Ian Abraham
Yale University
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
- 多様な接触リッチ操作戦略を発見するための接触陰的Stein射影ADMMマニピュレーション2026/9/23
接触陰的軌道最適化にStein変分推論を組み合わせ、押し・把持・ハンドオーバーなどで多様な接触戦略を発見する手法を提案。
- EmbodiedSWE：長期的器用ロボティクスのためのコーディングエージェントVLA2026/9/23
コーディングエージェントが長期的・器用なロボットタスクを解き、その解を多様な軌道に拡張してVLAを訓練し、実機タスクまで完了できることを示した研究。
- サンプリングベースMPCによる視覚ポリシー学習の加速VLA2026/9/17
サンプリングベースのモデル予測制御と一次勾配ポリシー最適化を組み合わせ、深度画像から歩行・操作ポリシーを効率的に学習し、実機ロボットへゼロショット転移する手法を提案。
- 確率的分離ポリシー勾配による効率的なオンポリシー視覚強化学習強化学習/視覚2026/5/1
軌道ロールアウトのランダム摂動でポリシー勾配を推定し、単一GPUで数時間の学習を実現する軽量な視覚強化学習手法SDPGを提案。視覚MuJoCoベンチマークで既存手法より高速・低メモリ・高報酬を達成し、実機へのsim-to-real転送も実証した。
- 接触リッチ操作のためのスタイン変分推論による分布ロバスト制御マニピュレーション2026/5/1
接触を伴う操作タスクにおいて、モデルベース制御の不確実性表現を拡張し、スタイン変分推論に基づく分布ロバスト制御を提案。パラメータ不確実性を明示的にモデル化し、タスク感度を考慮することで、既存手法と比べて最大3倍のロバスト性向上を実現した。
- 一般化された運動場における漸近最適エルゴード被覆探索計画2026/5/1
時間変化する流れ場での探索をエルゴード被覆問題として定式化し、領域の進化を考慮した流れ適応型の被覆指標を提案した。これにより、非駆動や開ループ計画でも効果的な探索が可能になることを実験で示した。
- スタイン変分不確実性適応モデル予測制御制御2026/4/1
非線形動的システムの潜在パラメータ不確実性に対して、スタイン変分推論を用いてタスク依存の不確実性分布を粒子近似し、ロバスト性と性能のトレードオフを改善する制御器を提案した。
- カーネル平均埋め込みによる無限時間エルゴード制御カバレッジ制御2026/4/1
カーネル平均埋め込みに基づくエルゴード制御を無限時間に拡張し、長時間のカバレッジタスクを効率的に解く手法を提案した。
- 大規模探索：マルチスケール領域におけるエルゴディック被覆最適化の数値的安定性向上被覆計画2025/12/1
エルゴディック被覆計画の数値的不安定性を解決するため、スケールに依存しない適応的最適化手法を提案し、対数空間でのエルゴディック指標を導出して性能を維持しつつ数値条件を改善した。
- サンプルベースハイブリッドモード制御：アルゴリズム的および非微分可能制御モードの漸近的最適切替ハイブリッド制御2025/10/1
非微分可能なアルゴリズム的制御モード間の切替を整数最適化問題として定式化し、サンプルベース探索で効率的に解く手法を提案。長期計画と高頻度制御の反応的切替を要する実機ロボットタスクで有効性を示した。
- ペイロード不確かさ下での最適ピックアンドプレース実行のためのデュアル制御参照生成マニピュレーション2025/10/1
ペイロードの不確かさがあるピックアンドプレース作業において、デュアル制御の枠組みで参照軌道を生成し、タスク実行とパラメータ同定を同時に効率化する手法を提案した。
- 量より質：接触ベースのロボットデータセットのキュレーションが学習を改善する接触/データキュレーション2025/10/1
接触情報に着目し、フィッシャー情報量に基づく指標でデータを選別することで、少ないながら有益なデータがロボット学習を加速させることを示した研究。
- 接触を考慮したフィッシャー情報量最大化による行動生成触覚2025/5/1
接触ダイナミクスの情報量をフィッシャー情報量で評価し、物体パラメータ学習に有効な接触リッチ行動を生成する手法を提案。
- 微分可能シミュレーションの並列化による視覚ポリシー学習の高速化視覚ポリシー学習2025/5/1
レンダリングを計算グラフから切り離すことで微分可能シミュレータと組み合わせ、視覚ポリシー学習を安定化・高速化する手法を提案。ヒューマノイド走行を単一GPUで4時間で学習できる。
- 煙による時変センサ可視性制約下でのマルチエージェントエルゴディック探索群制御2025/3/1
煙の拡散でセンサ視界が変化する山火事探索において、エルゴディック軌道最適化と可視性モデルを組み合わせ、複数ドローンが効率的に情報収集する手法を提案した。
- メッシュ化可能な曲面におけるエルゴディック探索探索計画2025/3/1
任意の三角形メッシュで近似できる曲面に対し、有限要素法で基底関数を近似することでエルゴディック探索を拡張し、従来の解析的基底が使えない複雑な形状でも高品質な探索を可能にした。
- 微分可能シミュレーションにおける接触モードの励起によるロボット学習sim2real2024/11/1
微分可能シミュレータで情報量の多い接触モードを能動的に計画・励起し、sim-to-realギャップを縮める手法を提案。ロボットのパラメータ推定問題でランダムサンプリング比べ推定誤差を約84%削減した。
- 最大平均不一致度を用いた一般領域におけるエルゴディック軌道最適化軌道最適化2024/10/1
カーネル最大平均不一致度に基づき、領域固有の知識を必要とせず、探索領域のサンプルのみからエルゴディックな被覆軌道を生成する手法を提案した。
