Christopher Agia

収録論文 20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

• 学習ロボットポリシーの展開時信頼性
  ロボット操作2026/3/1

  学習ベースのロボット操作ポリシーの実世界展開における信頼性向上を目指し、実行時監視、解釈可能性、長期タスク計画の3つの展開時メカニズムを提案した論文。

• 実際に測定できる多様性：ロボットデータセットのための高速でモデルフリーな多様性指標
  データキュレーション2026/3/1

  模倣学習用ロボットデータセットの多様性を、シグネチャ変換に基づくエントロピーで定量化し、多様性を最大化するデータ選択アルゴリズムFAKTUALを提案した。

• タスク駆動型3D知覚と計画のための文脈的グラフ表現
  タスク計画2026/3/1

  3Dシーングラフからタスクに必要な部分だけを抽出し、グラフニューラルネットワークで計画に有用な表現を学習して、プランナーの効率を高める研究。

• マルチモーダル領域適応によるロボットジェイルブレイク防止
  VLA2025/9/1

  テキストと画像の埋め込みを注意機構で融合し、汎用ジェイルブレイクデータをロボット分野のデータに適応させる軽量検出器J-DAPTを提案し、自動運転・海洋ロボティクス・四足歩行ナビゲーションでほぼ100%の検出精度を達成した。

• CUPID: 影響関数でロボットが好むデータを選別
  模倣学習2025/6/1

  模倣学習において、各デモンストレーションが方策の性能に与える影響を影響関数で推定し、有害なデータを除去・有益なデータを選択するデータキュレーション手法を提案。

• RoboMonkey: VLAモデルのためのテスト時サンプリングと検証のスケーリング
  VLA2025/6/1

  VLAモデルのテスト時スケーリングを調査し、サンプリングと検証によりロバスト性を高めるフレームワークRoboMonkeyを提案。合成データで訓練したVLM検証器で行動を選択し、分布外タスクで25%の性能向上を実現。

• マルチモーダル推論によるリアルタイムな分布外故障の防止
  安全・フォールバック2025/5/1

  マルチモーダル基盤モデルと動力学を考慮した計画を組み合わせ、分布外の故障を防ぐ安全なフォールバック戦略をリアルタイムに生成するフレームワークFORTRESSを提案。

• 生成ポリシーの失敗モードを解き明かす：一貫性と進捗のランタイムモニタリング
  VLA2024/10/1

  模倣学習ポリシーの失敗を、行動の時間的一貫性の統計的監視とVLMによるタスク進捗監視を組み合わせて検出するランタイム監視フレームワークSentinelを提案。

• RoboMorph: インコンテキスト・メタ学習によるロボット動力学モデリング
  ロボット動力学/メタ学習2024/9/1

  Transformerを用いて、物理パラメータの事前知識なしにFrankaロボットアームのトルクから関節位置・エンドエフェクタ姿勢を予測するメタ動力学モデルを学習した研究。

• Text2Interaction: 安全で好ましい人間-ロボットインタラクションの確立
  人間-ロボットインタラクション2024/8/1

  大規模言語モデルを活用し、ユーザーの好みをゼロショットでロボットの行動計画に反映させるフレームワークを提案。タスク完了とユーザー満足度の同時確率を最大化することで、両立を実現した。

• Points2Plans: 点群から長期計画を生成する構成可能な関係力学モデル
  マニピュレーション2024/8/1

  部分視点の点群と言語指示から、関係力学モデルを連続・記号表現の橋渡しとして使い、長期マニピュレーション計画をゼロショットで生成するフレームワーク。

• 大規模言語モデルによるリアルタイム異常検知と反応的計画
  安全制御/LLM2024/7/1

  LLMの埋め込み空間で高速に異常を検知し、生成LLMによる遅い判断をモデル予測制御に組み込むことで、ドローンや自動運転車の安全な反応計画を実現した。

• DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセット
  マニピュレーション2024/3/1

  北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。

• Modeling Considerations for Developing Deep Space Autonomous Spacecraft and Simulators
  2024/1/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Semantic Anomaly Detection with Large Language Models
  2023/5/1
• Text2Motion: From Natural Language Instructions to Feasible Plans
  2023/3/1
• STAP: Sequencing Task-Agnostic Policies
  2022/10/1
• TASKOGRAPHY: Evaluating robot task planning over large 3D scene graphs
  2022/7/1
• S3CNet: A Sparse Semantic Scene Completion Network for LiDAR Point Clouds
  2020/12/1