Henrik I. Christensen
収録論文 45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
- 身体性を超えた知能クロスエンボディメント学習2026/9/22
ロボットの身体性の違いを超えて汎用的な知能を獲得するには、経験の蓄積に伴い多様な身体性へ転移できる表現を学習すべきだと提唱し、身体性の多様性をスケーリング軸として提案した位置論文。
- 報酬構造が強化学習におけるエピソード探索と神経記憶の相互作用を形成する強化学習2026/8/5
部分観測強化学習において、探索ボーナスと記憶アーキテクチャの相互作用を制御された環境で調査し、報酬の構造（密度ではなく）がその相互作用パターンを決定することを示した。
- 四足歩行のための迅速な身体適応フレームワーク歩行2026/8/1
四足ロボットが身体の変化（関節の制限や質量の変化）に迅速に適応するためのオンライン適応フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- AFUN: 機能理解のためのアフォーダンス基盤モデルに向けてアフォーダンス/操作2026/6/1
単一のRGB-D観測と言語タスク記述から、タスク条件付き機能マスクと3D接触後動作曲線を予測するアフォーダンス基盤モデルを提案し、大規模データパイプラインによりオープンワールドでの汎化を実現した。
- 調整には時としてランダム性が必要であるマルチエージェント強化学習2026/5/1
協調マルチエージェント強化学習において、対称な観測下で決定的方策が役割分化できない問題を、エージェントごとに乱数をサンプリングして順位付けし注意をマスクするDiamond Attentionで解決し、ゼロショット転移を実現した。
- BOIL: 環境の個別情報を学習する群制御2026/4/1
複雑な環境でのマルチエージェントシステム向けに、PageRankと共通情報最大化を用いて環境構造から有用な情報を抽出し、長期的な行動を導く手法を提案した。
- 数秒のデモから学ぶ四足歩行歩行2026/3/7
四足歩行の模倣学習が少量データで効果的な理由を解析し、潜在空間と出力の変動を整える新手法を提案。数秒のデモからオフラインで歩行ポリシーを学習できることを実機で確認した。
- GHOST: 観測されたSfM軌跡からの地平面投影仮説自動運転/軌道予測2026/3/1
車載カメラ映像から自己教師ありで走行可能な軌道をセグメンテーションする手法を提案。SfMで得た軌跡を地平面に投影して教師ラベルを自動生成し、単眼画像から軌道候補を予測する。
- GAMMS: グラフベースの敵対的マルチエージェントモデリングシミュレータ群制御2026/2/1
グラフで表現できる環境でのマルチエージェントシミュレーションを、軽量かつ拡張可能に実行できるオープンソースフレームワークGAMMSを提案。可視化や外部ツール連携を備え、LLMを含む多様なエージェントを扱える。
- Squint: 実機ロボティクス向け高速視覚強化学習sim2real2026/2/1
視覚強化学習を高速化するSoft Actor Critic手法Squintを提案し、ManiSkill3の8つのマニピュレーションタスクで訓練時間を短縮、実機SO-101ロボットへのsim-to-real転移を実証した。
- 巧みな操作のためのクロスエンボディメント世界モデルのスケーリングマニピュレーション2025/11/1
人間とロボットの手を3D粒子で表現し、エンドエフェクタの粒子変位場を行動として定義することで、異なる身体構造を超えて共有できる世界モデルを学習し、新しいハードウェアでの操作制御を実現した。
- GLIDE: 未知環境における捜索救助のための協調型空中-地上フレームワーク群制御2025/9/1
2機のUAVと1台のUGVを連携させ、UAVが被災者検出と地形偵察を行いUGVの経路計画を支援することで、未知環境での迅速な捜索救助を実現するフレームワークを提案し、実機実験で検証した。
- LLMの事前知識を活用したリアルタイム屋内物体SLAMSLAM2025/9/1
大規模言語モデルから物体の形状や向きに関する常識知識を得て、物体レベルのSLAMの初期観測不足を補い、リアルタイムで高精度なマッピングを実現した。
- 自律走行のためのオンラインマッピング：キャンパス環境におけるセンサ一般化と動的マップ更新への取り組みオンラインマッピング2025/9/1
キャンパス用ゴルフカートにオンラインマッピングシステムを実装し、3D HDマップのラベリング、SemVecMapモデルの統合と一般化、予測マップの逐次更新という3つの課題に取り組んだ。
- 事前学習済み表現を保持してVision-Language-Actionモデルの汎化性能を向上VLA2025/9/1
VLMから微調整したVLAモデルで、凍結エンコーダと文字列ベースの行動トークナイザ、空間推論データとの共訓練により、事前学習表現を保ちながらロボット操作の汎化性能を高めるフレームワークを提案。
- 言語と道路設計マニュアルを活用した自動運転向け地図再構築自動運転/地図2025/6/1
道路設計基準や道路名などの自然言語情報を軽量に取り込み、地図事前情報ベースの車線トポロジー予測モデルSMERFを強化する手法を提案し、多様な交差点で性能向上を示した。
- ロボットマニピュレーションのための視覚強化学習における視点の統合と分離マニピュレーション2025/5/1
複数のカメラ視点を効率的に統合しつつ、単一視点特徴で拡張して分離することで、サンプル効率が高くカメラ故障に頑健なマニピュレーション方策を学習するMADアルゴリズムを提案。
- ロボット歩行における身体性スケーリング則への試み歩行2025/5/1
約1000種のロボット身体を手続き的に生成し、多様な身体で訓練するほど未知の身体への汎化が向上することを歩行タスクで示し、実機のUnitree Go2やH1にもゼロショット転移した。
- 倉庫環境における安全な人とロボットのナビゲーションナビゲーション2025/3/1
