Georg Martius
収録論文 47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
- より良いスロットはより良い世界を生む：オブジェクト中心世界モデルにおける表現品質とロバスト性世界モデル2026/8/12
オフライン軌跡から学習する世界モデルにおいて、オブジェクト中心表現の品質が計画性能や分布シフトへのロバスト性に与える影響を、シーン中心モデルとの比較で体系的に分析した論文。
- 脚式ロボットの進歩、課題、そして機会歩行2026/7/1
ヒューマノイドや四足ロボットの現状をハードウェア、移動、自律性、データ、応用の観点から評価し、普及に向けた課題と将来展望を論じたレビュー論文。
- シフト＆ドリフト：汎用性と堅牢性を備えた自動運転モーションプランニングのためのゼロショットベンチマーク自動運転/モーションプランニング/ベンチマーク2026/7/1
自動運転のモーションプランナーが、未見の都市環境や実行時の摂動に対してどの程度汎化・堅牢かを評価するための新しいベンチマーク「Shift & Drift」を提案した論文。
- LoComposition: 歩容事前知識なしの地形適応型・高エネルギー効率四足歩行歩行2026/6/14
報酬設計をタスク・制約・エネルギー最小化・地形適応に分離し、歩容の事前知識なしで効率的な四足歩行を実現。実機Go2でゼロショット転送に成功し、コスト・オブ・トランスポートを56%削減した。
- ベルトフィンガー：器用な手内操作のための低コストなソフトベルト駆動グリッパーグリッパー/手内操作2026/6/1
平行ジョーのグリッパーに、翻訳・ピッチ・ロールの3自由度を追加する二重ソフトベルト式指モジュールを提案し、低コストで器用な手内操作を実現した。
- 滑らかに微分可能かつ効率的にベクトル化可能な接触多様体構築のための新規アルゴリズム接触シミュレーション/最適化2026/4/1
接触を伴う剛体シミュレーションの衝突検出を、GPU上で2階微分可能かつベクトル化可能なパイプラインとして新規設計し、数値最適化に有用な勾配・ヘッセ行列の取得を可能にする手法を提案した。
- 制約付き強化学習のための確率的決定ホライズン制約付き強化学習2026/2/4
制約違反がホライズンを短縮する確率的決定ホライズン(SDH)を提案し、制約付きRLのオフポリシーかつ正則化アルゴリズムを開発した。
- 滑らかに微分可能で効率的にベクトル化可能な接触マニフォールド生成接触シミュレーション2026/2/1
ロボティクス向けに、微分可能かつベクトル化可能な接触マニフォールド生成フレームワークを提案し、Mujoco XLAと比較して大幅な高速化を実現した。
- 内部音響センシングを内部視覚に追加することで、柔らかいロボット指先による人間らしい布地認識を実現触覚2026/2/1
柔らかい触覚センサ（カメラとマイク）を指先に搭載し、布地を能動的にこすって音と変形を同時に計測することで、20種類の布地を97%の精度で分類した研究。
- 非定常環境におけるオフライン強化学習のための予測手法オフライン強化学習2025/12/1
オフライン強化学習において、時間変化するずれによる部分観測性に対処するため、拡散モデルによる候補状態生成とゼロショット時系列予測を統合したFORLを提案し、非定常環境での性能向上を実証した。
- 学習と制御のためのソフト勾配による硬接触の微分可能シミュレーションsim2real2025/6/1
ペナルティベースのシミュレータにおける硬接触時の勾配劣化を分析し、適応的時間積分と接触距離推定を組み合わせて勾配精度を改善するDiffMJXを提案した。
- RGB動画から3Dガウシアンシミュレータを学習sim2real2025/3/1
多視点RGB動画のみから物理相互作用を学習し、3D再構成・粒子ダイナミクス予測・映像合成を統合したエンドツーエンドの学習型3Dシミュレータを提案。
- 接触を伴う剛体力学と衝突検出の滑らかな解析的定式化接触力学2025/3/1
衝突検出と接触モデリングを統合し、反復計算なしで二回微分可能な順・逆動力学を実現する解析的定式化を提案した。
- 把持学習における触覚センシングの役割触覚2025/2/1
対向型把持タスクにおいて、力ベースの触覚センシングの複雑さが強化学習の学習挙動にどう影響するかを体系的に比較評価した論文。
- Dual-Force: 模倣制約下でのオフライン多様性最大化の強化模倣学習2025/1/1
模倣制約下でオフラインデータから多様な行動を学習する手法を提案し、ファンデルワールス力を用いた多様性推定と事前学習済み報酬エンコーディングで安定化を図り、Solo12の歩行と障害物回避で有効性を示した。
- スロット対比による時間的一貫性のあるオブジェクト中心学習オブジェクト中心表現学習2024/12/1
動画から物体ごとの表現を教師なしで学ぶ際に、オブジェクトレベルの時間的コントラスト損失を導入し、フレーム間の一貫性と物体発見性能を大幅に向上させた研究。
- マルチタスク方策の能動的ファインチューニング模倣学習2024/10/1
限られたデモ予算でマルチタスク方策を効率的に適応させるため、情報利得が最大となるタスクを能動的に選択してデモを収集する手法AMFを提案。
- 視覚から地形の物理パラメータを推定：物理特性を考慮した歩行とナビゲーションに向けて歩行2024/8/1
シミュレーションで摩擦や剛性を予測する物理デコーダを訓練し、実世界の画像に自己教師ありでラベル付けすることで、視覚から地形の物理パラメータを推定する手法を提案した。
- 因果的行動影響を考慮した反事実的データ拡張オフライン強化学習2024/5/1
オフラインデータから、行動の影響を受けない状態部分を軌道間で交換する反事実的データ拡張手法CAIACを提案し、分布シフトに対するロバスト性を向上させた。
- 野生環境の視覚ナビゲーション：事前学習モデルとオンライン自己教師あり学習による高速走行可能性学習ナビゲーション2024/4/1
