Shafeef Omar

収録論文 8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

• FARO: 実現可能性を考慮したロボット動作最適化
  移動操作/動作計画2026/7/1

  接触系列の実現可能性を高速に判定し、動的に整合する軌道を生成するネスト型キノダイナミクスフレームワークを提案。LLMによる接触計画サンプリングと探索を統合し、実世界の移動操作タスクで実行可能な軌道を生成する。

• MotionDisco: 極限ヒューマノイド移動操作のための動作発見
  移動操作/進化探索/LLM2026/6/1

  テレオペや人間のデモを使わずに、LLMガイドの進化探索と軌道最適化を組み合わせて、長期的な接触リッチなヒューマノイド移動操作動作をゼロから発見し、実機に転移するフレームワークを提案。

• Humanoid-DART: 拡散ガイドによるリラベリングと追跡を用いたヒューマノイド移動操作
  移動操作2026/6/1

  少数のデモから自己教師ありで行動レパートリーを拡張し、拡散モデルによる軌道生成と強化学習を組み合わせてヒューマノイドの移動操作ポリシーを学習する手法を提案した。

• SLowRL: 安全な低ランク適応強化学習による歩行制御
  歩行2026/3/1

  シミュレーションで学習した歩行ポリシーを実機で安全かつ効率的に微調整するフレームワークSLowRLを提案。低ランク適応と回復ポリシーによる安全制約を組み合わせ、Unitree Go2ロボットでのジャンプとトロットタスクで微調整時間を46.5%削減し、安全性違反をほぼゼロにした。

• DynaRetarget: サンプリングベース軌道最適化による動的実行可能なモーションリターゲティング
  sim2real2026/2/1

  人間の動作をヒューマノイドの制御ポリシーに転写するパイプラインを提案し、サンプリングベース軌道最適化で運動学的軌道を動的に実行可能な動作へと精錬する。

• 接触を通じて行動を学ぶ：マルチタスクロボット学習の統一的な視点
  マニピュレーション2025/10/1

  接触目標（位置・タイミング・部位）でタスクを統一定義し、目標条件付き強化学習で四足歩行・人型歩行・双腕操作を単一ポリシーで実現するフレームワークを提案。

• Fast Convex Visual Foothold Adaptation for Quadrupedal Locomotion
  2023/7/1
• SafeSteps: Learning Safer Footstep Planning Policies for Legged Robots via Model-Based Priors
  2023/7/1