Takamitsu Matsubara
Nara Institute of Science and Technology
収録論文 61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
- quARtetマーカー：堅牢な正面付近姿勢推定のための3Dプリント可能なマルチタグフィデューシャル姿勢推定2026/10/1
複数のAprilTagを傾けて配置した3Dプリント可能なフィデューシャルを提案し、正面付近の姿勢推定精度を単一平面タグより大幅に改善しつつ、把持可能性も確保した。
- 経験に基づく実現可能性を考慮した身体性不一致下での観察からの生成的敵対的模倣模倣学習2026/10/1
ロボット自身の経験から実現可能性を推定し、身体性の違いで実行不可能な人間のデモを適応的に除外しながら観察から模倣学習する手法を提案。
- 粒子シミュレーションを用いたポリシー学習による掘削機の自律障害物除去掘削機/ポリシー学習/シミュレーション2026/6/1
掘削機が地面の障害物を自律的に除去するためのポリシー学習フレームワークを提案。埋没条件に基づくカリキュラム学習でシミュレーションコストを抑えつつ、実機への適用を実現した。
- ブリッジ型SBI：低忠実度事後分布のバイアス補正による高忠実度推論のコスト効率化シミュレーション較正2026/6/1
粒子ベースの土工シミュレーションのパラメータ較正を、低忠実度シミュレーションで得たバイアス付き事後分布を高忠実度シミュレーションの結果に合わせて補正する「ブリッジ型SBI」を提案し、計算コストを抑えつつ高精度な推論を実現した。
- ViSA: 訪問状態拡張による汎用ゴール空間コントラスト強化学習強化学習2026/3/1
ゴール条件付き強化学習におけるコントラスト学習の価値関数推定が限られたゴールにしか正確でない問題を解決するため、訪問状態を拡張するデータ拡張手法ViSAを提案し、シミュレーションと実ロボットで汎化性能を向上させた。
- 適応的力差量子化による低解像度観測を用いた堅牢な布地解しのシミュレーションから実世界への転移sim2real2026/3/1
布地解しタスクにおいて、力の正確な値ではなく粗い変化パターンに着目し、力入力を離散化した時間差分と状態依存の量子化閾値で表現する手法を提案。シミュレーションと実世界の両方で成功率と堅牢性が向上することを示した。
- DeReCo: 物体適応型分散マルチロボット協調搬送のための表現学習と協調学習の分離群制御2026/3/1
分散マルチロボット協調搬送において、物体依存の表現学習と協調学習を3段階の訓練戦略で分離し、サンプル効率と汎化性能を向上させるMARLフレームワークを提案。
- タスク関連・非関連領域を考慮した農業操作における視覚模倣学習の一般化のための拡張手法模倣学習2026/3/1
農業操作における視覚模倣学習の一般化を改善するため、観測をタスク関連領域と非関連領域に分け、それぞれに適したデータ拡張を行うDRAILを提案した。
- DecompGrind: 切削面計画と接触力適応によるロボット研削の分解フレームワーク研削2026/3/1
ロボット研削を形状除去計画と接触力適応に分解し、学習を局所的な接触力適応に限定することで、少ないデモデータで異なる形状や硬さのワークを効率的に研削するフレームワークを提案した。
- マルチモーダルフィードバックを用いた実行可能性を考慮した観察からの模倣学習模倣学習2026/2/1
ロボットの動作を実演から学ぶ際、実演がロボットにとって実行不可能な場合でも、視覚と触覚のフィードバックで実演を改善し、実行可能性を考慮して頑健な方策を学習する手法を提案。
- CoLF: 視覚言語ガイド付きマルチロボット協調運搬のための一貫したリーダー・フォロワー方策学習マルチロボット協調2026/2/1
視覚言語指示に基づくマルチロボット協調運搬において、リーダー・フォロワー役割を安定して分化させるマルチエージェント強化学習フレームワークCoLFを提案し、シミュレーションと実機四足ロボットで有効性を示した。
- 接触安定性を考慮した把持計画のための分離型反復表面フィッティングマニピュレーション2025/12/1
把持姿勢の最適化を回転・並進・開口幅の3段階に分離し、接触安定性と物体重心への整合を両立させる表面フィッティング手法を提案。シミュレーションと実機で把持成功率の向上を確認した。
- エネルギー流れの追跡：動的物体操作における滑り防止のための触覚ベース把持力制御の学習触覚2025/12/1
物体を仮想的なエネルギー容器としてモデル化し、指の仕事と物体の保持エネルギーの不一致から滑りを検知して、触覚のみで把持力をリアルタイムに学習・最適化する手法を提案。
- ASBI: 能動的ブラックボックスシミュレータ調整のための情報豊富な実世界データ活用sim2real2025/10/1
ロボットが実世界で能動的にデータを収集し、情報利得を最大化することでブラックボックスシミュレータのパラメータを高精度に推定するフレームワークを提案。
- OIPP: 多様な飛来物体を捕球するための物体適応型着弾点予測器マニピュレーション2025/9/1
四足ロボットがバスケットで飛来物体を捕球するため、20物体・8000軌道の実世界データセットを構築し、物体適応型エンコーダと着弾点予測器からなるOIPPを提案した。
- 道具の寿命を延ばす：寿命を考慮した強化学習による汎用道具の巧みな使用学習マニピュレーション2025/7/1
有限要素解析とマイナー則で道具の残存寿命を推定し、それを報酬に組み込んだ強化学習で、タスクをこなしつつ道具の寿命を最大8倍延ばす使い方を学習させた。
- 化学実験自動化のためのロボットシステム：エンドエフェクタと治具操作の二重教示マニピュレーション2025/6/1
化学者がロボット動作と実験治具の操作を同時に教示できるインターフェースを開発し、ピペッティングや希釈を含む高分子合成実験で高い再現性と成功率を実証した。
- ロボットへの教示時、人間はどこを見るのか？複数の教示デバイスにわたるピック・アンド・プレース課題での視線行動模倣学習2025/6/1
