Kostas E. Bekris

Rutgers University

収録論文 46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

• 接触認識グラフニューラルダイナミクスモデルによるテンセグリティロボットのモデル予測制御
  制御2026/9/8

  テンセグリティロボットの複雑な接触ダイナミクスを学習するグラフニューラルネットワークモデルを拡張し、MPPIコントローラと組み合わせて、障害物や傾斜などの複雑な環境でのナビゲーション性能を向上させた。

• 障害物環境をナビゲートするオープンソースで再現可能なテンセグリティロボット
  移動ロボット2025/11/1

  剛体支柱と弾性腱からなるテンセグリティロボットのナビゲーションシステムを、オープンソースのハードウェアとソフトウェアスタック（モデリング、制御、経路計画など）で構築し、屋外実証を含む実験でその有効性と再現性を示した。

• 大規模実環境ロボット導入のためのパッケージピッキング最適化学習
  マニピュレーション2025/6/1

  多吸盤エンドエフェクタの吸盤選択と把持位置・姿勢の調整を機械学習で予測し、実倉庫の200万回以上のピッキングで失敗率を20%削減した。

• 大規模マルチ吸盤ピッキングにおけるマルチモーダル学習によるピック成功予測
  マニピュレーション2025/6/1

  倉庫などでの多様な物品の山からのマルチ吸盤ロボットピッキングにおいて、RGB・深度・セマンティックセグメンテーションを組み合わせたマルチモーダル学習でピック成功を予測し、実データで性能を評価した。

• PROBE: 固有受容感覚による障害物検出と推定を用いた雑踏ナビゲーション
  歩行2025/5/1

  視覚が使えない環境で、ロボットの固有受容感覚のみから隠れた矩形障害物の有無・寸法・姿勢を推定するTransformerモデルを提案し、シミュレーションと実機で検証した。

• モデルベース制御と強化学習の統合による狭公差挿入のSim2Real転移
  sim2real2025/5/1

  ポテンシャル場制御によるモデルベース方策と残差強化学習を組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した狭公差挿入方策を実機にゼロショット転移する手法を提案。

• STELA: 軌道推定と局所適応を同時に行うキノダイナミック軌道追従
  軌道追従・状態推定2025/4/1

  サンプリングベースの運動計画で初期軌道を作り、因子グラフ最適化によりノイズのある観測から過去の軌道を推定しつつ、衝突を避けながら計画軌道へのずれを最小化する制御を同時に適応させる手法を提案する。

• ロボット運動生成の現状
  運動生成2024/10/1

  ロボット運動生成の50年間の研究を、明示的モデルから暗黙的学習まで横断的にレビューし、統合の可能性を論じた。

• KRAFT: 近似同定モデル上でのサンプリングベース動力学再計画とフィードバック制御
  sim2real2024/9/1

  軽量な近似動力学モデルを用いて、サンプリングベースの動力学プランナによる再計画とフィードバック制御、衝突回避機構を統合し、モデル誤差のある環境でも安全な軌道実行を実現する手法を提案。

• Roadmaps with Gaps over Controllers: Achieving Efficiency in Planning under Dynamics
  2023/10/1
• ${\tt MORALS}$: Analysis of High-Dimensional Robot Controllers via Topological Tools in a Latent Space
  2023/10/1
• Resolution Complete In-Place Object Retrieval given Known Object Models
  2023/3/1
• A Survey on the Integration of Machine Learning with Sampling-based Motion Planning
  2022/11/1
• Effective and Robust Non-Prehensile Manipulation via Persistent Homology Guided Monte-Carlo Tree Search
  2022/10/1
• Data-Efficient Characterization of the Global Dynamics of Robot Controllers with Confidence Guarantees
  2022/10/1
• Morse Graphs: Topological Tools for Analyzing the Global Dynamics of Robot Controllers
  2022/2/1
• Persistent Homology for Effective Non-Prehensile Manipulation
  2022/2/1
• Data-Efficient Learning of High-Quality Controls for Kinodynamic Planning used in Vehicular Navigation
  2022/1/1
• Efficient and High-quality Prehensile Rearrangement in Cluttered and Confined Spaces
  2021/10/1
• Improving Kinodynamic Planners for Vehicular Navigation with Learned Goal-Reaching Controllers
  2021/10/1
• Fast High-Quality Tabletop Rearrangement in Bounded Workspace
  2021/10/1
• Uniform Object Rearrangement: From Complete Monotone Primitives to Efficient Non-Monotone Informed Search
  2021/1/1
• Safe and Effective Picking Paths in Clutter given Discrete Distributions of Object Poses
  2020/8/1
• se(3)-TrackNet: Data-driven 6D Pose Tracking by Calibrating Image Residuals in Synthetic Domains
  2020/7/1
• Synchronized Multi-Arm Rearrangement Guided by Mode Graphs with Capacity Constraints
  2020/5/1
• Robust, Occlusion-aware Pose Estimation for Objects Grasped by Adaptive Hands
  2020/3/1
• Asymptotically Optimal Sampling-based Planners
  2019/11/1
• Refined Analysis of Asymptotically-Optimal Kinodynamic Planning in the State-Cost Space
  2019/9/1
• Towards Learning Efficient Maneuver Sets for Kinodynamic Motion Planning
  2019/7/1
• Anytime Multi-arm Task and Motion Planning for Pick-and-Place of Individual Objects via Handoffs
  2019/5/1
• Pushing the Boundaries of Asymptotic Optimality in Integrated Task and Motion Planning
  2019/3/1
• dRRT*: Scalable and Informed Asymptotically-Optimal Multi-Robot Motion Planning
  2019/3/1
• Tight Robot Packing in the Real World: A Complete Manipulation Pipeline with Robust Primitives
  2019/3/1
• Probabilistic completeness of RRT for geometric and kinodynamic planning with forward propagation
  2018/9/1
• Adaptive Tensegrity Locomotion on Rough Terrain via Reinforcement Learning
  2018/9/1
• Efficient Model Identification for Tensegrity Locomotion
  2018/4/1
• Improving 6D Pose Estimation of Objects in Clutter via Physics-aware Monte Carlo Tree Search
  2017/10/1
• Fast Model Identification via Physics Engines for Data-Efficient Policy Search
  2017/10/1
• Scalable Asymptotically-Optimal Multi-Robot Motion Planning
  2017/6/1
• Efficient, High-Quality Stack Rearrangement
  2017/6/1
• High-Quality Tabletop Rearrangement with Overhand Grasps: Hardness Results and Fast Methods
  2017/5/1
• A Self-supervised Learning System for Object Detection using Physics Simulation and Multi-view Pose Estimation
  2017/3/1
• Analysis and Observations from the First Amazon Picking Challenge
  2016/1/1
• A Dataset for Improved RGBD-based Object Detection and Pose Estimation for Warehouse Pick-and-Place
  2015/9/1
• Asymptotically Optimal Sampling-based Kinodynamic Planning
  2014/7/1
• Sampling-based Roadmap Planners are Probably Near-Optimal after Finite Computation
  2014/4/1