Darwin Caldwell

収録論文 11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

• 言う通りに適応せよ：人間の言語フィードバックによるオンライン対話的双腕スキル適応
  双腕操作/言語フィードバック/適応2026/3/1

  オフライン学習した双腕スキルを、人間の言語フィードバックを用いてゼロショットでオンライン適応させるフレームワークBiSAILを提案。階層的な推論と拡散変調により、タスク変化に応じた動作調整を実現し、実機実験で有効性を示した。

• 布操作の学習における知覚と推論の分離によるデータ効率の向上
  マニピュレーション2026/1/1

  布操作の強化学習において、知覚と推論を分離するモジュール型アプローチを採用し、シミュレーションでの学習を効率化して実世界へ転移できることを示した論文。

• 人間中心のコンフィギュレーション空間エルゴノミクス場に基づく人間-ロボット協調のためのインタラクティブ動作計画
  人間-ロボット協調2025/12/1

  人間の関節空間上に連続微分可能なエルゴノミクス評価場を構築し、それを勾配ベースの動作計画に統合することで、協調作業時の疲労と筋骨格リスクを低減する手法を提案した。

• 微調整なしでVLAを実運用：身体性進化拡散によるプラグアンドプレイ推論時ポリシー誘導
  VLA2025/11/1

  事前学習済みVLAモデルを追加の微調整やデータ収集なしで実機展開するため、推論時にポリシーを誘導するプラグアンドプレイ手法VLA-Pilotを提案し、実世界の操作タスクで成功率を大幅に向上させた。

• ManiDP: 姿勢依存型両腕マニピュレーションのための可操作度を考慮した拡散ポリシー
  マニピュレーション2025/10/1

  専門家のデモから両腕の可操作度を抽出し、リーマン幾何に基づく確率モデルで姿勢特徴を符号化して条件付き拡散過程に組み込むことで、姿勢依存の力・速度要件を満たす両腕動作を生成する模倣学習手法を提案。

• 人間同士のデモンストレーションから学ぶ人間らしいロボットインピーダンス調整スキル
  物理的ヒューマンロボット協調2025/2/1

  人間同士の協調デモからEMGと動作データを用いてインピーダンスプロファイルと参照軌道を抽出し、LSTMでタスク指向のインピーダンス調整方策を学習、全身インピーダンス制御で実装する枠組みを提案。

• 分解型敵対的模倣学習による人間からヒューマノイドへの身体横断的行動スキル転移
  模倣学習/身体横断転移2024/12/1

  人間のデモから行動プリミティブを学習し、身体構造を機能部品に分解して調整することで、多様なヒューマノイド間でスキルを転移するフレームワークを提案した。

• Towards Precise Pruning Points Detection using Semantic-Instance-Aware Plant Models for Grapevine Winter Pruning Automation
  2021/9/1
• Grapevine Winter Pruning Automation: On Potential Pruning Points Detection through 2D Plant Modeling using Grapevine Segmentation
  2021/6/1
• Whole-Body Control on Non-holonomic Mobile Manipulation for Grapevine Winter Pruning Automation
  2021/5/1
• Leveraging Kernelized Synergies on Shared Subspace for Precision Grasp and Dexterous Manipulation
  2020/8/1