Brian Sheil
収録論文 9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
- SwingRL: ワールドモデル予測を用いた適応的観測強化学習によるケーブル吊り下げホイスティング制御マニピュレーション2026/9/27
遅延・欠損した視覚観測と不確実なダイナミクスに対処するため、経過時間を考慮したワールドモデルと古典的制振制御を組み合わせた残差強化学習フレームワークを提案し、建設現場での吊り荷の精密挿入タスクにおける有効性を示した。
- Track2Art: 2D点トラッカーからの運動中心型関節物体モデル復元関節物体認識2026/9/23
RGB-D動画から物体の点追跡を3D軌跡に変換し、運動の一貫性を手がかりに関節物体の剛体部品と関節関係を推定する手法を提案。
- 脳に着想を得たゼロショットロボットタスク推論と実行のための階層的フレームワークタスク計画2026/9/5
オープンな言語指示に従うロボットのための、脳の役割分担に着想を得たゼロショット階層的フレームワークを提案し、視覚認識、言語接地、コストベースの計画、実行検証を統合して、長期的なタスク分解と物理的検証を実現した。
- BendTwin: 曲げを考慮した微分可能なばね-質量モデルによるロバストな密から疎への物理再構成物理シミュレーション/変形物体再構成2026/8/6
ビデオ観測から変形物体の物理的特性を再構成するため、曲げ剛性と減衰を導入した微分可能なばね-質量モデルを提案し、従来の軸方向ばねのみの手法より安定した再構成と将来予測を実現した。
- 一度触れるだけ：単一触覚接触からの6自由度物体姿勢推定触覚/姿勢推定2026/6/1
視覚が使えない状況でも、2点の同時触覚接触から物体の6自由度姿勢を推定するシステムYOTOを提案。接触を点群として物体表面に位置合わせし、閉形式解法で姿勢を復元する。
- PhySPRING: GNNによる物理情報ツインの構造保存型縮約シミュレーション/モデル縮約2026/5/1
物理ベースのデジタルツインの複雑さを、GNNを用いてタスクに必要な物理的複雑さまで自動的に縮約する手法を提案し、計算速度を向上させつつ物理的・視覚的忠実度を維持する。
- RoboFlow4D: リアルタイムフロー誘導ロボット操作のための軽量フローワールドモデルマニピュレーション2026/5/1
視覚観察とテキスト指示から3Dフローを直接予測し、動作生成を誘導する軽量なエンドツーエンドのフローワールドモデルを提案し、シミュレーションと実世界で操作成功率と計算効率を向上させた。
- ActionReasoning: LLMによる3D空間でのロボット動作推論とブロック積み上げマニピュレーション2026/2/1
LLMの物理的知識をマルチエージェント構成で活用し、ブロック積み上げタスクにおいて物理的に整合した動作計画を生成するフレームワークを提案した。
- 進化し続けるスキル知識を持つ視覚言語行動モデルVLA2025/11/1
VLAモデルにパラメータを増やさずに継続的模倣学習を導入し、知識誘導型エキスパートルーティングでタスク特化を実現するフレームワークStellar VLAを提案。