Nikolay Atanasov

University of California, San Diego

収録論文 101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

• HIGS: 幾何・意味理解を統合する階層的暗黙グリッド
  シーン理解2026/9/29

  マルチ解像度サブマップと統合クエリ機構で、幾何と意味の両方を扱う効率的でスケーラブルな階層的ニューラル場を提案した論文。

• OREN-X: 実時間マルチモーダルマッピングのための八分木残差ネットワーク
  マッピング2026/9/24

  八分木を共有データ構造として幾何・放射・視覚言語特徴を統合的にマッピングし、リアルタイム性能と精度を向上させる手法を提案。

• OcclusionCBF: 隠れた動的障害物に対する安全なナビゲーションのためのバックアップ制御バリア関数
  ナビゲーション/安全制御2026/9/6

  ロボットが遮蔽物の背後に隠れた動的障害物と衝突しないよう、到達可能な占有予測に基づくバックアップ制御バリア関数を拡張した安全フィルタを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

• 距離から軌道へ：UAVのためのリアルタイム符号付き距離関数マッピングと距離加速型モーションプランニング
  UAVナビゲーション2026/7/1

  本論文は、点群からオンラインでSDFを再構成するニューラルネットワークORENと、距離情報を利用して衝突チェックを削減する探索ベースのプランナーBubble*を統合し、クアッドローターのリアルタイムナビゲーションを実現した。

• SERF: 長時間ホライズンのモバイル操作のための時空間環境・ロボット特徴マップ
  モバイル操作/VLA2026/6/1

  ロボットの長時間操作タスクにおいて、環境とロボット自身を共有潜在空間のニューラル点群として表現する時空間特徴マップを導入し、これをVLAモデルの状態入力として用いることで、長期的な推論とタスク成功率を向上させる。

• DexFuture: 両手巧緻ツール使用のための階層的未来状態視覚運動ターゲティング
  マニピュレーション2026/6/1

  高次元の手の構成と複雑な手-ツール-物体ダイナミクスを扱う両手巧緻ツール使用タスクにおいて、デモンストレーションや遅い計画に依存せずに未来の参照軌道を生成する階層的システムを提案した。

• 物体情報を活用したモデル予測経路積分制御による非把持ロボット操作
  マニピュレーション2026/5/1

  非把持操作の長期的計画を、物体単体の計画を参照してロボットと物体の統合計画を解く階層型MPPI制御で効率化し、シミュレーションと実機で成功率を向上させた。

• 高拘束環境における連続体ロボットの接触を考慮した計画と制御
  連続体ロボット2026/4/1

  連続体ロボットが血管や内腔などの狭い環境で安全に動作するため、接触の質を評価して危険な接触を罰し、良性の接触を許容する計画手法を提案。患者スキャンからの解剖モデルで実験し、高い成功率と精度を達成した。

• 予測制御のためのニューラルロボットダイナミクスのオンザフライ適応
  制御2026/4/1

  オフライン学習と効率的なオンライン更新を組み合わせ、ニューラルダイナミクスモデルを高速適応させる手法を提案。実機クアッドローターで新環境下の予測追従制御を実証した。

• Rainbow-DemoRL: デモンストレーション強化強化学習の改良を組み合わせる
  強化学習2026/3/1

  オフラインデータを活用したオンライン強化学習のサンプル効率向上手法を3分類し、各手法の組み合わせ効果を実証的に分析した論文。

• Kernel-SDF: カーネル回帰を用いたリアルタイム符号付距離関数推定のためのオープンソースライブラリ
  シーン表現2026/3/1

  カーネル回帰とガウス過程回帰を組み合わせ、ストリーミングセンサデータから不確かさを考慮した符号付距離関数をリアルタイムで推定するオープンソースライブラリを開発した。

