Marco Hutter
ETH Zurich
収録論文 238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
- HOI-Retarget: 接触中心の人間-物体インタラクション再ターゲティングマニピュレーション2026/9/28
人間と物体のインタラクション動作を、接触情報を基準にヒューマノイドロボットへ転移させる手法を提案し、大規模な動作データセットを生成・公開した。
- 速度と精度の両立：油圧ショベル制御のためのサンプル効率の高いオンラインモデルベース強化学習モデルベース強化学習2026/9/25
油圧ショベルの制御において、確率的ダイナミクスアンサンブルモデルをオンラインで学習し、モデル予測制御に用いるフレームワークを提案。実機で20分の対話後、従来の100-150分学習した制御器と同等の追従精度を達成し、40分後には高速動作でサブセンチメートル精度を維持した。
- 建設メッシュ環境におけるTransformerベースのモンテカルロ自己位置推定自己位置推定2026/9/25
建設現場のロボットが建物メッシュに対して自己位置を推定するため、PointNet++と場所認識デコーダを組み合わせた学習ベース観測モデルをMCLに統合し、合成LiDARデータのみで訓練する手法を提案した。
- VLMベース視覚言語ナビゲーションモデルは何に依存しているのか：方策行動の解釈と操作VLA2026/9/21
VLMベースの視覚言語ナビゲーションモデルが視覚・指示・記憶をどう統合し、内部表現を操作することで未知環境での性能を向上できるかを解明した研究。
- ForceTwin: 計測された人間の操作からロボットマニピュレーションのための物理情報デジタルツインを構築マニピュレーション2026/9/18
力覚グリッパで人間が物体を操作した際の姿勢と力を用い、慣性・摩擦・機構動力学を含む物理情報デジタルツインを同定する手法を提案し、インピーダンス制御のフィードフォワードモデルとして目標達成率を大幅に改善した。
- 大きさは関係ない：掘削機の土砂操作を転移可能にする材料状態強化学習sim2real2026/9/11
GPU並列化した物質点法シミュレーション上で強化学習を行い、土の形状や締固め度といった材料状態に条件付けられた制御器を学習。正規化されたエンドエフェクタ空間で動作させることで、11.5t油圧ショベルから500g卓上ロボットまで同一の学習済み重みを転移し、盛土施工を自律実行できることを示した。
- TRaIL-Odom: 適応的ドップラー重み付けを備えた密結合連続時間レーダー・IMU・LiDARオドメトリオドメトリ2026/9/3
レーダーとLiDARの融合オドメトリにおいて、幾何学的縮退の方向性に応じてレーダーのドップラー制約を適応的に重み付けする2つのモジュールを提案し、縮退シーンでの精度を大幅に向上させた。
- ADAPT: 俊敏な拡散行動事前分布による堅牢で操縦可能なオンライン文章駆動ヒューマノイド制御ヒューマノイド制御2026/9/1
テキスト条件付きのヒューマノイド全身制御をエンドツーエンドで行うフレームワークを提案。拡散ベースの行動事前分布と残差強化学習を組み合わせ、言語コマンドに応じた多様な動作を直接実行しつつ、長期的な堅牢性とスムーズな切り替えを実現する。
- 人型ロボットのための疎な3次元構造物の俊敏な知覚横断学習歩行2026/8/30
人型ロボットが猿渡りバーを跳び移りながら渡り切るタスクを強化学習で実現。頭部搭載ライダーの生データを注意機構付きエンコーダで処理し、実機で高い成功率を達成した。
- 接触誘導探索による多批判的強化学習を用いた非把持移動操作移動操作/強化学習2026/8/28
非把持操作のための接触誘導探索戦略を多批判的強化学習フレームワークに組み込み、接触を求める報酬で探索を促進し、時間とともにその影響を減衰させてタスク最適な方策を獲得する手法を提案。箱押し、椅子運搬、食洗機開閉などのタスクで評価し、実機の四足移動マニピュレータで椅子運搬を実証した。
- SMPCデモからのスパースオフライン・オンラインRLによる移動操作学習移動操作2026/8/1
シミュレーション内のSMPCを自動エキスパートとして用いて大規模オフラインデータを生成し、スパース報酬のみでオフポリシーRLエージェントを訓練することで、移動操作タスクを効率的に学習する手法を提案。低レベル安定化コントローラと統合し、教師を超える性能を実現。
- Vernata: LiDAR点群表現の自己教師あり学習自己教師あり学習2026/8/1
屋外LiDAR点群のための自己教師あり学習フレームワークVernataを提案。マルチモーダル・マルチティーチャー蒸留により、ラベルなしデータから汎用特徴を学習し、セグメンテーション性能を大幅に向上させた。
- Prior-SG: 任意構造環境におけるシーングラフのためのタスク・事前知識駆動型領域分割シーングラフ生成2026/8/1
ロボットの探索中に得たRGB-Dセンサ情報を統合し、大規模言語モデルが生成する事前グラフを用いて確率的アライメントによりシーングラフを生成するフレームワークを提案。壁のないオープンプラン環境でも機能的な領域分割を高精度に実現する。
- 脚式ロボットの進歩、課題、そして機会歩行2026/7/1
ヒューマノイドや四足ロボットの現状をハードウェア、移動、自律性、データ、応用の観点から評価し、普及に向けた課題と将来展望を論じたレビュー論文。
- Tripody: 高所建設作業のための過拘束3-SPR型パラレルロボットパラレルロボット2026/7/1
天井建設作業向けに、車輪付き3自由度パラレルロボットを開発し、過拘束機構と弾性変形を利用して高剛性と高精度を実現した。
- EgoHTR: 人間の地形移動の自己中心視点4Dデモンストレーション歩行2026/7/1
自己中心視点のウェアラブルと3Dスキャナを用いて、複雑な環境での人間の移動シーンを再構成するパイプラインとデータセットを構築し、これを活用して人型ロボットの移動ポリシーを訓練し実機で検証した。
- SE(2)ナビゲーションメッシュ：姿勢依存の走行可能性を考慮した多層環境向け経路計画ナビゲーション2026/7/1
複雑な多層環境での地上ロボットのナビゲーションのために、姿勢（ヨー角）依存の走行可能性を符号化した多角形表現SE(2) NavMeshを提案し、階層的なA*経路探索とオンライン更新手法を開発した。
- ELMP: 解析的方針勾配による効率的な動作計画学習動作計画2026/7/1
ニューラル動作プランナーを新しい環境に適応させる際、高価な専門家データの再収集を不要にし、微分可能な運動学レイヤーと自己教師あり微調整で直接ポリシーを最適化するフレームワークを提案。
- 最小限の近接センシングによる不連続地形での歩行学習歩行2026/6/1
