Byron Boots

収録論文 84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

• 安全な模倣学習のための識別バリア関数
  模倣学習/安全性2026/7/1

  逆強化学習の報酬関数を制御バリア関数に制約し、専門家の観察から直接バリア関数を学習して安全な制御を実現する手法を提案した。

• オンライン世界モデリングによる観察からの実世界逆強化学習
  逆強化学習2026/2/1

  オンライン世界モデルを用いて、実世界のロボットが観察（動画）のみから視覚的マニピュレーションを逆強化学習で学習する手法を提案し、ピックアンドプレースを40分未満で82%の成功率まで達成した。

• 視触覚ワールドモデル
  触覚2026/2/1

  視覚に触覚を組み合わせて接触の物理を学習するマルチタスクワールドモデルを提案し、接触の多い操作タスクでの想像・計画性能を向上させた。

• VAMOS：能力に応じて調整可能な階層型視覚-言語-行動モデルによる誘導可能なナビゲーション
  ナビゲーション2025/10/1

  意味的計画と身体性の接地を分離した階層型VLAを提案し、車輪・脚型ロボット間のクロス身体性ナビゲーションと自然言語による誘導を実現した。

• 非専門家データを活用したオフライン強化学習による模倣学習のロバスト化
  模倣学習/オフライン強化学習2025/10/1

  非専門家データ（プレイデータや不完全なデモ）をオフライン強化学習で活用し、模倣学習ポリシーの回復性と汎化性能を高める手法を提案。

• ニューラルプロセスによる不確実性を考慮したオフロード走行のための高精度地形モデリング
  地形モデリング/不確実性推定/オフロードナビゲーション2025/8/1

  LiDARとカメラの意味特徴を用いたニューラルプロセスにより、オフロード地形の急激な変化を高精度に推定し、予測不確実性も定量化する手法を提案。局所的なボールクエリ注意機構で計算量を削減。

• 観測からの計画のためのモデル予測敵対的模倣学習
  模倣学習/計画2025/7/1

  逆強化学習のポリシーをモデル予測制御に置き換え、観測のみのデモから計画器をエンドツーエンドで学習する手法を提案し、サンプル効率や汎化性能の向上を示した。

• ピクセルを超えた触覚：ロボットマニピュレーションのためのマルチセンサリ触覚表現
  触覚2025/6/1

  画像・音・動き・圧力の4つの触覚モダリティを自己教師あり学習で統合した表現Sparsh-Xを提案し、模倣学習やsim-to-real適応において成功率とロバスト性を大幅に向上させた。

• 巧みなロボットハンドの触覚スキン向け自己教師あり知覚
  触覚2025/5/1

  磁気触覚スキンを持つロボットハンド全体の触覚と運動履歴から自己教師あり学習で汎用表現を獲得し、状態推定や方策学習の性能を大幅に向上させた。

• 長距離ナビゲータ（LRN）：メトリックマップを超えてロボットの計画視野を拡張
  ナビゲーション2025/4/1

  カメラ画像から「進めるフロンティア」を学習し、屋外ナビゲーションの計画視野を拡張する手法を提案。ラベルなし動画で学習でき、既存スタックに組み込むと人的介入と意思決定時間を削減。

• Wheeled Lab：低コスト・オープンソース車輪型ロボティクスのためのモダンなSim2Real
  sim2real2025/2/1

  オープンソースの車輪型ロボットとIsaac Labを統合したエコシステムを構築し、ドリフト制御・起伏走行・視覚ナビゲーションのゼロショット方策を実現した。

• モデル予測強化学習による動的な非把持物体搬送
  マニピュレーション2024/12/1

  少数の実演データから価値関数を学習し、不確実性を考慮したMPCと組み合わせることで、ロボットがお盆に載せた物体をこぼさず運ぶ「ロボットウェイター」タスクを実現した研究。

