George Konidaris
Brown University
収録論文 46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
- Hydra-0: 汎用世界モデリングと制御のためのアクションフロー世界モデル2026/8/18
ロボットの動作をピクセル運動として表現するアクションフローを用いた汎用世界モデルを提案し、動作誤差を大幅に低減し、ゼロショット合成やデータ効率的な適応を実現した。
- 意図的練習：予算制約下でのロボットスキル学習スキル学習2026/8/1
限られた練習予算でロボットがスキルを効率的に学習するための能動的学習アルゴリズムを提案し、予算最適なスキル割り当てを双線形計画で計算する。
- Deform360: 変形可能な世界モデルのための大規模マルチビュー視触覚データセットデータセット/世界モデル2026/7/1
変形物体の動力学予測（世界モデリング）の研究を促進するため、198個の日用品、1,980のインタラクションシーケンス、215時間以上の観測データを含む大規模な視触覚データセットを構築し、2Dビデオモデルと3Dパーティクルモデルの性能を体系的に評価した。
- 少数のインタラクションから等変なニューラル拡張物体ダイナミクスを学習する物体ダイナミクス2026/5/1
物理モデルと等変グラフニューラルネットワークを組み合わせ、限られた実データで剛体・変形物体のダイナミクスを正確に予測する手法PIEGraphを提案した。
- 述語と行動の同時学習によるゼロショット技能合成模倣学習/技能合成2026/5/1
ロボットの模倣学習において、行動とその象徴的な結果（述語）を同時に生成する新しいポリシーを提案し、学習済み技能のゼロショット合成を可能にした。
- 反実仮想推論による創造的ロボットツール使用ツール使用2026/5/1
因果推論フレームワークを用いて、ロボットがツールの本来の目的を超えた創造的な使い方を実現する。シミュレーション実験で因果関係を発見し、VLMによる特徴提案と反実仮想的なツール生成を組み合わせて、未知の物体を分類しスキルを転移する。
- 部品分解によるワンショット形状横断スキル転移スキル転移2026/4/1
デモンストレーションから物体を意味的部品に分解し、生成形状モデルを用いて相互作用点を新規物体へ転移させることで、未知形状へのスキル転移を実現した。
- エンティティ中心の階層型強化学習と因子分解サブゴール拡散階層型強化学習2026/2/1
複数エンティティ環境での長期目標タスクに対し、価値ベースのGCRLエージェントと因子分解サブゴール生成拡散モデルを組み合わせた階層型オフライン強化学習手法を提案し、疎報酬の画像ベース長期タスクで成功率を大幅に向上させた。
- 未知物体を含むタスク計画のための学習ベース物体探索フレームワークタスク計画2026/2/1
物体の位置が不明な環境で、学習ベースの物体探索をタスク計画に統合し、探索と実行を交互に行う計画手法を提案。
- NovaPlan: 閉ループ動画言語計画によるゼロショット長期的マニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
VLMと動画生成を組み合わせ、生成動画から物体キーポイントと人間の手の姿勢を抽出してロボット動作に変換する階層的フレームワークを提案。訓練や実演なしで長期的な組立作業やエラー回復を実現した。
- SkillWrapper: タスクレベルロボット計画のための生成的述語発明タスク計画2025/11/1
基盤モデルを活用してRGB画像から人間に解釈可能な記号表現を学習し、未見の長期的タスクを計画・実行できる手法を提案。
- NovaFlow: 生成動画からの実行可能フローによるゼロショットマニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
タスク記述から動画を生成し、それを3Dの物体フローに変換してロボットの動作計画を立てることで、実演なしで新しい操作タスクをゼロショット実行するフレームワーク。
- 実演からのパラメータ化スキル学習模倣学習2025/10/1
専門家の実演からパラメータ化されたスキルを発見するDEPSを提案し、メタポリシーと共に学習することで未見タスクへの汎化性能を向上させた。
- 不確かさ推定で残差強化学習を加速する強化学習2025/6/1
ベース方策の不確かさを利用して探索を効率化し、確率的なベース方策にも対応できる残差強化学習手法を提案。シミュレーションと実機で既存手法を上回る性能を示した。
- 施設配置計画による協働ロボットの最適な対話型学習マニピュレーション2025/5/1
複数タスクにわたる協働ロボットの対話型学習を、施設配置問題として定式化し、人間の負担を最小化するクエリ選択を計画する手法を提案。
- タスク・スキルプランニング：ブラックボックススキルを用いた階層型ロボットプランニングタスク・モーションプランニング2025/4/1
学習済み・力制御・ブラックボックスなど異種スキルを階層プランナに統合し、CIPでスキル間の動作を補間することで、双腕・移動マニピュレータの長期的タスクを実現する手法を提案。
- V-HOP: 視覚触覚融合による6D物体姿勢追跡視覚触覚融合2025/2/1
視覚と触覚を統合したトランスフォーマーにより、多様なグリッパやセンサに対応する6D物体姿勢追跡手法を提案し、実世界で視覚のみの手法を大きく上回る性能を実現した。
- 動詞によるスキル汎化マニピュレーション2024/10/1
動詞を用いて新しい物体に対する操作スキルを汎化する手法を提案し、物体の軌道が特定の動詞で記述できるかを判定する確率的分類器を学習させ、新しい物体カテゴリへの汎化性能と実機での軌道生成を実証した。