四足ロボットの足に低コストの赤外線近接センサを埋め込み、接地前の情報を活用して不連続地形（隙間や飛び石）の歩行を強化学習で実現。シミュレーションから実機への転移も高精度で、従来の視覚システムに比べ低遅延・低消費電力で頑健性を向上させる。
- インラインスケート型ヒューマノイドロボットの強化学習に基づく制御歩行/強化学習2026/6/1
受動的なインラインスケートを装着したヒューマノイドロボットに対し、強化学習で制御ポリシーを訓練し、動的でエネルギー効率の高いスケーティング動作を実現した。実機へのゼロショット転送にも成功している。
- TactSpace: 触覚のシミュレーションから実世界への転移のための物理強化共有潜在空間の学習触覚/sim2real2026/6/1
触覚センサのシミュレーションと実データの差異を埋めるため、異なる触覚モダリティを共通の潜在空間に整列させる表現学習フレームワークを提案し、シミュレーションのみで訓練したモデルを実センサに直接適用するゼロショット転移を実現した。
- ArtiTwinSplat: RGB-Dビデオからのガウシアンスプラッティングによるインタラクティブなデジタルツイン再構築デジタルツイン/3D再構築2026/6/1
RGB-Dビデオから物体の可動部構造と関節運動を自動推定し、写真のようにリアルで操作可能なデジタルツインを構築するフレームワークを提案。CADモデルや手動アノテーションを不要とし、実世界の観測から直接ロボットの計画・学習に使えるモデルを生成する。
- 物理に基づく生成ポリシーの接地：ロボット制御のための最適化誘導拡散拡散モデル/動作生成/物理制約2026/6/1
拡散モデルによるタスク空間の動作生成に、推論時に最適化ベースのガイダンスを組み込み、物理的実現可能性（到達可能性、衝突回避、追従可能性）を満たすようにする手法を提案。再学習不要で、把持成功率や操作成功率を最大20ポイント以上向上させた。
- ロボットにはVLAと世界モデルだけでは不十分基盤モデル2026/6/1
ロボットの汎用知能はポリシースケーリングだけでは不十分で、非構造化データをロボットの教師信号に変換する仕組みが必要だと主張するポジションペーパー。
- 幾何学的行動モデルによるロボットポリシー学習VLA2026/6/1
事前学習済みの幾何基盤モデルを共有基盤として、言語条件付きの未来予測と行動生成を統合した操作ポリシーを提案。シミュレーションと実機で高精度・高速・軽量を実証。
- VR-DAgger: 没入型VRによる器用なデータ収集と不確実性誘導型オン方策修正模倣学習/データ収集/VR2026/5/1
VR環境で人間がロボットのデモンストレーションを収集し、拡散ポリシーの不確実性が高い失敗区間を自動選択して人間が修正するフレームワークを提案し、器用な操作タスクで性能を向上させた。
- 重機グレーディングのための高精度油圧ショベル制御建設機械/自動制御2026/5/1
油圧ショベルによる高精度グレーディングを自動化する制御手法を提案し、異なる油圧アーキテクチャの機械で商用ソリューションより高精度を達成した。
- ギャップを埋める：高性能脚式移動のためのSoft Actor-Criticの実現歩行2026/5/1
PPOに劣っていたSACを、ポリシー初期化やタイムアウト対応の批評家ターゲット、多段階リターン推定などの改良で大規模並列学習でも安定させ、PPOと同等の性能を達成した。
- モーション生成とモーショントラッキングによる全身ヒューマノイド歩行の学習歩行2026/4/1
参照モーションから学習した全身スキルと地形認識適応を組み合わせたヒューマノイド歩行フレームワークを提案し、実機で箱や階段などの複合地形を踏破できることを示した。
- ViserDex: 頑健な器用な手内回転のための視覚的シミュレーションから実世界への転移器用操作2026/4/1
単眼RGBカメラを用いた手内物体回転のためのシミュレーションから実世界への転移フレームワークを提案し、3Dガウシアンスプラッティングによる視覚的ドメインランダマイゼーションでポーズ推定と操作ポリシーを訓練する。
- 形態条件付けによるハードウェア非依存の四足歩行ワールドモデルに向けてワールドモデル2026/4/1
四足歩行ロボットのワールドモデルを、ロボットの形態情報を明示的に条件付けすることで、異なるハードウェア間でゼロショット汎化可能にする手法を提案した論文。
- PAINT: 脚式ロボットによるパートナー非依存・意図認識型協調運搬群制御2026/4/1
脚式ロボットがパートナーの意図を proprioceptive 情報から推定し、地形に頑健な歩容と組み合わせて協調運搬を行う軽量な階層学習フレームワークを提案。多様な地形・荷物・パートナーでの実験で有効性を示した。
- 異種ロボットチームのためのマルチエージェントPPOを用いた協調タスク・経路計画群制御2026/4/1
異なる能力を持つロボット群による惑星探査任務を対象に、マルチエージェントPPOを用いてタスク割り当てと経路計画を協調的に行う学習ベースの手法を提案し、最適解との比較やオンライン再計画の性能を評価した。
- 移動ロボットにおける能動知覚のための効率的ビームサーチアルゴリズム能動知覚/経路計画2026/4/1
移動ロボットの能動知覚問題に対し、ノード単位のビームサーチと期待利得指標を導入し、さらにRRAGグラフ構築法を提案して、効率的かつ頑健な情報収集経路計画を実現した。
- 大規模言語モデルを用いた具現化プランニングには系統的な安全リスクが存在する安全性評価2026/4/1
大規模言語モデルをロボットのプランナーとして使う際の安全性を評価するベンチマークDESPITEを導入し、計画能力が高くても危険な計画を生成するリスクが高いことを示した。
- DigiForest: 持続可能な林業のためのデジタル分析とロボティクス林業ロボティクス2026/4/1
森林管理の持続可能性向上を目指し、自律ロボット群による樹木データ収集、自動特性抽出、意思決定支援、低影響伐採を統合した大規模精密林業システムを提案・実証した論文。
- 経路条件付き強化学習による長距離ナビゲーションのための局所計画ナビゲーション2026/3/1
参照経路を文脈として与えられた強化学習ベースの局所ナビゲーション方策を提案し、経路が高品質なときは効率を大幅に改善し、劣化・欠如時もベースライン性能を維持することを示した。
- 移動ロボットのためのワンショットバドミントンシャトル検出物体検出2026/3/1
移動ロボットの視点からバドミントンのシャトルをリアルタイム検出するためのデータセットと検出器を構築し、未知環境でも高い性能を確認した。
- サイバソン2024を超えて：移動制限のある人々のためのオンデマンド四足歩行支援支援ロボット2026/3/1