ロボットを模した教示デバイスが人間の視線行動に与える影響を実験的に分析し、デバイスの特性によって注視対象がタスク目標から制御監視へと移り、視線ベースの模倣学習の性能が低下することを示した。
- DAPPER: 識別性を考慮したポリシー間選好ベース強化学習によるクエリ効率の良いロボットスキル獲得強化学習2025/5/1
複数のポリシー間の軌道比較で選好クエリを生成し、識別性を推定する識別器で優先サンプリングすることで、クエリ効率を高める選好ベース強化学習手法を提案。
- KeyMPs: 遮蔽の多いタスクに向けたDMPシーケンスによるワンショット視覚言語誘導動作生成VLA2025/4/1
視覚言語モデル(VLM)の高レベル推論と空間認識を活用し、キーワードラベル付きプリミティブ選択とキーポイントペア生成によってDMPを連結し、遮蔽が多いタスクでもワンショットで複雑なロボット動作を生成するフレームワークを提案。
- 手装着型デモインターフェースを用いた実行可能性を考慮した観察からの模倣学習模倣学習2025/3/1
人間のデモがロボットにとって実行可能かを事前学習済みの順・逆動力学モデルで評価し、視覚フィードバックで提示するとともに学習時の重み付けに用いることで、模倣学習のデータ効率と頑健性を高める手法を提案した。
- ICCO: 言語指示に条件付けられたコーディネータによるタスク整合型マルチロボット制御の学習群制御2025/3/1
LLMによる言語指示で複数ロボットを動かす際の指示とタスクのズレや行動の不一致を解消するため、コーディネータが環境状態を統合してタスク整合的で一貫した指示を生成するMARLフレームワークICCOを提案し、実機とシミュレーションで有効性を示した。
- BEAC: 不可視物体の非把持マニピュレーションに向けた複雑な探索とタスク指向行動の模倣模倣学習/非把持マニピュレーション2025/3/1
部分観測下で隠れた物体を掘り出す非把持マニピュレーションを対象に、事前設計した探索方策と信念状態に基づくタスク指向方策を切り替える模倣学習フレームワークBEACを提案し、実機実験で高いタスク性能とモード切替精度を達成した。
- 複合ガウス過程フローによる不連続マルチモーダル方策の学習模倣学習2025/2/1
ガウス過程の重み付き混合と連続正規化フローを組み合わせ、マルチモーダルで局所的な不連続を含むロボット制御方策を効率的に学習する半パラメトリックモデルを提案した。
- 接触安定性を考慮した分離反復サーフェスフィッティングによる把持計画マニピュレーション2025/2/1
把持姿勢の最適化を回転・並進・開口幅の3段階に分離し、接触安定性と幾何学的整合性を両立させるサーフェスフィッティング手法を提案。YCB物体10種のシミュレーションで従来法より把持成功率が80%向上した。
- 調整可能なマッピング仕様を持つ記号命令に対する柔軟な方策の強化学習VLA2025/1/1
記号命令とそのマッピング仕様を分離して強化学習方策に組み込み、仕様認識型状態変調と記号数ベースのカリキュラムで柔軟な方策を学習する手法SIAMSを提案した。
- 制御を推論として捉えた時間差分学習におけるウェーバー・フェヒナーの法則強化学習2024/12/1
強化学習のTD誤差と更新量の非線形性に着目し、制御を推論として定式化する枠組みからウェーバー・フェヒナーの法則を導出して、その有用性を示す実装を提案した論文。
- 研削による物体成形のためのSim-to-Real転移可能な計画：切削シーケンス拡散モデルsim2real2024/12/1
研削による物体成形を自動化するため、小さな除去量に制約した滑らかな行動空間と拡散モデルで長期的な行動系列を計画し、シミュレーションのみで学習して実機に転移する手法を提案した。
- 漸進的解像度ポリシー蒸留：粗解像度シミュレーションを活用した時間効率の良い細解像度ポリシー学習sim2real2024/12/1
土砂掘削シミュレータで、粗い解像度のシミュレーションで学習したポリシーを中間解像度を経て細かい解像度へ段階的に転移するPRPDを提案し、サンプル時間を1/7以下に短縮しつつ実環境での成功率を維持した。
- 三値力表現を用いたマルチエージェント強化学習による協調的把持と搬送マニピュレーション2024/11/1
力覚フィードバックを用いた協調的把持・搬送において、把持環境の変化に頑健な三値力表現を導入したマルチエージェント強化学習手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 移動しながら任意物体を把持する自己教師あり学習マニピュレーション2024/11/1
市販ロボットが移動中に任意の物体を把持できるよう、把持動作を3つのプリミティブに分解し、FCNモデルと二段階学習で汎化可能な方策を自己教師あり学習で獲得した研究。
- ドメインを目的として扱う：明示的なマルチドメイン凸被覆集合学習によるドメイン不確実性を考慮した方策最適化sim2real2024/10/1
ドメインランダム化における不確実性を考慮した方策の学習を、各ドメインの性能を独立した目的とみなす多目的強化学習の凸被覆集合問題として再定式化し、より効率的な最適化を可能にした論文。
- ロバスト反復価値変換：ニューロチップ駆動エッジロボットのための深層強化学習強化学習/SNN/エッジロボット2024/8/1
ニューロチップ上で動くエッジロボット向けに、浮動小数点ニューラルネットからスパイキングニューラルネットへの変換誤差を抑えつつ頑健に深層強化学習を行う手法RIVCを提案し、実機で有効性を検証した。
- ヒューマノイド遠隔操作のための教師なしニューラルモーションリターゲティング遠隔操作2024/6/1
GANを用いたオンライン動作変換により、人間とヒューマノイドの対応データセットなしで上半身動作を転送する遠隔操作手法を提案し、従来法と同等の精度を実現した。
- 実行不可能なタスクを含むマルチロボット物体輸送のための強化学習による動的タスク割り当て群制御2024/4/1
複数ロボットによる物体輸送で、運べないタスクを除外しつつ、ロボット数に応じて拡張可能な動的タスク割り当てを強化学習で実現した研究。