• Sim-to-Realギャップの克服：探索方策の学習による実世界強化学習の効率化
  sim2real2024/10/1

  シミュレータで直接方策を学習するのではなく、探索方策を学習して実世界に転移することで、サンプル効率を指数関数的に改善できることを理論と実験で示した。

• Sparsh: 視覚ベース触覚センシングのための自己教師あり触覚表現
  触覚2024/10/1

  視覚ベース触覚センサ向けに、460k以上の触覚画像を用いたマスク付き自己蒸留による自己教師あり事前学習で汎用触覚表現を獲得し、標準ベンチマークTacBenchで従来のタスク・センサ特化型学習を平均95.1%上回った。

• 不連続地形における俊敏な連続跳躍
  歩行2024/9/1

  四足歩行ロボットが階段や飛び石などの不連続地形で、高さ予測・強化学習・モデルベース制御を組み合わせて俊敏かつ連続的に跳躍できる階層型フレームワークを開発した。

• アグレッシブなオフロード走行領域におけるダイナミクスモデル
  sim2real2024/5/1

  オフロード自律走行の高速・過酷な運転領域で、複雑さの異なる3つのダイナミクスモデルの予測精度をシミュレーションと実世界データで評価し、攻撃性が増すと精度が低下することを示した。

• LocoMan: 軽量ロコ・マニピュレータによる四足歩行ロボットの器用な操作能力の向上
  マニピュレーション2024/3/1

  四足歩行ロボットの前脚に軽量な3自由度グリッパを取り付け、脚の移動能力と操作能力を統合した全身制御フレームワークを提案し、狭い空間でのドア開けやコンセント挿しなどの器用な作業を実現した。

• 不確実な環境認識下でのオフロード自律走行のためのマルチサンプル長距離経路計画
  経路計画2024/3/1

  不確実な観測のもとでオフロード車両が長距離経路を動的に再計画する手法DREAMSを提案し、DARPA RACERの実データで従来の決定化手法より走行時間と衝突コストの両面で優れることを示した。

