Masato Kobayashi
収録論文 21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
- ULOHA: 水中両腕ロボット学習プラットフォーム水中マニピュレーション2026/9/16
水中で両腕ロボットの模倣学習を行うためのテレオペ・多視点センシング・方策学習・自律実行を統合したプラットフォームを構築し、ACTやDiffusion Policy、SmolVLAを評価した。
- Bi-MoDe: 双方向制御に基づく模倣学習における修飾子条件付きデコーディングによる実行速度と接触強度の調整模倣学習2026/9/11
Transformer行動デコーダの各層に制約付き潜在変数を注入し、実行速度や接触強度などの指示に従って模倣学習した動作を調整できるようにした。実機のホワイトボード拭きタスクで有効性を検証した。
- MR-GLi: 双方向制御による水中ロボットアーム遠隔操作のための混合現実ベースのグリッパ連動オーバーレイ遠隔操作2026/9/11
水中双方向遠隔操作において、反力トルク表示と手首カメラ映像をロボットグリッパに空間的に重畳するMRインタフェースを提案し、2Dモニタと比較してトルク調整性能は同等ながら注意切替の負担が軽減されることを示した。
- MRReP: モバイルロボットナビゲーションのためのMRベース手描き参照経路編集インターフェースナビゲーション2026/4/1
MR環境でユーザーが手のジェスチャーで床に直接経路を描き、その経路をロボットのナビゲーションに反映させるインターフェースを提案し、従来の2Dインターフェースと比較して精度・操作性・負担の改善を実証した。
- Bi-HIL: サブタスク進行率とキーフレームメモリを用いた双方向制御に基づくマルチモーダル階層模倣学習による長時間の接触を伴うロボット操作マニピュレーション2026/3/1
長時間の接触を伴うロボット操作を安定化するため、サブタスク進行率とキーフレームメモリを統合した双方向制御ベースの階層模倣学習フレームワークを提案し、実機タスクで有効性を検証した。
- MRPoS: 空間ポインティングと大規模言語モデルを用いた音声対話による複合現実ベースのロボットナビゲーションインターフェースナビゲーション2026/3/1
複合現実(MR)環境でのロボットナビゲーションにおいて、従来のエアタップ操作に代わり、空間ポインティングと大規模言語モデル(LLM)による音声対話を組み合わせた自然なマルチモーダルインターフェースを提案し、タスク完了時間と作業負荷を削減した。
- Bi-AQUA: 照明を考慮したアクションチャンキングTransformerによる水中ロボットアームの双方向制御ベース模倣学習模倣学習/水中マニピュレーション2025/11/1
水中ロボットアームの模倣学習において、照明変動を明示的にモデル化する階層的な照明対応設計と双方向制御を組み合わせ、接触の多いタスクでの頑健な性能を実現した。
- MR-UBi：反力トルク表示を備えた複合現実型水中ロボットアーム遠隔操作システム遠隔操作2025/10/1
複合現実ヘッドマウントディスプレイ上に把持トルクを色と長さで表示するインジケータを重畳し、双方向制御による力覚フィードバックと組み合わせることで、水中ロボットアームの遠隔操作精度と使いやすさを向上させた。
- Bi-VLA: 視覚言語融合による双方向制御ベースの模倣学習VLA2025/9/1
双方向制御による模倣学習に視覚と言語指示を融合させ、単一モデルで複数タスクを実行できるようにしたフレームワークを提案し、実機実験で成功率の向上を示した。
- MRHaD: モバイルロボットナビゲーションのための複合現実ベースの手描き地図編集インターフェースヒューマンロボットインタラクション2025/4/1
MRヘッドセットとロボットナビゲーションを統合し、自然な手のジェスチャーで地図上に手描きの制限区域をリアルタイムに作成・編集できるインターフェースを提案し、従来の2D編集より効率・精度・使いやすさが向上することを示した。
- Bi-LAT: 双方向制御と言語指示を統合した模倣学習による力加減の調整模倣学習2025/4/1
言語指示（「やさしく掴む」など）と双方向遠隔操作の力覚データをTransformerで統合し、ロボットが指示に応じて把持力やねじり力を調整できる模倣学習フレームワークを提案した。
- ALPHA-αとBi-ACTこそが必要なすべて：低コストシステムによる片腕・両腕ロボットマニピュレーションの模倣学習における位置・力情報/制御の重要性模倣学習2024/11/1
位置と力の両方を活用する双方向制御ベースの模倣学習手法Bi-ACTと、多様な制御モードに対応した低コスト両腕ロボットハードウェアALPHA-αを提案し、力制御の重要性を示した。
- DABI: 画像を用いたバイラテラル制御ベース模倣学習におけるダウンサンプリングによるデータ拡張手法の評価模倣学習2024/10/1
ロボットの模倣学習において、1000Hzの関節データと100Hzの画像をダウンサンプリングで同期させ、データを10倍に拡張するDABIを提案し、実機実験で成功率の大幅な向上を確認した。
- BSL：ROSナビゲーションスタックと死角レイヤに基づく移動ロボットの死角を考慮したナビゲーション手法ナビゲーション2024/5/1
RGB-Dカメラで死角を推定し、ROSのローカルコストマップに死角レイヤを組み込むことで、死角から飛び出す人や物体との衝突を避ける移動ロボットのナビゲーション手法を提案した。
- MRNaB: 光学シースルーMRビーコンを用いた複合現実ベースのロボットナビゲーションインターフェースロボットナビゲーション2024/3/1
MR空間に「エアタップ」でビーコンを配置し、ロボットの複数目的地ナビゲーションを直感的に行えるインターフェースを提案。2Dナビと比較して性能とユーザー体験が向上した。
- ILBiT: Imitation Learning for Robot Using Position and Torque Information based on Bilateral Control with Transformer2024/1/1
- Bi-ACT: Bilateral Control-Based Imitation Learning via Action Chunking with Transformer2024/1/1
- TRAIL Team Description Paper for RoboCup@Home 20232023/10/1
- GenDOM: Generalizable One-shot Deformable Object Manipulation with Parameter-Aware Policy2023/9/1
- OUXT Polaris: Autonomous Navigation System for the 2022 Maritime RobotX Challenge2023/6/1
- GenORM: Generalizable One-shot Rope Manipulation with Parameter-Aware Policy2023/6/1