• 制御バリア回廊：安全関数から安全集合へ
  安全制御2026/3/1

  制御バリア関数と安全運動回廊という2つの安全手法を統合した「制御バリア回廊」を提案し、フィードバック制御系での局所的な安全目標領域の選択を可能にする。

• PhysGraph: 物理に基づくグラフ変換器ポリシーによる両手巧緻な手-道具-物体操作
  マニピュレーション2026/3/1

  両手による道具操作を、システムを運動学的グラフとして表現し、注意機構に物理的構造事前知識を注入するグラフ変換器ポリシーPhysGraphを提案。パラメータ数を減らしつつ操作精度と成功率を向上させ、未見の形状へのゼロショット転移も示した。

• 天井作業のための共有自律型建設ロボットシステム
  建設ロボット2025/11/1

  天井への穴あけなどの高所作業を遠隔操作で支援する移動式双腕ロボットを開発し、ガウススプラッティングによるオンライン3D再構成と動的障害物回避のためのニューラルC空間バリアを導入した。

• MATT-Diff: 拡散ポリシーによるマルチモーダル能動的目標追跡
  目標追跡2025/11/1

  拡散モデルに基づく制御ポリシーで、目標数や状態が未知の環境でも探索・追跡・再捕捉を切り替えながら移動エージェントが複数目標を追跡できる手法を提案。

• OREN: 実時間ユークリッド符号付距離マッピングのための八分木残差ネットワーク
  マッピング2025/10/1

  八分木補間による明示的な事前分布とニューラルネットワーク回帰による暗黙的な残差を組み合わせ、非打ち切りユークリッドSDFを高精度かつ効率的に再構成するハイブリッド手法を提案。

• 全体像を見る：モバイルマニピュレーション方策学習のための3D潜在マップ
  モバイルマニピュレーション2025/10/1

  3D潜在特徴マップ上で直接動作するエンドツーエンドの方策学習手法SBPを提案し、画像のみに頼る方策よりも空間的・時間的推論に優れ、未知シーンでも高い成功率を示した。

• 自己注意機構付き方策勾配によるモデルフリー分散非線形マルチエージェントゲーム
  マルチエージェント強化学習2025/9/1

  非線形なマルチエージェントゲームにおいて、自己注意層でパラメータ化した非線形フィードバックゲインを方策勾配で学習する分散方策を提案し、線形・非線形制御やマルチロボット追跡逃避ゲームで有効性を示した。

• Conformalizedセマンティックマップを用いた未知環境における安全計画
  ナビゲーション2025/9/1

  知覚の不確実性がある未知環境で、セマンティックな到達・回避タスクをユーザー指定の確率で達成するプランナを提案。Conformal Predictionでセマンティックマップの不確実性をモデルフリーに定量化する。

• 一般化リアプノフ関数による強化学習方策の安定性証明
  強化学習2025/5/1

  強化学習方策の価値関数にニューラルネットの残差項を加えて一般化リアプノフ関数を学習し、方策の安定性を証明する手法を提案した。

• 不変視覚慣性オドメトリのための学習型IMUバイアス予測
  視覚慣性オドメトリ2025/5/1

  IMUのバイアスをニューラルネットで予測し、不変拡張カルマンフィルタによる視覚慣性オドメトリの対称性を保ちながら、視覚情報が長期間得られない場合でもロバストな状態推定を実現した。

• MISO: 大規模環境における効率的でグローバルに一貫したニューラル暗黙再構成のためのマルチレゾリューションサブマップ最適化
  ニューラルSLAM2025/4/1

  ニューラル暗黙表現を用いたSLAMにおいて、マルチレゾリューションのサブマップを階層的に最適化することで、大規模環境でも計算効率と推定精度を両立させる手法を提案した。

• 楕円体事前分布とニューラル残差によるシーン全体の符号付き方向距離関数の学習
  3D再構成2025/3/1

  視点方向に依存する符号付き距離関数（SDDF）を提案し、楕円体の明示的事前分布とニューラル残差を組み合わせてシーン全体を高精度かつ効率的に再構成する手法を開発した。