移動制限のある人々を支援するため、四足歩行ロボットと共有自律制御を組み合わせたオンデマンド支援システムを提案し、サイバソン2024で実証した。
- 連結された四脚ロボットによる協調運搬タスクのためのマルチエージェント局所衝突回避学習群制御2026/3/1
四脚ロボット2台が物体を連結して運搬する際、事前地図や経路計画なしにセンサ情報のみで障害物を回避しながら目標方向へ追従する強化学習ベースの階層的制御手法を提案した。
- GrandTour: 実環境における脚式ロボットのマルチモーダル知覚と状態推定のためのデータセット歩行2026/2/1
ANYmal-D四脚ロボットにLiDAR・カメラ・固有感覚センサを搭載し、山岳から都市・廃墟まで多様な屋内外環境で収集した大規模マルチモーダルデータセットを公開。RTK-GNSSとトータルステーションによる高精度な正解軌道も含み、SLAMや状態推定、マルチモーダル学習の評価基盤を提供する。
- 脚式マニピュレータによるタスク指向のロボット-人間間ハンドオーバーマニピュレーション2026/2/1
LLMによるアフォーダンス推論とテクスチャベースの転移を組み合わせ、未知の物体とタスクの組でもゼロショットで適切な受け渡し姿勢を実現するフレームワークを提案し、脚式マニピュレータで実証した。
- WildOS: 野外環境におけるオープンボキャブラリ物体探索ナビゲーション2026/2/1
地図や深度センサに頼らず、視覚言語モデルで探索方向を意味的に評価し、長距離のオープンボキャブラリ物体探索を実現するシステムを提案。
- 超機動車両：走行・バランス・ジャンプを実現する自転車ロボットのシステム設計歩行・バランス制御2026/2/1
自転車と反動質量を組み合わせ、最小限のアクチュエータで走行・バランス・ジャンプを実現するロボットを設計し、強化学習で多様なアクロバティック動作を実現した。
- DexEvolve: 進化的最適化によるロバストで多様な器用把持の合成マニピュレーション2026/2/1
解析的に生成した把持候補を高忠実度シミュレータ上で非同期・勾配不要の進化的アルゴリズムにより改良し、多様で物理的に実行可能な把持を大規模合成する手法を提案。改良後の分布を拡散モデルに蒸留し実機展開を可能にした。
- 少ないデータで実現するスケーラブルな視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2026/1/1
限られた人間のデモンストレーションに幾何学的プランナーが生成した合成軌道を追加することで、Transformerベースの視覚ナビゲーション方策を効率的に訓練し、実機展開を実現した。
- 学習進捗に基づく自動カリキュラム強化学習による不整地歩行のスケーリング歩行2026/1/1
エージェントの学習進捗をオンラインで推定しタスクサンプリング分布を適応的に調整する自動カリキュラム強化学習フレームワークを提案し、四足ロボットANYmal Dが階段や斜面など多様な地形で高速安定歩行を実現した。
- MOSAIC: 異種ロボットチームの知的連携のためのモジュール式スケーラブル自律性群制御2026/1/1
単一オペレータの監督下で異種ロボットチームが科学探査を行うためのスケーラブルな自律性フレームワークを提案し、月面探査模擬実験で1台故障時でもタスクの82.3%を完了した。
- DeFM: 深度画像からロボティクスの基盤表現を学習基盤モデル2026/1/1
6000万枚の深度画像で自己蒸留により事前学習した基盤モデルDeFMを提案し、分類・セグメンテーション・ナビゲーション・歩行・マニピュレーションで最先端性能とsim-to-real汎化を実現した。
- 月・惑星探査のマルチロボット実地試験におけるKPI評価フレームワーク群制御2026/1/1
月面資源探査のマルチロボット実地試験を科学的目標に基づいて比較評価するため、効率性・堅牢性・精度に着目したKPIフレームワークを提案し、実地試験で検証した。
- 火山環境における大規模自律ガスモニタリング：エトナ山での脚式ロボット歩行2026/1/1
四足歩行ロボットANYmalに四重極質量分析計を搭載し、エトナ山の険しい地形で自律的に火山ガスを測定するシステムを開発・評価した。
- SAHA: 選択的間伐のための監督付き自律ハーベスタ森林ロボティクス2026/1/1
4.5トンのハーベスタを改造し、学習とモデルベースの制御を組み合わせて、森林内を自律走行して選択的に木を伐採するシステムを開発し、北欧の森林で数キロメートルに及ぶ実証実験を行った。
- AME-2: アテンション型ニューラルマップ符号化による俊敏で汎用的な脚式移動歩行2026/1/1
アテンション機構を用いたマップエンコーダと不確実性を考慮した学習ベースのマッピングを組み合わせ、四足・二足ロボットの俊敏かつ汎用的な脚式移動を実現した強化学習フレームワーク。
- マルチドメイン運動埋め込み：脚式ロボットのための表現豊かなリアルタイム模倣模倣学習2025/12/1
ウェーブレットベースのエンコーダと確率的埋め込みを並列に用いて、構造的・非構造的な運動特徴を統合した運動表現MDMEを提案し、ヒューマノイドと四足歩行ロボットのリアルタイム模倣で高精度・高汎化を実現した。
- Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワークsim2real2025/11/1
GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。
- DiskChunGS: チャンクベースのメモリ管理による大規模3DガウシアンSLAMSLAM2025/11/1
3DガウシアンスプラッティングSLAMのGPUメモリ制約を、シーンを空間チャンクに分割し非アクティブ領域をディスクに退避するアウトオブコア方式で克服し、大規模環境の再構成を可能にした。
- CaRLi-V: カメラ・レーダー・LiDAR融合による点単位3D速度推定センサーフュージョン2025/11/1
レーダーの速度キューブ表現、カメラのオプティカルフロー、LiDARの距離計測を組み合わせ、密な点群に対して3D速度を推定するROS2パッケージを開発した。
- Kleinkram: オープンなロボティクスデータ管理基盤データ管理2025/11/1
ロボット研究で発生する大規模で非構造化なデータセットを、オンプレミスクラウド上で保存・索引付け・共有できるオープンソースシステムを提案。ROSバッグやMCAP形式に対応し、Dockerベースのワークフロー実行機能も備える。
- オンライン最適化によるロボット制御のための効率的なモデルベース強化学習モデルベース強化学習2025/10/1
実世界のロボット制御に向けて、オンラインで動力学モデルを学習し政策更新を行うモデルベース強化学習を提案。油圧ショベルとソフトロボットアームで高いサンプル効率と適応性を示した。
