Dmitry Berenson

University of Michigan

収録論文 68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

• トポロジー情報を活用した視覚プロンプティングによる視覚言語行動ポリシー
  VLA2026/9/20

  複雑な障害物形状を持つ操作タスクにおいて、トポロジー署名を用いてVLAポリシーを誘導する視覚プロンプティングフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

• PDDL-ART: デモンストレーションからの自律的シンボリック抽象化による長期的ロボット操作のための視覚言語モデル
  操作計画2026/8/17

  本論文は、単一の専門家デモと自然言語タスク記述からPDDLドメインと問題記述を自動生成するVLMベースのフレームワークPDDL-ARTを提案する。構文・意味・実行レベルの多段階補正パイプラインと、幾何・時間推論のためのツール使用を導入し、長期的操作タスクで有効性を示した。

• 触覚シミュレーションを使わない触覚Sim2Real：ボトルネック潜在再構成による実現
  sim2real2026/8/16

  触覚センサのシミュレーションを避け、シミュレータ内のオラクルセンサ（点群と指先力）で学習したポリシーを、実センサの潜在表現をオラクルに合わせることで実機に転移するフレームワークを提案。挿入や歯車噛み合わせで高成功率を達成。

• 粒子ベース共形予測による接触を考慮した不確実性校正：層状構成空間における
  不確実性校正2026/8/1

  接触を伴うロボット動作の将来構成を確率的に保証する予測領域を生成する、幾何学的認識を持つ共形予測アルゴリズムを提案。

• STEMbot: 植物の葉陰を移動するためのコンプライアントロボット
  フィールドロボティクス/登攀ロボット2026/7/1

  植物の葉の裏や茎にいる害虫を早期発見するため、植物の葉陰を自律移動できる小型の登攀ロボットSTEMbotを開発した。幾何学的SLAMとセマンティックマップを統合し、枝分かれした茎も移動可能な経路計画を実現している。

• PLUME: 多指操作のための確率的潜在統合世界モデリングとパラメータ推定
  マニピュレーション2026/6/1

  多指ロボットの操作タスクにおいて、物理パラメータの不確実性に対処するため、パラメータの信念とダイナミクスを同時に学習する世界モデルを提案し、シミュレーションから実機へのゼロショット転送を実現した。

• TAP-VLA: 視覚言語行動モデルのための触覚アノテーションプロンプティング
  VLA/触覚2026/6/1

  触覚情報を視覚的なオーバーレイとしてVLAモデルに統合し、接触を伴う操作タスクの成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案した。

• セマンティック画像からの力学的不確かさの局所コンフォーマル校正
  不確かさ定量化2026/5/1

  視覚情報を用いて、未知のテスト環境でも有効な不確かさ定量化の保証を提供するコンフォーマル予測アルゴリズムOCULARを提案した。

• 分散触覚センシングによる外部接触と把持内姿勢の同時推定
  触覚2025/12/1

  触覚センサの局所観測と接触の物理制約をファクタグラフで統合し、物体の把持内姿勢と外部接触を同時推定する手法を提案。触覚のみでも既存手法を上回る精度を実現。

• 不正確な確率動力学下での行動不確実性を等角非ホロノミックLie群で定量化する
  不確実性定量化2025/12/1

  Lie群の対称性を考慮した等角予測により、不正確な動力学モデルでも行動後のシステム構成を指定確率で含む予測集合を構築する手法を提案し、SE(2)ロボットで検証した。

• 力強いマニピュレーションのためのマルチモーダル拡散フォーシング
  マニピュレーション2025/11/1

  マルチモーダルなロボット軌道データから、ランダムマスキングと拡散モデルを用いて時系列・モダリティ間依存を学習し、接触の多い力強いマニピュレーションタスクで高い性能とノイズ頑健性を実現した。

• AVO: 多指マニピュレーションにおける接触モード切替のための償却価値最適化
  マニピュレーション2025/10/1

  学習した価値関数を軌道最適化のコストに組み込み、接触モード切替を伴う多指操作を効率的に計画する手法を提案し、ネジ回しタスクで計算量を半減しつつ性能を向上させた。

• CADRE: 暗黙的接触記述子とタスク適応型回復アフォーダンスによる動的キャッチング
  マニピュレーション2025/10/1

  落下中の物体を把持範囲内でキャッチし、元の操作タスクに戻れるよう回復させる強化学習フレームワークCADREを提案。接触特徴を暗黙的に抽出し、未見物体にもゼロショットで汎化できる。