• LTLCodeGen: ロボットタスク計画のための構文的に正しい時相論理のコード生成
  タスク計画2025/3/1

  自然言語の指示をコード生成によって構文的に正しい線形時相論理(LTL)式に変換し、セマンティック占有マップと組み合わせて衝突のないロボット経路を計画する手法を提案。

• マニピュレーション計画と制御のためのニューラル配置空間バリア
  マニピュレーション2025/3/1

  配置空間距離関数(CDF)をニューラルネットで学習し、それをバリアとして安全制約を定式化することで、雑然とした動的環境でのマニピュレータの運動計画とロバスト安全制御を効率化した研究。

• LATMOS: 観測列からの潜在オートマトンタスクモデル
  タスク計画2025/3/1

  観測データからタスクを自動的に分解し、検証と計画を可能にするオートマトンに着想を得たタスクモデルを提案。

• SplatSDF: ガウシアンスプラットとのアーキテクチャレベル融合によるSDF-NeRFの高速化
  シーン表現/NeRF2024/11/1

  3DガウシアンスプラットをSDF-NeRFの入力としてアーキテクチャレベルで融合し、収束を3倍高速化しつつ幾何精度とレンダリング品質を向上させた手法を提案。

• 遮蔽環境下での追跡回避問題における視界と安全バリア関数を用いた制御戦略
  追跡回避2024/11/1

  移動する追跡者が遮蔽物があっても逃走者を視界内に捉え続けるため、視界と障害物回避を制御バリア関数で制約し、サンプリングベース計画と凸最適化で追従する手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。

• 作用素学習による汎化可能な動作計画
  動作計画2024/10/1

  動作計画の価値関数をコスト関数空間から価値関数空間への作用素として学習するPlanning Neural Operator (PNO)を提案し、粗い解像度での学習から高解像度へのゼロショット超解像や、A*やRRT*を加速するヒューリスティックとしての利用を実証した。

• 連続体ロボット制御のためのニューラル配置距離関数
  連続体ロボット/運動計画2024/9/1

  連続体ロボットの形状をリンクごとの距離場を学習して運動学チェーンで統合するN-CEDFとして表現し、MPPI制御に組み込むことで動的障害物環境でも安全な軌道生成を可能にした。

• 距離場上の動作計画のための安全バブル被覆
  動作計画2024/8/1

  距離場の一点の距離値から安全領域（安全バブル）を求め、自由空間をバブルで被覆する3つのサンプリングアルゴリズムを提案し、階層的な計画で効率的な衝突回避軌道を生成する。

• 可変周波数モデル学習と予測制御による脚ロボットの跳躍動作
  跳躍/モデル予測制御2024/7/1

  脚ロボットの跳躍において、実験からモデルを学習し可変周波数のモデル予測制御を組み合わせることで、着地目標精度と外乱への頑健性を両立させた研究。

• 潜在空間アライメントによる異形態ロボットマニピュレーションスキルの転移
  マニピュレーション2024/6/1

  異なる形態のロボット間で制御方策を転移するため、状態と行動を共通の潜在空間に射影し、敵対的学習とサイクル整合性でターゲットのエンコーダ・デコーダを訓練する手法を提案。sim-to-simおよびsim-to-realで有効性を実証。

• SlideSLAM: マルチロボットナビゲーションのための疎で軽量な分散型メトリック・セマンティックSLAM
  SLAM2024/6/1

  異種ロボットチームが協調して物体ベースのメトリック・セマンティック地図をリアルタイムに構築できる、分散型SLAMフレームワークを開発した。

• 動的環境における安全なロボットナビゲーションのためのセンサベース分布ロバスト制御
  ナビゲーション2024/5/1

  ノイズを含むオンボードセンサ情報を直接取り込む分布ロバスト制御バリア関数(DR-CBF)を提案し、経路追従のための制御リアプノフ関数と組み合わせることで、不確実な動的環境下でも安全かつ効率的な移動ロボットのナビゲーションを実現した。