- NaviTrace：視覚言語モデルの身体性ナビゲーション評価ベンチマークナビゲーション2025/10/1
視覚言語モデルに指示と身体タイプを与え、画像空間での2Dナビゲーション軌跡を出力させるVQAベンチマークを提案し、8つの最先端モデルを評価した。
- 移動ロコモーションのためのActor-Critic強化学習における事前学習歩行2025/10/1
ロボットの移動タスクにおいて、タスク非依存の探索データから固有感覚逆動力学モデルを教師あり学習で事前学習し、その重みでActor-Criticネットワークをウォームスタートさせる手法を提案。9環境でサンプル効率36.2%向上を実証。
- 油圧機械における力とペイロード推定のためのキャリブレーションされた動的モデリング力覚推定2025/10/1
油圧ショベルに後付け可能な2D力・ペイロード推定アルゴリズムを提案し、最小限のキャリブレーションで1%のペイロード精度と力の方向精度13度・大きさ精度383Nを達成した。
- 物体目標ナビゲーションのための強化学習手法で重要な要素は何か？実証研究と統合フレームワーク物体目標ナビゲーション2025/10/1
物体目標ナビゲーションの強化学習システムを認識・方策・テスト時強化の3要素に分解し、大規模実験で各要素の影響を分析。認識とテスト時戦略の改善が方策改善より効果的であることを示し、統合フレームワークを提案。
- 多様な脚ロボットのための体系的なsim-to-real転移：ギャップを埋めるsim2real2025/9/1
永久磁石同期モータの物理的エネルギー損失モデルを組み込んだsim-to-real強化学習フレームワークを提案し、動的パラメータのランダム化なしに多様な脚ロボットへ方策を転移させ、ANYmalの輸送コストを32%削減した。
- RSL-RL: ロボティクス研究のための学習ライブラリ強化学習ライブラリ2025/9/1
ロボティクス研究向けに設計された軽量で拡張しやすい強化学習ライブラリを提案し、GPU特化の高速学習と実機実験での有効性を示した。
- 脚式マニピュレータによる協調運搬・配置タスクのための動的報酬カリキュラムマニピュレーション2025/9/1
単腕脚式ロボットが物体の把持から配置までを一貫して行うタスクを強化学習で学習する手法を提案し、動的報酬カリキュラムで訓練効率を55%向上、実行時間を18.6%短縮、二台協調も実現した。
- LLM-Handover: タスク指向のロボット-人間間受け渡しのためのLLM活用マニピュレーション2025/9/1
LLMによる推論と部位セグメンテーションを組み合わせ、受け渡し後の人間の使用を考慮した把持選択を行うフレームワークを提案。60物体のデータセットを構築し、83%の成功率と86%のユーザー選好を達成。
- 油圧ショベルによる岩の掘り出し動作の学習マニピュレーション2025/9/1
標準バケットを使い、LiDARと自己受容感覚から強化学習で不規則な岩を掘り出す方策を訓練し、実機で人間に近い成功率を達成した。
- 月重力環境における脚式ロボットの効率的な学習ベース制御歩行2025/9/1
重力に応じてスケールする電力最適化報酬を用いた強化学習により、月重力から超地球重力まで対応する脚式ロボットの移動・姿勢制御を実現し、実機実験で省電力性を検証した。
- ExT: 大規模マルチタスク事前学習とファインチューニングによるスケーラブルな自律掘削sim2real2025/9/1
大規模な実演データでマルチタスク掘削ポリシーを事前学習し、SFTやRLFTで微調整することで、シミュレーションから実機まで高精度な自律掘削を実現するフレームワークを提案。
- 大規模ロボットによる材料ハンドリング：学習・計画・制御マニピュレーション2025/8/1
油圧式マテリアルハンドラを用いた大規模バルク材料ハンドリングの自律実行フレームワークを提案し、強化学習による把持点計画と軌道追従制御を実装して実機検証した。
- GraspQP: 力閉包の微分可能最適化による多様でロバストな巧みな把持マニピュレーション2025/8/1
力閉包を二次計画問題として微分可能に定式化し、MALA*最適化でパワーグラスプ以外のピンチや三本指把持も含む多様な把持を生成、大規模データセットを構築した研究。
- 分割・発見・展開：対称性とスタイル事前分布を用いた因子化スキル学習スキル学習2025/8/1
状態空間をユーザー定義で因子分解し、各因子に対称性バイアスやスタイル因子を組み合わせて多様なスキルを教師なしで獲得、四足ロボットで実機ゼロショット転移を実証した。
- 不完全なデモンストレーションからの制約付きスタイル学習：タスク最適性の下で模倣学習2025/7/1
ロボットのスタイル動作を不完全なデモから学ぶため、制約付きMDPとして定式化し、適応的ラグランジュ乗数でタスク性能を維持しつつスタイルを模倣する手法を提案。ANYmal-Dでエネルギー消費を14.5%削減。
- 実践主義ロボット：実世界経験を通じたタスク計画の学習タスク計画2025/7/1
VLMを脳と目として使い、実世界での行動結果を自己反省して短期・長期記憶に蓄え、RAGで過去経験を活かしてタスク計画を改善するフレームワークPragmaBotを提案。
- 特徴ベース vs. GANベースの模倣学習：いつ、なぜ使うべきか模倣学習2025/7/1
模倣学習における特徴ベース手法とGANベース手法を比較し、報酬関数の構造と方針学習への影響を分析したサーベイ。タスクの優先事項に応じた手法選択の枠組みを提案する。
- マルチクリティック学習による全身エンドエフェクタのツイスト追従制御ロコマニピュレーション2025/7/1
四脚ロボットとアームの全身制御を単一ポリシーで学習するため、移動と操作の報酬を分離するマルチクリティック強化学習手法を提案し、エンドエフェクタの速度・軌道追従を実現した。
- 空間強化リカレントメモリによる長距離マップレスナビゲーションのためのエンドツーエンド強化学習ナビゲーション2025/6/1
既存のRNNの空間記憶能力の限界を指摘し、空間記憶を強化するSRUを提案。単眼ステレオカメラを用いた長距離マップレスナビゲーションを実現し、既存RNN比で23.5%の性能向上を達成。
- 脚式ロボットによる自律的な森林インベントリ構築：システム、教訓、今後の課題歩行2025/6/1
四足歩行ロボットANYmalを用いて森林内を自律走行し、樹木の検出と胸高直径推定を行うシステムを開発し、欧州3カ国の森林で1年半にわたる実証実験を行った。
- 注意機構に基づく地図エンコーディングによる汎化可能な脚式ロコモーションの学習歩行2025/6/1
脚式ロボットの強化学習制御において、ロボットの固有感覚に条件付けられた注意機構ベースの地図エンコーディングを提案し、多様な地形での汎化と疎な足場での精密な歩行を実現した。
