Dylan P. Losey
収録論文 69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
- オープンエンドなタスク支援：粒子フィルタとしての目標指向型共有自律共有自律2026/9/26
人間の目標候補を粒子として表現する粒子フィルタで共有自律を定式化し、基盤モデルにより動的に新たな目標を提案することで、事前に目標集合が未知のオープンエンドな卓上操作タスクを支援する手法を提案した。
- GraspTwin: デジタルツインによるゼロショットのタスク指向把持最適化マニピュレーション2026/9/24
RGB-D観測から環境のデジタルツインを構築し、基盤モデルが提案するタスクに適した把持候補をベイズ最適化で物理的に実行可能な把持へと洗練させる、実機-シミュレーション-実機の枠組みを提案した。
- 信念を考慮した影響力と信頼（BAIT）：繰り返しの人間とロボットの相互作用における人間の信念の形成HRI/制御2026/7/1
人間の信念の変化を推定しつつ、長期的な影響力と信頼のバランスを最適化する制御器BAITを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- VOLT: 視覚と言語による軌道分割でデモより高速なポリシーを実現模倣学習2026/6/1
デモ動画を言語と視覚でセグメント化し、高速化可能な区間だけを間引いて学習することで、ロボットがデモより速くタスクを実行できる模倣学習手法を提案した。
- ピボット式キリガミ食器：手持ちおよびロボット支援食事のための器具支援技術/ロボット食事支援2026/3/1
本論文は、手の震えや運動障害を持つ人々のために、ピボット機構を用いたキリガミ（切り紙）式の食器を開発し、手持ちとロボット搭載の両方で使用できることを示した。
- TransMASK: 学習された変換によるマスク状態表現模倣学習2026/3/1
ロボットの模倣学習において、タスクに関連する状態要素のみに注目するマスクを自己教師ありで学習し、環境変化に対するロバスト性を向上させる手法を提案した。
- 局所修正から汎用スキルへ：MEMOによる神経記号ポリシーの改善操作学習2026/3/1
ロボットの失敗時に人間が与える自然言語の修正を収集・クラスタリング・再表現して、汎用的なテキストガイダンスとコードスキルテンプレートを合成し、神経記号ポリシーのスキルを動的に拡張する手法MEMOを提案した。
- 言語運動プリミティブ：ロボット動作における言語モデルの接地VLA2026/2/1
VLMの推論を動的運動プリミティブ（DMP）のパラメータに接地させることで、自然言語指示からゼロショットでロボット操作を実現するフレームワークを提案。
- 曲面対応キャリブレーションによる触覚センサの正確な力推定触覚2025/10/1
曲面に貼られた抵抗式触覚センサの力推定精度を向上させるため、無負荷時の出力から曲率を予測し、曲率を考慮したキャリブレーションモデルを開発した。
- 直列弾性アクチュエータの線形制御における性能と受動性の両立直列弾性アクチュエータ2025/9/1
直列弾性アクチュエータの線形制御と機械構成を比較し、アクチュエータ側のPD制御と弾性伝達部のダンパを組み合わせることで、安全性を保ちつつ高性能を実現できることを示した。
- 行動前に準備せよ：人間から学ぶ初期状態の再配置マニピュレーション2025/9/1
方策の分布外にある初期状態に対し、人間の動画と遠隔操作データを活用して物体配置を自律的に整え、その後の方策実行を成功させやすくする手法ReSETを提案。
- テレオペレータ適応・安全臨界型適応非線形MPCによる脚式ロボットの障害物回避シェアードオートノミー歩行2025/9/1
人間の操作入力をボルツマンモデルでオンライン適応し、制御バリア関数を組み込んだ階層型NMPCで四脚ロボットの安全な障害物回避を実現するシェアードオートノミー手法を提案。
- ユーザープライバシーを守りながらロボット方策を微調整する手法ロボットパーソナライゼーション/プライバシー2025/9/1
各ユーザーに固有の鍵を与え、その鍵でネットワーク重みを変換することで、個人に合わせたロボットの方策を実現しつつ、他人がその方策を実行しても個人情報が漏れないようにするフレームワークPRoPを開発した。
- 人と協働する食肉処理ロボットの安全性と透明性フレームワークマニピュレーション2025/8/1
食肉処理向け汎用協働ロボットにおいて、手検出による安全停止と力覚センサ付きナイフ、LEDによる不確実性提示で作業者の安全と状況理解を両立する枠組みを提案した。
- 不均衡データセットからのバランスの取れた行動クローニングに向けて模倣学習2025/8/1
人間のデモンストレーションデータが不均衡な場合に、各状態行動ペアを均等に重み付けすると偏ったポリシーになることを証明し、データセットを自動的に再重み付けする手法を分析・開発した。
- 個人適応型情報伝達のための再構成可能な信号を備えたモジュラー触覚ディスプレイ触覚2025/6/1
モジュラー式の空気圧触覚ディスプレイと情報理論に基づくアルゴリズムを組み合わせ、ユーザーごとに触覚フィードバックを最適化するシステムを提案し、ユーザー研究で有効性を検証した。
- 2D描画からのロボット学習模倣学習2025/5/1
タブレット上で描いた軌跡と少数の実演を組み合わせ、視覚言語セグメンテーションで自動的に多様なデモを生成する模倣学習手法を提案。