- 潜在予測エンパワーメント：シミュレータなしでエンパワーメントを測るスキル学習2024/10/1
環境の完全なシミュレータを必要とせず、潜在予測モデルのみでエンパワーメントを計算し、多様なスキルセットを学習する手法を提案した。
- 大規模言語モデルによる物体レベル計画のブートストラップタスク・動作計画2024/9/1
大規模言語モデルから物体状態の高レベル変化を表す計画スキーマを抽出し、タスク・動作計画（TAMP）のブートストラップに活用する手法を提案。シミュレーションでのピック・アンド・プレース作業で既存手法を大きく上回る性能を示した。
- 基礎モデルを用いた複雑なロボット指示の検証可能な追従VLA2024/2/1
LIMPは、基礎モデルを活用して複雑で開放的な指示を記号的に表現し、事前の意味地図なしに実世界で検証可能に追従する手法を提案する。150の指示で評価し、複雑な時空間指示で79%の成功率を達成した。
- Improved Inference of Human Intent by Combining Plan Recognition and Language Feedback2023/10/1
- Hierarchical Empowerment: Towards Tractable Empowerment-Based Skill Learning2023/7/1
- Exploiting Contextual Structure to Generate Useful Auxiliary Tasks2023/3/1
- A Domain-Agnostic Approach for Characterization of Lifelong Learning Systems2023/1/1
- Constrained Dynamic Movement Primitives for Safe Learning of Motor Skills2022/9/1
- LTL-Transfer: Skill Transfer for Temporal Task Specification2022/6/1
- Automatic Encoding and Repair of Reactive High-Level Tasks with Learned Abstract Representations2022/4/1
- Hierarchical Reinforcement Learning of Locomotion Policies in Response to Approaching Objects: A Preliminary Study2022/3/1
- IKFlow: Generating Diverse Inverse Kinematics Solutions2021/11/1
- Learning to Infer Kinematic Hierarchies for Novel Object Instances2021/10/1
- Guided Policy Search for Parameterized Skills using Adverbs2021/10/1
- Generalizing to New Domains by Mapping Natural Language to Lifted LTL2021/10/1
- Towards Optimal Correlational Object Search2021/10/1
- RMPs for Safe Impedance Control in Contact-Rich Manipulation2021/9/1
- Value-Based Reinforcement Learning for Continuous Control Robotic Manipulation in Multi-Task Sparse Reward Settings2021/7/1
- Learning to Detect Multi-Modal Grasps for Dexterous Grasping in Dense Clutter2021/6/1
- Bootstrapping Motor Skill Learning with Motion Planning2021/1/1
- Multi-Resolution POMDP Planning for Multi-Object Search in 3D2020/5/1
- Learning Deep Parameterized Skills from Demonstration for Re-targetable Visuomotor Control2019/10/1
- A Review of Robot Learning for Manipulation: Challenges, Representations, and Algorithms2019/7/1
- Grounding Language Attributes to Objects using Bayesian Eigenobjects2019/5/1
- Probabilistic Category-Level Pose Estimation via Segmentation and Predicted-Shape Priors2019/5/1
- Scanning the Internet for ROS: A View of Security in Robotics Research2018/8/1
- Learning Multi-Level Hierarchies with Hindsight2017/12/1
- Communicating Robot Arm Motion Intent Through Mixed Reality Head-mounted Displays2017/8/1