Noémie Jaquier

収録論文 26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

• ChainSplat: ねじ理論に着想を得た、多視点RGBビデオから変形可能な線状物体の動力学を学習する物理モデル
  変形物体操作2026/8/28

  多視点RGBビデオのみから、ケーブルやロープなどの変形可能な線状物体の3D形状・外観・運動学・動力学を同時に学習するフレームワークを提案。物体を回転関節で連結された剛体リンクの開連鎖としてモデル化し、ガウススプラッティングと統合することで高精度な予測と制御を実現した。

• ダイナミクスを流れに任せよ：安定フローマッチング力学系
  模倣学習/安定性2026/6/1

  フローマッチングを用いた模倣学習の力学系に、リアプノフ安定性や正不変性の形式的保証を組み込む新しい枠組みを提案し、多峰性と安定性を両立したロボット動作生成を実現した。

• ここにもあそこにも対称性、組み合わせてどこにでも：ロボティクスにおけるクロス空間対称性合成
  対称性/ロボット学習2026/5/1

  ロボットの構造とタスクに由来する複数の対称性を同時に活用するためのフレームワークを提案し、双腕ロボットの実験で汎化性能の向上を示した。

• 学習されたラグランジュ潜在ダイナミクスの低次元制御と幾何学的構造
  制御理論2026/2/1

  高次元ラグランジュ系に対し、構造保存型の低次元潜在ダイナミクスを学習し、その上で追従制御則を導出。安定性・収束性の解釈可能な条件を示し、劣駆動系にも拡張した。

• 双曲多様体上の分類体系を考慮した動的動作生成
  動作生成2025/9/1

  人間の動作の階層的分類構造を保ちながら物理的に整合した動作を生成するため、ガウス過程動的モデルを双曲多様体に拡張した手法を提案した。

• ポテンシャル場誘導フローマッチングによる安全な模倣学習
  模倣学習2025/8/1

  成功デモからタスク方策と障害物情報(ポテンシャル場)を同時に学習し、推論時にフローマッチングのベクトル場をポテンシャル場で変調することで、タスク成功率を保ちながら衝突を大幅に削減する手法PF2MPを提案した。

• Riemann²: リーマン幾何データからのリーマン部分多様体学習
  表現学習2025/3/1

  単位ノルムベクトルや対称正定値行列のような幾何的制約を持つデータに対し、Wrappedガウス過程潜在変数モデルを用いてリーマン幾何を考慮した潜在表現を学習する手法を提案した。

• 高速でロバストな視覚運動リーマン・フローマッチング方策
  VLA2024/12/1

  リーマン多様体上のフローマッチングを用いて、幾何学的制約を考慮しつつ高速推論と安定性を両立した視覚運動方策を提案し、実機を含む10タスクで既存手法を上回る性能を示した。

• リーマン多様体上のフローマッチングによるロボット動作学習ポリシー
  VLA2024/3/1

  フローマッチングをリーマン多様体上に拡張し、ロボットの視覚運動ポリシーを効率的に学習・生成する手法RFMPを提案。拡散ポリシーより滑らかな軌道と高速推論を実現。

• Bi-KVIL: 両手マニピュレーションタスクのキーポイントベース視覚模倣学習
  模倣学習2024/3/1

  少数の人間の両手作業動画から、物体と手の主従関係や両手協調戦略を抽出し、新しい環境のカテゴリ物体にも汎化できる視覚模倣学習手法を提案した。

• Incremental Learning of Full-Pose Via-Point Movement Primitives on Riemannian Manifolds
  2023/12/1
• Transfer Learning in Robotics: An Upcoming Breakthrough? A Review of Promises and Challenges
  2023/11/1
• Unraveling the Single Tangent Space Fallacy: An Analysis and Clarification for Applying Riemannian Geometry in Robot Learning
  2023/10/1
• On the Design of Region-Avoiding Metrics for Collision-Safe Motion Generation on Riemannian Manifolds
  2023/7/1
• Bringing motion taxonomies to continuous domains via GPLVM on hyperbolic manifolds
  2022/10/1
• Riemannian geometry as a unifying theory for robot motion learning and control
  2022/9/1
• K-VIL: Keypoints-based Visual Imitation Learning
  2022/9/1
• A Riemannian Take on Human Motion Analysis and Retargeting
  2022/8/1
• Learning to Sequence and Blend Robot Skills via Differentiable Optimization
  2022/6/1
• Geometry-aware Bayesian Optimization in Robotics using Riemannian Mat\'ern Kernels
  2021/11/1
• Active Improvement of Control Policies with Bayesian Gaussian Mixture Model
  2020/8/1
• Analysis and Transfer of Human Movement Manipulability in Industry-like Activities
  2020/8/1
• Bayesian Optimization Meets Riemannian Manifolds in Robot Learning
  2019/10/1
• Learning from demonstration with model-based Gaussian process
  2019/10/1
• Tensor-variate Mixture of Experts for Proportional Myographic Control of a Robotic Hand
  2019/2/1
• Geometry-aware Manipulability Learning, Tracking and Transfer
  2018/11/1