• 分散変分推論によるマルチロボット物体SLAM
  マルチロボットSLAM2024/4/1

  複数ロボットの物体SLAMを通信グラフ上の変分推論問題として定式化し、コンセンサス制約付き分散ミラー降下法で解く手法を提案。実機・シミュレーションで軌道と物体推定の精度向上と大規模チームへの拡張性を示した。

• ロボットチームによる能動マッピングのためのリーマン最適化
  群制御2024/4/1

  複数ロボットが分散的に協調し、リーマン多様体上の最適化を用いて3Dセマンティックマップ推定と不確実性を最小化するSE(3)軌道計画を同時に行う手法を提案。

• 分布ロバスト方策とリアプノフ証明書の学習
  制御/ロバスト学習2024/4/1

  モデル不確かさ下での制御系に対し、分布ロバストなリアプノフ微分制約を満たすニューラル制御器と証明書を学習する手法を提案し、OoD不確かさでも安定性を保証する。

• モバイルマニピュレーションのための汎化可能な特徴場の学習
  モバイルマニピュレーション2024/3/1

  移動と操作の両方に使える統一的なシーン表現として、リアルタイムで動作する汎化可能なニューラル特徴場GeFFを提案し、四足歩行ロボットで物体・部位レベルの操作と意味認識ナビゲーションを実証した。

