S. Shankar Sastry

収録論文 22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

• 再構成・練習・実世界展開：身体性エージェントのためのガイド付き自己改善
  マニピュレーション2026/10/1

  オフラインデータから操作タスクを抽出し、シミュレーションで練習して失敗を診断しながらスキルとプロンプトを自己改善し、実機で高い成功率を達成するフレームワークRPGを提案。

• 形態模倣：形態と接触を考慮したハンドリターゲティングからSim-to-Real視覚運動ポリシーへ
  sim2real2026/9/23

  人間の手と物体の相互作用を、形態最適化・残差強化学習・視覚運動ポリシー蒸留の3段階でロボットハンドに転移し、ゼロショットで実世界に展開するフレームワークを提案。

• GaP: 変動的オートメーションタスクのためのグラフとしてのポリシーを用いたマルチエージェント自己学習ハーネス
  タスク計画2026/7/1

  ロボットの信頼性を高めるため、エージェント型コーディングと解釈可能なロボットプログラミングを組み合わせ、タスクをグラフ構造で表現して自己学習する手法を提案した。

• FARM: 関係空間記憶を用いた任意物体の発見
  物体検索/空間記憶/VLM2026/6/1

  ロボットが「ダーツボードの下の背の高いランプ」のような関係的な指示で物体を見つけられるよう、実時間で物体レベルの空間記憶を構築し、VLMでクエリを解析して検索するシステムを提案した。

• 不確実性と通信制約下での動的マルチロボットタスク割り当て：ゲーム理論的アプローチ
  タスク割り当て2026/4/1

  不確実なタスク完了と時間制約、不完全な情報下での動的マルチロボットタスク割り当て問題に対し、分散型の反復最良応答（IBR）ポリシーを提案し、都市規模の配送ドメインで評価した。

• HITTER: 階層的計画と学習によるヒューマノイド卓球ロボット
  ヒューマノイド2025/8/1

  モデルベースの軌道予測・ラケット計画と強化学習による全身制御を組み合わせ、人間と106連続ラリーできるヒューマノイド卓球システムを実現した。

• MRTA-Sim: オープンワールド環境におけるマルチロボット割当・計画・制御のためのモジュラーシミュレータ
  群制御2025/4/1

  複雑な屋内環境でマルチロボットタスク割当（MRTA）手法を評価するため、ROS2/Gazebo上でNAV2とCBF-QPを統合したモジュラーシミュレータを開発し、SMTベースの動的MRTAで実証した。

• Lipschitz制約付きポリシーによる滑らかなヒューマノイド歩行の学習
  歩行2024/10/1

  方策にLipschitz制約を勾配ペナルティとして課すことで、低域通過フィルタや平滑化報酬を使わずに滑らかで頑健なヒューマノイド歩行制御を学習する手法を提案し、実機で検証した。

• SMTに基づく動的マルチロボットタスク割り当て
  群制御2024/3/1

  SMTソルバを活用し、締切付きで複数タスクを同時に処理できるロボット群への動的なタスク割り当てを、健全かつ完全に解く手法を提案した。

• Role of Uncertainty in Anticipatory Trajectory Prediction for a Ping-Pong Playing Robot
  2023/12/1
• DEC-LOS-RRT: Decentralized Path Planning for Multi-robot Systems with Line-of-sight Constrained Communication
  2022/3/1
• Improving Input-Output Linearizing Controllers for Bipedal Robots via Reinforcement Learning
  2020/4/1
• Exponentially Stable First Order Control on Matrix Lie Groups
  2020/4/1
• LESS is More: Rethinking Probabilistic Models of Human Behavior
  2020/1/1
• Maximum Likelihood Constraint Inference for Inverse Reinforcement Learning
  2019/9/1
• Hierarchical Game-Theoretic Planning for Autonomous Vehicles
  2018/10/1
• Modeling Supervisor Safe Sets for Improving Collaboration in Human-Robot Teams
  2018/5/1
• Generating Plans that Predict Themselves
  2018/2/1
• Goal Inference Improves Objective and Perceived Performance in Human-Robot Collaboration
  2018/2/1
• People as Sensors: Imputing Maps from Human Actions
  2017/11/1
• Pragmatic-Pedagogic Value Alignment
  2017/7/1
• Rapid Integration and Calibration of New Sensors Using the Berkeley Aachen Robotics Toolkit (BART)
  2014/9/1