Daniel Rakita
Yale University
収録論文 24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
- 巧みな触覚ワールドモデル触覚2026/9/28
手袋型触覚センサと映像を組み合わせ、一人称視点の操作を予測する映像拡散トランスフォーマーベースのワールドモデルを提案。触覚情報により手の動きの過小評価を23%から9%に低減し、手領域の知覚誤差を7.4%改善した。
- ロボティクスにおける適応的継続学習のためのストリーミング深層強化学習の分析強化学習2026/9/23
事前学習済みのロボット方策が、ストリーミング深層強化学習を用いて自身・環境・目標の予期せぬ変化にオンラインで適応できることを四足歩行で示した。
- サンプリングベースMPCによる視覚ポリシー学習の加速VLA2026/9/17
サンプリングベースのモデル予測制御と一次勾配ポリシー最適化を組み合わせ、深度画像から歩行・操作ポリシーを効率的に学習し、実機ロボットへゼロショット転移する手法を提案。
- 視覚・言語・行動を分離した効率的なマルチタスクロボット方策VLA2026/9/16
VLMを使わず視覚エンコーダ・言語エンコーダ・行動ヘッドを分離した方策を構築し、同等の成功率を保ちつつ推論速度と省エネ性を大幅に改善した。
- ロボット基盤モデルにおける近道学習を軽減する人工中心窩知覚ロボット基盤モデル2026/7/1
ロボット基盤モデルがシーン内の無関係な相関に依存する「近道学習」を起こす問題を指摘し、タスク関連領域に注意を向けるマスクを生成する軽量モジュール（AFP）を提案。微調整時の補助信号として用いることで、モデルの性能とロバスト性を向上させる。
- 確率的分離ポリシー勾配による効率的なオンポリシー視覚強化学習強化学習/視覚2026/5/1
軌道ロールアウトのランダム摂動でポリシー勾配を推定し、単一GPUで数時間の学習を実現する軽量な視覚強化学習手法SDPGを提案。視覚MuJoCoベンチマークで既存手法より高速・低メモリ・高報酬を達成し、実機へのsim-to-real転送も実証した。
- ゼロ知識タスクプランニングへの言語ベースアプローチタスクプランニング2026/1/1
タスク固有の知識なしに目標達成の行動列を生成する「ゼロ知識タスクプランニング」を定式化し、LLMで自然言語指示をサブタスクに分解してビヘイビアツリーを生成・実行中に修正する手法を提案した。
- APOLLO Blender: Blenderでの可視化とアニメーションのためのロボティクスライブラリ可視化2025/12/1
Blender上でロボットや環境をURDFからインポートし、Pythonスクリプトでキーフレームや図形生成を簡単に行える軽量ライブラリを開発した。
- ロボットマニピュレーションのための1秒未満3Dメッシュ生成マニピュレーション2025/12/1
単一のRGB-D画像から、物体セグメンテーション・拡散モデルによるメッシュ生成・点群位置合わせを統合し、1秒未満でロボット操作に使える3Dメッシュを生成するシステムを提案。
- WASP微分によるMuJoCoベースモデル予測制御の堅牢化と高速化モデル予測制御2025/12/1
MuJoCo MPCの有限差分による微分計算をWASP微分に置き換え、多様なタスクで最大2倍の高速化と安定性向上を実現した。
- URDFを超えて：共有・拡張・標準化されたロボットモデルのための汎用ロボット記述ディレクトリロボットモデリング2025/12/1
ロボットの仕様ファイルから派生情報を構造化して格納するURDDを提案し、URDFから自動生成するツールキットを開発した。これによりシミュレーションや制御などの下流アプリケーションでの冗長な計算を削減し、標準化を促進する。
- ロボット自己衝突行列を生成・可視化する新しいソフトウェアツール自己衝突判定2025/12/1
ロボットの自己衝突判定用行列を対話的に生成・可視化するRust製ツールを提案し、複数の形状表現に対応して判定の高速化と高精度化を実現した。
- 射影幾何代数を用いたハイブリッド拡散ポリシーによる効率的なロボットマニピュレーション学習マニピュレーション2025/7/1
射影幾何代数（PGA）をネットワークに組み込み、空間的な帰納バイアスを与えることで、拡散ポリシーの学習効率とタスク性能を向上させるハイブリッド手法を提案した。
- アフィン空間の網によるコヒーレンスベースの近似微分最適化2025/4/1
連続して計算される微分間の関連性（コヒーレンス）を利用し、少数の順伝播で勾配やヤコビ行列を高精度に近似するWASP最適化を提案し、ロボティクス最適化への応用も示した。
- ad-trait: Rustによる高速で柔軟な自動微分ライブラリ自動微分2025/4/1
Rustの浮動小数点型を演算子オーバーロードで拡張し、順方向・逆方向両対応の自動微分ライブラリを実装。SIMD活用で高速化し、ロボティクス最適化への応用も示した。
- PRISM-DP: セグメンテーション・メッシュ生成・姿勢追跡による拡散ポリシーのための空間姿勢観測VLA2025/4/1
セグメンテーションとメッシュ生成、姿勢追跡を組み合わせ、手動メッシュ作成なしで物体の空間姿勢を観測として拡散ポリシーを学習する手法を提案。画像ベースより高精度で、真の状態と同等の性能を実現。
- 拡散ポリシーの動的ランク調整による効率的で柔軟な学習模倣学習2025/2/1
特異値分解を用いて拡散ポリシーの学習中にランクを動的に調整するDRIFTを提案し、オフラインとオンラインを切り替えるDRIFT-DAggerでサンプル効率と学習速度を改善した。
- 拡散ポリシーを用いた視点選択とマニピュレーションの同時学習のための能動的知覚の最適化マニピュレーション2024/9/1
拡散ポリシーと新たなルックアット逆運動学ソルバを組み合わせ、動的な視点制御とマニピュレーションを同時に学習するフレームワークを提案し、従来手法より高性能かつ高効率であることを示した。
- ブロッキング条件と解決による逐次離散行動選択行動計画2024/9/1
ロボットの逐次行動選択を「進行を妨げるブロッキング条件」の解決として捉え、状態遷移グラフとゼロショットLLMを組み合わせて一度に一つの行動を選ぶ手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- RangedIK: An Optimization-based Robot Motion Generation Method for Ranged-Goal Tasks2023/2/1
- MotionBenchMaker: A Tool to Generate and Benchmark Motion Planning Datasets2021/12/1
- Strobe: An Acceleration Meta-algorithm for Optimizing Robot Paths using Concurrent Interleaved Sub-Epoch Pods2021/6/1
- Single-query Path Planning Using Sample-efficient Probability Informed Trees2021/6/1
- CollisionIK: A Per-Instant Pose Optimization Method for Generating Robot Motions with Environment Collision Avoidance2021/2/1