- 高周波残差ポリシーとプルバックチューブ加速による正確な全身投擲の学習マニピュレーション2025/6/1
脚式移動マニピュレータによる全身投擲を、名目追従ポリシー・高周波残差ポリシー・最適化ベースの加速制御を組み合わせて実現し、6m先の目標に平均0.28mの誤差で投擲できることを示した。
- リスク誘導拡散：失敗が許されない宇宙でのロボット基盤モデル展開に向けてナビゲーション2025/6/1
人間の認知科学に着想を得て、高速な学習ベースの「システム1」と低速な物理ベースの「システム2」を融合したリスク誘導拡散フレームワークを提案し、NASA JPLの火星模擬施設での実験で失敗率を最大4倍低減した。
- 荒野のパルクール：マルチエキスパート蒸留とRL微調整による汎用かつ拡張可能な俊敏歩行ポリシーの学習歩行2025/5/1
地形ごとの専門ポリシーをDAggerで統合し、RL微調整と深度画像入力で多様な不整地を走破する脚ロボット歩行ポリシーを実現した。
- FOCI: ガウススプラット上での軌道最適化軌道最適化2025/5/1
3Dガウススプラッティングのガウス間重なり積分を衝突指標に使い、環境とロボットをガウスで表現して狭い空間も通れる軌道を数秒で最適化する手法。
- TartanGround: 地上ロボットの知覚とナビゲーションのための大規模データセットデータセット/知覚・ナビゲーション2025/5/1
多様な環境で動く地上ロボット向けに、360度ステレオカメラやLiDAR、占有マップなどを含む大規模マルチモーダルデータセットを構築し、知覚・SLAMタスクの汎化性能評価を可能にした。
- 運動事前分布の再構築：複雑な四足歩行移動のための平地スキル適応歩行2025/5/1
平地での動物模倣で低レベル方策を事前学習し、その上に高レベル方策を階層的に学習させることで、四足ロボットが不整地や障害物環境でも自然な歩容を保ちながら移動できるようにした研究。
- 脚式マニピュレータによる協調バドミントンスキルの学習マニピュレーション2025/5/1
脚式移動マニピュレータがバドミントンをプレイするための強化学習ベースの全身視覚運動制御ポリシーを提案し、実環境でのシャトル追跡と打撃を実現した。
- DAPPER: 識別性を考慮したポリシー間選好ベース強化学習によるクエリ効率の良いロボットスキル獲得強化学習2025/5/1
複数のポリシー間の軌道比較で選好クエリを生成し、識別性を推定する識別器で優先サンプリングすることで、クエリ効率を高める選好ベース強化学習手法を提案。
- CompSLAM: 地下環境におけるロボット自律性のための相補的階層型マルチモーダル自己位置推定・地図構築SLAM2025/5/1
GPSが使えない地下環境で、複数のセンサ情報を相補的に統合して頑健な自己位置推定と地図構築を実現する階層型フレームワークCompSLAMを提案し、DARPA地下チャレンジ優勝チームの各種ロボットで実証した。
- 拡散モデルによるロバストなLiDAR位置認識位置認識2025/4/1
建設現場のロボットの大域的な再位置推定のため、実大規模メッシュから生成した合成LiDAR点群でPointNet++をバックボーンとする拡散モデルを訓練し、単一の点群から複数の位置候補を予測する手法を提案した。
- 不確実性を考慮したロボット世界モデルによる実機オフライン強化学習の実現オフライン強化学習2025/4/1
自己回帰型世界モデルに認識的不確実性推定を組み込み、長期ロールアウトでの誤差蓄積を抑えることで、実機ロボットのオフラインデータのみからマニピュレーションや歩行タスクの制御方策を学習可能にした。
- 安全でプラットフォームを考慮したロボットナビゲーションのための学習型知覚フォワードダイナミクスモデルナビゲーション2025/4/1
周囲の形状と固有受容感覚の履歴からロボットの将来状態を予測する学習型フォワードダイナミクスモデルを提案し、MPPI計画に統合することで、コスト調整なしに安全なナビゲーションを実現した。
- Boxi: ロボティクスにおけるアルゴリズム性能を考慮した設計判断センサフュージョン2025/4/1
複雑な環境で移動ロボットの自律性を高めるため、LiDARやカメラ、IMUなどを統合したセンサペイロードBoxiを設計し、時間同期やキャリブレーションが状態推定性能に与える影響を分析した論文。
- ホリスティックフュージョン：タスク・構成に依存しない因子グラフによるロボット自己位置推定と状態推定自己位置推定/センサフュージョン2025/4/1
因子グラフを用いて、タスクやセンサ構成に依存せず多様なセンサを統合し、低遅延な局所運動推定と低ドリフトな大域自己位置推定を同時に実現するオープンソースの融合フレームワークを提案した。
- Magnecko：四足磁力吸着クライミングロボットの設計と制御歩行2025/4/1
鉄壁面や凹凸のある3次元環境を歩行・登攀できる四足ロボットMagneckoを開発し、モデル予測制御で壁面や天井の移動を実現した。
- 森林におけるLiDAR位置認識：複数高さのBEV密度画像を用いた注意機構位置認識2025/3/1
森林環境でのLiDAR位置認識のため、異なる高さの水平スライスから得たBEV密度画像をViTで処理し、マルチBEV相互作用で統合する手法を提案。実世界データで既存手法より高い精度を達成。
- LEVA: 脚式サスペンションを備えた高機動物流車両移動ロボット2025/3/1
LEVAは、並列キネマティクスを用いた脚式サスペンションを統合し、不整地や階段を走行しながら最大85kgの荷物を自律的に積載・輸送できる高ペイロード・高機動ロボットである。
- モデルフリー制約付き強化学習による移動マニピュレータの動的物体ゴール押し込みマニピュレーション2025/2/1
四脚ロボットに搭載したアームで、未知の物体を押して目標位置・姿勢へ移動させる制約付き強化学習制御器を開発し、実機で高いロバスト性を示した。
- 家庭用小型ロボットのための静音歩行学習歩行2025/2/1
強化学習とsim-to-realを用いて、足の接地速度を抑えることで家庭用四足ロボットの足音を静かにする歩行制御を実現した研究。
- DFM: 表現豊かなダンス動作学習のための深層フーリエ模倣模倣学習/強化学習2025/2/1
周波数領域の動作表現と強化学習を組み合わせ、局所周期性の制約を緩めることで、ダンス動作の高精度追従と滑らかな遷移、移動や視線制御などの並行タスクを可能にする手法を提案。
- 対称性誘導メモリ拡張による効率的な歩行学習歩行2025/2/1
ロボットとタスクの対称性を利用して追加の訓練経験を生成し、さらにポリシーのメモリ状態にも変換を適用することで、脚式ロボットの強化学習を効率化するフレームワークを提案した。
- 建設ロボットの精度向上：高精度加速度計を用いたたわみ・バックラッシュ補償のためのモジュラーファクターグラフベースフレームワーク建設ロボット/キャリブレーション2025/1/1
