Georgia Chalvatzaki
Technical University of Darmstadt
収録論文 65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
- 意味的安全ロボット制御のためのニューロシンボリック述語学習安全制御2026/9/30
人間が指定した安全知識から再利用可能な安全表現を学習する微分可能推論器NEUPROを提案し、解釈可能なロボット安全仕様のベンチマークREASONを構築した。
- できないことを見つけよう：自己改善型VLAモデルのためのエージェント的実世界強化学習VLA2026/9/25
視覚言語行動モデルが実世界で自律的に練習し、失敗から学んで自己改善する強化学習フレームワークFINDを提案。人間によるリセットや報酬ラベルなしで成功率を55%から71.9%に向上させた。
- PolyUMI: 視覚・触覚・音声を統合した物体推論と操作のためのアクセシブルなデータ収集マルチモーダル模倣学習2026/9/24
無線ハンドヘルドグリッパで視覚・触覚・音声・固有感覚を同期収集し、ロボットに展開できるオープンソース基盤と、異種センサ情報を統合するマルチモーダル方策VisTAを提案。物体推論や滑り制御、接触の多い操作で有効性を示した。
- GPU並列モード評価による接触リッチ動作計画マニピュレーション2026/9/18
接触モード列をGPUで並列評価し貪欲に拡張するCoMETを提案し、平面押し操作や双腕非把持マニピュレーションで従来手法と同等以上の性能を示した。
- 凸分解を用いた逐次物体配置最適化パッキング/最適化2026/8/25
物体配置を微分可能な非線形最適化問題として定式化し、凸包内の頂点制約を閉形式で計算することで、高速かつ高密度なパッキングを実現するフレームワークを提案した。
- GORDON: グラフベースのオブジェクト中心報酬による長期的操作タスクの分解マニピュレーション2026/8/1
ビデオデモからオブジェクト中心のグラフ表現を学習し、密な報酬を生成することで、長期的な操作タスクを自動的にサブタスクに分解して学習する手法を提案した。
- 多様な実現可能なロボット動作計画のためのグローバル化制約付きスタイン変分推論動作計画2026/7/1
ロボット動作計画における多様な解の生成を目的とし、制約を直接組み込んだスタイン変分推論法（SteinSQP）を提案。GPU対応の行列フリーアルゴリズムで粒子群を更新し、実現可能かつ多様な動作集合を効率的に得る。
- 多解像度触覚模倣学習による接触リッチなロボット操作触覚/模倣学習/マニピュレーション2026/6/1
異なる時間解像度の複数触覚センサを融合する表現フレームワークMiTaSを提案し、接触を伴う操作タスクの模倣学習を高精度化した。
- 接触リッチ操作のための超並列サンプリングベースMPCの実機展開マニピュレーション2026/6/1
JAXとMuJoCo MJXを用いたサンプリングベースMPCを実機Frankaに展開し、Push-Tタスクでモード切替を要する場合に既存手法より優れることを示した。また、オンラインのドメインランダム化の効果を評価した。
- HARBOR: エージェント型ロボット強化学習のためのハーネスフレームワーク強化学習/自動化2026/6/1
ロボット強化学習のパイプラインを自動化するエージェントフレームワークを提案し、環境構築からポリシー訓練までを自動化して、複数のベンチマークで有効性を示した。
- 言語条件付き両手巧緻操作のための強化学習によるスケーラブルなマルチタスクデータ生成両手操作/データ生成/強化学習2026/6/1
両手巧緻操作の汎用ポリシー学習に必要な大規模データを、強化学習と汎用報酬設計・ドメインランダム化・言語注釈を組み合わせたパイプラインでシミュレーション生成し、マルチタスク学習の汎化性能を向上させた。
- Nautilus: 単一プロンプトからプラグアンドプレイのロボット学習へロボット学習基盤2026/5/1
ロボット学習研究の断片化を解消するため、単一のユーザープロンプトから再現・評価・微調整・展開ワークフローを自動生成するオープンソースハーネスNAUTILUSを提案。ポリシー、シミュレータ、実ロボット間の統一インターフェースと自動検証により、手書きのグルーコードなしで相互検証を拡張する。
- 形態学的等価フローマッチングによる双腕移動操作マニピュレーション2026/5/1
双腕移動ロボットの対称性を活用し、反射対称な等価フローマッチングポリシーを導入。サンプル効率とミラー構成へのゼロショット汎化を向上させ、実機でも検証した。
- IMPACT: 高速な接触陰的軌道最適化のための陰的アクティブセット拡張ラグランジアン法軌道最適化2026/5/1
接触陰的軌道最適化（CITO）を解くための拡張ラグランジアン法を提案し、接触モードを自動的に識別しながら高速化を実現した。
- VLM誘導の意味・幾何推論によるタスク認識両腕アフォーダンス予測両腕操作2026/4/1
両腕操作において、物体のどこを操作し、どちらの腕で行うかをタスクに応じて予測する階層的フレームワークを提案。VLMを用いてカテゴリ非依存に意味理解と幾何検証を統合し、実機9タスクで高成功率を達成。
- マルチエージェント・インコンテキスト学習による双腕ロボット操作双腕操作2026/4/1
標準のLLMを微調整なしで双腕操作に適用するため、リーダー・フォロワー型のマルチエージェント枠組みで動作空間を分割し、TWINベンチマークで高い成功率を達成した。
- 準最適コントローラを用いたオフライン強化学習による全身移動マニピュレーション移動マニピュレーション2026/4/1
準最適な全身コントローラで収集したデータをオフライン強化学習で改善し、移動マニピュレーションのポリシーを学習する手法を提案。シミュレーションで優れた性能を示し、実機にも直接転送可能。
- MolmoB0T: 大規模シミュレーションによるゼロショット操作の実現操作2026/3/1
大規模で多様なシミュレーションデータのみを用いて、実世界へのゼロショット転移が可能であることを示し、静的・移動操作の両方で有効なポリシーを訓練した。
