Diego Romeres

Mitsubishi Electric Research Laboratories

収録論文 44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

• ContactDP: 接触誘導拡散ポリシーによる高精度挿入タスク
  マニピュレーション2026/9/20

  手首カメラ・触覚・力覚を統合した拡散ポリシーとハイブリッド位置力制御を組み合わせ、狭い公差のコネクタ挿入を安定して行う手法を提案。

• どのモダリティが重要かを感知する：ロバストなVLAポリシーのための証拠ゲート正則化
  VLA2026/9/2

  VLAポリシーが複数センサー入力の融合時に生じる「モダリティ絡み合い」問題を解決するため、センサーごとのタスク関連性に基づいて正則化を適応的に適用するEvidence-Gated Regularization (EGR)を提案した。シミュレーションと実ロボットで成功率を大幅に向上させた。

• FurnitureVLA: 視覚言語行動モデルによる長期的両腕家具組立の学習
  VLA/両腕操作2026/7/1

  実規模の両腕ロボットによる家具組立を、視覚言語行動モデル(VLA)を用いて初めて体系的に研究し、進捗信号を統合したVLAを提案してシミュレーション成功率を大幅に向上させた。

• 形態情報をTransformerに埋め込むクロスロボット方策学習
  VLA2026/3/1

  ロボットの関節構造やトポロジーをTransformerに組み込み、複数の機体にまたがって動作する方策を学習する手法を提案した論文。

• PPGuide: 性能予測ガイダンスによる拡散ポリシーの操縦
  拡散ポリシー/操作2026/3/1

  拡散ポリシーの推論時に、自己教師あり学習で訓練した性能予測器の勾配を用いて失敗を回避する軽量なガイダンス手法を提案し、RobomimicとMimicGenベンチマークで性能向上を確認した。

• 長文脈Q-FormerとマルチモーダルLLMを統合したロボット確認生成と行動計画
  VLA2025/11/1

  動画の長文脈情報を活用するQ-FormerとマルチモーダルLLMを組み合わせ、人間との対話に基づくロボットの行動確認と行動計画の精度を向上させた研究。

• 力覚と視覚フィードバックを用いた最適化ベースのデモンストレーションによるピボット操作の学習
  マニピュレーション2025/8/1

  接触を考慮した軌道最適化でデモを生成し、それをガイドに強化学習を行うことで、視覚・力覚・固有感覚のみを用いたピボット操作を実機で実現した。

• モデルベース強化学習による劣駆動システムの大域制御学習
  モデルベース強化学習2025/4/1

  MC-PILCOというモデルベース強化学習手法を用いて、ペンダボットとアクロボットの大域的な制御方策を学習し、RealAIGym競技会での優位性を示した論文。

• ロバストな運動知能のための強化学習：第2回RealAIGym AIオリンピックからの教訓
  強化学習2025/3/1

  IROS 2024で開催された二重振り子の振り上げ制御を競う競技会において、参加チームが提出した4種類の強化学習手法を実機で評価し、シミュレーションから実機への転移性や外乱に対するロバスト性を比較検討した。

• 人間の選好で拡散ポリシーを微調整するFDPP
  拡散ポリシー2025/1/1

  選好ベース学習で報酬関数を獲得し、強化学習で事前学習済み拡散ポリシーを微調整することで、元のタスク性能を保ちつつ人間の新たな選好に行動を適応させる手法を提案。

• LLMPhy：大規模言語モデルと物理エンジンを統合したパラメータ同定可能な物理推論
  物理推論2024/11/1

  LLMと物理シミュレータを組み合わせ、ブラックボックス最適化によりシーンの物理パラメータとレイアウトを推定してデジタルツインを構築するフレームワークを提案。

• 分散逆強化学習によるオープンな人間-ロボット協働
  人間-ロボット協働2024/10/1

  人間とロボットがタスクの途中で自由に参加・離脱できる「オープンな協働」をモデル化するoDec-MDPを提案し、分散逆強化学習Dec-AIRLを拡張して学習させる手法を開発した。