• V-STRONG: Visual Self-Supervised Traversability Learning for Off-road Navigation
  2023/12/1
• Model Predictive Control for Aggressive Driving Over Uneven Terrain
  2023/11/1
• Deep Model Predictive Optimization
  2023/10/1
• DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control
  2023/10/1
• Perceiving Extrinsic Contacts from Touch Improves Learning Insertion Policies
  2023/9/1
• CAJun: Continuous Adaptive Jumping using a Learned Centroidal Controller
  2023/6/1
• Stackelberg Games for Learning Emergent Behaviors During Competitive Autocurricula
  2023/5/1
• Continuous Versatile Jumping Using Learned Action Residuals
  2023/4/1
• Learning to Read Braille: Bridging the Tactile Reality Gap with Diffusion Models
  2023/4/1
• TerrainNet: Visual Modeling of Complex Terrain for High-speed, Off-road Navigation
  2023/3/1
• Learning Sampling Distributions for Model Predictive Control
  2022/12/1
• Learning to Optimize in Model Predictive Control
  2022/12/1
• Motion Policy Networks
  2022/10/1
• Neural Contact Fields: Tracking Extrinsic Contact with Tactile Sensing
  2022/10/1
• Learning Semantics-Aware Locomotion Skills from Human Demonstration
  2022/6/1
• Learning Implicit Priors for Motion Optimization
  2022/4/1
• Motivating Physical Activity via Competitive Human-Robot Interaction
  2022/2/1
• Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control
  2021/11/1
• Stein Variational Probabilistic Roadmaps
  2021/11/1
• Leveraging Experience in Lazy Search
  2021/10/1
• Geometric Fabrics: Generalizing Classical Mechanics to Capture the Physics of Behavior
  2021/9/1
• Entropy Regularized Motion Planning via Stein Variational Inference
  2021/7/1
• Safe Reinforcement Learning Using Advantage-Based Intervention
  2021/6/1
• Imitation Learning via Simultaneous Optimization of Policies and Auxiliary Trajectories
  2021/5/1
• STORM: An Integrated Framework for Fast Joint-Space Model-Predictive Control for Reactive Manipulation
  2021/4/1
• Fast and Efficient Locomotion via Learned Gait Transitions
  2021/4/1
• The Value of Planning for Infinite-Horizon Model Predictive Control
  2021/4/1
• Dual Online Stein Variational Inference for Control and Dynamics
  2021/3/1
• RMP2: A Structured Composable Policy Class for Robot Learning
  2021/3/1
• Blending MPC & Value Function Approximation for Efficient Reinforcement Learning
  2020/12/1
• Towards Coordinated Robot Motions: End-to-End Learning of Motion Policies on Transform Trees
  2020/12/1
• Grasping with Chopsticks: Combating Covariate Shift in Model-free Imitation Learning for Fine Manipulation
  2020/11/1
• Stein Variational Model Predictive Control
  2020/11/1
• Geometric Fabrics for the Acceleration-based Design of Robotic Motion
  2020/10/1
• Learning a Contact-Adaptive Controller for Robust, Efficient Legged Locomotion
  2020/9/1
• Explaining Fast Improvement in Online Imitation Learning
  2020/7/1
• RMPflow: A Geometric Framework for Generation of Multi-Task Motion Policies
  2020/7/1
• Euclideanizing Flows: Diffeomorphic Reduction for Learning Stable Dynamical Systems
  2020/5/1
• Information Theoretic Model Predictive Q-Learning
  2020/1/1
• IRIS: Implicit Reinforcement without Interaction at Scale for Learning Control from Offline Robot Manipulation Data
  2019/11/1
• Riemannian Motion Policy Fusion through Learnable Lyapunov Function Reshaping
  2019/10/1
• Collaborative Behavior Models for Optimized Human-Robot Teamwork
  2019/10/1
• Online Motion Planning Over Multiple Homotopy Classes with Gaussian Process Inference
  2019/8/1
• Differentiable Gaussian Process Motion Planning
  2019/7/1
• Leveraging Experience in Lazy Search
  2019/7/1
• Composing Task-Agnostic Policies with Deep Reinforcement Learning
  2019/5/1
• Stable, Concurrent Controller Composition for Multi-Objective Robotic Tasks
  2019/3/1
• Joint Inference of Kinematic and Force Trajectories with Visuo-Tactile Sensing
  2019/3/1
• An Online Learning Approach to Model Predictive Control
  2019/2/1
• Multi-Objective Policy Generation for Multi-Robot Systems Using Riemannian Motion Policies
  2019/2/1
• RMPflow: A Computational Graph for Automatic Motion Policy Generation
  2018/11/1
• Robust Learning of Tactile Force Estimation through Robot Interaction
  2018/10/1
• Adversarial Imitation via Variational Inverse Reinforcement Learning
  2018/9/1
• Learning Generalizable Robot Skills from Demonstrations in Cluttered Environments
  2018/8/1
• Semantically Meaningful View Selection
  2018/7/1
• STEAP: simultaneous trajectory estimation and planning
  2018/7/1
• Deep Forward and Inverse Perceptual Models for Tracking and Prediction
  2017/10/1
• Agile Autonomous Driving using End-to-End Deep Imitation Learning
  2017/9/1
• Continuous-Time Gaussian Process Motion Planning via Probabilistic Inference
  2017/7/1
• Sparse Gaussian Processes for Continuous-Time Trajectory Estimation on Matrix Lie Groups
  2017/5/1
• Approximately Optimal Continuous-Time Motion Planning and Control via Probabilistic Inference
  2017/2/1
• 4D Crop Monitoring: Spatio-Temporal Reconstruction for Agriculture
  2016/10/1
• Adaptive Probabilistic Trajectory Optimization via Efficient Approximate Inference
  2016/8/1
• Functional Gradient Motion Planning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
  2016/1/1
• Incremental Sparse GP Regression for Continuous-time Trajectory Estimation & Mapping
  2015/4/1
• A Spectral Learning Approach to Range-Only SLAM
  2012/7/1