Jens Kober
収録論文 54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
- 人間の運転における能動的推論モデルでの感情表現運転モデル2026/8/1
能動的推論に基づく運転モデルに、現在の状態と予測未来に基づく感情（価と覚醒）を組み込み、対話的な運転シナリオで感情信号が実際のパターンと一致することを示した。
- セット教師付き拡散ポリシー：修正を通じたアクションチャンク拡散の学習模倣学習/拡散ポリシー2026/6/1
ロボットの望ましくない動作と人間の修正動作のペアを利用し、拡散ポリシーを望ましいアクションチャンクのセットに整列させる新しい学習フレームワークを提案。
- シーン全体の人間軌道分布学習における明示的相互作用表現の効果検証軌道予測2025/11/1
自動運転の軌道予測に向けて、エージェント間の相互作用を暗黙的に学習させる場合と明示的にモデル化する場合を同一ネットワーク構造で比較し、交差点での通過順など明確に定義された相互作用が性能を向上させることを示した。
- 逐次タスクを逐次教示する(ST)²：ロボットに長期的マニピュレーションスキルを教えるマニピュレーション2025/10/1
長期的なマニピュレーションタスクを教えるための逐次的な学習手法(ST)²を提案し、実店舗環境でのユーザー研究により、逐次教示が一括教示よりも多くのユーザーで優れた性能を示すことを明らかにした。
- 弱い選好アライメントによる制御可能な生成的軌道予測軌道予測2025/10/1
弱い選好ペアを用いてCVAEの潜在変数に意味的属性を付与し、精度を落とさずに制御可能な多様軌道予測を実現した。
- LLMによるタスク・アフォーダンスレベル探索を用いた強化学習VLA2025/9/1
大規模言語モデルの計画をタスクとアフォーダンスの両レベルで活用し、強化学習の探索を効率化するフレームワークLLM-TALEを提案。把持・配置タスクで成功率とサンプル効率が向上し、実機へのゼロショット転移も示した。
- インピーダンスプリミティブ拡張階層型強化学習による逐次タスクの実現マニピュレーション2025/8/1
可変剛性制御を備えた行動プリミティブを階層型強化学習で逐次実行し、接触を伴うロボットマニピュレーションの学習効率と成功率を向上させ、sim2realも実証した。
- ASkDAgger：対話型模倣学習のための能動的スキルレベルデータ集約模倣学習2025/8/1
初心者の計画と不確実性を活用し、教師への問い合わせを減らしつつ失敗も抑える対話型模倣学習フレームワークを提案。
- 能動的推論による人間の衝突回避行動の統一モデル認知モデリング2025/6/1
能動的推論に基づき、前方車両の制動と対向車の横侵入という2つの衝突回避場面における人間の反応を再現する計算認知モデルを提案し、メタ分析やドライビングシミュレータ実験の結果を説明できることを示した。
- モード崩壊は起きる：複数エージェント軌道予測モデルにおける重要インタラクションの評価軌道予測2025/6/1
自動運転の軌道予測モデルが起こす「モード崩壊」を、エージェント間の安全上重要なインタラクションに着目して評価する新たな枠組みを提案し、既存モデルでもモード崩壊が実際に発生することを示した。
- 剛体および関節型柔軟四脚ロボットによる多用途・堅牢・爆発的な移動歩行2025/4/1
並列弾性を明示的に扱うテンプレートモデルと軌道最適化・追従制御を提案し、剛体と柔軟な四脚ロボットで跳躍や旋回などの動的運動の性能向上を実証した。
- MUKCa: 外部計測装置不要の高精度かつ低コストなコボットキャリブレーションキャリブレーション2025/3/1
3Dプリント可能な2ソケット球面ジョイント工具のみを用いて、Franka・Kuka・Kinovaコボットの運動学モデルを高精度にキャリブレーションする手法を提案。平均絶対誤差を約10mmから0.2mmに低減し、0.4mm公差のペグ挿入や模写タスクで有効性を示した。
- 剛体および関節型ソフト四足ロボットの爆発的跳躍：模範誘導強化学習による実現跳躍/強化学習2025/3/1
モデルベース軌道最適化による粗い跳躍例を模倣した深層強化学習で、剛体と並列弾性を備えた四足ロボットに多様な跳躍を学習させ、着地誤差・エネルギー・ピークトルクを低減しつつ不整地への頑健性を実現した。
- 行動ラベルから集合へ：訂正フィードバックを用いた模倣学習における行動監督の再考模倣学習2025/2/1
人間の訂正フィードバックを活用し、単一の行動ラベルではなく望ましい行動の集合に対して方策を学習するCLICを提案。正確なデータでは従来手法と同等、ノイズや相対・部分的なフィードバック下で大幅に頑健であることを示した。
- ノイズ条件付きエネルギーベースアニーリング報酬（NEAR）：観測からの模倣学習のための生成フレームワーク模倣学習2025/1/1
専門家の動作軌跡（状態のみ）から、エネルギーベース生成モデルとノイズ条件付きスコアマッチングを用いて報酬関数を学習し、強化学習により複雑なロボット運動ポリシーを模倣する手法を提案。
- 検索ベースの重み付き局所適応によるタスク非依存の生涯ロボット学習マニピュレーション2024/10/1
過去タスクのデータを一部保存し、経験再生と検索ベースの局所適応を組み合わせることで、タスクIDや境界が不明な環境でも破滅的忘却を抑えながら新しい操作タスクを継続学習する手法を提案した。
- 模倣学習によるソフト・リジッド融合ロボットの接触リッチタスクの実現マニピュレーション2024/10/1
剛体マニピュレータとソフトアームを組み合わせたハイブリッドロボットを開発し、模倣学習によって接触を伴うタスクを柔軟かつ高精度に実行できることを示した。
- 複雑環境下での適応型流体力学モデルをNeural ODEで学習sim2real2024/10/1
水陸両用四足ロボットの水中適応能力を高めるため、Neural ODEとアテンション機構を組み合わせたデータ駆動型流体力学モデルを開発し、リアルタイムセンサデータから力状態を予測できることを示した。
- 大規模言語モデルと構造化世界表現によるスケーラブルなタスクプランニングタスクプランニング2024/9/1
LLMの常識知識を活用して計画問題の状態空間から無関係な要素を刈り込み、大規模環境でのタスク計画を効率化する手法を提案し、家庭シミュレーションと7自由度マニピュレータで検証した。
- ILeSiA: カメラ入力からのロボット状況認識のインタラクティブ学習マニピュレーション2024/9/1
カメラ画像を潜在空間に圧縮しガウス過程回帰でリスクスコアを推定することで、ロボットが未知の危険状況を検知し、人間がラベル付けして再学習できる手法を提案。
- EAGERx：Sim2realロボット学習のためのグラフベースフレームワークsim2real2024/7/1