学習ベースの制御バリア関数とOpenRMFを統合し、倉庫内で人を含む動的障害物を避けながら複数ロボットを安全にナビゲートする手法を提案した。
- オフラインデータからの制御バリア関数の推定安全制御2025/3/1
訓練前に収集した固定のラベル付きデータセットからニューラル制御バリア関数を学習する枠組みを提案し、実機での動的障害物回避において安全性と保守性の改善を実現した。
- SMART: 運転トポロジー推論のためのスケーラブルな地図事前分布の進展自動運転/トポロジー推論2025/2/1
SD地図と衛星画像から地図事前分布モデルを学習し、センサー構成に依存せずスケーラブルな車線トポロジー推論を実現する手法を提案。OpenLane-V2で最大28%の改善。
- SD++：LLMを活用した道路知識による標準地図の拡張自動運転マップ2025/2/1
道路マニュアルからLLMで場所依存の道路情報を抽出し、標準地図（SDマップ）を高精度化するエンドツーエンドパイプラインSD++を開発。米国カリフォルニア州と日本で汎化性能を実証した。
- MapGS: 新規視点合成によるオンラインマッピングの汎用事前学習とデータ拡張オンラインマッピング2025/1/1
Gaussian Splattingでシーンを再構成し、異なるセンサ構成のカメラ画像を合成してオンラインマッピングモデルを学習させることで、センサ構成の違いへの汎化性能を向上させた研究。
- 卓上物体の再配置計画のための拡張A*アルゴリズムマニピュレーション2024/11/1
卓上物体の再配置計画において、状態表現の改善と遅延評価付き反復目標試行を組み合わせた拡張A*アルゴリズムを提案し、スケーラビリティと解品質を向上させた。
- 標準地図を活用したオンライン道路網認識・推論の強化自動運転/オンラインマッピング2024/8/1
軽量な標準地図(SDマップ)を事前情報としてオンラインHDマップ生成に組み込み、収束の高速化とセンタライン認識性能の30%向上を実現した研究。
- 視覚強化学習における無制限データ拡張のレシピ視覚強化学習2024/5/1
視覚ベースの強化学習において、任意のデータ拡張を安定して適用できる汎用的な手法SADAを提案し、訓練の安定性と汎化性能を大幅に向上させた。
- SemVecNet: 任意のセンサ構成に汎化可能なベクトルマップ生成自動運転/ベクトルマップ生成2024/5/1
確率的セマンティックマッピングでBEVセマンティックマップを中間表現として生成し、MapTRv2デコーダでベクトルマップに変換することで、未知のセンサ構成にも汎化するベクトルマップ生成パイプラインを提案した。
- 画素確率に基づく投影幾何プリミティブを用いたロバストな手術器具トラッキング手術ロボット/トラッキング2024/3/1
手術ロボットのカメラ・ベース間変換と関節角誤差を、画像ベースの挿入シャフト検出と確率モデルで推定し、構造化・非構造化環境で有効性を示した。
- Household navigation and manipulation for everyday object rearrangement tasks2023/12/1
- An Experience-based TAMP Framework for Foliated Manifolds2023/10/1
- Multi-Modal Planning on Regrasping for Stable Manipulation2023/9/1
- 3D Scene Graph Prediction on Point Clouds Using Knowledge Graphs2023/8/1
- Role of reward shaping in object-goal navigation2022/7/1
- TridentNetV2: Lightweight Graphical Global Plan Representations for Dynamic Trajectory Generation2022/3/1
- Lessons Learned Developing an Assembly System for WRS 2020 Assembly Challenge2021/3/1
- Meta-Modeling of Assembly Contingencies and Planning for Repair2021/3/1
- TridentNet: A Conditional Generative Model for Dynamic Trajectory Generation2021/1/1
- Autonomous Vehicle Benchmarking using Unbiased Metrics2020/6/1
- Learning hierarchical relationships for object-goal navigation2020/3/1
- Looking at the right stuff: Guided semantic-gaze for autonomous driving2019/11/1
- DEDUCE: Diverse scEne Detection methods in Unseen Challenging Environments2019/8/1
- Procedurally Provisioned Access Control for Robotic Systems2018/10/1
- Purely Geometric Scene Association and Retrieval - A Case for Macro Scale 3D Geometry2018/8/1
- Distributed Mapping with Privacy and Communication Constraints: Lightweight Algorithms and Object-based Models2017/2/1
- GASP : Geometric Association with Surface Patches2014/11/1