Joschka Boedecker
収録論文 42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
- INTERACT: アンカー条件付き予測と信頼領域精緻化による自動運転の対話型プランニング自動運転プランニング2026/9/25
周囲の車が自車の意図に反応する性質を利用し、地図から導いた複数の運転意図(アンカー)ごとに予測モデルを呼び出して信頼領域付きで軌道を最適化する対話型プランニング手法を提案。
- 快適性を構造で保証：学習済み運転ポリシーのための適応的快適性制約付き行動空間自動運転2026/9/11
横ジャーク制約を閉形式で逆算し、各ステップで実現可能な制御集合に合わせて行動グリッドを再離散化する適応的手法を提案。快適性違反を1%未満に抑えつつ、操縦性で既存手法を上回る。
- 片手はもう一方を見る：動的環境でのサンプル効率的な両腕操作のための動的マルチエージェント協調両腕操作2026/7/1
動的環境や両腕協調操作において、従来のマルチストリームポリシーが前提とする因果的独立性が崩れる問題を解決するため、反対側の腕を動的タスクパラメータとして扱う軽量なフレームワークDynaMACを提案し、静的デモから動的環境へのゼロショット一般化を実現した。
- 確率的リカレント意図切替モデル逆強化学習2026/5/26
逆強化学習において、エピソード内の目標切替を捉えるため、リカレントネットワークで観測履歴から意図分布を推定する新しいモデルを提案し、EMアルゴリズムが閉形式で解けることを示した。ロボット操作データを含む複数環境で評価し、高い尤度と解釈可能な意図抽出を実現した。
- 自己対戦とスケールを超えて：自動運転の汎化のための行動ベンチマーク自動運転2026/5/1
大規模強化学習で訓練された自動運転ポリシーを標準ベンチマークで評価するための包括的なテストスイート「BehaviorBench」を提案する。
- 時間的抽象化による前向き・後向き表現のスペクトル整合表現学習2026/3/1
連続制御における前向き・後向き表現の低ランク学習で生じるスペクトル不整合を、時間的抽象化がローパスフィルタとして働き緩和することを理論的・実験的に示した研究。
- 能動学習によるラベル効率の良い点群セグメンテーション点群セグメンテーション2025/12/1
点群を2Dグリッドで分割し、ネットワークアンサンブルで不確実性を推定して注釈対象を選ぶ能動学習手法を提案し、複数のデータセットで高性能を示した。
- 運転はゲーム：ベイズ反復最適応答による計画と予測の統合自動運転計画2025/12/1
自動運転の計画と予測をゲーム理論の反復最適応答ループで統合し、ベイズ信頼度推定で予測の不確実性を考慮するフレームワークBIBeRを提案。
- 自動運転の計画における予測と提案の重要性自動運転計画2025/10/1
自動運転の統合予測・計画において、完全な予測よりも多様で高品質な提案生成が重要であることを示し、提案中心の手法を提案した。
- 情報理論的エンパワーメントによる方策の事前学習強化学習2025/10/1
割引エンパワーメントを導入し、それを最大化する方策を事前学習に用いることで、下流タスクへの適応をデータ効率的にする手法を提案した。
- MSG: サンプル効率の高いロボットマニピュレーションのためのマルチストリーム生成ポリシーマニピュレーション2025/9/1
複数の物体中心生成ポリシーを推論時に合成することで、わずか5回のデモンストレーションから高品質なポリシーを学習し、サンプル効率と汎化性能を大幅に向上させる手法を提案。
- Fast ECoT: 思考の再利用による効率的な身体性Chain-of-Thought推論VLA2025/6/1
VLAモデルの身体性Chain-of-Thought推論を、高レベル推論のキャッシュ・再利用とモジュール推論の並列生成により高速化し、学習不要でリアルタイム動作に近づけた手法。
- ロボット方策学習における離散時間ガウス過程混合の不合理な有効性模倣学習2025/5/1
カメラ観測のみを用いた5件程度のデモからロボット操作方策を学習する離散時間ガウス過程混合(MiDiGap)を提案し、CPUで1分未満で学習でき、衝突信号や運動制約による推論時の誘導で障害物回避や機体間転移も実現した。
- ロボット制御のための潜在線形二次レギュレータ制御2024/7/1
状態空間を潜在空間に写像し、そこで線形ダイナミクスと二次コスト関数を学習することで、LQRを効率的に適用する手法を提案。
- 模倣の技法：少数の実演から長期的マニピュレーションタスクを学習するマニピュレーション2024/7/1
RGB-D観察と5回の実演のみから、スキル分割とリーマン幾何GMMを用いて複雑なロボット操作タスクを高サンプル効率で学習する手法を提案。
- 階層的知見：構造的類似性を活用した信頼性の高い3Dセマンティックセグメンテーション3Dセマンティックセグメンテーション2024/4/1
3D LiDARセマンティックセグメンテーションにおいて、クラス間の階層的な関係をマルチラベル分類として学習させることで、信頼性の高い予測とキャリブレーションを実現する手法を提案した論文。
- PlanNetX：MPCから学習する縦方向制御のための効率的なニューラルネットワークプランナ模倣学習/制御2024/4/1