- SE(3)制約付きスタイン変分エルゴディック表面被覆マニピュレーション2026/3/1
点群表面をエルゴディックに被覆しつつSE(3)姿勢制約を保つ軌道生成を、SE(3)対応のスタイン変分勾配降下で解く手法を提案し、実機で検証した。
- Robot-DIFT: 接触の多いロボットマニピュレーションのための対応感度の高い拡散特徴マニピュレーション2026/2/1
拡散モデルの特徴を蒸留して決定論的でリアルタイムなバックボーンに変換し、空間-意味特徴ピラミッドで接触に敏感な操作を可能にした研究。
- MolmoSpaces：ロボットナビゲーションとマニピュレーションのための大規模オープンエコシステムsim2real2026/2/1
23万以上の多様な屋内環境と13万の物体アセットを備え、MuJoCoやIsaacなど複数シミュレータで使えるオープンなロボットベンチマーク基盤を構築し、実機との高い相関を示した。
- 人間の実演からロボットの行動計画へ：双腕マニピュレーションのための意味幾何学的タスク表現マニピュレーション2026/1/1
人間の実演から物体間の意味関係と運動履歴をグラフで表現し、行動予測と運動生成を組み合わせて双腕ロボットのタスクを計画・実行する手法を提案。
- 接触の多いロボット強化学習のための自己教師ありマルチセンサ事前学習マニピュレーション2025/11/1
マスク付きオートエンコーディングで視覚・力・固有感覚を統合する表現を事前学習し、非対称なActor-Critic構造で接触の多いマニピュレーションを効率的に学習する手法を提案。
- SE(3)-PoseFlow: 不確実性を考慮したロボットマニピュレーションのための6D姿勢分布推定姿勢推定/不確実性/マニピュレーション2025/11/1
SE(3)多様体上のフローマッチングを用いて物体の6D姿勢分布を確率的に推定し、対称物体や遮蔽時の不確実性を扱えるようにした手法を提案。能動的知覚や把持合成などのロボット操作タスクへの応用も示した。
- UniFField: 任意のシーンにおける視覚・意味・空間の不確かさを統合する汎用ニューラル特徴場シーン表現/不確かさ推定2025/10/1
RGB-D画像から視覚・意味・幾何特徴を統合し、各モダリティの不確かさも予測する汎用ニューラル特徴場を提案。未知環境にゼロショット適用でき、移動マニピュレータの能動物体探索で頑健な意思決定を実現。
- モバイルマニピュレーションにおける直感的全身テレオペレーションへの身体性の役割テレオペレーション2025/9/1
移動マニピュレーションの遠隔操作において、操作と移動を統合するか分離するか、またVRと画面表示のフィードバックを比較し、VRは作業時間と負荷を増やす一方、統合型の操作が模倣学習の性能を高める可能性を示した。
- 両手利き双腕マニピュレーションのための形態対称強化学習マニピュレーション2025/5/1
ロボットの左右対称性を帰納バイアスとして活用し、双腕操作タスクを片手ごとのサブタスクに分解して訓練し、両手利きのグローバル方策に蒸留する強化学習フレームワークSYMDEXを提案。
- 双腕ロボット操作のための適応拡散制約サンプリングマニピュレーション2025/5/1
等式・不等式制約をエネルギー拡散モデルに統合し、Transformerで制約の重みを適応的に学習する双腕操作の生成フレームワークを提案。
- 制約付きガウス過程運動計画のためのStein変分ニュートン推論運動計画2025/4/1
硬い非線形制約を厳密に扱いつつベイズ事後分布を効率的に推論する、Stein変分法に基づく新しいガウス過程運動計画フレームワークを提案し、350タスクで98.57%の成功率を達成した。
- 模倣学習における触覚センシングの重要性：ロボットによるマッチ点火のケーススタディ触覚2025/4/1
視覚と触覚を統合したマルチモーダル模倣学習フレームワークを提案し、動的で接触の多いマッチ点火タスクにおいて触覚情報が政策性能を向上させることを示した。
- 2HandedAfforder: 人間の動画から精密な両手動作のアフォーダンスを学習アフォーダンス2025/3/1
人間の活動動画から両手での物体操作における精密なアフォーダンス領域を抽出するデータセットとVLMベースの予測モデルを提案し、ロボットマニピュレーションで有効性を示した。
- 6DOPE-GS: ガウシアンスプラッティングを用いたオンライン6D物体姿勢推定6D姿勢推定2024/12/1
ガウシアンスプラッティングを活用し、単一RGB-Dカメラからオンラインで6D物体姿勢推定と追跡を同時に行う手法を提案。動的キーフレーム選択と不透明度統計に基づくプルーニングで効率化を図り、5倍の高速化を実現した。
- グローバルテンソル動作計画動作計画2024/11/1
テンソル演算のみで構成され、GPU/TPU上でバッチ動作計画を高速化するサンプリングベース動作計画アルゴリズムを提案。
- ActionFlow: 空間対称なフローマッチングによる同変・高精度・高効率なロボット政策マニピュレーション2024/9/1
観測と行動の相対SE(3)姿勢を扱うSE(3)不変Transformerとフローマッチングを組み合わせ、空間対称性を活かした高精度・高効率なマニピュレーション政策を実現した。
- 深層衝突確率場による不確実性下での安全かつ効率的な経路計画経路計画2024/9/1
任意の物体と単峰性不確実性分布に対する衝突確率をニューラルネットで高速推定する手法を提案し、通常の経路計画に組み込むことで不確実な静的・動的障害物を避ける安全な経路を生成できることを示した。
- ロボティクスにおける深層生成モデル：マルチモーダル実演からの学習に関するサーベイ模倣学習2024/8/1
ロボットの実演学習に深層生成モデル（拡散モデルやGANなど）を活用する近年の研究を、モデル種別・応用・分布外汎化の観点から統一的に整理したサーベイ。
- MoVEInt: 混合変分エキスパートによる実演からの人間-ロボットインタラクション学習模倣学習/人間-ロボットインタラクション2024/7/1
