Leonel Rozo

収録論文 33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

• ダイナミクスを流れに任せよ：安定フローマッチング力学系
  模倣学習/安定性2026/6/1

  フローマッチングを用いた模倣学習の力学系に、リアプノフ安定性や正不変性の形式的保証を組み込む新しい枠組みを提案し、多峰性と安定性を両立したロボット動作生成を実現した。

• 双曲多様体上の分類体系を考慮した動的動作生成
  動作生成2025/9/1

  人間の動作の階層的分類構造を保ちながら物理的に整合した動作を生成するため、ガウス過程動的モデルを双曲多様体に拡張した手法を提案した。

• ポテンシャル場誘導フローマッチングによる安全な模倣学習
  模倣学習2025/8/1

  成功デモからタスク方策と障害物情報(ポテンシャル場)を同時に学習し、推論時にフローマッチングのベクトル場をポテンシャル場で変調することで、タスク成功率を保ちながら衝突を大幅に削減する手法PF2MPを提案した。

• 幾何学的接触流：ダイナミクスと制御のための接触同相写像
  ロボティクス/制御2025/6/1

  リーマン幾何と接触幾何を帰納バイアスとして用い、接触ハミルトンモデルと接触同相写像のアンサンブルで力の交換や散逸を含む複雑なダイナミクスを学習・制御するフレームワークを提案。

• 陰的表現を用いた収縮力学系の微分同相障害物回避
  障害物回避2025/4/1

  デモから学習した収縮力学系に微分同相変換を適用し、SDFを用いて収縮性を保ちながら障害物回避を実現する手法を提案。

• Riemann²: リーマン幾何データからのリーマン部分多様体学習
  表現学習2025/3/1

  単位ノルムベクトルや対称正定値行列のような幾何的制約を持つデータに対し、Wrappedガウス過程潜在変数モデルを用いてリーマン幾何を考慮した潜在表現を学習する手法を提案した。

• 高速でロバストな視覚運動リーマン・フローマッチング方策
  VLA2024/12/1

  リーマン多様体上のフローマッチングを用いて、幾何学的制約を考慮しつつ高速推論と安定性を両立した視覚運動方策を提案し、実機を含む10タスクで既存手法を上回る性能を示した。

• 拡張ニューラル収縮力学系：複数タスクとリーマン安全領域
  模倣学習2024/11/1

  デモからの学習に安定性保証を与えるニューラル収縮力学系を拡張し、複数タスク対応の条件付き変種と不確実性に基づく障害物回避を導入した。

• リーマン多様体上のフローマッチングによるロボット動作学習ポリシー
  VLA2024/3/1

  フローマッチングをリーマン多様体上に拡張し、ロボットの視覚運動ポリシーを効率的に学習・生成する手法RFMPを提案。拡散ポリシーより滑らかな軌道と高速推論を実現。

• Neural Contractive Dynamical Systems
  2024/1/1
• Unraveling the Single Tangent Space Fallacy: An Analysis and Clarification for Applying Riemannian Geometry in Robot Learning
  2023/10/1
• Wasserstein Gradient Flows for Optimizing Gaussian Mixture Policies
  2023/5/1
• The e-Bike Motor Assembly: Towards Advanced Robotic Manipulation for Flexible Manufacturing
  2023/4/1
• Learning Riemannian Stable Dynamical Systems via Diffeomorphisms
  2022/11/1
• Bringing motion taxonomies to continuous domains via GPLVM on hyperbolic manifolds
  2022/10/1
• Optimizing Demonstrated Robot Manipulation Skills for Temporal Logic Constraints
  2022/9/1
• Reactive Motion Generation on Learned Riemannian Manifolds
  2022/3/1
• Geometry-aware Bayesian Optimization in Robotics using Riemannian Mat\'ern Kernels
  2021/11/1
• Study of Signal Temporal Logic Robustness Metrics for Robotic Tasks Optimization
  2021/10/1
• Orientation Probabilistic Movement Primitives on Riemannian Manifolds
  2021/10/1
• Learning Forceful Manipulation Skills from Multi-modal Human Demonstrations
  2021/9/1
• Learning Riemannian Manifolds for Geodesic Motion Skills
  2021/6/1
• Learning and Sequencing of Object-Centric Manipulation Skills for Industrial Tasks
  2020/8/1
• Analysis and Transfer of Human Movement Manipulability in Industry-like Activities
  2020/8/1
• Bayesian Optimization Meets Riemannian Manifolds in Robot Learning
  2019/10/1
• Interactive Trajectory Adaptation through Force-guided Bayesian Optimization
  2019/8/1
• Hierarchical Reinforcement Learning for Concurrent Discovery of Compound and Composable Policies
  2019/5/1
• Uncertainty-Aware Imitation Learning using Kernelized Movement Primitives
  2019/3/1
• Geometry-aware Manipulability Learning, Tracking and Transfer
  2018/11/1
• Probabilistic Learning of Torque Controllers from Kinematic and Force Constraints
  2017/12/1
• Kernelized Movement Primitives
  2017/8/1
• Generalized Task-Parameterized Skill Learning
  2017/7/1
• Learning Task Priorities from Demonstrations
  2017/7/1