Constantinos Chamzas
Rice University
収録論文 22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
- 未知環境における経路検証のための非対称スカウト・ワーカー偵察経路計画2026/9/29
小型で機動性の高いスカウトが、大型ワーカーが通れる経路を未知環境で偵察・検証する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- RoboMonitor: 予測表現学習によるラベル効率的なロボットタスク実行モニタリングVLA2026/9/25
ロボット政策学習用データセットを活用し、行動条件付き未来特徴予測などで事前学習した視覚言語モデルを因果モニタに転移することで、少数のラベル付きエピソードで実行フェーズ・失敗・完了を高精度に監視できる手法を提案。
- DGT-Map: 異種車両向けマルチタスク学習による方向依存グローバル走行可能マップ走行可能マップ2026/9/24
RGB-Dと走行信号から車両ごとの方向依存走行コストマップを自己教師あり学習し、異種車両で共通地形特徴を共有しつつナビゲーション性能を向上させた。
- MetaPusher: 未知物体の非把持マニピュレーションのためのメタ学習と適応計画マニピュレーション2026/9/17
メタ学習したダイナミクスモデルと適応的な運動力学プランナを組み合わせ、未知物体の非把持操作をオンラインで迅速に適応しながら計画するフレームワークを提案。
- STRIPS-WM: 画像から接地された命題的STRIPS型世界モデルを学習するプランニング2026/6/1
ロボットが画像遷移のみから、行動の適用条件と効果を表すシンボリックな世界モデルを学習し、新しい開始・目標画像から古典的プランニングを可能にするフレームワークを提案した。
- AURA: 運動学的システムのための漸近最適な不確実性ロバスト再計画アルゴリズム運動計画2026/5/1
運動学的運動計画において、実行中に軌道を継続的に改善し、不確実性下での追従誤差を低減する漸近最適なメタプランナーフレームワークを提案した。
- 終端状態が重要：終端コストと学習された不確実性を用いた信念状態コスト空間でのキノダイナミックプランニング動作計画2026/5/1
ロボットの動作計画において、終端状態の質（目標到達の信頼性など）を明示的に最適化する終端コストを導入し、漸近最適性を保証しつつ、信念空間での不確実性を考慮したプランナーKiTeを提案した。
- COAD: 圧縮ライブラリとオンライン適応による連続ゴール操作の定時間計画マニピュレーション2026/3/1
連続的なゴール位置に対して、事前に代表的な問題だけを解いて圧縮したライブラリを作り、クエリ時には定時間で取得した軌道を軽量な適応モジュールで修正することで、高速かつ高成功率な操作計画を実現するフレームワークを提案した。
- COVER: 半静的環境における固定時間動作計画のための被覆検証済みロードマップ動作計画2025/10/1
半静的環境において、各可動障害物の配置空間を分割しロードマップの実現可能性を検証することで、固定時間内での動作計画クエリ解決を可能にするフレームワークCOVERを提案し、7自由度マニピュレータの物体把持タスクで有効性を示した。
- 視覚誘導グラフ彩色による視覚的再配置タスクの離散抽象化学習VLA2025/9/1
生画像から再配置タスクの離散的なグラフ構造抽象化を自動発見し、高レベル計画を可能にする手法を提案。
- ActivePusher: 残余物理モデルと能動学習による非把持マニピュレーションの計画マニピュレーション2025/6/1
残余物理モデルと不確かさに基づく能動学習を組み合わせ、押す・転がすといった非把持操作のデータ収集を効率化し、モデルベース計画の成功率を高めるフレームワークを提案した。
- 運動学的・時空間制約を満たす多層運動計画運動計画2025/3/1
運動学的制約と時空間制約の両方を満たす経路を計算するため、空間制約を満たす候補列から幾何学的リード経路を生成し、それを用いて漸近最適なサンプリングベース運動学的計画を行う3層フレームワークを提案。速度制御されたアッカーマン車モデルで評価し、従来手法より効率的で複雑な交差マニューバを生成可能。
- 画像空間ロードマップによるロボットマニピュレータの視覚のみの計画と制御マニピュレーション2025/2/1
ロボットモデルや関節センサを使わず、カメラ画像だけでマニピュレータの衝突回避経路を計画し、視覚制御で追従する手法を提案した。
- Expansion-GRR：滑らかな大域的冗長性解消ロードマップの効率的生成マニピュレーション2024/5/1
タスク空間の経路を関節空間の経路へ素早く滑らかに変換するロードマップを、効率的な構成空間投影とマルチシード戦略で最大2桁高速に生成する手法を提案。
- Sampling-Based Motion Planning: A Comparative Review2023/9/1
- Meta-Policy Learning over Plan Ensembles for Robust Articulated Object Manipulation2023/7/1
- Learning to Retrieve Relevant Experiences for Motion Planning2022/4/1
- MotionBenchMaker: A Tool to Generate and Benchmark Motion Planning Datasets2021/12/1
- Comparing Reconstruction- and Contrastive-based Models for Visual Task Planning2021/9/1
- Path Planning for Manipulation using Experience-driven Random Trees2021/3/1
- Learning Sampling Distributions Using Local 3D Workspace Decompositions for Motion Planning in High Dimensions2020/10/1
- Using Local Experiences for Global Motion Planning2019/3/1