森林や草原などの自然環境で、事前学習済みモデルの特徴量とオンライン自己教師あり学習を組み合わせ、短時間の実地デモから走行可能領域を推定してロボットをナビゲートするシステムを提案した。
- 3D回転表現の手引き：SO(3)を学ぶためのガイド3D回転表現2024/4/1
機械学習で用いられる様々な3D回転表現を体系的に整理し、勾配最適化への利点・欠点や入力/出力・角度の大きさに応じた適切な表現選択の指針を示したサーベイ。
- 強化学習における人間らしい腕運動の生成：報酬項とタスク要件の定量的比較マニピュレーション2024/2/1
筋骨格腕モデルの強化学習において、タスク要件・ノイズ・最適性原理の組み合わせが人間らしい腕運動と三相性筋活動パターンを生むかを定量的に比較した。
- 実機ロボットで模擬筋を制御する学習：生体模倣アクチュエータ形態の活用に向けてsim2real2024/2/1
安価な電動モータで筋の特性をリアルタイムに模擬し、強化学習で訓練した方策を四足ロボットの実機で動かすことで、シミュレーションから実機への転移が可能であることを示した。
- Learning Diverse Skills for Local Navigation under Multi-constraint Optimality2023/10/1
- Mind the Uncertainty: Risk-Aware and Actively Exploring Model-Based Reinforcement Learning2023/9/1
- Natural and Robust Walking using Reinforcement Learning without Demonstrations in High-Dimensional Musculoskeletal Models2023/9/1
- Real Robot Challenge 2022: Learning Dexterous Manipulation from Offline Data in the Real World2023/8/1
- Benchmarking Offline Reinforcement Learning on Real-Robot Hardware2023/7/1
- Offline Diversity Maximization Under Imitation Constraints2023/7/1
- Minsight: A Fingertip-Sized Vision-Based Tactile Sensor for Robotic Manipulation2023/4/1
- Efficient Learning of High Level Plans from Play2023/3/1
- Versatile Skill Control via Self-supervised Adversarial Imitation of Unlabeled Mixed Motions2022/9/1
- Learning with Muscles: Benefits for Data-Efficiency and Robustness in Anthropomorphic Tasks2022/7/1
- Learning Agile Skills via Adversarial Imitation of Rough Partial Demonstrations2022/6/1
- DEP-RL: Embodied Exploration for Reinforcement Learning in Overactuated and Musculoskeletal Systems2022/6/1
- Curious Exploration via Structured World Models Yields Zero-Shot Object Manipulation2022/6/1
- A soft thumb-sized vision-based sensor with accurate all-round force perception2021/11/1
- Self-supervised Reinforcement Learning with Independently Controllable Subgoals2021/9/1
- Theory and Design of Super-resolution Haptic Skins2021/5/1
- How to Train Your Differentiable Filter2020/12/1
- Sample-efficient Cross-Entropy Method for Real-time Planning2020/8/1
- Control What You Can: Intrinsically Motivated Task-Planning Agent2019/6/1
- Autonomous Identification and Goal-Directed Invocation of Event-Predictive Behavioral Primitives2019/2/1
- Self-organized control for musculoskeletal robots2016/2/1
- Quantifying Emergent Behavior of Autonomous Robots2015/10/1
- A novel plasticity rule can explain the development of sensorimotor intelligence2015/5/1
- Information driven self-organization of complex robotic behaviors2013/1/1