Jose Barreiros
収録論文 11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
- 潜在記憶宮殿：制御のための推論を自己回帰変分推論として捉える制御/強化学習2026/7/1
連続制御ポリシーに適応的な推論能力を持たせるため、自己回帰潜在空間での変分推論として推論を定式化し、潜在空間強化学習で変分下界を最適化する手法を提案した。
- TACTIC: 触覚と視覚に基づく接触中心制御による全身マニピュレーションマニピュレーション2026/7/1
全身マニピュレーションのための、RGB-D、分散触覚、2D近接表現を組み合わせた接触中心のハイブリッド予測モデルと、接触ヤコビアンを用いたサンプリングベースMPCを提案する。
- ロボット政策の訓練と評価のためのインタラクティブ世界シミュレータ世界モデル2026/3/1
一貫性モデルを用いて高速かつ安定なインタラクティブ世界モデルを構築し、ロボット政策の訓練と評価を可能にするフレームワークを提案。世界モデル内で収集したデータで訓練した政策が実世界データと同等の性能を示し、シミュレーションと実世界の性能に強い相関があることを実証。
- HoMMI: 人間のデモンストレーションから全身移動マニピュレーションを学習移動マニピュレーション2026/3/1
ロボットを使わずに人間のデモンストレーションから全身移動マニピュレーションを学習するデータ収集・方策学習フレームワークを提案し、自己中心視センシングと身体差を埋めるハンド・アイ方策設計により長期的な移動操作タスクを実現した。
- ロボットマニピュレーションのための大規模行動モデルの共訓練におけるデータモダリティと戦略の系統的研究マニピュレーション2026/2/1
ロボット操作のための大規模行動モデルを共訓練する際に、5種類のデータモダリティと訓練戦略が性能に与える影響を大規模実験で調査し、視覚言語データと異なる身体のロボットデータの共訓練が汎化を大幅に改善することを示した。
- PrioriTouch: 腕全体の物理的ヒューマンロボットインタラクションにおけるユーザの接触選好への適応物理的ヒューマンロボットインタラクション2025/9/1
複数接触がある腕全体の物理的インタラクションで、ユーザごとの接触の好み（場所や力）に適応するため、学習ベースのランキングと階層型操作空間制御を組み合わせたフレームワークを提案し、介護タスクなどで安全性と快適性を向上させた。
- HHI-Assist: 身体的介助における人-人インタラクションのデータセットとベンチマーク動作予測2025/9/1
介助場面での人-人インタラクションのモーションキャプチャデータセットHHI-Assistを構築し、介助者と被介助者の姿勢を予測するTransformerベースの拡散モデルを提案した。
- マルチタスク巧みな操作のための大規模行動モデルの慎重な検証マニピュレーション2025/7/1
大規模行動モデル（LBM）をシミュレーションと実世界で厳密に評価し、マルチタスク事前学習が単一タスクより成功率・堅牢性・データ効率を高めることを統計的に示した。
- CART-MPC：マルチエージェントモデル予測制御によるロボット支援移乗のための支援デバイス連携マニピュレーション2025/1/1
ホイヤースリングと車椅子をセンサ・アクチュエータで知能化し、ロボットアームと協調して変形可能なスリングストラップをフックに結ぶマルチエージェントMPCを提案。シミュレーションと実機でゼロショットsim-to-real転移を実証した。
- BaB-ND: 分枝限定法とニューラルダイナミクスによる長期的動作計画マニピュレーション2024/12/1
ニューラルダイナミクスモデル上での軌道最適化に分枝限定法をGPUで高速化し、接触の多い長期的なマニピュレーション計画を高精度に解くフレームワークを提案。
- Plan-Guided Reinforcement Learning for Whole-Body Manipulation2023/10/1