長い運動連鎖を持つ建設ロボットの位置決め精度を高めるため、高精度加速度計とファクターグラフによるモジュラーな状態推定でたわみとバックラッシュを補償する手法を提案し、xy平面の95%誤差を半減させた。
- ロボット世界モデル：ロボティクスにおける堅牢な方策最適化のためのニューラルネットワークシミュレータモデルベース強化学習2025/1/1
複雑で部分的に観測可能な確率的ダイナミクスを捉える世界モデルを学習し、想像環境での効率的な方策訓練と実世界展開を可能にするフレームワークを提案。
- ロボティクスにおける連続時間状態推定手法のサーベイ状態推定2024/11/1
ロボティクスにおける連続時間状態推定の研究を統一的な定式化で整理し、スプラインとガウス過程をまとめて体系的に分類した包括的サーベイ。
- DiffSim2Real: 微分可能シミュレータのみで訓練した四足歩行ポリシーの実機展開sim2real2024/11/1
微分可能シミュレータで解析的勾配を用いて訓練した四足歩行ポリシーを、滑らかな接触モデルにより実世界に転移させることに成功した。
- 油圧式マテリアルハンドリング機械の劣駆動ツールに対する強化学習制御マニピュレーション2024/10/1
油圧ショベル系機械のキャビンとアームを同時に操作する強化学習コントローラを提案し、データ駆動モデルと物理モデルを組み合わせたシミュレーションで訓練して実機に転移、熟練オペレータに匹敵する精度と揺れ抑制を実現した。
- 微分可能シミュレーションを用いた知覚的四足歩行制御のための残差方策学習歩行2024/10/1
微分可能シミュレーションによる一次方策勾配法に残差方策学習を組み合わせ、四足歩行の移動と知覚ナビゲーションを数分でエンドツーエンド学習できることを示した。
- 四足歩行ロボットによる障害物回避を伴うリーダー追従歩行2024/10/1
RFトランスポンダ・RGBカメラ・LiDARを融合し、脚式ロボットが動的で狭い環境でも操作者を自然に追従できる仮想リーシュシステムを開発し、ANYmalで実証した。
- ETHcavation: 動的建設環境におけるパノプティックシーン理解と物体追跡のためのデータセットとパイプラインシーン理解2024/10/1
建設現場向けに2Dパノプティックセグメンテーションと3D LiDARマッピングを統合し、カルマンフィルタによる動的物体追跡と少数サンプルでのファインチューニング手法を提案。502枚の手動ラベル付きデータセットと動的パノプティックマッピング技術を公開した。
- IPPON: 常識に導かれた情報経路計画による物体目標ナビゲーション物体目標ナビゲーション2024/10/1
大規模言語モデルの常識事前知識と3D物体確率マッピングを組み合わせ、未知環境で対象物体へ効率的に到達するゼロショットの経路計画手法を提案し、実機でも検証した。
- ロバストなマルチコンタクト移動操作のための誘導強化学習移動操作2024/10/1
タスク非依存のMDPと適応的位相ダイナミクスを用い、1回の実演から強化学習でドア開けや重い食洗機の操作などのマルチコンタクト移動操作を学習し、実機に転移した。
- 障害物回避を伴う知覚的ペディピュレーションマニピュレーション2024/9/1
脚ロボットの足で操作を行うペディピュレーションにおいて、強化学習により静的・動的障害物を回避しながら足先位置指令に追従する全身制御方策を学習し、ANYmal四脚ロボットで実機検証した。
- 脚式ロボットによる全身エンドエフェクタ姿勢追従全身制御2024/9/1
不整地を歩行する四脚ロボットとアームの全身強化学習により、広い作業空間でエンドエフェクタの位置と姿勢を高精度に追従させる手法を提案した。
- 強化学習によるピックアンドプレース作業のための効率的なマルチロボットアーム協調戦略マニピュレーション2024/9/1
廃棄物選別のピックアンドプレース作業を強化学習で最適化し、複数ロボットアームの協調戦略を学習。シミュレーションで従来のゲーム理論手法より最大16%高いピッキング率を達成し、実機2台の選別ステーションで検証した。
- タグマップ：大規模言語モデルによる空間推論とナビゲーションのためのテキストベース地図ナビゲーション2024/9/1
大規模画像認識モデルを活用し、数千の意味クラスを表現できるテキストベースの地図を提案。従来の埋め込みベース地図より2〜4桁少ないメモリで同等の位置推定精度を実現し、LLMと組み合わせた実機ナビゲーションを検証した。
- 四足歩行ロボットによる堅牢なはしご登り歩行2024/9/1
強化学習とフック型エンドエフェクタを組み合わせ、四足ロボットがはしごを登る制御方策を学習し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移で90%の成功率を達成した。
- 脚式マニピュレータによるドアの開閉と通過の学習脚式マニピュレーション2024/9/1
脚式ロボットにアームを搭載し、教師-生徒学習でドアの押し引き方向を推定しながら開けて通過する単一制御ポリシーを実現した。
- RoadRunner M&M：自律オフロードナビゲーションのためのマルチレンジ・マルチ解像度走行可能性マップ学習自律ナビゲーション2024/9/1
複数画像とLiDARボクセルマップから、50m/100mの距離と0.2m/0.8mの解像度で走行可能性・標高マップを直接予測する自己教師あり学習フレームワークを提案し、長距離推定精度と汎化性能を向上させた。
- IN-Sight: 視覚による対話型ナビゲーションナビゲーション2024/8/1
RGB-D観測から走行可能性を推定し、障害物と対話しながら経路計画を行う自己教師ありナビゲーション手法を提案し、四足歩行ロボットANYmalで実環境へのゼロショット転移を実証した。
- 情報・制約・整合：実環境における退化対応点群レジストレーションのフィールド分析SLAM2024/8/1
LiDARベースのロボット位置推定において、幾何学的に不良な環境でのICPの退化を軽減する手法（TSVD、不等式制約、Tikhonov正則化など）を比較・分析し、実世界実験で有効性を検証した。
- 視覚から地形の物理パラメータを推定：物理特性を考慮した歩行とナビゲーションに向けて歩行2024/8/1
シミュレーションで摩擦や剛性を予測する物理デコーダを訓練し、実世界の画像に自己教師ありでラベル付けすることで、視覚から地形の物理パラメータを推定する手法を提案した。
- ロボット遠隔操作のためのラディアンスフィールド遠隔操作2024/7/1
複数カメラのライブ映像からNeRFや3DGSをオンライン学習し、ロボット遠隔操作の視覚化を高精細かつ操作可能にするシステムを提案した。
- 四足歩行ロボットによる月面探査のための多目的グローバル経路計画経路計画2024/6/1
