João Moura
収録論文 16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
- 最適輸送Q学習によるフローポリシーの操縦と高速化VLA/強化学習2026/7/1
ロボットの経験を用いたRL後訓練により、準最適なフローベースポリシーを微調整・高速化する最適輸送Q学習（OTQL）を提案した。
- 関節物体のオンライン推定と操作マニピュレーション2026/1/1
視覚事前情報と固有感覚を因子グラフで統合し、未知の関節物体の関節状態をオンライン推定しながら操作する手法を提案。実機で75%の成功率を達成。
- 接触最適化による全身マルチコンタクトマニピュレーションのスケーリングマニピュレーション2025/8/1
ヒューマノイドロボットが全身を使って物体を操作するための接触最適化フレームワークを提案し、従来手法より77%高速な計画を実現、実機検証も行った。
- 条件付き最適輸送カップリングによる高速フローベース視覚運動ポリシーVLA2025/5/1
ノイズとサンプル間の条件付き最適輸送カップリングを用いてフローODEを直線化し、拡散ポリシーより10倍高速で成功率も4%高い少数ステップのロボット視覚運動ポリシーを実現した。
- 遮蔽環境下での非把持マニピュレーションのための視触覚推定と制御の学習マニピュレーション2024/12/1
シミュレーションで訓練した特権方策の多様な相互作用データを活用し、ベイズ深層学習による視触覚状態推定器と不確実性を考慮した制御方策を学習することで、遮蔽のある非把持マニピュレーションを実機で実現した。
- 双腕移動マニピュレータのオンライン柔軟全身モデル予測制御のための効率的表現マニピュレーション2024/10/1
ベジェ曲線パラメータ化を用いた二層MPCにより、双腕移動マニピュレータの全身運動をオンラインで生成し、柔軟な物体操作を実現する手法を提案。
- 全身接触を活用した操作における接触の明示的最適化マニピュレーション2024/8/1
ロボットが体表面全体で物体に接触して操作する問題に対し、接触と運動の計画を階層的な連続最適化として定式化し、ロボット表面の新たな連続表現を提案して収束性と計画時間を大幅に改善した。
- 混雑環境における位置ベース注意機構を用いた目標指向物体押し操作の学習マニピュレーション2024/3/1
強化学習と位置ベース注意機構を組み合わせ、障害物が多い環境でもロボットが物体を目標姿勢まで衝突回避しながら押し操作できる手法を提案し、実機で検証した。
- 大運動量物体の衝撃を考慮した両腕キャッチングマニピュレーション2024/3/1
高速で飛んでくる大きな運動量の物体を両腕ロボットで受け止めるため、接触位置・軌道・剛性・力をオンライン最適化し、衝撃を抑えて安定把持するフレームワークを提案。
- Online Estimation of Articulated Objects with Factor Graphs using Vision and Proprioceptive Sensing2023/9/1
- Few-Shot Learning of Force-Based Motions From Demonstration Through Pre-training of Haptic Representation2023/9/1
- Nonprehensile Planar Manipulation through Reinforcement Learning with Multimodal Categorical Exploration2023/8/1
- OpTaS: An Optimization-based Task Specification Library for Trajectory Optimization and Model Predictive Control2023/1/1
- ROS-PyBullet Interface: A Framework for Reliable Contact Simulation and Human-Robot Interaction2022/10/1
- Non-prehensile Planar Manipulation via Trajectory Optimization with Complementarity Constraints2021/9/1
- Multi-mode Trajectory Optimization for Impact-aware Manipulation2020/6/1