Shreyas Kousik
収録論文 37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
- 専門家プレイ輪郭制御：遅い専門家と速いプレイによる実演より高速な計画模倣学習2026/9/19
遅い専門家の実演と速い非専門家のプレイを組み合わせ、世界モデルを用いてタスク進行の輪郭に沿って行動を最適化することで、実演より高速なロボット操作を実現する手法を提案。
- 分散モデルベース拡散：有界遅延下での有限時間縮小性群制御2026/8/27
複数エージェントの軌道最適化問題に対し、通信遅延があっても収束性を保証する分散型モデル予測制御手法を提案し、シミュレーションで性能向上を実証した。
- 静的入力・動的出力：移動物体操作のための反事実行動拡張マニピュレーション2026/7/1
静的物体のデモのみで訓練したポリシーを、テスト時の物体の動きに適応させる手法SIDOを提案。物体の未来位置予測と到達を分離し、反事実的な位置ずらしで行動を拡張する。
- AHポリヘドロンを用いた正確・効率的・安全な遮蔽考慮プランニングプランニング2026/6/1
自律駐車における遮蔽問題を、AHポリヘドロン到達可能性解析と線形計画法により正確かつ効率的に解決するフレームワークを提案した。
- 追加データなしでVLAを堅牢化：動作計画とのインターリーブ手法VLA/モバイル操作2026/6/1
長期的なモバイル操作タスクで性能が低下するVLAモデルに対し、モデルベースの動作計画をインターリーブするフレームワークMPVIを提案し、追加学習なしでタスク成功率を大幅に向上させた。
- WARP: オフラインの人間デモからの学習のための全身リターゲティング全身操作/模倣学習2026/6/1
人間のデモからロボットの全身動作を正確に抽出するオフラインパイプラインを提案し、ゼロショットでの全身移動操作を実現した。
- RTD-RAX: 未知の外乱下でのシステムに対する高速で安全な軌道計画軌道計画2026/3/1
RTD-RAXは、到達可能集合計算と混合単調到達可能性を用いて、外乱を考慮した高速な安全軌道計画を実現する。
- 動作履歴からの意図明示予測による駐車スポット選択が自動駐車性能を向上自動運転/意図予測2026/3/1
自動バレットパーキングにおいて、他車両の動作履歴から駐車意図を明示的に予測して駐車スポットを選ぶ手法を提案し、シミュレーションで既存手法より高い性能を示した。
- 話すロボット：ロボット間通信のための歪みに頑健な音響モデル音声通信2026/3/1
ロボット同士の音声通信を、手設計の信号処理の代わりにエンドツーエンドで共学習したニューラルネットワークで実現するシステムを提案。軽量なTTS送信機とASR受信機をペアにし、歪みに強い音響符号化を学習させる。
- 上半身ヒューマノイドロボット遠隔操作のための閉形式幾何学的リターゲティング解法遠隔操作2026/2/1
人間の腕の向きにロボットアームを合わせることで、高速かつ高精度な遠隔操作を実現する閉形式解法SEW-Mimicを提案。
- 流れに乗る：視覚運動器用疑似プランナーとしてのKoopman行動モデルマニピュレーション2026/2/1
視覚運動器の巧みな動作を、視覚特徴と固有受容感覚の共進化として捉える統一行動モデル（UBM）を提案し、その具体化としてKoopman-UBMを構築した。これはオンライン再計画により反応性と適応性を実現する。
- 言語条件付けによる非管制空域での航空機ゴール予測精度の向上言語条件付け予測2025/9/1
パイロットの無線通信を音声認識と大規模言語モデルで解釈し、その意図ラベルを軌道予測モデルに融合することで、非管制空域における他機の目標位置予測精度を高めるマルチモーダル手法を提案した。
- モデルベースとモデルフリー拡散の統合による制約付き計画計画/拡散モデル2025/9/1
モデルフリー拡散プランナとモデルベース最適化モジュールを、追加学習なしで統合する生成モデリング枠組みJM2Dを提案し、安全制約下のロボット操作で性能と安全性を両立させた。
- 尋ね、推論し、支援する：自然言語と時相論理によるロボット協調群制御2025/9/1
異種ロボット群が中央管理者なしで自然言語で助けを求め合い、LLMと信号時相論理で支援可否を推論して協調する手法を提案。
- SAIL: 模倣学習ポリシーのデモンストレーション超高速実行模倣学習2025/6/1
模倣学習ポリシーをデモより速く実行するためのシステムSAILを提案し、シミュレーションで最大4倍、実機で最大3.2倍の高速化を実現した。
- 見て、話して、解決する：協調ロボットのためのLLMからTLへのフレームワーク群制御2025/5/1
異種ロボットチームがVLMで衝突を検知し、LLMで自然言語のヘルプ要求を生成、STLとMILPで支援を計画する分散型協調フレームワークを提案。
- ニューラルネットワーク到達可能性によるブラックボックス系の狭い隙間を通る到達回避保証到達可能性解析2024/9/1
ReLUニューラルネットで軌道データをモデル化し、モデル誤差を考慮した到達可能集合を計算することで、狭い隙間を通って目標到達と障害物回避を保証する手法NeuralPARCを提案。
