Sam Kriegman
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
- ゼロから進化する器用なロボット進化ロボティクス2026/9/27
身体の構造を一切仮定せずに、物体の把持・回転・操作が可能なロボットを進化的手法で自動設計し、実機でゼロショット検証した研究。
- 人間の知覚指標を用いた低視認性UAVの計算設計UAV設計2026/5/1
高速回転とモーションブラーを利用して視認性を低減する単一プロペラUAV「Phantom Twist」を提案し、人間の知覚指標に基づいて部品配置を最適化する自動設計パイプラインを開発した。試作と飛行試験で安定性と低視認性を実証した。
- ECo-MoE: 身体条件付き混合エキスパートによるロボットの進化可能性の向上進化ロボティクス2026/5/1
ロボットの設計(遺伝子型)と制御(神経モジュール)を同時最適化する新しい枠組みを提案。個別ポリシー学習や単一の万能コントローラではなく、身体構造に応じてエキスパートを切り替える混合モデルで、進化的探索と学習を効率化する。
- 粗視化バーチャルロボットの製造可能な設計図生成ロボット設計2026/3/1
シミュレーション内で進化した仮想ロボットを、実際に製造可能な設計図へ自動変換するパイプラインを提案。モーターや電子部品などの構造・機能を抽象設計に埋め込み、製造制約を段階的に解決する。
- 運動学的自己破壊による自己再設計ロボット自己再設計2026/3/1
ロボットが自身の身体を動的に再設計する手法を提案。冗長なリンクを自己破壊して除去し、移動性能を向上させる。
- 再構成可能なモジュール型ロボットによる俊敏な脚式移動歩行2025/5/1
単一自由度の関節リンクを自律モジュールとして組み合わせ、多脚ロボットを自由に構成・再構成できるシステムを提案。損傷時の修復や新形態の探索を可能にした。
- 形態事前学習によるロボットの高速協調設計ロボット設計/進化2025/2/1
微分可能シミュレーションで汎用コントローラを事前学習し、身体構造の変更を即時評価する「ゼロショット進化」を提案。多様性崩壊を回避し高性能設計を効率的に得る。
- 自由形状の内骨格ロボットの生成進化的設計2024/12/1
弾性体と剛体を組み合わせた内骨格ロボットの身体構造と運動制御を同時に自動設計する手法を提案し、多様なロボットを生成できる実験基盤を提供する。
- 微分可能ロボットにおける進化と学習sim2real2024/5/1
大規模並列微分可能シミュレーションと遺伝的アルゴリズムを組み合わせ、ロボットの身体設計と神経制御を同時最適化し、微分可能性が高い形態が学習を促進することを示した。
- 非立方体の空間充填型モジュラーロボットモジュラーロボット2024/3/1
立方体以外の空間充填形状である菱形十二面体をロボットセルとして実装し、48個のセルで様々な超構造を構築して移動能力を実証した。
- Reinforcement learning for freeform robot design2023/10/1
- Glamour muscles: why having a body is not what it means to be embodied2023/7/1
- Efficient automatic design of robots2023/6/1
- Scale invariant robot behavior with fractals2021/3/1
- A soft robot that adapts to environments through shape change2020/8/1
- Scalable sim-to-real transfer of soft robot designs2019/11/1
- Embodiment dictates learnability in neural controllers2019/10/1
- Word2vec to behavior: morphology facilitates the grounding of language in machines2019/8/1
- Automated shapeshifting for function recovery in damaged robots2019/5/1
- Interoceptive robustness through environment-mediated morphological development2018/4/1
- How morphological development can guide evolution2017/11/1
- A Minimal Developmental Model Can Increase Evolvability in Soft Robots2017/6/1