- 反事実的行動クローニング：不完全な人間のデモンストレーションからのオフライン模倣学習模倣学習2025/5/1
人間のデモに含まれるノイズや非最適性を補正し、教師が本当に意図した一貫した方策を反事実的な行動を考慮して推定する手法Counter-BCを提案。
- モンテカルロ線形二次ゲームによる安全なインタラクションヒューマンロボットインタラクション2025/4/1
人間の予測不能な行動に対してロバストなロボット政策を、線形二次ゲームとモンテカルロ探索を組み合わせてナッシュ均衡に収束させる手法MCLQを提案し、安全性と性能を両立させた。
- CIVIL: 因果的で直感的な視覚模倣学習模倣学習2025/4/1
人間がタスクに関連する物体にマーカーを付け自然言語で意図を説明することで、ロボットが因果的特徴を抽出し、視覚的妨害に惑わされずに模倣学習できる手法を提案。
- 長期的な相互作用を通じて人間に影響を与えるロボットのための統合フレームワーク人間ロボット相互作用2025/3/1
ロボットが人間の行動を意図的に変える「影響」を、短期・長期の両方で調整できる最適化フレームワークを提案し、既存手法を統合する。
- Kiri-Spoon：ロボット支援食事のための切り紙ユニテンシルマニピュレーション2025/1/1
切り紙構造の柔らかいスプーンを開発し、ロボットアームによる食事支援で多様な食品をつかみ・保持し・口元へ運ぶ動作を容易にする。
- 人間がロボットの行動をどう予測するかを高レベルパターンから推定する手法人間ロボットインタラクション2024/9/1
人間とロボットの軌跡を離散潜在空間に埋め込み、人間がロボットの行動を高レベルなパターンで予測する様子をロボットが推定できる二次的思考理論のアプローチを提案した。
- RECON: 人間が配置するマーカーで因果的混同を軽減する模倣学習2024/9/1
人間がタスク関連物体に小型ビーコンを取り付け、その位置データを使ってロボットの観測をタスク関連状態に埋め込むことで、模倣学習における因果的混同を抑える手法を提案。
- Stable-BC：安定行動クローニングによる共変量シフトの制御模倣学習2024/8/1
行動クローニングにおける共変量シフト問題に対し、誤差ダイナミクスの安定性条件を導出し、専門家データへの収束を保証する拡張手法Stable-BCを提案。
- PECAN: 学習された正準空間によるロボット行動のパーソナライズパーソナライズ2024/7/1
人間のデモデータから抽象的な正準空間を学習し、ユーザーがクリックで直接スタイルを指定することで、ロボットが様々なタスクで一貫したパーソナライズ行動を取れるようにした。
- ウェイポイントを用いた視覚的模倣学習模倣学習2024/4/1
人間の動画デモからロボットが操作タスクを効率的に学ぶため、軌道の要約とウェイポイント周辺の探索を組み合わせた手法VIEWを提案し、少ない実機試行で学習を可能にした。
- 剛体グリッパと軟体グリッパを組み合わせ・分離してロボットマニピュレーションを強化マニピュレーション2024/4/1
剛体エンドエフェクタと切り替え可能な軟体接着剤を統合したRISOsを提案し、2mgから2kgまで幅広い物体を把持・操作できるようにした。
- ウェイポイントベース強化学習によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
ロボットアームの動作を少数のウェイポイント列として学習し、既存の制御器で補間する強化学習手法を提案。マルチアームバンディット問題として定式化し、後方サンプリングによる近似解法で実世界実験を含めて有効性を示した。
- ユーザーフレンドリーな事前分布による人間へのインターフェース個人適応ヒューマンロボットインタラクション2024/3/1
人間が持つインターフェースの事前期待（比例性や凸性など）を利用して、ロボットがユーザーごとに信号の意味を適応させ、直感的で社会的期待に沿ったインターフェースを実現する手法を提案した。
- 共有自律における学習とコミュニケーションの整合共有自律2024/3/1
支援ロボットが学習した意図を人間に伝えることで、人間が誤りを修正しやすくなり、正しい理解時には制御を委ねやすくなることを実験と理論で示した研究。
- Kiri-Spoon：ロボットによる食事支援のための柔らかい形状変化スプーン食事支援ロボティクス2024/3/1
切り紙構造を利用してスプーンの曲率を変え、食べ物を包み込んで運びやすくする一方、人間が食べやすい従来のスプーン形状にも戻せる食事支援用の柔らかい食器を開発した。
- Safely and Autonomously Cutting Meat with a Collaborative Robot Arm2024/1/1
- A Review of Communicating Robot Learning during Human-Robot Interaction2023/12/1
- StROL: Stabilized and Robust Online Learning from Humans2023/8/1
- Reward Learning with Intractable Normalizing Functions2023/5/1
- Should Collaborative Robots be Transparent?2023/4/1
- LIMIT: Learning Interfaces to Maximize Information Transfer2023/4/1