• マルチフィンガーマニピュレーションにおける復旧のための軌道最適化問題の拡散
  マニピュレーション2025/10/1

  拡散モデルを用いて接触の多いタスクの異常状態を検出し、軌道最適化で復旧軌道を計画するフレームワークを提案。オンライン実行を高速化する拡散蒸留法も導入し、ドライバー回しタスクで96%の性能向上を達成。

• AnoF-Diff: 力強い道具使用のための1ステップ拡散モデルによる異常検知
  異常検知2025/9/1

  拡散モデルで力覚・トルク特徴を抽出し、ノイズの多い時系列データから道具使用時の異常をオンラインで検知する手法を提案。

• 計画クエリに基づくモデル生成による変形可能物体操作のモデルベース制御
  変形可能物体操作2025/8/1

  計画クエリに応じて物体の領域ごとに適応的な解像度のダイナミクスモデルを拡散モデルで生成し、木操作タスクで計画速度を2倍にした研究。

• 変形ツールと剛体物体の接触相互作用推定：学習とモデルベース最適化の融合
  マニピュレーション2025/5/1

  変形するツールが剛体を巧みに操作する際の運動と接触力を、学習と物理モデルを組み合わせて推定する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

• 農業環境における言語誘導型物体探索
  物体探索2025/3/1

  大規模言語モデルを活用し、農場環境で未見の対象物を物体間の意味的関係から推論して効率的に探索する手法を提案し、実機ロボットで検証した。

• 暗黙的接触拡散モデル：潜在点群拡散による逐次的接触推論
  マニピュレーション2024/10/1

  物体と環境の接触関係を表す潜在記述子の系列を拡散モデルで生成し、MPCのガイドとして使うことで、ケーブル配線やノート折りなどの長期的な接触リッチ操作を実現した研究。

• 拡散モデルに基づく確率的接触探索による多指マニピュレーション
  マニピュレーション2024/10/1

  拡散モデルで接触モード列を生成しA*探索と粒子フィルタで不確実性を考慮して多指操作の接触計画を行う手法を提案し、実機ネジ回しタスクなどで有効性を示した。

• データセット洗練によるロボットマニピュレーションのためのガウス過程陰関数曲面の制約
  マニピュレーション2024/10/1

  視覚と状態追跡から接触データを推定し、ガウス過程陰関数曲面で障害物をモデル化してMPCで回避する手法を提案。実世界のケーブル操作で10/10成功。

• 局所Conformal Calibrationによる偶然的不確かさと認識的不確かさの動学的不確かさの定量化
  不確かさ定量化2024/9/1

  動学モデルの偶然的不確かさを局所的に較正し、認識的不確かさも考慮した確率的に有効な予測領域を生成するConformal Prediction手法を提案し、動学が大きく変化する状況での安全な計画立案に応用した。

• 相互情報量を用いた物体探索マニピュレーション
  マニピュレーション2024/8/1

  視覚的に隠れた環境で既知の可動物体の姿勢を推定するため、相互情報量に基づいてロボットの接触を伴う探索行動をオンライン生成する手法を提案。

• 微分可能な転がりと幾何制約を用いた軌道最適化による多指マニピュレーション
  マニピュレーション2024/8/1

  物体のSDFとサンプリングを組み合わせ、指の転がりと接触を微分可能に扱う軌道最適化手法を提案し、ネジ回しやハンド内回転などの多指タスクで性能を向上させ、実機にも適用した。

• 触覚による非把持物体操作：外部接触モード制御
  触覚2024/5/1

  高解像度触覚センサを備えたグリッパで把持した物体を、接触モードを制御しながら滑らせたり回転させたりする非把持操作の計画・制御手法を提案。

• サブゴール拡散モデル：粗から細へのサブゴール生成によるロボットマニピュレーションのモデル予測制御ガイド
  マニピュレーション2024/3/1

  拡散モデルを用いてMPCのためのサブゴール列を粗から細へ動的に生成し、長期的なマニピュレーションタスクの計画性能を向上させる手法を提案。

• 不正確なモデルに対するサンプリングベース動作計画のオンライン適応
  動作計画2024/3/1

  モデル誤差の推定とオンライン観測を用いて、サンプリングベース動作計画のコスト関数とサンプリングバイアスを再計画ごとに適応させ、信頼できない動作を回避する手法を提案した。

