Daniel S. Brown
収録論文 33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
- SyncSBC: 分散型群ロボット行動予測による同期自律制御群制御2026/8/1
局所的な知覚のみから群全体の行動を分類し、分散合意により群の意思決定を同期させる手法を提案。実ロボットで異常検知と行動変化の自律協調を実証した。
- 私のロボットは何を考えているのか？透明で信頼できる共有自律のための設計考察共有自律2026/6/1
共有自律システムにおいて、ユーザーへのフィードバックの種類（視覚/聴覚）と情報量（簡潔/豊富）が協調と信頼に与える影響をユーザー研究で評価し、目標の明確化が調整を改善することを示した。
- 視線駆動型支援首装具のための多層シミュレーションから実機へのフレームワークアシストロボット/視線制御/sim2real2026/3/1
VRで視線と頭部運動のデータを収集し、視線のみから頭部運動を予測するモデルを訓練。シミュレーションから実機まで段階的に評価する多層制御器選択フレームワークを提案し、物理的な首装具で高性能な視線駆動モデルを特定した。
- 行動クローニング方策に対するデータセット汚染攻撃VLA2025/11/1
行動クローニングの方策がクリーンラベルバックドア攻撃に脆弱であることを初めて示し、汚染率やトリガー強度による影響と、エントロピーに基づく新たなテスト時トリガー攻撃を提案した。
- R2BC: 単一エージェント実演からのマルチエージェント模倣学習模倣学習2025/10/1
1人の人間がロボットを1台ずつ遠隔操作して実演を集め、マルチロボットの協調行動を模倣学習させる手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 解析的スウォームケミストリー：創発的群れ行動の特性評価と解析群制御2025/10/1
群れロボットのパラメータ空間を相図として可視化し、ミリングや拡散などの創発行動が生じる条件を体系的に明らかにするフレームワークを提案し、実機で検証した。
- 学習済み模倣方策はどれほど脆弱か？現代の行動クローニング方策に対する普遍的敵対的摂動攻撃敵対的攻撃/模倣学習2025/2/1
行動クローニング系の模倣学習アルゴリズム（Vanilla BC, LSTM-GMM, IBC, Diffusion Policy, VQ-BET）を対象に、ホワイトボックス・グレーボックス・ブラックボックスの敵対的攻撃への脆弱性を初めて体系的に比較評価した研究。
- 表現学習とReal2Sim2Real転送による創発的なロボット群行動の発見と展開群制御2025/2/1
自己教師あり表現学習と新規性探索を組み合わせ、シミュレーション上でロボット群の創発行動を自動発見し、実機へ直接転送する手法を提案した。
- 不確実性定量化による自律手術軟組織マニピュレーションの早期失敗検出マニピュレーション2025/1/1
手術ロボットが軟組織を自律操作する際、深層アンサンブルで不確実性を推定し失敗を早期検出して人間の介入を促す手法を提案。シミュレーションから実機へのゼロショット性能を47.5%向上させた。
- 共有自律におけるゼロショットユーザ意図認識に向けて共有自律2025/1/1
ロボットの手先カメラ映像だけを使い、事前知識や多数の実演なしにユーザの意図を推定して操作を支援するゼロショット共有自律フレームワークVOSAを提案し、Kinova Gen3でのユーザ研究で有効性を示した。
- ロボット群行動の実現に向けたエージェントベースエミュレーション群制御2024/10/1
実世界実験と軽量シミュレーションを統合するRSRSプロセスにより、単純なロボット群の自己組織化行動を再現・発見するエージェントベースのエミュレーション手法を提案した。
- 人間フィードバックによる表現アラインメントを用いた、品質混在の実演からの異形態間報酬学習逆強化学習2024/8/1
品質が混在する実演データから、人間のフィードバックを活用して表現を整列させ、異なる身体形態のロボット間で転移可能な報酬関数を学習する手法を提案した。
- 混合密度ネットワークによる腱駆動連続ロボットの運動学的不確かさのモデリング連続ロボット2024/4/1
腱変位からロボット形状のガウス混合分布を出力する混合密度ネットワークを学習し、不確かさを考慮した軌道最適化に応用した。
- 劣悪なデモンストレーションからの報酬学習と外科用電気焼灼への応用ロボット手術/模倣学習2024/4/1
部分観測の点群と限られた劣悪なデモから頑健な報酬関数を学習し、強化学習で外科用電気焼灼タスクの政策を獲得する手法を提案した。
- 選好モデルに基づくベイズ制約推論制約推論2024/3/1
ユーザーのデモンストレーションの選好から、ロボットが安全な方策を得るための制約をベイズ的に推論する手法を提案し、従来法より高精度に制約を推定できることを示した。
- Quantifying Assistive Robustness Via the Natural-Adversarial Frontier2023/10/1
- Exploring Behavior Discovery Methods for Heterogeneous Swarms of Limited-Capability Robots2023/10/1
- Indirect Swarm Control: Characterization and Analysis of Emergent Swarm Behaviors2023/9/1
- Leveraging Human Feedback to Evolve and Discover Novel Emergent Behaviors in Robot Swarms2023/5/1
- SIRL: Similarity-based Implicit Representation Learning2023/1/1
- Learning Representations that Enable Generalization in Assistive Tasks2022/12/1
- Learning Switching Criteria for Sim2Real Transfer of Robotic Fabric Manipulation Policies2022/7/1
- Causal Confusion and Reward Misidentification in Preference-Based Reward Learning2022/4/1
- Teaching Robots to Span the Space of Functional Expressive Motion2022/3/1
- LEGS: Learning Efficient Grasp Sets for Exploratory Grasping2021/11/1
- ThriftyDAgger: Budget-Aware Novelty and Risk Gating for Interactive Imitation Learning2021/9/1
- Kit-Net: Self-Supervised Learning to Kit Novel 3D Objects into Novel 3D Cavities2021/7/1
- Optimal Cost Design for Model Predictive Control2021/4/1
- Situational Confidence Assistance for Lifelong Shared Autonomy2021/4/1
- LazyDAgger: Reducing Context Switching in Interactive Imitation Learning2021/4/1
- Dynamically Switching Human Prediction Models for Efficient Planning2021/3/1
- Exploratory Grasping: Asymptotically Optimal Algorithms for Grasping Challenging Polyhedral Objects2020/11/1
- LAAIR: A Layered Architecture for Autonomous Interactive Robots2018/11/1