Davide Tateo
収録論文 29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
- 凸分解を用いた逐次物体配置最適化パッキング/最適化2026/8/25
物体配置を微分可能な非線形最適化問題として定式化し、凸包内の頂点制約を閉形式で計算することで、高速かつ高密度なパッキングを実現するフレームワークを提案した。
- 安全強化学習における効率的探索のための方向性制約安全強化学習2026/7/1
安全強化学習の性能と安全性のトレードオフを改善するため、制約境界に近づく動作のみに制約を適用する方向性制約を導入したATACOMフレームワークの拡張手法を提案した。
- 信頼領域逆強化学習：局所方策更新を用いた明示的双対上昇法逆強化学習2026/5/1
逆強化学習において、毎回RL問題を完全に解くことなく、信頼領域制約付きの局所更新で双対目的を明示的に最適化する手法を提案し、安定性と単調改善を両立した。
- 駆動脊椎を備えたアジャイル四足歩行の評価四足歩行2026/5/1
四足ロボットに駆動脊椎を追加することで、高速走行や階段・斜面・障害物の克服などアジャイルな動きが向上するかをシミュレーションで検証した論文。
- 低コスト四足歩行ロボットのための堅牢な自己位置推定・地図生成・ナビゲーション歩行2025/5/1
接触支援型の運動学・視覚慣性オドメトリ・深度安定化視覚を組み合わせ、低コストな四足歩行ロボットが深度カメラのみで環境の2D地図生成・自己位置推定・自律ナビゲーションを行えるシステムを提案した。
- 帰納バイアスを用いた安全なロボット基盤モデルへの道安全・基盤モデル2025/5/1
ロボット基盤モデルに幾何学的帰納バイアスを組み合わせ、安全層ATACOMで行動制約を課すことで、形式的な安全保証を実現する手法を提案。
- 安全なロボット基盤モデルに向けて安全強化学習2025/3/1
汎用ロボット方策の行動空間を安全制約するレイヤーをATACOMの拡張により実現し、エアホッケー環境で衝突回避を実証した。
- ロボットエアホッケー選手権の回顧：実世界ロボティクスに向けた堅牢・信頼・安全な学習技術のベンチマークsim2real2024/11/1
NeurIPS 2023で開催されたロボットエアホッケー選手権を振り返り、sim-to-realギャップや安全性など実世界展開の課題をベンチマークし、学習と事前知識の組み合わせが有効であることを示した。
- 深層衝突確率場による不確実性下での安全かつ効率的な経路計画経路計画2024/9/1
任意の物体と単峰性不確実性分布に対する衝突確率をニューラルネットで高速推定する手法を提案し、通常の経路計画に組み込むことで不確実な静的・動的障害物を避ける安全な経路を生成できることを示した。
- 安全強化学習における長期的安全性と不確実性への対処安全強化学習2024/9/1
モデルベースの安全強化学習手法ATACOMを学習可能な制約で拡張し、長期的な安全性と不確実性に対処できるようにした研究。
- 適応制御に基づく摩擦推定によるロボットマニピュレータの軌道追従制御マニピュレーション2024/9/1
非線形な静止摩擦現象を捉える線形パラメータ化摩擦モデルを提案し、バックステッピングに基づく適応制御摩擦推定器とロバスト推定のための励起生成アルゴリズムを開発、KUKA iiwa 14での軌道追従実験で有効性を示した。
- 多様な脚式ロボットを制御する単一ポリシー：エンドツーエンド学習によるマルチエンボディメント歩行歩行2024/9/1
形態に依存しないエンコーダ・デコーダを備えた統合ロボット形態アーキテクチャURMAを提案し、四足・人型・六脚など異なる脚式ロボットを単一の歩行ポリシーで制御、未見の機体にもゼロ/少数ショット転移できることを示した。
- 学習ベース計画・運動プリミティブ・安全強化学習の統合による軌道生成安全強化学習2024/8/1
運動プリミティブのブラックボックス学習と最適化を組み合わせ、複雑な運動学的制約下での安全な軌道計画を実現する手法を提案し、エアホッケーの打撃タスクで既存の安全強化学習を上回る性能を示した。
- 刺激的な行動：筋骨格ヒューマノイドの歩行学習における効率的な探索の検討歩行2024/7/1
筋骨格ヒューマノイドの歩行・走行制御を、少数の実演データを用いた敵対的模倣学習で学習し、自然な歩容を実現した研究。
- ロボットエアホッケーにおける高速軌道最適化のための接触計画の蒸留マニピュレーション2024/7/1
接触を伴うロボット制御において、高レベルの接触計画を確率的制御方策から蒸留し、低レベルではモデル予測制御を行うことで、エアホッケーの高速かつ正確なショットを実現した。
- ROS-LLM：タスクフィードバックと構造化推論を備えた身体性AIのためのROSフレームワークVLA2024/6/1
ROSと大規模言語モデルを統合し、非専門家が自然言語でロボットをプログラミングできるフレームワークを提案。行動モードや模倣学習、フィードバックによる反省機能を備え、多様なタスクで有効性を検証した。
- 制約多様体上の安全強化学習：理論と応用安全強化学習2024/4/1
ロボットの安全制約を制約多様体として捉え、微分幾何学の接空間を用いて安全な行動空間を構成することで、実機での強化学習においても安全性を保証する手法を提案した論文。
- Time-Efficient Reinforcement Learning with Stochastic Stateful Policies2023/11/7
- LocoMuJoCo: A Comprehensive Imitation Learning Benchmark for Locomotion2023/11/1
- Towards Transferring Tactile-based Continuous Force Control Policies from Simulation to Robot2023/11/1
- LS-IQ: Implicit Reward Regularization for Inverse Reinforcement Learning2023/3/1
- Learning-based Design and Control for Quadrupedal Robots with Parallel-Elastic Actuators2023/1/1
- Fast Kinodynamic Planning on the Constraint Manifold with Deep Neural Networks2023/1/1
- Safe Reinforcement Learning of Dynamic High-Dimensional Robotic Tasks: Navigation, Manipulation, Interaction2022/9/1
- Regularized Deep Signed Distance Fields for Reactive Motion Generation2022/3/1
- Learning Stable Vector Fields on Lie Groups2021/10/1
- Efficient and Reactive Planning for High Speed Robot Air Hockey2021/7/1
- Structured Policy Representation: Imposing Stability in arbitrarily conditioned dynamic systems2020/12/1
- ImitationFlow: Learning Deep Stable Stochastic Dynamic Systems by Normalizing Flows2020/10/1