• Distributed Optimization with Consensus Constraint for Multi-Robot Semantic Octree Mapping
  2024/2/1
• Port-Hamiltonian Neural ODE Networks on Lie Groups For Robot Dynamics Learning and Control
  2024/1/1
• Physics-Informed Multi-Agent Reinforcement Learning for Distributed Multi-Robot Problems
  2024/1/1
• Distributed Bayesian Estimation in Sensor Networks: Consensus on Marginal Densities
  2023/12/1
• EAST: Environment Aware Safe Tracking using Planning and Control Co-Design
  2023/10/1
• Safe Stabilizing Control for Polygonal Robots in Dynamic Elliptical Environments
  2023/10/1
• Distributed Variational Inference for Online Supervised Learning
  2023/9/1
• Hamiltonian Dynamics Learning from Point Cloud Observations for Nonholonomic Mobile Robot Control
  2023/9/1
• Dynamic Handover: Throw and Catch with Bimanual Hands
  2023/9/1
• Optimal Scene Graph Planning with Large Language Model Guidance
  2023/9/1
• Learning to Identify Graphs from Node Trajectories in Multi-Robot Networks
  2023/7/1
• Distributionally Robust Lyapunov Function Search Under Uncertainty
  2022/12/1
• Policy Learning for Active Target Tracking over Continuous SE(3) Trajectories
  2022/12/1
• Lie Group Forced Variational Integrator Networks for Learning and Control of Robot Systems
  2022/11/1
• Safe and Stable Control Synthesis for Uncertain System Models via Distributionally Robust Optimization
  2022/10/1
• Learning Continuous Control Policies for Information-Theoretic Active Perception
  2022/9/1
• LEMURS: Learning Distributed Multi-Robot Interactions
  2022/9/1
• Information-theoretic Abstraction of Semantic Octree Models for Integrated Perception and Planning
  2022/9/1
• Energy-Aware, Collision-Free Information Gathering for Heterogeneous Robot Teams
  2022/8/1
• A Survey on Active Simultaneous Localization and Mapping: State of the Art and New Frontiers
  2022/7/1
• Robust and Safe Autonomous Navigation for Systems with Learned SE(3) Hamiltonian Dynamics
  2022/7/1
• Latent Policies for Adversarial Imitation Learning
  2022/6/1
• TerrainMesh: Metric-Semantic Terrain Reconstruction from Aerial Images Using Joint 2D-3D Learning
  2022/4/1
• Active Mapping via Gradient Ascent Optimization of Shannon Mutual Information over Continuous SE(3) Trajectories
  2022/4/1
• Safe Control Synthesis with Uncertain Dynamics and Constraints
  2022/2/1
• Physics-guided Learning-based Adaptive Control on the SE(3) Manifold
  2022/1/1
• Semantic OcTree Mapping and Shannon Mutual Information Computation for Robot Exploration
  2021/12/1
• Safe Autonomous Navigation for Systems with Learned SE(3) Hamiltonian Dynamics
  2021/12/1
• Active SLAM over Continuous Trajectory and Control: A Covariance-Feedback Approach
  2021/10/1
• Distributed Gaussian Process Mapping for Robot Teams with Time-varying Communication
  2021/10/1
• Adaptive Control of SE(3) Hamiltonian Dynamics with Learned Disturbance Features
  2021/9/1
• Hamiltonian-based Neural ODE Networks on the SE(3) Manifold For Dynamics Learning and Control
  2021/6/1
• Active Exploration and Mapping via Iterative Covariance Regulation over Continuous $SE(3)$ Trajectories
  2021/3/1
• Dense Incremental Metric-Semantic Mapping for Multi-Agent Systems via Sparse Gaussian Process Regression
  2021/3/1
• Localization and Mapping using Instance-specific Mesh Models
  2021/3/1
• Fully Convolutional Geometric Features for Category-level Object Alignment
  2021/3/1
• CORSAIR: Convolutional Object Retrieval and Symmetry-AIded Registration
  2021/3/1
• Inverse reinforcement learning for autonomous navigation via differentiable semantic mapping and planning
  2021/1/1
• Mesh Reconstruction from Aerial Images for Outdoor Terrain Mapping Using Joint 2D-3D Learning
  2021/1/1
• Active Bayesian Multi-class Mapping from Range and Semantic Segmentation Observation
  2021/1/1
• Non-Monotone Energy-Aware Information Gathering for Heterogeneous Robot Teams
  2021/1/1
• Control Barriers in Bayesian Learning of System Dynamics
  2020/12/1
• Learning Barrier Functions with Memory for Robust Safe Navigation
  2020/11/1
• Autonomous Navigation in Unknown Environments with Sparse Bayesian Kernel-based Occupancy Mapping
  2020/9/1
• OrcVIO: Object residual constrained Visual-Inertial Odometry
  2020/7/1
• Learning Navigation Costs from Demonstration with Semantic Observations
  2020/6/1
• Safe Robot Navigation in Cluttered Environments using Invariant Ellipsoids and a Reference Governor
  2020/5/1
• Learning Navigation Costs from Demonstration in Partially Observable Environments
  2020/2/1
• Fast and Safe Path-Following Control using a State-Dependent Directional Metric
  2020/2/1
• Autonomous Navigation in Unknown Environments using Sparse Kernel-based Occupancy Mapping
  2020/2/1
• Probabilistic Safety Constraints for Learned High Relative Degree System Dynamics
  2019/12/1
• Towards Search-based Motion Planning for Micro Aerial Vehicles
  2018/10/1
• Dense 3-D Mapping with Spatial Correlation via Gaussian Filtering
  2018/1/1
• Fast, Autonomous Flight in GPS-Denied and Cluttered Environments
  2017/12/1
• Search-based Motion Planning for Aggressive Flight in SE(3)
  2017/10/1
• Search-based Motion Planning for Quadrotors using Linear Quadratic Minimum Time Control
  2017/9/1
• End-to-End Navigation in Unknown Environments using Neural Networks
  2017/7/1
• Neural Network Memory Architectures for Autonomous Robot Navigation
  2017/5/1
• Active End-Effector Pose Selection for Tactile Object Recognition through Monte Carlo Tree Search
  2017/3/1
• Optimal Temporal Logic Planning in Probabilistic Semantic Maps
  2015/10/1
• Information Acquisition with Sensing Robots: Algorithms and Error Bounds
  2013/9/1
• Nonmyopic View Planning for Active Object Detection
  2013/9/1