- Coordinated Multi-Robot Shared Autonomy Based on Scheduling and Demonstrations2023/3/1
- Learning Latent Representations to Co-Adapt to Humans2022/12/1
- RISO: Combining Rigid Grippers with Soft Switchable Adhesives2022/10/1
- Towards Robots that Influence Humans over Long-Term Interaction2022/9/1
- Wrapping Haptic Displays Around Robot Arms to Communicate Learning2022/7/1
- Unified Learning from Demonstrations, Corrections, and Preferences during Physical Human-Robot Interaction2022/7/1
- SARI: Shared Autonomy across Repeated Interaction2022/5/1
- RILI: Robustly Influencing Latent Intent2022/3/1
- Communicating Robot Conventions through Shared Autonomy2022/2/1
- Wrapped Haptic Display for Communicating Physical Robot Learning2021/11/1
- Learning Latent Actions without Human Demonstrations2021/9/1
- Communicating Inferred Goals with Passive Augmented Reality and Active Haptic Feedback2021/9/1
- Learning to Share Autonomy Across Repeated Interaction2021/7/1
- Learning Latent Actions to Control Assistive Robots2021/7/1
- Physical Interaction as Communication: Learning Robot Objectives Online from Human Corrections2021/7/1
- Here's What I've Learned: Asking Questions that Reveal Reward Learning2021/7/1
- Learning Visually Guided Latent Actions for Assistive Teleoperation2021/5/1
- Learning Human Objectives from Sequences of Physical Corrections2021/4/1
- Learning Latent Representations to Influence Multi-Agent Interaction2020/11/1
- I Know What You Meant: Learning Human Objectives by (Under)estimating Their Choice Set2020/11/1
- Learning User-Preferred Mappings for Intuitive Robot Control2020/7/1
- Learning Reward Functions from Diverse Sources of Human Feedback: Optimally Integrating Demonstrations and Preferences2020/6/1
- Shared Autonomy with Learned Latent Actions2020/5/1
- When Humans Aren't Optimal: Robots that Collaborate with Risk-Aware Humans2020/1/1
- Asking Easy Questions: A User-Friendly Approach to Active Reward Learning2019/10/1
- Learning from My Partner's Actions: Roles in Decentralized Robot Teams2019/10/1
- Robots that Take Advantage of Human Trust2019/9/1
- Controlling Assistive Robots with Learned Latent Actions2019/9/1
- Enabling Robots to Infer how End-Users Teach and Learn through Human-Robot Interaction2019/2/1
- Including Uncertainty when Learning from Human Corrections2018/6/1
- Trajectory Deformations from Physical Human-Robot Interaction2017/10/1