Changjoo Nam
収録論文 23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
- 人間適応型リアルタイムタスク割り当てによる複数人・複数ロボットの監督制御群制御2026/10/1
複数の人間オペレータが複数のロボットを監督する状況で、作業負荷や疲労といった認知状態をリアルタイムに考慮し、貪欲法でタスクを動的に割り当てる手法を提案。ユーザ研究で疲労低減と性能向上を確認。
- Dec-MARVEL: 予算制約下での通信なし分散マルチエージェント探査群制御2026/7/1
通信が使えず、視野が限られ、帰還予算が有限なマルチUAV探査のため、各ロボットが視界内の仲間の動きを手がかりに協調する分散型フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- SAFER-Nav: セグメンテーション認識ファインチューニングによる視覚ロボットナビゲーションの安全性向上ナビゲーション2026/6/1
視覚ベースのナビゲーションモデルに障害物境界や自由空間構造を明示的に組み込むファインチューニング手法を提案し、衝突頻度を低減しつつ目標到達性能を維持する。
- HEART: 物理的制約を考慮したロボットタスク計画のための異種エキスパートエージェントの協調タスク計画2026/6/1
大規模言語モデルを役割別の専門エージェントに分割し、物理的・空間的制約を検証しながらロボットのタスク計画を生成するフレームワークを提案した。
- DEX-Mouse: 力覚フィードバックを備えた低コスト・携帯型・汎用の器用なロボットハンド用データ収集インターフェーステレオペレーション/データ収集2026/4/1
キャリブレーション不要で携帯可能な、力覚フィードバック付きのハンドヘルド型テレオペレーションインターフェースを150ドル未満で開発し、ロボットハンドを前腕に取り付ける構成で高タスク成功率と低作業負荷を実証した。
- 見る必要はあるのか？単軸指先力覚のみを用いた視覚なし多指ブラインド把持マニピュレーション2026/2/1
視覚や触覚センサを使わず、単軸の指先力覚と関節固有感覚だけで多指把持を実現する教師-生徒学習法を提案し、実機で98.3%の成功率を示した。
- 反発軌道修正と競合解消による効率的なマルチマニピュレータ動作計画マニピュレーション2025/9/1
複数マニピュレータの動作計画において、人工ポテンシャル場による反発力で軌道を修正し、競合解消を効率化する手法を提案。物理実験を含む評価で、従来手法より高速かつ高成功率を実現した。
- 産業環境におけるフレキシブルケーブル挿入のための強化学習sim2real2025/9/1
基盤モデルによるreal-to-simとセグメンテーションを用いて、フレキシブルフラットケーブルのロボット挿入をシミュレーションのみで学習し、実機へゼロショット転移する手法を提案。
- ヒューリスティック探索と深層強化学習によるデュアルマニピュレータ向け階層的ビンパッキングフレームワークマニピュレーション2025/6/1
2次元オンライン・セミオンラインビンパッキング問題に対し、アイテム選択や順序・向きをヒューリスティック探索で、配置位置を深層強化学習で決定する階層的手法を提案し、デュアルマニピュレータの協調を含む物理シミュレーションで評価した。
- CARE: 反発力推定による視覚ナビゲーションの衝突回避と安全性向上視覚ナビゲーション2025/6/1
RGB画像から推定した深度に基づく反発力で軌道を動的に補正し、追加センサや再学習なしに視覚ナビゲーションの衝突を最大100%削減する着脱可能モジュールCAREを提案。
- 大規模言語モデルとロボット動作を活用した未知の変形可能物体の物理特性の理解変形物体操作2025/6/1
ロボットが未知の変形可能物体と対話し、大規模言語モデルを用いてその物理特性（折り畳みやすさなど）を推定し、その特性を活かしたタスク計画を生成する手法を提案した。
- ロボット再配置による難環境下での超大規模マルチロボットタスク割り当て群制御2025/6/1
密集障害物と狭通路環境で、ロボット経路を考慮したロードマップ分割と再配置により、衝突やデッドロックを避けつつ大規模なマルチロボットタスク割り当てを効率的に行う手法を提案。
- 視触覚入力へのクロスモーダル注意を用いた強化学習による変形物体の把持マニピュレーション2025/4/1
視覚と触覚の情報をクロスモーダル注意で融合する深層強化学習により、柔らかく壊れやすい変形物体を把持する制御を実現した研究。
- メリーゴーラウンド：デッドロック防止を備えた分散型マルチロボットシステムの安全制御群制御2025/3/1
分散型マルチロボットナビゲーションにおいて、一時的な「ラウンドアバウト」を形成することでデッドロックを防止し、安全性を保ちながら前進を保証する手法を提案。
- Stop-N-Go: 複数ロボットマニピュレータの動作計画における探索ベースの競合解決マニピュレーション2024/10/1
複数のロボットアームが狭い空間で作業する際、各ロボットの軌道にA*探索で一時停止を挿入し、衝突を避けつつ全体の完了時間を最小化する手法を提案。
- 局所解からの脱出：壁沿い移動を組み合わせた分散型マルチロボットナビゲーションのためのハイブリッド人工ポテンシャル場群制御2024/9/1
地図や通信なしで局所センサ情報のみを用い、人工ポテンシャル場と壁沿い移動を切り替えることで、非凸障害物環境でもロボットが局所解に陥らず衝突回避しながら目的地へ到達できる分散ナビゲーション手法を提案した。
- 連続空間におけるスケーラブルなマルチロボット経路計画のための安全区間RRT*マルチロボット経路計画2024/4/1
連続空間でのマルチロボット経路計画に対し、サンプリングベースの安全区間RRT*を下位層に、優先計画や競合ベース探索を上位層に用いる二層手法を提案し、スケーラビリティと解品質を向上させた。
- Coordination of multiple mobile manipulators for ordered sorting of cluttered objects2022/11/1
- Coordination of two robotic manipulators for object retrieval in clutter2021/9/1
- Where to relocate?: Object rearrangement inside cluttered and confined environments for robotic manipulation2020/3/1
- Fast and resilient manipulation planning for target retrieval in clutter2020/3/1
- Planning for target retrieval using a robotic manipulator in cluttered and occluded environments2019/7/1
- Efficient Obstacle Rearrangement for Object Manipulation Tasks in Cluttered Environments2019/2/1