- 複雑環境におけるエルゴディック探索のための測度保存流経路計画2024/9/1
ラプラス・ベルトラミ固有関数で地図形状と障害物を考慮したエルゴディック指標を提案し、測度保存ベクトル場で障害物回避を保証する軌道生成法を開発した。
- ロボット学習におけるKoopman作用素ロボット学習2024/8/1
非線形ダイナミクスを線形作用素として扱うKoopman理論の基礎から、モデルベース制御・状態推定・運動計画などロボット学習への応用までを体系的にレビューした論文。
- スタイン変分エルゴディック探索：多様な探索戦略の効率的な分布最適化探索計画2024/6/1
エルゴディック探索を確率的推論問題として定式化し、スタイン変分法で並列計算により多様な被覆軌道の分布を効率的に最適化する手法を提案した。
- RAnGE: エルゴード性を保証する到達可能性解析探査制御2024/4/1
外乱下でもエルゴード的探査の性能を保証するため、到達可能性解析を用いて最適制御器を導出し、ニューラルネットで解く手法を提案した。
- RB5 Low-Cost Explorer: Implementing Autonomous Long-Term Exploration on Low-Cost Robotic Hardware2024/2/1
- DEUX: Active Exploration for Learning Unsupervised Depth Perception2023/10/1
- Energy-Aware Ergodic Search: Continuous Exploration for Multi-Agent Systems with Battery Constraints2023/10/1
- Bi-Level Image-Guided Ergodic Exploration with Applications to Planetary Rovers2023/7/1
- Time Optimal Ergodic Search2023/5/1
- Scale-Invariant Specifications for Human-Swarm Systems2022/12/1
- Safety-Critical Ergodic Exploration in Cluttered Environments via Control Barrier Functions2022/11/1
- Scale-Invariant Fast Functional Registration2022/9/1
- A Local Optimization Framework for Multi-Objective Ergodic Search2022/7/1
- Learning Cooperative Multi-Agent Policies with Partial Reward Decoupling2021/12/1
- Dynamics and Domain Randomized Gait Modulation with Bezier Curves for Sim-to-Real Legged Locomotion2020/10/1
- An Ergodic Measure for Active Learning From Equilibrium2020/6/1
- Data-driven Koopman Operators for Model-based Shared Control of Human-Machine Systems2020/6/1
- Ergodic Specifications for Flexible Swarm Control: From User Commands to Persistent Adaptation2020/6/1
- Hybrid Control for Learning Motor Skills2020/6/1
- Model-Based Generalization Under Parameter Uncertainty Using Path Integral Control2020/6/1
- Learning Stable Models for Prediction and Control2020/5/1
- Active Learning of Dynamics for Data-Driven Control Using Koopman Operators2019/6/1
- Active Area Coverage from Equilibrium2019/2/1
- Structured Neural Network Dynamics for Model-based Control2018/8/1
- Data-Driven Measurement Models for Active Localization in Sparse Environments2018/6/1
- Decentralized Ergodic Control: Distribution-Driven Sensing and Exploration for Multi-Agent Systems2018/6/1
- Ergodic Exploration using Binary Sensing for Non-Parametric Shape Estimation2017/9/1
- Model-Based Control Using Koopman Operators2017/9/1
- Real-Time Area Coverage and Target Localization using Receding-Horizon Ergodic Exploration2017/8/1