Masashi Hamaya
収録論文 24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
- PHASE: コンプライアンス対応触覚位相検索による少数ショット挿入学習触覚2026/9/25
コンプライアント手首の触覚信号から挿入作業の位相を自動分割し、位相に整合した経験検索で少数デモからのペグ挿入学習を高精度化した。
- CLAP: 言語-動作接地による直接的なVLMからVLAへの適応VLA2026/7/1
事前学習済みVLMを大規模なロボットデータで再学習せず、最小限のアーキテクチャ変更でVLAに変換する手法を提案。数値の動作系列の前に自然言語の動作記述を付与することで、VLMの言語分布を保ちつつ動作予測を可能にし、LIBEROで高い性能を達成した。
- 高速接触豊富模倣学習のためのインクリメンタル反復参照学習制御による加速デモンストレーションの精緻化模倣学習/接触操作2026/4/1
高速な接触を伴う操作の模倣学習において、人間のデモを単純に加速すると接触ダイナミクスが変わり追従誤差が生じる問題を、反復参照学習制御を拡張したI2RLCで参照軌道を段階的に高速化しながら更新することで解決し、実機タスクで最大10倍速の高忠実デモ生成と模倣学習ポリシーの成功率向上を実証した。
- シミュレーション駆動の進化的動作パラメータ化による柔軟円錐ロボットハンドを用いた接触リッチな粒状物すくい上げソフトロボティクス/操作2026/4/1
柔軟な円錐形ロボットハンドの変形を物理シミュレーションでモデル化し、進化的戦略によりすくい上げ軌道を自動最適化する手法を提案。シミュレーションと実機実験で汎化性能を検証した。
- 異方性と切替可能な剛性を備えたソフトリストによる接触の多いマニピュレーションのための堅牢なロボット学習マニピュレーション2026/2/1
2枚の直交する板ばねとロック機構付き回転関節を用いたソフトリストCLAWを提案し、6自由度の大きな変形と3モードの異方性剛性を実現して、模倣学習によるペグ挿入タスクで76%の成功率を達成した。
- 触覚記憶を備えたソフトロボット：マスク付きエンコーディングとソフト手首による堅牢な物体挿入マニピュレーション2026/1/1
ソフト手首と触覚検索ベース制御を統合し、マスク付き触覚軌道トランスフォーマーで時空間表現を学習することで、不確実性下でのペグ挿入を堅牢に実現した。
- 軽量4モーター義手による安定した把持内操作マニピュレーション2026/1/1
4モーター駆動の軽量義手PLEXUSハンドにモーター電流フィードバックを導入し、物体幅を推定して指位置を調整することで、把持内での回転操作をより安定化させた研究。
- 単一シートバルブを統合したSCUハンド：ミリグラムスケールの粉体ハンドリングのための漏斗型ロボットハンドマニピュレーション2025/12/1
先端に制御可能なバルブを備えた漏斗型ソフトロボットハンドを開発し、粉体流量モデルとオンラインパラメータ同定に基づくフィードバック制御により、ミリグラム単位の粉体を高精度に分注できることを示した。
- PLEXUSハンド：精密・側面把持の巧みな操作を可能にする軽量4モータ義手マニピュレーション2025/10/1
4つのモータと最適化された親指配置により、軽量（311g）で精密把持と側面把持の切り替えや道具操作を実現した電動義手を開発し、その有効性を実験で示した。
- 柔軟手首の受動コンプライアンスとVLMによる失敗回復を統合したロバストな物体挿入マニピュレーション2025/9/1
受動的に柔らかい手首で接触を安全に吸収し、VLMが失敗を検知して回復動作を提案することで、位置ずれや摩擦変化があっても物体挿入を成功させる手法を提案した。
- 物理リザバーコンピューティングによる固有ダイナミクスを活用したケーブル駆動蛇型マニピュレータの姿勢推定姿勢推定2025/9/1
軽量なケーブル駆動蛇型マニピュレータの姿勢推定において、柔軟性に起因する誤差を克服するため、マニピュレータ自身の非線形ダイナミクスを物理リザバーとして利用する手法を提案し、実験で有効性を示した。
- 長期的な両腕タスク・動作計画のための接地された視覚言語インタプリタ両腕マニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルでPDDL仕様を生成し、タスク・動作計画と修正計画を組み合わせて、検証可能な両腕ロボットの調理タスクを実現する枠組みを提案。
- SCU-Hand: 様々なサイズの容器から粉体をすくい取るソフト円錐型万能ロボットハンドマニピュレーション2025/5/1
柔軟な円錐構造と再構成可能な機構を備えたエンドエフェクタで、複雑な力覚制御や機械学習なしに様々なサイズの容器から粉体を高精度にすくい取る手法を提案した。
- KeyMPs: 遮蔽の多いタスクに向けたDMPシーケンスによるワンショット視覚言語誘導動作生成VLA2025/4/1
視覚言語モデル(VLM)の高レベル推論と空間認識を活用し、キーワードラベル付きプリミティブ選択とキーポイントペア生成によってDMPを連結し、遮蔽が多いタスクでもワンショットで複雑なロボット動作を生成するフレームワークを提案。
- 模倣学習による拡散ポリシーで実現するコンプライアントな接触リッチマニピュレーションマニピュレーション2024/10/1
拡散モデルを用いてエンドエフェクタ姿勢とアーム剛性を予測し、粉体研磨のような力制御が難しい接触作業を模倣学習で実現するフレームワークDIPCOMを提案した。
- 視覚言語モデルによる視触覚ゼロショット物体認識触覚2024/9/1
触覚データを視覚言語モデル(VLM)に組み込み、物体名の注釈だけで触覚をテキスト化してゼロショットで物体を認識する手法を提案した。
- ソフトリストを用いたロボット物体挿入：特権情報を活用したSim-to-Real学習sim2real2024/8/1
ソフトリストを持つロボットで、把持や穴の位置に不確かさがある環境での接触を伴う物体挿入を、特権情報を用いたSim-to-Real学習で実現した。
- VR触覚フィードバック遠隔操作とTransformerによる可変コンプライアンス制御の少数デモ学習マニピュレーション2024/6/1
VRコントローラと触覚フィードバックで教示した少数のデモから、Transformerベースの手法Comp-ACTで剛体ロボットの可変コンプライアンス制御を学習し、接触の多い器用な両腕マニピュレーションを実現した。
- SliceIt! — ロボットの食材スライス学習のためのデュアルシミュレータフレームワークsim2real2024/4/1
食材切断の実データを少し集めて高忠実度カッティングシミュレータとロボットシミュレータを校正し、強化学習でコンプライアンス制御方策を訓練して実機に転移するreal2sim2real手法を提案した。
- 電磁気学に着想を得た視触覚センサからの把持内トルク推定法触覚2024/4/1
ゲル型視触覚センサのマーカー変位場を電磁気学の双極子モーメントに例えて解析し、深層学習や個別モデルなしで把持物体の傾きトルクを推定する手法を提案した。
- ソフト手首を用いた部分観測下での対称性を考慮したロボット組立の強化学習マニピュレーション2024/2/1
ソフト手首を使い、触覚と固有感覚のみから部分観測下でペグ挿入を行う記憶ベースの強化学習エージェントを提案。対称性を活用したデータ拡張と補助損失でサンプル効率を高め、実機でも3時間で学習可能とした。
- Vision-Language Interpreter for Robot Task Planning2023/11/1
- Elastic Decision Transformer2023/7/5
- An analytical diabolo model for robotic learning and control2020/11/1