMAL手法を提案。救助探索シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 身体部位と特徴量の同時学習によるロボットのリアルタイム人間行動認識行動認識2017/2/1
骨格データから識別的な身体部位と特徴量を同時に学習し、構造的スパース性を用いた最適化でロボットが人間行動をリアルタイムに認識する手法を提案した。
- 期待行動との距離最小化としての説明可能性ヒューマンAI協調2016/11/1
人間が期待する計画とエージェントの計画の距離を説明可能性としてモデル化し、その距離を回帰で学習して探索のヒューリスティックに用いることで、徐々に説明可能な計画を生成する手法を提案した。
- ロボットのタスク計画における説明可能性と予測可能性タスク計画2015/11/1
人間がロボットの行動計画をどう理解するかを条件付き確率場で学習し、計画の「説明しやすさ」と「予測しやすさ」を計算する手法を提案した。
- DisCoF$^+$: 分散システムにおける協調経路探索のための柔軟な分離を備えた非同期DisCoF群制御2015/6/1
限られたセンシング・通信範囲で動く分散マルチロボット向けに、非同期化と柔軟な分離を導入して協調経路探索を改良したDisCoF$^+$を提案し、シミュレーションで性能を比較評価した。
- 計画するか否か：不完全なタスク情報下での遠隔ヒューマンロボット協働ヒューマンロボット協働2014/12/1
遠隔操作型の人間-ロボット協働において、ロボットに汎用的な計画能力を持たせたピア・トゥ・ピア型チーミングを検討し、タスク情報の不完全性が情報の非対称性を生みチーム性能に与える影響を分析した研究。