• RecoveryChaining: ロバストなマニピュレーションのための局所回復ポリシー学習
  マニピュレーション2024/10/1

  階層強化学習を用いて、モデルベース制御器が失敗した際に発動する回復ポリシーを学習し、疎な報酬下でもロバストなマニピュレーションを実現する手法を提案。シミュレーションから実機への転移も成功。

• モデルベース強化学習による劣駆動二重振り子の制御学習
  モデルベース強化学習2024/9/1

  IROS 2024のAIオリンピック第2回大会に向けた、モデルベース強化学習アルゴリズムMC-PILCOを用いた劣駆動二重振り子の制御手法を提案・実装した。

• DECAF: 家具組立のための離散事象に基づく人間-ロボット協調フレームワーク
  人間-ロボット協調2024/8/1

  人間の自由な行動を考慮しつつ、家具組立を最短時間で完了するようロボットの最適行動を強化学習で計画する離散事象MDPベースの協調フレームワークを提案し、実機実験で検証した。

• 自律ロボット組立：部品の分離から精密組立まで
  マニピュレーション2024/6/1

  ランダムに置かれた部品からギアボックスを自律的に組み立てるロボットシステムを提案し、視覚・触覚・力覚センサを用いた閉ループ制御で実現した。

• Interactive Planning Using Large Language Models for Partially Observable Robotics Tasks
  2023/12/1
• Multi-level Reasoning for Robotic Assembly: From Sequence Inference to Contact Selection
  2023/12/1
• A Black-Box Physics-Informed Estimator based on Gaussian Process Regression for Robot Inverse Dynamics Identification
  2023/10/1
• Forward Dynamics Estimation from Data-Driven Inverse Dynamics Learning
  2023/7/1
• Learning Generalizable Pivoting Skills
  2023/5/1
• Simultaneous Tactile Estimation and Control of Extrinsic Contact
  2023/3/1
• Learning Control from Raw Position Measurements
  2023/1/1
• Generalizable Human-Robot Collaborative Assembly Using Imitation Learning and Force Control
  2022/12/1
• Active Exploration for Robotic Manipulation
  2022/10/1
• Constrained Dynamic Movement Primitives for Safe Learning of Motor Skills
  2022/9/1
• Design of Adaptive Compliance Controllers for Safe Robotic Assembly
  2022/4/1
• PYROBOCOP: Python-based Robotic Control & Optimization Package for Manipulation
  2022/3/1
• Chance-Constrained Optimization in Contact-Rich Systems for Robust Manipulation
  2022/3/1
• Robust Pivoting: Exploiting Frictional Stability Using Bilevel Optimization
  2022/3/1
• Imitation and Supervised Learning of Compliance for Robotic Assembly
  2021/11/1
• Trajectory Optimization for Manipulation of Deformable Objects: Assembly of Belt Drive Units
  2021/6/1
• PYROBOCOP : Python-based Robotic Control & Optimization Package for Manipulation and Collision Avoidance
  2021/6/1
• Control of Mechanical Systems via Feedback Linearization Based on Black-Box Gaussian Process Models
  2021/4/1
• Tactile-RL for Insertion: Generalization to Objects of Unknown Geometry
  2021/4/1
• Model-based Policy Search for Partially Measurable Systems
  2021/1/1
• Model-Based Policy Search Using Monte Carlo Gradient Estimation with Real Systems Application
  2021/1/1
• Data-Efficient Learning for Complex and Real-Time Physical Problem Solving using Augmented Simulation
  2020/11/1
• Understanding Multi-Modal Perception Using Behavioral Cloning for Peg-In-a-Hole Insertion Tasks
  2020/7/1
• Model-Based Reinforcement Learning for Physical Systems Without Velocity and Acceleration Measurements
  2020/2/1
• Local Policy Optimization for Trajectory-Centric Reinforcement Learning
  2020/1/1
• Quasi-Newton Trust Region Policy Optimization
  2019/12/1
• Learning Deep Parameterized Skills from Demonstration for Re-targetable Visuomotor Control
  2019/10/1
• Semiparametrical Gaussian Processes Learning of Forward Dynamical Models for Navigating in a Circular Maze
  2018/9/1