A*アルゴリズムを基に、エネルギー効率や失敗リスク、科学的成果など複数の目的を重み付けで考慮し、月面探査に最適な経路を計画する手法を提案。
- ROS-LLM：タスクフィードバックと構造化推論を備えた身体性AIのためのROSフレームワークVLA2024/6/1
ROSと大規模言語モデルを統合し、非専門家が自然言語でロボットをプログラミングできるフレームワークを提案。行動モードや模倣学習、フィードバックによる反省機能を備え、多様なタスクで有効性を検証した。
- 四肢麻痺者のための脚式移動支援ロボット脚式移動支援2024/5/1
車椅子利用者の日常生活を支援するため、口で操作するジョイスティックと音声コマンドで制御するアーム付き四足歩行ロボットを開発し、Cybathlon 2024で優勝した。
- 中心関節式車両のための運動プリミティブ計画ナビゲーション2024/5/1
森林や建設現場のような未知の不整地を走行するため、中心関節式車両の運動学を考慮した運動プリミティブをオフライン生成し、再帰的ホライズン計画でリアルタイム経路選択を行う手法を提案した。
- 油圧マテリアルハンドリング機械による動的投擲制御マニピュレーション2024/5/1
強化学習を用いて、受動関節を持つ油圧式マテリアルハンドラの動的投擲動作を実現し、12トンの実機で静的到達範囲外への高精度投擲を検証した。
- ロバスト性評価の再考：学習ベース四足歩行制御器への敵対的攻撃歩行2024/5/1
学習ベースの四足歩行制御器に対し、時系列に沿った敵対的攻撃を生成して脆弱性を定量的に特定する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
- 車輪付き脚ロボットのための堅牢な自律ナビゲーションと移動の学習ナビゲーション2024/5/1
都市環境での自律ナビゲーションに向け、強化学習と特権学習で歩行・走行を切り替える移動制御器と階層型ナビゲーション制御器を統合し、キロメートル規模の実都市ミッションで検証した。
- 微分可能シミュレーションによる実世界展開可能な歩行制御の学習歩行2024/4/1
接触を考慮した微分可能シミュレータを提案し、四足歩行の制御則を学習して実機にゼロショット転移することに成功した。
- 野生環境の視覚ナビゲーション：事前学習モデルとオンライン自己教師あり学習による高速走行可能性学習ナビゲーション2024/4/1
森林や草原などの自然環境で、事前学習済みモデルの特徴量とオンライン自己教師あり学習を組み合わせ、短時間の実地デモから走行可能領域を推定してロボットをナビゲートするシステムを提案した。
- 脚式ロボットによる自律的な森林インベントリ：システム設計と実地展開フィールドロボティクス2024/4/1
脚式ロボットを用いて森林の樹木調査を自律的に行うシステムを構築し、フィンランドと英国の森林で実地試験を実施した。英国では20分で0.96ヘクタールを調査し、100本以上の樹木を同定、胸高直径を約2cmの精度で推定した。
- 3D表現を用いた狭所歩行の学習歩行2024/3/1
強化学習と3Dボリューム表現を組み合わせ、二層の階層型ポリシーで四足ロボットが狭く起伏のある環境を歩行できるようにした研究。
- SpaceHopper: 低重力天体探査のための小型脚式ロボット歩行2024/3/1
小惑星や衛星の探査を目指し、3本脚で飛行中に姿勢を制御して着地する5.2kgの小型ロボットを開発し、深層強化学習による制御で低重力環境でのジャンプ移動を実現した。
- タスク対称性を考慮したロボット政策学習のための対称性活用法強化学習2024/3/1
目標条件付きロボットタスクにおいて、データ拡張とミラー損失関数を用いて対称性不変性を深層強化学習に組み込む手法を提案し、四足歩行の箱登りや巧みな操作タスクで収束の高速化と性能向上を実証した。
- Pedipulate: 四足歩行ロボットの脚によるマニピュレーションマニピュレーション2024/2/1
四足歩行ロボットの脚をマニピュレーションに用いる強化学習ベースの制御器を開発し、ドア開けやサンプル収集などの実世界タスクを実現した。
- Solving Multi-Entity Robotic Problems Using Permutation Invariant Neural Networks2024/2/1
- RoadRunner：自律走行オフロード走行のための走破性推定学習走破性推定2024/2/1
カメラとLiDARの入力を融合し、自己教師あり学習で地形の走破性と標高マップを直接予測するフレームワークを提案し、オフロード自律走行の低遅延化を実現した。
- ICGNet: A Unified Approach for Instance-Centric Grasping2024/1/1
- Dense 3D Reconstruction Through Lidar: A Comparative Study on Ex-vivo Porcine Tissue2024/1/1
- Data-Efficient Task Generalization via Probabilistic Model-based Meta Reinforcement Learning2023/11/1
- Learning Agile Locomotion on Risky Terrains2023/11/1
- ViPlanner: Visual Semantic Imperative Learning for Local Navigation2023/10/1
- Resilient Legged Local Navigation: Learning to Traverse with Compromised Perception End-to-End2023/10/1
- PyPose v0.6: The Imperative Programming Interface for Robotics2023/9/1
- DTC: Deep Tracking Control2023/9/1
- MEM: Multi-Modal Elevation Mapping for Robotics and Learning2023/9/1
- Learning Risk-Aware Quadrupedal Locomotion using Distributional Reinforcement Learning2023/9/1
- Evaluation of Constrained Reinforcement Learning Algorithms for Legged Locomotion2023/9/1
- Towards Autonomous Excavation Planning2023/8/1