• 擬距離と制約多様体の学習による学習済みダイナミクスの分布外汎化の改善
  学習ダイナミクス2024/3/1

  ロボットダイナミクスのスパース性と非ホロノミック制約をデータから学習し、分布外状態での予測精度を向上させる手法を提案。

• 把持ループ署名：ロープ・ケーブル操作計画のためのトポロジー表現
  マニピュレーション2024/3/1

  ロープやケーブルを複数の把持器で操作する際に生じる把持ループのトポロジーを「把持ループ署名」として分類し、それを用いて計画を効率化する手法を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を示した。

• Motion Planning as Online Learning: A Multi-Armed Bandit Approach to Kinodynamic Sampling-Based Planning
  2023/8/1
• Constrained Stein Variational Trajectory Optimization
  2023/8/1
• Integrated Object Deformation and Contact Patch Estimation from Visuo-Tactile Feedback
  2023/5/1
• CHSEL: Producing Diverse Plausible Pose Estimates from Contact and Free Space Data
  2023/5/1
• Data-Efficient Learning of Natural Language to Linear Temporal Logic Translators for Robot Task Specification
  2023/3/1
• Learning the Dynamics of Compliant Tool-Environment Interaction for Visuo-Tactile Contact Servoing
  2022/10/1
• Focused Adaptation of Dynamics Models for Deformable Object Manipulation
  2022/9/1
• Manipulation via Membranes: High-Resolution and Highly Deformable Tactile Sensing and Control
  2022/9/1
• Safe Output Feedback Motion Planning from Images via Learned Perception Modules and Contraction Theory
  2022/6/1
• Data Augmentation for Manipulation
  2022/5/1
• Variational Inference MPC using Normalizing Flows and Out-of-Distribution Projection
  2022/5/1
• Soft Tracking Using Contacts for Cluttered Objects to Perform Blind Object Retrieval
  2022/1/1
• Gaussian Process Constraint Learning for Scalable Chance-Constrained Motion Planning from Demonstrations
  2021/12/1
• CLASP: Constrained Latent Shape Projection for Refining Object Shape from Robot Contact
  2021/10/1
• Challenges and Outlook in Robotic Manipulation of Deformable Objects
  2021/5/1
• Model Error Propagation via Learned Contraction Metrics for Safe Feedback Motion Planning of Unknown Systems
  2021/4/1
• Fusing RGBD Tracking and Segmentation Tree Sampling for Multi-Hypothesis Volumetric Segmentation
  2021/4/1
• Keep it Simple: Data-efficient Learning for Controlling Complex Systems with Simple Models
  2021/2/1
• Occlusion-robust Deformable Object Tracking without Physics Simulation
  2021/1/1
• Diverse Plausible Shape Completions from Ambiguous Depth Images
  2020/11/1
• Tracking Partially-Occluded Deformable Objects while Enforcing Geometric Constraints
  2020/11/1
• Uncertainty-Aware Constraint Learning for Adaptive Safe Motion Planning from Demonstrations
  2020/11/1
• Planning with Learned Dynamics: Probabilistic Guarantees on Safety and Reachability via Lipschitz Constants
  2020/10/1
• TAMPC: A Controller for Escaping Traps in Novel Environments
  2020/10/1
• Explaining Multi-stage Tasks by Learning Temporal Logic Formulas from Suboptimal Demonstrations
  2020/6/1
• Inferring Obstacles and Path Validity from Visibility-Constrained Demonstrations
  2020/5/1
• Fast Planning Over Roadmaps via Selective Densification
  2020/2/1
• Learning When to Trust a Dynamics Model for Planning in Reduced State Spaces
  2020/1/1
• Manipulating Deformable Objects by Interleaving Prediction, Planning, and Control
  2020/1/1
• Learning Constraints from Locally-Optimal Demonstrations under Cost Function Uncertainty
  2020/1/1
• Learning Parametric Constraints in High Dimensions from Demonstrations
  2019/10/1
• Robust Humanoid Contact Planning with Learned Zero- and One-Step Capturability Prediction
  2019/9/1
• Inferring Occluded Geometry Improves Performance when Retrieving an Object from Dense Clutter
  2019/7/1
• Learning Constraints from Demonstrations
  2018/12/1
• Efficient Humanoid Contact Planning using Learned Centroidal Dynamics Prediction
  2018/10/1
• Planning and Resilient Execution of Policies For Manipulation in Contact with Actuation Uncertainty
  2017/3/1
• Bandit-Based Model Selection for Deformable Object Manipulation
  2017/3/1
• Goal Set Inverse Optimal Control and Iterative Re-planning for Predicting Human Reaching Motions in Shared Workspaces
  2016/6/1
• Analysis and Observations from the First Amazon Picking Challenge
  2016/1/1