シミュレーションと実機の制御パイプラインを統一し、遅延シミュレーションやドメインランダム化、同期アルゴリズムでsim2realギャップを縮めるフレームワークEAGERxを提案。
- キーポイントパラメータ化と輸送写像による汎化可能な動作ポリシー模倣学習2024/4/1
実演中のキーポイントのみを追跡し、非線形変換で空間を変形させることで、位置・速度・姿勢・剛性を含むロボットポリシーを新しい状況へ汎化する手法を提案。
- ExploRLLM: 大規模言語モデルで強化学習の探索を導くマニピュレーション2024/3/1
基盤モデルが生成した方策コードと表現を活用しつつ、残差強化学習で物理理解の不足を補うことで、ロボットマニピュレーションの学習効率と実機転移性能を向上させた研究。
- RACP: マルチモーダル予測を用いたリスク認識型コンティンジェンシープランニング自動運転計画2024/2/1
他車の不確実な意図をベイズ信念で推定し、複数の意図に応じた長期コンティンジェンシープランを生成するリスク認識型確率的動作計画手法を提案した。
- Curriculum-Based Reinforcement Learning for Quadrupedal Jumping: A Reference-free Design2024/1/1
- An Open-Loop Baseline for Reinforcement Learning Locomotion Tasks2023/10/1
- PUMA: Deep Metric Imitation Learning for Stable Motion Primitives2023/10/1
- Two-Stage Learning of Highly Dynamic Motions with Rigid and Articulated Soft Quadrupeds2023/9/1
- Quadratic Programming-based Reference Spreading Control for Dual-Arm Robotic Manipulation with Planned Simultaneous Impacts2023/5/1
- TrajFlow: Learning Distributions over Trajectories for Human Behavior Prediction2023/4/1
- Robotic Fabric Flattening with Wrinkle Direction Detection2023/3/1
- Learning from Few Demonstrations with Frame-Weighted Motion Generation2023/3/1
- Robotic Packaging Optimization with Reinforcement Learning2023/3/1
- Probabilistic Risk Assessment for Chance-Constrained Collision Avoidance in Uncertain Dynamic Environments2023/2/1
- Stable Motion Primitives via Imitation and Contrastive Learning2023/2/1
- An Incremental Inverse Reinforcement Learning Approach for Motion Planning with Separated Path and Velocity Preferences2023/1/1
- Do You Need a Hand? -- a Bimanual Robotic Dressing Assistance Scheme2023/1/1
- PARTNR: Pick and place Ambiguity Resolving by Trustworthy iNteractive leaRning2022/11/1
- Benchmark for Models Predicting Human Behavior in Gap Acceptance Scenarios2022/11/1
- Interactive Imitation Learning in Robotics: A Survey2022/11/1
- Learning from Demonstrations of Critical Driving Behaviours Using Driver's Risk Field2022/10/1
- Interactive Imitation Learning of Bimanual Movement Primitives2022/10/1
- Learning to Exploit Elastic Actuators for Quadruped Locomotion2022/9/1
- Solving Robot Assembly Tasks by Combining Interactive Teaching and Self-Exploration2022/9/1
- Learning Task-Parameterized Skills from Few Demonstrations2022/1/1
- Learning to Pick at Non-Zero-Velocity from Interactive Demonstrations2021/10/1
- Challenges and Outlook in Robotic Manipulation of Deformable Objects2021/5/1
- ILoSA: Interactive Learning of Stiffness and Attractors2021/3/1
- GEM: Glare or Gloom, I Can Still See You -- End-to-End Multimodal Object Detection2021/2/1
- DeepKoCo: Efficient latent planning with a task-relevant Koopman representation2020/11/1
- Interactive Imitation Learning in State-Space2020/8/1
- Smooth Exploration for Robotic Reinforcement Learning2020/5/1
- Continuous Control for High-Dimensional State Spaces: An Interactive Learning Approach2019/8/1
- Learning Prioritized Control of Motor Primitives2012/9/1