- Versatile Multi-Contact Planning and Control for Legged Loco-Manipulation2023/8/1
- Scientific Exploration of Challenging Planetary Analog Environments with a Team of Legged Robots2023/7/1
- RAYEN: Imposition of Hard Convex Constraints on Neural Networks2023/7/1
- SMUG Planner: A Safe Multi-Goal Planner for Mobile Robots in Challenging Environments2023/6/1
- ANYmal Parkour: Learning Agile Navigation for Quadrupedal Robots2023/6/1
- Fast Traversability Estimation for Wild Visual Navigation2023/5/1
- Seeing Through the Grass: Semantic Pointcloud Filter for Support Surface Learning2023/5/1
- Event-based Agile Object Catching with a Quadrupedal Robot2023/3/1
- Learning Arm-Assisted Fall Damage Reduction and Recovery for Legged Mobile Manipulators2023/3/1
- ArtPlanner: Robust Legged Robot Navigation in the Field2023/3/1
- iPlanner: Imperative Path Planning2023/2/1
- Learning-based Design and Control for Quadrupedal Robots with Parallel-Elastic Actuators2023/1/1
- Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning Environments2023/1/1
- Bayesian Multi-Task Learning MPC for Robotic Mobile Manipulation2022/11/1
- X-ICP: Localizability-Aware LiDAR Registration for Robust Localization in Extreme Environments2022/11/1
- Meta Reinforcement Learning for Optimal Design of Legged Robots2022/10/1
- LiDAR-guided object search and detection in Subterranean Environments2022/10/1
- A Framework for Collaborative Multi-Robot Mapping using Spectral Graph Wavelets2022/10/1
- PyPose: A Library for Robot Learning with Physics-based Optimization2022/9/1
- Advanced Skills by Learning Locomotion and Local Navigation End-to-End2022/9/1
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- Perceptive Locomotion through Nonlinear Model Predictive Control2022/8/1
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- Team CERBERUS Wins the DARPA Subterranean Challenge: Technical Overview and Lessons Learned2022/7/1
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- Advanced Skills through Multiple Adversarial Motion Priors in Reinforcement Learning2022/3/1
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- Deep Value Model Predictive Control2019/10/1
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- Rolling in the Deep -- Hybrid Locomotion for Wheeled-Legged Robots using Online Trajectory Optimization2019/9/1
- Feedback MPC for Torque-Controlled Legged Robots2019/5/1
- Locomotion Planning through a Hybrid Bayesian Trajectory Optimization2019/3/1
- Whole-Body MPC for a Dynamically Stable Mobile Manipulator2019/2/1
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- Learning agile and dynamic motor skills for legged robots2019/1/1
- Robust Recovery Controller for a Quadrupedal Robot using Deep Reinforcement Learning2019/1/1
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- Frequency-Aware Model Predictive Control2018/9/1
- Cable-Driven Actuation for Highly Dynamic Robotic Systems2018/6/1
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