Hikaru Sasaki
Nara Institute of Science and Technology
収録論文 13本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
姿勢推定模倣学習マニピュレーション
※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
- quARtetマーカー：堅牢な正面付近姿勢推定のための3Dプリント可能なマルチタグフィデューシャル姿勢推定2026/10/1
複数のAprilTagを傾けて配置した3Dプリント可能なフィデューシャルを提案し、正面付近の姿勢推定精度を単一平面タグより大幅に改善しつつ、把持可能性も確保した。
- 経験に基づく実現可能性を考慮した身体性不一致下での観察からの生成的敵対的模倣模倣学習2026/10/1
ロボット自身の経験から実現可能性を推定し、身体性の違いで実行不可能な人間のデモを適応的に除外しながら観察から模倣学習する手法を提案。
- タスク関連・非関連領域を考慮した農業操作における視覚模倣学習の一般化のための拡張手法模倣学習2026/3/1
農業操作における視覚模倣学習の一般化を改善するため、観測をタスク関連領域と非関連領域に分け、それぞれに適したデータ拡張を行うDRAILを提案した。
- マルチモーダルフィードバックを用いた実行可能性を考慮した観察からの模倣学習模倣学習2026/2/1
ロボットの動作を実演から学ぶ際、実演がロボットにとって実行不可能な場合でも、視覚と触覚のフィードバックで実演を改善し、実行可能性を考慮して頑健な方策を学習する手法を提案。
- 化学実験自動化のためのロボットシステム：エンドエフェクタと治具操作の二重教示マニピュレーション2025/6/1
化学者がロボット動作と実験治具の操作を同時に教示できるインターフェースを開発し、ピペッティングや希釈を含む高分子合成実験で高い再現性と成功率を実証した。
- 手装着型デモインターフェースを用いた実行可能性を考慮した観察からの模倣学習模倣学習2025/3/1
人間のデモがロボットにとって実行可能かを事前学習済みの順・逆動力学モデルで評価し、視覚フィードバックで提示するとともに学習時の重み付けに用いることで、模倣学習のデータ効率と頑健性を高める手法を提案した。
- 複合ガウス過程フローによる不連続マルチモーダル方策の学習模倣学習2025/2/1
ガウス過程の重み付き混合と連続正規化フローを組み合わせ、マルチモーダルで局所的な不連続を含むロボット制御方策を効率的に学習する半パラメトリックモデルを提案した。
- Disturbance Injection under Partial Automation: Robust Imitation Learning for Long-horizon Tasks2023/3/1
- Bayesian Disturbance Injection: Robust Imitation Learning of Flexible Policies for Robot Manipulation2022/11/1
- Gaussian Process Self-triggered Policy Search in Weakly Observable Environments2022/5/1
- Disturbance-Injected Robust Imitation Learning with Task Achievement2022/5/1
- Variational Policy Search using Sparse Gaussian Process Priors for Learning Multimodal Optimal Actions2021/6/1
- Bayesian Disturbance Injection: Robust Imitation Learning of Flexible Policies2021/3/1