Ingmar Posner

収録論文 58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

• 構成タスクにおける継続学習のための世界モデルベンチマーク
  世界モデル/継続学習2026/9/18

  ロボット操作における世界モデルの継続学習ベンチマークを提案し、タスクを行動と知覚の軸で分解して知識再利用を評価した。モジュール型世界モデルが忘却と再利用のバランスに優れるが、完全な解決には至らないことを示した。

• 学習報酬を用いた大規模行動モデルのコヒーレントなオフポリシー改善
  模倣学習/逆強化学習2026/6/1

  大規模な事前学習済みロボット操作ポリシーを、逆強化学習で学習した稠密報酬を用いて微調整し、スパース報酬のRLベースラインよりも高い成功率を達成した。

• 異種デモンストレーションからの模倣学習：接地された潜在アクション世界モデルを用いて
  模倣学習2026/6/1

  異なるアクション空間やラベル欠如を含む異種データソースから、予測に基づく共通の潜在アクション表現を学習し、行動クローニングポリシーを訓練する手法を提案。シミュレーションと実世界の操作タスクで有効性を実証。

• 筋肉駆動ロボットのための一般化アクチュエータネットワークによるシミュレーションから実機への転移
  sim2real2026/4/1

  腱駆動と空気圧人工筋肉を用いたロボットアームの複雑なアクチュエーションをニューラルネットワークでモデル化し、シミュレーションで訓練した動的で精密なポリシーを実機に転移させる手法を提案した。

• 勾配を勾配で積み上げる：双腕ロボット組立のための分散型エネルギー関数
  マニピュレーション2025/10/1

  適応的ポテンシャル関数を自動合成して区分連続なエネルギー関数を作り、近視的最適化だけで双腕ロボットの組立を分散的に計画・再計画するフレームワークを提案。

• ロボティクス向けVision-Language-Actionモデル：実世界応用に向けたレビュー
  VLA2025/10/1

  視覚・言語・行動を統合するVLAモデルについて、アーキテクチャや学習手法からロボットプラットフォーム、データセット、評価ベンチマークまでを網羅的に整理したサーベイ論文。

• Grasp-MPC：価値関数誘導型モデル予測制御による閉ループ視覚把持
  マニピュレーション2025/9/1

  大規模合成データで学習した価値関数をモデル予測制御に組み込み、散らかった環境でも未知物体を反応的に把持できる閉ループ6自由度視覚把持ポリシーを提案した。

• ロボットミッションにおける人間とAIの共同推論の強化：信頼度に基づくアプローチ
  人間AI協調2025/8/1

  ロボット遠隔操作タスクにおいて、人間とAIの推論のうち信頼度が高い方を選択する共同推論手法をユーザー研究で検証し、AIの信頼度較正が性能に与える影響を明らかにした。

• 単視点メッシュ再構成はロボティクスに使えるか？
  sim2real2025/5/1

  単視点の3Dメッシュ再構成手法をロボットマニピュレーション向けの物理シミュレーションに使えるか評価し、既存手法がロボット特有の要件を満たせないことを示した。

• タスク空間と関節空間のデュアルアーム柔軟制御
  マニピュレーション2025/4/1

  関節空間とタスク空間のコンプライアンスを滑らかに補間するリアルタイムインピーダンス制御器を提案し、摩擦補償により高摩擦下でも精密なピン挿入を実現した。

• LUMOS: 世界モデルを用いた言語条件付き模倣学習
  VLA2025/3/1

  学習した世界モデルの潜在空間で長期ロールアウトを練習し、言語指示で操作可能なスキルを実機ロボットにゼロショット転移する模倣学習フレームワーク。

• ロボット遠隔操作における共同意思決定：二人の頭脳は一人より優れているか
  遠隔操作2025/3/1

  ロボット遠隔操作の動的タスクにおいて、2人のオペレータが自信を共有して共同意思決定を行うと、個人の最高性能を上回ることを100人の被験者実験で示した。

• COMBO-Grasp: 双腕遮蔽把持のための制約ベース操作の学習
  マニピュレーション2025/2/1

  人間の両手協調動作に着想を得て、制約ポリシーと把持ポリシーを組み合わせ、価値関数で協調を誘導することで、環境に遮られた把持を双腕ロボットで実現する学習手法を提案。

• 拡散モデルによる四足歩行のオフライン適応
  歩行2024/11/1

  分類器不要のガイド付き拡散モデルを用いて、四足ロボットの複数スキル学習と訓練後の新しい歩行行動へのオフライン適応を実現し、ANYmalでの実機実験で有効性を示した。

