Garrett Warnell

収録論文 35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

• 地形を横断する高速MPCのための汎用車両モデルの適応
  自動運転/モデル予測制御2026/7/1

  汎用の前方動力学予測モデルを、限られた実データと環境固有のシステム同定による合成ロールアウトで微調整し、特定車両向けに特化させつつ地形間の汎化を保つ手法OptCarを提案。3つの地形と外れ値のカート牽引タスクでの閉ループMPC実験で、最高速度6m/sでの追従誤差を約55%削減した。

• OVerSeeC: 衛星画像と自然言語からのオープンボキャブラリ・コストマップ生成
  ナビゲーション2026/2/1

  衛星画像と自然言語の指示から、LLMとオープンボキャブラリ・セグメンテーションを組み合わせて、未知の地形やミッション固有の走行ルールに対応した実行可能なコストマップをゼロショットで生成するフレームワーク。

• BEV-Patch-PF: オフロード環境におけるBEV-航空画像特徴マッチングを用いたパーティクルフィルタによる自己位置推定
  自己位置推定/オフロード2025/12/1

  オフロード環境でGPSを使わずに自己位置を推定するため、車載カメラから生成したBEV特徴マップと航空画像特徴マップをパーティクルフィルタで照合する手法を提案し、実時間で高精度な軌跡推定を実現した。

• スケール選好条件付けによる地形コストマップ生成
  ナビゲーション2025/11/1

  合成データを活用して未知地形に汎化しつつ、テスト時にユーザー指定のスケール選好で相対コストを迅速に適応できる地形コストマップ生成手法SPACERを提案。

• ComposableNav: 合成可能な拡散モデルによる動的環境での指示追従ナビゲーション
  ナビゲーション2025/9/1

  拡散モデルで各動作プリミティブを個別に学習し、展開時に並列合成することで、訓練で見ていない指示の組み合わせにも対応できるナビゲーション手法を提案。

• SocialNav-SUB: ソーシャルロボットナビゲーションにおけるシーン理解のためのVLMベンチマーク
  VLA2025/9/1

  ソーシャルロボットナビゲーションの実世界シーン理解を評価するVQAデータセットとベンチマークを提案し、最先端VLMが人間やルールベース手法に及ばないことを示した。

• VertiFormer: オフロード走行のためのデータ効率の良いマルチタスクTransformer
  オフロード走行2025/2/1

  わずか1時間のデータで訓練し、次姿勢・行動・地形パッチを予測するマルチタスクTransformerにより、険しいオフロード走行の順・逆キネマティクスを同時に学習する手法を提案。

• PACER: 選好条件付き全地形コストマップ生成
  ナビゲーション2024/10/1

  鳥瞰図画像とユーザーの選好コンテキストを入力として、その選好に沿ったコストマップを生成する機械学習手法を提案し、新しい地形への適応と汎化性能を示した。

• VertiCoder：垂直に険しい地形における自己教師あり運動力学表現学習
  自己教師あり学習/運動力学2024/9/1

  マスク付きパッチ再構成による自己教師あり学習で、垂直に険しい地形でのロボット移動に関する4つの下流タスク（順・逆運動力学、模倣学習、パッチ再構成）を単一表現で扱えるTransformerベースの手法を提案。

• 狭所における自律地上ナビゲーション：ICRA 2024第3回BARNチャレンジからの教訓
  ナビゲーション2024/7/1

  ICRA 2024で開催された第3回BARNチャレンジを通じて、狭く制約の厳しい環境での自律地上ナビゲーション技術の現状を評価し、上位チームの手法と今後の課題を分析した。

• STERLING: Self-Supervised Terrain Representation Learning from Unconstrained Robot Experience
  2023/9/1
• Wait, That Feels Familiar: Learning to Extrapolate Human Preferences for Preference Aligned Path Planning
  2023/9/1
• Autonomous Ground Navigation in Highly Constrained Spaces: Lessons learned from The 2nd BARN Challenge at ICRA 2023
  2023/8/1
• D-Shape: Demonstration-Shaped Reinforcement Learning via Goal Conditioning
  2022/10/1
• Learning Perceptual Hallucination for Multi-Robot Navigation in Narrow Hallways
  2022/9/1
• Autonomous Ground Navigation in Highly Constrained Spaces: Lessons learned from The BARN Challenge at ICRA 2022
  2022/8/1
• Socially Compliant Navigation Dataset (SCAND): A Large-Scale Dataset of Demonstrations for Social Navigation
  2022/3/1
• VI-IKD: High-Speed Accurate Off-Road Navigation using Learned Visual-Inertial Inverse Kinodynamics
  2022/3/1
• Adversarial Imitation Learning from Video using a State Observer
  2022/2/1
• Visual Representation Learning for Preference-Aware Path Planning
  2021/9/1
• APPLE: Adaptive Planner Parameter Learning from Evaluative Feedback
  2021/8/1
• APPL: Adaptive Planner Parameter Learning
  2021/5/1
• VOILA: Visual-Observation-Only Imitation Learning for Autonomous Navigation
  2021/5/1
• Skeletal Feature Compensation for Imitation Learning with Embodiment Mismatch
  2021/4/1
• APPLI: Adaptive Planner Parameter Learning From Interventions
  2020/11/1
• APPLR: Adaptive Planner Parameter Learning from Reinforcement
  2020/11/1
• Motion Planning and Control for Mobile Robot Navigation Using Machine Learning: a Survey
  2020/11/1
• Reinforced Grounded Action Transformation for Sim-to-Real Transfer
  2020/8/1
• Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation
  2020/8/1
• Toward Agile Maneuvers in Highly Constrained Spaces: Learning from Hallucination
  2020/7/1
• APPLD: Adaptive Planner Parameter Learning from Demonstration
  2020/4/1
• Grounding Natural Language Commands to StarCraft II Game States for Narration-Guided Reinforcement Learning
  2019/6/1
• RIDM: Reinforced Inverse Dynamics Modeling for Learning from a Single Observed Demonstration
  2019/6/1
• Recent Advances in Imitation Learning from Observation
  2019/5/1
• Semantics for UGV Registration in GPS-denied Environments
  2016/9/1