Nick Hawes
収録論文 32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
- 静的グラフ世界モデルを超えて：進化するトポロジー上の確率的潜在ダイナミクス学習世界モデル2026/9/23
進化するトポロジーを持つ確率的・部分観測環境に対応したグラフ世界モデルGDMを提案し、予測分布と真の分布を比較する新指標GDDを導入した。
- 分位点結合フローマッチングによる分布強化学習強化学習2026/5/1
分布強化学習における条件付きフローマッチング批判器の損失がワッサーシュタイン距離と整合しない問題を解決するため、ソースとベルマン目標サンプルを分位点で整列させるFlowIQNを提案した。
- 移動操作のためのリスク認識強化学習移動操作/強化学習/リスク認識2026/3/1
移動マニピュレータのリスク認識行動を学習する手法を提案。分布強化学習でリスク中立な教師ポリシーを訓練し、歪みリスク指標でリスク調整した後、模倣学習で深度観測に基づく学生ポリシーに蒸留する。
- 水中グライダーの長期自律運用に向けたオンライン航法計画ナビゲーション2026/2/1
不確実性を考慮したオンライン計画を実機の水中グライダーに適用し、北海での約3ヶ月・1000kmの自律ミッションで従来手法より効率的な航法を実証した。
- サンプリングベースMPCのための生成モデル：適応的な接触リッチマニピュレーションのためのブートストラップ手法マニピュレーション2025/10/1
サンプリングベースMPCの制御列を条件付きフローマッチングで学習し、オンライン計画を効率化する生成予測制御フレームワークを提案。四足ロボットの実世界接触リッチ移動マニピュレーションに初めて適用し、サンプル効率と汎化性能を向上させた。
- ロボットミッションにおける人間とAIの共同推論の強化：信頼度に基づくアプローチ人間AI協調2025/8/1
ロボット遠隔操作タスクにおいて、人間とAIの推論のうち信頼度が高い方を選択する共同推論手法をユーザー研究で検証し、AIの信頼度較正が性能に与える影響を明らかにした。
- 部分観測モンテカルログラフ探索POMDP2025/7/1
大規模POMDPをオフラインで解くため、探索木をオンラインで折りたたんでポリシーグラフを構築するサンプリングベースの新アルゴリズムPOMCGSを提案した。
- 決定論的POMDPのための有限状態コントローラに基づくオフライン解法計画・POMDP2025/5/1
決定論的POMDPに対して、有限状態コントローラの形で方策を構築するMonte Carlo Value Iterationの適応手法DetMCVIを提案し、大規模問題や実世界の森林マッピングで有効性を示した。
- ロボット遠隔操作における共同意思決定：二人の頭脳は一人より優れているか遠隔操作2025/3/1
ロボット遠隔操作の動的タスクにおいて、2人のオペレータが自信を共有して共同意思決定を行うと、個人の最高性能を上回ることを100人の被験者実験で示した。
- 学習した報酬プロファイルによる車両エージェントの行動相互作用の因果的説明生成自動運転2025/3/1
自動運転車のエージェント間相互作用を因果的に説明するため、報酬指標の重み付けを学習し、実世界の運転データセットで有効性を検証した研究。
- LUMOS: 世界モデルを用いた言語条件付き模倣学習VLA2025/3/1
学習した世界モデルの潜在空間で長期ロールアウトを練習し、言語指示で操作可能なスキルを実機ロボットにゼロショット転移する模倣学習フレームワーク。
- ロボットナビゲーションのための漸減ダイナミクスプランニングナビゲーション2025/3/1
ロボットの動力学制約を計画全体に統合し、計画の進行に伴って動力学モデルの忠実度を徐々に下げる新しい枠組みを提案し、複数のプランナーで性能向上とBARNチャレンジ優勝を達成した。
- 後悔なし：カリキュラム発見のための後悔近似の調査と改善強化学習2024/8/1
強化学習のカリキュラム設計において、既存の後悔近似が実際には成功率と相関していることを明らかにし、学習可能性の高いシナリオを直接訓練する手法を提案した。
- 透明性のパラドックス？自動運転車の知覚誤差と説明の具体性が乗客に与える影響の検討自動運転/ヒューマンファクター2024/8/1
自動運転の説明の具体性が乗客の安心感・不安・操作意欲にどう影響するかを没入型シミュレータ実験で調べ、知覚誤差を隠す抽象的説明は安心感を下げ、誤差を明かす具体的説明は不安を高めることを示した。
- 草の成長を観測する：自律的な生物多様性モニタリングのための長期視覚ナビゲーションとミッション計画視覚ナビゲーション2024/4/1
動的に変化する草原環境で6週間にわたり植物群落を監視する自律ロボットシステムを実証し、複雑な自然環境での視覚ナビゲーションとミッション計画の課題を議論した。
- 準静的信念ダイナミクスと接触情報を活用したロバストプッシングマニピュレーション2024/4/1
物体を押す操作において、準静的な接触ダイナミクスを用いて不確実性の伝播を効率的に予測し、接触を考慮した軌道サンプリングと分散制約によりロバストな開ループ計画を生成する手法を提案した。
- AutoInspect: 長期的な自律産業点検に向けて自律ナビゲーション2024/4/1
ROSベースのミッション自律システムAutoInspectを開発し、鉱山や核融合炉などで数週間から数ヶ月の長期自律点検を実現した。
- CC-VPSTO: 不確実性下のオンラインロボット運動計画のためのチャンス制約付き経由点ベース確率的軌道最適化運動計画2024/2/1
不確実性下で制約を高い確率で満たす軌道を生成するため、チャンス制約最適化をモンテカルロサンプリングに基づく決定論的代理問題に変換し、勾配不要最適化でリアルタイムに解く枠組みを提案。シミュレーションとFranka Emikaロボットで有効性を示した。
- Effects of Explanation Specificity on Passengers in Autonomous Driving2023/7/1
- A Framework for Learning from Demonstration with Minimal Human Effort2023/6/1
- VP-STO: Via-point-based Stochastic Trajectory Optimization for Reactive Robot Behavior2022/10/1
- Unbiased Active Inference for Classical Control2022/7/1
- Beta Residuals: Improving Fault-Tolerant Control for Sensory Faults via Bayesian Inference and Precision Learning2022/4/1
- Risk-Aware Motion Planning in Partially Known Environments2021/9/1
- Towards Stochastic Fault-tolerant Control using Precision Learning and Active Inference2021/9/1
- Fault-tolerant Control of Robot Manipulators with Sensory Faults using Unbiased Active Inference2021/4/1
- Active Inference for Integrated State-Estimation, Control, and Learning2020/5/1
- Mixed-Initiative variable autonomy for remotely operated mobile robots2019/11/1
- Artificial Intelligence for Long-Term Robot Autonomy: A Survey2018/7/1
- Simultaneous Task Allocation and Planning Under Uncertainty2018/3/1
- Learning Deep Visual Object Models From Noisy Web Data: How to Make it Work2017/2/1
- The STRANDS Project: Long-Term Autonomy in Everyday Environments2016/4/1