• 微分可能シミュレータのレビュー
  sim2real2024/7/1

  物理プロセスの勾配計算を可能にする微分可能シミュレータについて、基礎・設計上のトレードオフ・主要なオープンソース実装・応用例を体系的にまとめたレビュー論文。

• Gaitor: 四足歩行の歩容を統一表現で学習する実世界ロコモーション
  歩行2024/5/1

  四足ロボットの複数歩容を2次元の解釈可能な潜在空間で統一的に表現し、歩容間の連続的な遷移と不整地適応を実現した。

• D-Cubed: 潜在拡散による巧みな変形物体操作のための軌道最適化
  マニピュレーション2024/3/1

  タスク非依存のプレイデータから学習した潜在拡散モデルと勾配不要のガイド付きサンプリングにより、巧みな変形物体操作の軌道を最適化する手法を提案。

• DreamUp3D: Object-Centric Generative Models for Single-View 3D Scene Understanding and Real-to-Sim Transfer
  2024/2/1
• TWIST: Teacher-Student World Model Distillation for Efficient Sim-to-Real Transfer
  2023/11/1
• You Only Look at One: Category-Level Object Representations for Pose Estimation From a Single Example
  2023/5/1
• RAMP: A Benchmark for Evaluating Robotic Assembly Manipulation and Planning
  2023/5/1
• Leveraging Scene Embeddings for Gradient-Based Motion Planning in Latent Space
  2023/3/1
• Efficient Skill Acquisition for Complex Manipulation Tasks in Obstructed Environments
  2023/3/1
• Reaching Through Latent Space: From Joint Statistics to Path Planning in Manipulation
  2022/10/1
• VAE-Loco: Versatile Quadruped Locomotion by Learning a Disentangled Gait Representation
  2022/5/1
• Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation
  2022/4/1
• Fast-MbyM: Leveraging Translational Invariance of the Fourier Transform for Efficient and Accurate Radar Odometry
  2022/3/1
• Priors, Hierarchy, and Information Asymmetry for Skill Transfer in Reinforcement Learning
  2022/1/1
• Next Steps: Learning a Disentangled Gait Representation for Versatile Quadruped Locomotion
  2021/12/1
• Semantically Grounded Object Matching for Robust Robotic Scene Rearrangement
  2021/11/1
• From Machine Learning to Robotics: Challenges and Opportunities for Embodied Intelligence
  2021/10/1
• APEX: Unsupervised, Object-Centric Scene Segmentation and Tracking for Robot Manipulation
  2021/5/1
• Introspective Visuomotor Control: Exploiting Uncertainty in Deep Visuomotor Control for Failure Recovery
  2021/3/1
• There and Back Again: Learning to Simulate Radar Data for Real-World Applications
  2020/11/1
• First Steps: Latent-Space Control with Semantic Constraints for Quadruped Locomotion
  2020/7/1
• Localising Faster: Efficient and precise lidar-based robot localisation in large-scale environments
  2020/3/1
• Goal-Conditioned End-to-End Visuomotor Control for Versatile Skill Primitives
  2020/3/1
• Under the Radar: Learning to Predict Robust Keypoints for Odometry Estimation and Metric Localisation in Radar
  2020/1/1
• Masking by Moving: Learning Distraction-Free Radar Odometry from Pose Information
  2019/9/1
• Imagine That! Leveraging Emergent Affordances for 3D Tool Synthesis
  2019/9/1
• The Oxford Radar RobotCar Dataset: A Radar Extension to the Oxford RobotCar Dataset
  2019/9/1
• GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric Latent Representations
  2019/7/1
• End-to-end Recurrent Multi-Object Tracking and Trajectory Prediction with Relational Reasoning
  2019/7/1
• On the Limitations of Representing Functions on Sets
  2019/1/1
• Probably Unknown: Deep Inverse Sensor Modelling In Radar
  2018/10/1
• Incremental Adversarial Domain Adaptation for Continually Changing Environments
  2017/12/1
• Driven to Distraction: Self-Supervised Distractor Learning for Robust Monocular Visual Odometry in Urban Environments
  2017/11/1
• What Makes a Place? Building Bespoke Place Dependent Object Detectors for Robotics
  2017/8/1
• Addressing Appearance Change in Outdoor Robotics with Adversarial Domain Adaptation
  2017/3/1
• Incorporating Human Domain Knowledge into Large Scale Cost Function Learning
  2016/12/1
• Find Your Own Way: Weakly-Supervised Segmentation of Path Proposals for Urban Autonomy
  2016/10/1
• Deep Tracking on the Move: Learning to Track the World from a Moving Vehicle using Recurrent Neural Networks
  2016/9/1
• Vote3Deep: Fast Object Detection in 3D Point Clouds Using Efficient Convolutional Neural Networks
  2016/9/1
• Resource-Performance Trade-off Analysis for Mobile Robot Design
  2016/9/1
• Watch This: Scalable Cost-Function Learning for Path Planning in Urban Environments
  2016/7/1
• End-to-End Tracking and Semantic Segmentation Using Recurrent Neural Networks
  2016/4/1
• Deep Tracking: Seeing Beyond Seeing Using Recurrent Neural Networks
  2016/2/1
• Modelling Observation Correlations for Active Exploration and Robust Object Detection
  2014/1/1