- 自律的な顕微鏡検査による室内農業向けロボット受粉のループ閉じマニピュレーション2024/9/1
7自由度アームと内視鏡カメラ・2自由度顕微鏡・振動受粉ツールを組み合わせ、イチゴの花を検出・位置推定して受粉し、顕微鏡で検査するロボットシステムを提案。
- RAIL: 到達可能性を活用した模倣学習による安全な方策実行模倣学習2024/9/1
模倣学習の方策に到達可能性ベースの安全フィルタを組み合わせ、ハード制約下での性能と安全性の関係を分析し、実機でリアルタイム動作を確認した。
- ZAPP! 予測と計画のゾノトープ合意による連続時間衝突回避と離散時間ダイナミクス予測計画統合2024/6/1
予測と計画の表現の不一致を解消するため、粗い時間離散化とゾノトープ不確かさ表現を統合し、勾配ベース最適化で衝突回避を実現する手法を提案。
- ソーシャルゾノトープネットワークとモデル予測制御による社会的に受容される二足歩行ロボットナビゲーション歩行2024/6/1
歩行者との相互影響を考慮し、歩行者の将来到達可能領域とロボット自身の社会的に受容される到達可能領域をゾノトープとして予測するニューラルネットワークSZNを提案し、MPCと統合して二足歩行ロボットDigitの足取り計画を行うフレームワークを実現した。
- ゾノトープベースニューラルネットワークを用いた二足歩行ソーシャルナビゲーションのリアルタイムモデル予測制御歩行2024/3/1
歩行者予測ネットワークと自己エージェントソーシャルネットワークをゾノトープで表現し、モデル予測制御と統合して二足歩行ロボットDigitの群衆環境での衝突回避経路計画を実現した。
- 物体認識なしで屋内環境の高レベル意味領域をマッピング意味マッピング2024/3/1
視覚言語モデルと自律ナビゲーションを用いて、物体認識に頼らずに屋内環境の意味領域マップを生成する手法を提案し、フォトリアルシミュレータで既存手法を上回る性能を示した。
- 狭い隙間での目標到達を可能にする区分アフィン到達回避計算経路計画2024/2/1
計画モデルと追従モデルの誤差を区分アフィン表現で厳密に近似し、狭い障害物間でも目標到達を保証する到達回避手法を提案。ドリフト駐車やTurtleBot3で有効性を検証。
- Connected Autonomous Vehicle Motion Planning with Video Predictions from Smart, Self-Supervised Infrastructure2023/9/1
- Can't Touch This: Real-Time, Safe Motion Planning and Control for Manipulators Under Uncertainty2023/1/1
- Set-Valued Shadow Matching Using Zonotopes for 3-D Map-Aided GNSS Localization2022/9/1
- Safe Reinforcement Learning Using Black-Box Reachability Analysis2022/4/1
- Self-Supervised Traffic Advisors: Distributed, Multi-view Traffic Prediction for Smart Cities2022/4/1
- Constrained Feedforward Neural Network Training via Reachability Analysis2021/7/1
- Reachability-based Trajectory Safeguard (RTS): A Safe and Fast Reinforcement Learning Safety Layer for Continuous Control2020/11/1
- Safe, Optimal, Real-time Trajectory Planning with a Parallel Constrained Bernstein Algorithm2020/3/1
- Reachable Sets for Safe, Real-Time Manipulator Trajectory Design2020/2/1
- Technical Report: Safe, Aggressive Quadrotor Flight via Reachability-based Trajectory Design2019/4/1
- Towards Provably Not-at-Fault Control of Autonomous Robots in Arbitrary Dynamic Environments2019/2/1
- Bridging the Gap Between Safety and Real-Time Performance in Receding-Horizon Trajectory Design for Mobile Robots2018/9/1
- Safe Trajectory Synthesis for Autonomous Driving in Unforeseen Environments2017/5/1