人間の観察を混合密度ネットワークで潜在空間の事前分布として取り込み、VAEと混合エキスパート構成で実演から人間-ロボットインタラクションの共有潜在表現を学習する手法を提案。握手やハイタッチなどのタスクで従来手法より正確なロボット動作を実現した。
- 人間らしい両手ロボットから人間への受け渡し動作の運動学的制約付き生成マニピュレーション2024/2/1
隠れセミマルコフモデルとタスク空間制約を用いて、人間の動きに反応しながら両手で物体を受け渡すロボット動作を生成し、人間らしさが向上することを示した。
- Transition State Clustering for Interaction Segmentation and Learning2024/2/1
- Evetac: An Event-based Optical Tactile Sensor for Robotic Manipulation2023/12/1
- Robust Adversarial Reinforcement Learning via Bounded Rationality Curricula2023/11/3
- Learning Multimodal Latent Dynamics for Human-Robot Interaction2023/11/1
- Domain Randomization via Entropy Maximization2023/11/1
- Active-Perceptive Motion Generation for Mobile Manipulation2023/10/1
- Accelerating Motion Planning via Optimal Transport2023/9/1
- Learning Any-View 6DoF Robotic Grasping in Cluttered Scenes via Neural Surface Rendering2023/6/1
- Learning to Reason over Scene Graphs: A Case Study of Finetuning GPT-2 into a Robot Language Model for Grounded Task Planning2023/5/1
- Hierarchical Policy Blending As Optimal Transport2022/12/1
- Hierarchical Policy Blending as Inference for Reactive Robot Control2022/10/1
- Active Exploration for Robotic Manipulation2022/10/1
- MILD: Multimodal Interactive Latent Dynamics for Learning Human-Robot Interaction2022/10/1
- Placing by Touching: An empirical study on the importance of tactile sensing for precise object placing2022/10/1
- Safe Reinforcement Learning of Dynamic High-Dimensional Robotic Tasks: Navigation, Manipulation, Interaction2022/9/1
- SE(3)-DiffusionFields: Learning smooth cost functions for joint grasp and motion optimization through diffusion2022/9/1
- Learning Implicit Priors for Motion Optimization2022/4/1
- Graph-based Reinforcement Learning meets Mixed Integer Programs: An application to 3D robot assembly discovery2022/3/1
- Robot Learning of Mobile Manipulation with Reachability Behavior Priors2022/3/1
- Regularized Deep Signed Distance Fields for Reactive Motion Generation2022/3/1
- Accelerating Integrated Task and Motion Planning with Neural Feasibility Checking2022/3/1
- Model Predictive Actor-Critic: Accelerating Robot Skill Acquisition with Deep Reinforcement Learning2021/3/1
- Extended Tree Search for Robot Task and Motion Planning2021/3/1
- Contextual Latent-Movements Off-Policy Optimization for Robotic Manipulation Skills2020/10/1
- Orientation Attentive Robotic Grasp Synthesis with Augmented Grasp Map Representation2020/6/1
- A Deep Learning Approach for Multi-View Engagement Estimation of Children in a Child-Robot Joint Attention task2018/12/1
- LSTM-based Network for Human Gait Stability Prediction in an Intelligent Robotic Rollator2018/12/1