Abdeslam Boularias

収録論文 49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

• 計画と学習のループを閉じる：学習済み世界モデルによるロボット制御
  モデルベース強化学習2026/9/30

  学習済み世界モデルを用いたモデル予測制御（MPC）において、批評家の監督と計画の終端価値推定を改良し、計画と学習のフィードバックループを強化するPL-MPCを提案。HumanoidBenchで性能向上と実機へのゼロショット転移を実証。

• 自己遮蔽を伴う密集環境下でのロバストな物体回収のための計画条件付き模倣学習
  マニピュレーション2026/9/30

  密集した clutter から物体を取り出す際、アームが物体を隠してしまう問題に対し、単一の非遮蔽観測からデジタルツインを初期化し、計画条件付き模倣学習で遮蔽下でも回収できる TRACE を提案。シミュレーションで90.7%、実機UR5eで90%の成功率を達成し、実行時間も大幅短縮。

• 先見的残差強化学習による視覚言語行動モデルを用いた長期的ロボット操作
  マニピュレーション2026/7/1

  凍結したVLAベースポリシー上で残差RLを行う際、各サブタスクの成功報酬に将来の成功確率を掛け合わせることで、サブタスク間の受け渡し品質を最適化し、長期的なタスク成功率を向上させる手法を提案した。

• 残差潜在アクションによる視覚特徴ベース世界モデルの学習
  世界モデル2026/5/1

  視覚特徴ベースの世界モデルにおいて、DINO残差から学習可能な新しい潜在アクション表現（RLA）を導入し、フローマッチングで予測することで、既存手法より高速かつ高精度な未来予測を実現した。さらに、ロボット学習への応用として、アクションなし動画からの行動学習や、オフライン動画のみで学習する視覚RLフレームワークを開発した。

• Glove2Hand: マルチモーダルセンシンググローブから自然な手と物体のインタラクションを合成
  手と物体のインタラクション2026/3/1

  マルチモーダルセンシンググローブの映像から、物理的な接触情報を保ちつつ写実的な素手の映像を生成するフレームワークを提案し、触覚・IMU信号付きのデータセットHandSenseを構築した。

• 新規性検出による世界モデルの分布シフト抑制
  世界モデル2025/8/1

  変分オートエンコーダを新規性検出器として用い、モデルベース計画中に学習済み世界モデルが訓練データ分布から逸脱するのを防ぐ手法を提案し、DINO-WMに組み込んでデータ効率の向上を示した。

• 失敗予測でSim2Realリズミック挿入方策のロバスト性を向上
  sim2real2025/7/1

  ナット回転や摩擦がある高精度な繰り返し挿入タスクに対し、シミュレーションで訓練した挿入方策と失敗予測モジュールを組み合わせ、失敗時に引き上げて再試行する回復機構を備えたSim2Realフレームワークを提案した。

• KARL: カルマンフィルタ支援強化学習による動的物体の追跡と把持
  マニピュレーション2025/6/1

  目視型ハンドシステムで動く物体を追跡・把持するため、カルマンフィルタを強化学習に統合し、6段階カリキュラムと再試行機構で成功率と速度を向上させた研究。

• PROBE: 固有受容感覚による障害物検出と推定を用いた雑踏ナビゲーション
  歩行2025/5/1

  視覚が使えない環境で、ロボットの固有受容感覚のみから隠れた矩形障害物の有無・寸法・姿勢を推定するTransformerモデルを提案し、シミュレーションと実機で検証した。

• モデルベース制御と強化学習の統合による狭公差挿入のSim2Real転移
  sim2real2025/5/1

  ポテンシャル場制御によるモデルベース方策と残差強化学習を組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した狭公差挿入方策を実機にゼロショット転移する手法を提案。

• 動的シーン再構成のためのモーションブレンダーガウシアンスプラッティング
  動的シーン再構成2025/3/1

  動画から動的シーンを再構成する際に、モーショングラフを明示的な動き表現として用い、ガウシアンスプラッティングと組み合わせてロボット応用可能な操作可能な再構成を実現した研究。

• ロボットマニピュレーションのための自己回帰行動系列学習
  マニピュレーション2024/10/1

  ロボットの行動を系列データとして扱い、自己回帰的に生成するChunking Causal TransformerとAutoregressive Policyを提案し、多様なマニピュレーションタスクで有効性を示した。

