Nikolaus Correll
収録論文 37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
- GOLEM: 電気自動車バッテリー分解に向けたモジュール型ヒューマノイド自律システムヒューマノイド/自律システム2026/8/21
GOLEMは、Unitree H1-2ヒューマノイドロボットを用いてEVバッテリーパックの分解を自動化する、オープンソースのモジュール型システムアーキテクチャを提案する。歩行、操作、動的安定性、ナビゲーション、空間記憶を独立モジュールとして抽象化し、シミュレーションから実機まで一貫した開発・比較を可能にした。
- 自己中心触覚・近接センサによる人型ロボット衝突回避の観測事前分布衝突回避2026/4/1
人型ロボットH1-2の全身衝突回避を強化学習で実現し、センサの種類・範囲・配置が回避行動に与える影響をドッジボール課題で分析した。
- FAME: 全身ヒューマノイドの操作範囲を拡大する力適応型強化学習ヒューマノイド/マニピュレーション2026/3/1
上半身の姿勢と両手にかかる力を潜在表現として取り込み、外力下でもバランスを保つ立ち姿勢ポリシーを強化学習で獲得。力覚センサなしで実機ヒューマノイドに適用可能。
- コードを断ち切る：低コスト・GPU加速の双腕移動マニピュレーションのためのシステムアーキテクチャマニピュレーション2026/3/1
オープンソースのXLeRobotを基に、1300ドル未満でオンボード計算を統合した双腕移動マニピュレータを構築し、テレオペレーション、自律SLAMナビゲーション、視覚ベースの操作を外部依存なしで実現した。
- 混合密度ヘッドを備えたリキッドネットワークによる効率的な模倣学習模倣学習2026/3/1
拡散ポリシーと比較し、リキッドニューラルネットワークと混合密度ヘッドを組み合わせたポリシーが、少ないパラメータで高精度・高速な模倣学習を実現することを示した論文。
- インテリジェント電気自動車分解のためのロボットエージェントプラットフォームロボット分解2026/3/1
電気自動車のバッテリーパック分解を自動化するため、知覚駆動の操作とAI支援プログラミングを統合したロボットプラットフォームを開発し、ファスナー除去の成功率と時間を実験的に評価した。
- Inspire RH56DFXハンドの特性評価・解析的計画・ハイブリッド力制御マニピュレーション2026/3/1
商用ロボットハンドInspire RH56DFXを研究用ツール化するため、力校正や遅延・オーバーシュートの特性評価、MuJoCoによるsim2realモデル、速度と力を組み合わせた閉ループ把持制御を開発し、ペグ挿入や多様な物体把持で有効性を示した。
- 物理推論と力におけるデュアルユースのジレンマについてVLA2025/5/1
VLMがロボットの力強い動作を生成する際の安全対策が、有益な接触操作も抑制してしまうことを事例研究で示し、価値整合とロボット能力のトレードオフを議論した。
- 物理推論と座標系ラベリングによる力強いスキル獲得VLA2025/5/1
VLMに軌道ではなく力（レンチ）を出力させ、座標系を画像に重ねることで、事前学習なしに様々なマニピュレーションタスクでゼロショット汎化を実現した。
- 力強いロボット基盤モデルに向けて：文献サーベイ触覚2025/4/1
ロボットマニピュレーションの政策学習において力覚・触覚を統合する手法を比較調査し、接触の多い汎用ロボット政策の課題と機会を整理したサーベイ。
- 可変密度3次元触覚人工皮膚における接触位置推定の機械学習アプローチ触覚2024/12/1
半円錐形の3次元人工皮膚に不均一に配置された静電容量式触覚センサの接触位置を、全結合ニューラルネットワークで推定し、平均誤差5.7mmを達成した。
- 繊細な把持のための力覚フィードバック付きロボット方策マニピュレーション2024/10/1
把持時の力覚フィードバックを含む130の軌道データセットを収集し、力覚あり・なしの拡散方策を比較。力覚ありの方策が繊細な物体の把持と未知物体への汎化に優れ、遅延も約4分の1に削減できることを示した。
- DeliGrasp: LLMによる物体特性推定と適応的把握政策マニピュレーション2024/3/1
LLMの常識推論とコード生成能力を活用し、物体の質量・摩擦・ばね定数を推定して適応的な把持政策を生成する手法を提案。繊細で変形可能な物体の把持で従来手法を上回る性能を示した。
- A versatile robotic hand with 3D perception, force sensing for autonomous manipulation2024/2/1
- Software Engineering for Robotics: Future Research Directions; Report from the 2023 Workshop on Software Engineering for Robotics2024/1/1
- Optimal decision making in robotic assembly and other trial-and-error tasks2023/1/1
- Toward smart composites: small-scale, untethered prediction and control for soft sensor/actuator systems2022/5/1
- High-bandwidth nonlinear control for soft actuators with recursive network models2021/1/1
- Miniaturized Circuitry for Capacitive Self-sensing and Closed-loop Control of Soft Electrostatic Transducers2020/9/1
- Autonomous Industrial Assembly using Force, Torque, and RGB-D sensing2020/2/1
- Augmented Reality for Human-Swarm Interaction in a Swarm-Robotic Chemistry Simulation2019/12/1
- Robots Assembling Machines: Learning from the World Robot Summit 2018 Assembly Challenge2019/11/1
- Embedded Neural Networks for Robot Autonomy2019/11/1
- Robotic Materials2019/3/1
- From Natural to Artificial Camouflage: Components and Systems2018/9/1
- Materials that make robots smart2017/11/1
- Distributed Camouflage for Swarm Robotics and Smart Materials2017/9/1
- New Directions: Wireless Robotic Materials2017/8/1
- Improving grasp performance using in-hand proximity and contact sensing2017/1/1
- Sparser Sparse Roadmaps2016/10/1
- Distributed Machine Learning in Materials that Couple Sensing, Actuation, Computation and Communication2016/6/1
- Morphological and Embedded Computation in a Self-contained Soft Robotic Hand2016/5/1
- Analysis and Observations from the First Amazon Picking Challenge2016/1/1
- Simultaneous Localization, Mapping, and Manipulation for Unsupervised Object Discovery2014/11/1
- Experience-Based Planning with Sparse Roadmap Spanners2014/10/1
- Reducing the Barrier to Entry of Complex Robotic Software: a MoveIt! Case Study2014/4/1
- Optimal Parameter Identification for Discrete Mechanical Systems with Application to Flexible Object Manipulation2014/2/1