MPCの計画軌道全体をニューラルネットワークで模倣するPlanNetXを提案し、自動運転の縦方向プランナとしてCommonRoadで評価した。
- Context-Conditional Navigation with a Learning-Based Terrain- and Robot-Aware Dynamics Model2023/7/1
- Learning Continuous Control with Geometric Regularity from Robot Intrinsic Symmetry2023/6/1
- The Treachery of Images: Bayesian Scene Keypoints for Deep Policy Learning in Robotic Manipulation2023/5/1
- Survey on LiDAR Perception in Adverse Weather Conditions2023/4/1
- Incorporating Recurrent Reinforcement Learning into Model Predictive Control for Adaptive Control in Autonomous Driving2023/1/1
- A Hierarchical Approach for Strategic Motion Planning in Autonomous Racing2022/12/1
- Safe Imitation Learning of Nonlinear Model Predictive Control for Flexible Robots2022/12/1
- Latent Plans for Task-Agnostic Offline Reinforcement Learning2022/9/1
- Affordance Learning from Play for Sample-Efficient Policy Learning2022/3/1
- Optimizing Trajectories for Highway Driving with Offline Reinforcement Learning2022/3/1
- Adaptively Calibrated Critic Estimates for Deep Reinforcement Learning2021/11/1
- Correct Me if I am Wrong: Interactive Learning for Robotic Manipulation2021/10/1
- Residual Feedback Learning for Contact-Rich Manipulation Tasks with Uncertainty2021/6/1
- Amortized Q-learning with Model-based Action Proposals for Autonomous Driving on Highways2020/12/1
- Deep Surrogate Q-Learning for Autonomous Driving2020/10/1
- Deep Inverse Q-learning with Constraints2020/8/1
- Deep Constrained Q-learning2020/3/1
- Dynamic Interaction-Aware Scene Understanding for Reinforcement Learning in Autonomous Driving2019/9/1
- Dynamic Input for Deep Reinforcement Learning in Autonomous Driving2019/7/1
- Scheduled Intrinsic Drive: A Hierarchical Take on Intrinsically Motivated Exploration2019/3/1
- VR-Goggles for Robots: Real-to-sim Domain Adaptation for Visual Control2018/2/1
- Acting Thoughts: Towards a Mobile Robotic Service Assistant for Users with Limited Communication Skills2017/7/1
- Neural SLAM: Learning to Explore with External Memory2017/6/1
- Deep Reinforcement Learning with Successor Features for Navigation across Similar Environments2016/12/1
- A Survey of Deep Network Solutions for Learning Control in Robotics: From Reinforcement to Imitation2016/12/1