• DAP: 拡散モデルによるマルチモーダル収納のためのアフォーダンス予測
  マニピュレーション2024/9/1

  拡散モデルを使い、容器内の配置可能領域の特定と物体の相対姿勢推定を2段階で行うことで、複数の収納解が存在するマルチモーダルな収納タスクを高効率に解く手法を提案。

• 状態占有正則化によるモンテカルロ木探索の長期的探索の効率化
  プランニング2024/7/1

  状態占有測度の正則化に基づく木探索アルゴリズムVolume-MCTSを提案し、ロボットナビゲーションでAlphaZeroより優れた長期的探索性能を示した。

• ベルマン拡散モデル
  強化学習2024/7/1

  拡散モデルを方策の後続状態測度のモデルとして用い、ベルマン流束制約を課すことで拡散ステップ分布の簡単なベルマン更新が導かれることを示した。

• A3VLM: 動作可能な関節構造を理解する視覚言語モデル
  VLA2024/6/1

  物体の関節構造と操作可能性を理解する視覚言語モデルを提案し、ロボットに依存しない表現から簡単な動作プリミティブでロボット動作に変換できることを示した。

• 視覚的キネマティックチェーン予測によるマニピュレーション学習のスケーリング
  マニピュレーション2024/6/1

  多様な環境でのロボット操作学習のため、準静的な動作を表す普遍的表現「視覚的キネマティックチェーン」を提案し、それを予測するTransformerモデルVKTで既存手法を上回る性能を示した。

• 不変性マッチングによるロボットマニピュレーションのワンショット模倣学習
  マニピュレーション2024/5/1

  タスクの不変領域を学習し、デモとテストシーンの不変領域をマッチングすることで、単一の未注釈デモから新しい操作タスクを学習する手法を提案。

• OVIR-3D: Open-Vocabulary 3D Instance Retrieval Without Training on 3D Data
  2023/11/1
• Context-Aware Entity Grounding with Open-Vocabulary 3D Scene Graphs
  2023/9/1
• LGMCTS: Language-Guided Monte-Carlo Tree Search for Executable Semantic Object Rearrangement
  2023/9/1
• Self-Supervised Learning of Object Segmentation from Unlabeled RGB-D Videos
  2023/4/1
• Mono-STAR: Mono-camera Scene-level Tracking and Reconstruction
  2023/1/1
• Scene-level Tracking and Reconstruction without Object Priors
  2022/10/1
• Learning Category-Level Manipulation Tasks from Point Clouds with Dynamic Graph CNNs
  2022/9/1
• Parallel Monte Carlo Tree Search with Batched Rigid-body Simulations for Speeding up Long-Horizon Episodic Robot Planning
  2022/7/1
• USHER: Unbiased Sampling for Hindsight Experience Replay
  2022/7/1
• Learning Sensorimotor Primitives of Sequential Manipulation Tasks from Visual Demonstrations
  2022/3/1
• Interleaving Monte Carlo Tree Search and Self-Supervised Learning for Object Retrieval in Clutter
  2022/2/1
• Vision-driven Compliant Manipulation for Reliable, High-Precision Assembly Tasks
  2021/6/1
• Visual Foresight Trees for Object Retrieval from Clutter with Nonprehensile Rearrangement
  2021/5/1
• DIPN: Deep Interaction Prediction Network with Application to Clutter Removal
  2020/11/1
• A Self-supervised Learning System for Object Detection in Videos Using Random Walks on Graphs
  2020/11/1
• Model Identification and Control of a Low-Cost Wheeled Mobile Robot Using Differentiable Physics
  2020/9/1
• Learning Transition Models with Time-delayed Causal Relations
  2020/8/1
• A Probabilistic Model for Planar Sliding of Objects with Unknown Material Properties: Identification and Robust Planning
  2020/8/1
• Task-driven Perception and Manipulation for Constrained Placement of Unknown Objects
  2020/6/1
• Identifying Mechanical Models through Differentiable Simulations
  2020/5/1
• Learning to Slide Unknown Objects with Differentiable Physics Simulations
  2020/5/1
• Scene-level Pose Estimation for Multiple Instances of Densely Packed Objects
  2019/10/1
• Object Rearrangement with Nested Nonprehensile Manipulation Actions
  2019/5/1
• Tight Robot Packing in the Real World: A Complete Manipulation Pipeline with Robust Primitives
  2019/3/1
• Inferring 3D Shapes of Unknown Rigid Objects in Clutter through Inverse Physics Reasoning
  2019/3/1
• Physics-based Scene-level Reasoning for Object Pose Estimation in Clutter
  2018/6/1
• Efficient Model Identification for Tensegrity Locomotion
  2018/4/1
• Improving 6D Pose Estimation of Objects in Clutter via Physics-aware Monte Carlo Tree Search
  2017/10/1
• Fast Model Identification via Physics Engines for Data-Efficient Policy Search
  2017/10/1
• Information-theoretic Model Identification and Policy Search using Physics Engines with Application to Robotic Manipulation
  2017/3/1
• A Self-supervised Learning System for Object Detection using Physics Simulation and Multi-view Pose Estimation
  2017/3/1