- タスク優先度を介した階層型分散方策：適応的なマルチロボット協調搬送の強化学習群制御2024/4/1
物体の重さやロボット・物体の数が変化する環境でも、階層型強化学習により複数ロボットが適応的に協調搬送できる枠組みを提案し、実機で有効性を示した。
- Incipient Slip Detection by Vibration Injection into Soft Sensor2024/2/1
- Leveraging Demonstrator-perceived Precision for Safe Interactive Imitation Learning of Clearance-limited Tasks2024/2/1
- Reinforcement Learning of Action and Query Policies with LTL Instructions under Uncertain Event Detector2023/9/1
- Deep Segmented DMP Networks for Learning Discontinuous Motions2023/9/1
- Learning to Shape by Grinding: Cutting-surface-aware Model-based Reinforcement Learning2023/8/1
- Disturbance Injection under Partial Automation: Robust Imitation Learning for Long-horizon Tasks2023/3/1
- Learning Locally, Communicating Globally: Reinforcement Learning of Multi-robot Task Allocation for Cooperative Transport2022/12/1
- Deep reinforcement learning of event-triggered communication and consensus-based control for distributed cooperative transport2022/12/1
- Bayesian Disturbance Injection: Robust Imitation Learning of Flexible Policies for Robot Manipulation2022/11/1
- Deep Koopman with Control: Spectral Analysis of Soft Robot Dynamics2022/10/1
- Goal-Aware Generative Adversarial Imitation Learning from Imperfect Demonstration for Robotic Cloth Manipulation2022/9/1
- Randomized-to-Canonical Model Predictive Control for Real-world Visual Robotic Manipulation2022/7/1
- Cyclic Policy Distillation: Sample-Efficient Sim-to-Real Reinforcement Learning with Domain Randomization2022/7/1
- Disturbance-Injected Robust Imitation Learning with Task Achievement2022/5/1
- Gaussian Process Self-triggered Policy Search in Weakly Observable Environments2022/5/1
- Binarized P-Network: Deep Reinforcement Learning of Robot Control from Raw Images on FPGA2021/9/1
- Variational Policy Search using Sparse Gaussian Process Priors for Learning Multimodal Optimal Actions2021/6/1
- Tactile Perception based on Injected Vibration in Soft Sensor2021/4/1
- Robust shape estimation with false-positive contact detection2021/4/1
- Sample-efficient Gear-ratio Optimization for Biomechanical Energy Harvester2021/4/1
- Deep reinforcement learning of event-triggered communication and control for multi-agent cooperative transport2021/3/1
- Bayesian Disturbance Injection: Robust Imitation Learning of Flexible Policies2021/3/1
- Uncertainty-aware Contact-safe Model-based Reinforcement Learning2020/10/1
- Learning Force Control for Contact-rich Manipulation Tasks with Rigid Position-controlled Robots2020/3/1
- Latent Kullback Leibler Control for Continuous-State Systems using Probabilistic Graphical Models2014/6/1