Tatsuya Matsushima
The University of Tokyo
収録論文 23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
- PHASE: コンプライアンス対応触覚位相検索による少数ショット挿入学習触覚2026/9/25
コンプライアント手首の触覚信号から挿入作業の位相を自動分割し、位相に整合した経験検索で少数デモからのペグ挿入学習を高精度化した。
- 行動類似性監督による潜在行動モデルの異機体間転移の改善VLA2026/9/17
潜在行動モデルにおいて、真の行動を予測する代わりに行動間の類似性を監督信号として用いることで、異なるロボット間での知識転移性能を向上させる手法を提案した。
- MINERVA: 操作ポリシーはどれだけ小さくできるか、LIBEROを解くために操作学習2026/9/3
LIBEROベンチマークを解くのに必要な最小のモデル容量を探るため、わずか0.54MパラメータのコンパクトなポリシーMINERVAを提案し、95.1%の成功率を達成。大規模VLAモデルと同等性能を桁違いに少ないパラメータで実現した。
- DREAM: 実世界からシミュレーションへの変換による展開時デモ生成でスケーラブルなポリシー適応を実現VLA2026/8/29
新しい作業環境でVLAモデルを微調整するためのデモデータを、人間の遠隔操作なしに自動生成するフレームワークDREAMを提案。実環境を再構築し、言語指示からタスク目標を自動翻訳して軌道を計画し、シミュレーションでデータを増強してVLAを微調整する。
- マルチモーダルロボットデモにおける指示と軌道の不一致の監査VLA2026/8/1
ロボットのデモデータセットに含まれる、正しい動作だが誤った指示が付与されたデータを検出・修正する監査手法を提案した。
- FlexLAM: 潜在アクション学習におけるボトルネックのトレードオフ解消潜在アクション学習2026/6/1
固定容量のボトルネックを持つ潜在アクションモデルの問題を解決するため、可変長の潜在アクションを導入し、ネストされたドロップアウトで学習するFlexLAMを提案。単一モデルで様々なトークン予算に対応し、性能を向上させる。
- 視覚言語行動のための連続推論VLA2026/6/1
自然言語はタスクレベルの粒度であり連続制御には不向きなため、VLAポリシーに適した連続思考を導入し、共有ガウス潜在変数として自己検証目的で学習する手法を提案した。
- YUBI: 両手巧緻操作のための指追従型ユニバーサル双指インターフェースの大規模展開データ収集/両手操作2026/6/1
指の動きをそのままグリッパーに伝える新しい手持ち型データ収集デバイスYUBIを開発し、両手での細かい操作タスクの大規模データセット（8,434時間・120万エピソード）を収集。このデータで訓練した単一ポリシーが複数のロボットに直接転移可能であることを実証した。
- 少なく見て、多く指定する：汎用VLAのための視覚的証拠予算VLA2026/6/1
視覚言語行動（VLA）モデルの汎化を改善するため、指示を詳細な軌跡・サブタスク言語で再ラベルし、明示的な視覚的証拠予算を課して実行器を訓練するフレームワークS2を提案した。
- 観測を無駄にしない：VLAアクションチャンクのリアルタイム補正VLA2025/9/1
VLAモデルのアクションチャンクを制御ステップごとに軽量ヘッドで補正し、遅延や長期的タスクでも反応性を回復させる手法を提案。
- AIRoA MoMaデータセット：移動マニピュレーションのための大規模階層データセットマニピュレーション2025/9/1
移動マニピュレーション向けに、RGB画像・関節状態・6軸力覚センサ・ロボット内部状態を同期収録し、サブゴールとプリミティブ動作の2層注釈を付けた大規模実世界データセットを構築した。
- 追加学習なしで拡散ポリシーを高速化する検索拡張生成拡散ポリシー2025/7/1
専門家の観測-行動ペアをベクトルDBに保存し、推論時に類似行動を検索して拡散ポリシーのノイズ除去ステップを短縮する手法を提案。追加学習なしで精度と速度のトレードオフを改善。
- SPARK: ロボットタスク計画のためのグラフベースオンライン意味統合システムタスク計画2025/6/1
環境中の手がかりから意味情報を抽出し、シーングラフをオンラインで更新してロボットのタスク計画に活用するフレームワークSPARKを提案。動的環境やジェスチャーなどの非典型的な空間的手がかりへの適応能力を向上させる。
- 基盤モデル時代のロボティクスにおける物理的リスク制御の包括的サーベイ安全性/リスク制御2025/5/1
基盤モデルを活用したロボティクス(FMR)の物理的リスクを、配備前・インシデント前・インシデント後の3段階に分けて制御手法を整理したサーベイ。
- 基盤モデルの実世界ロボット応用：レビュー基盤モデル応用2024/2/1
LLMやVLMなどの基盤モデルを実ロボットシステムの知覚・運動計画・制御にどう組み込むかを、入出力関係の観点から整理したレビュー。
- TRAIL Team Description Paper for RoboCup@Home 20232023/10/1
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- Self-Recovery Prompting: Promptable General Purpose Service Robot System with Foundation Models and Self-Recovery2023/9/1
- GenDOM: Generalizable One-shot Deformable Object Manipulation with Parameter-Aware Policy2023/9/1
- GenORM: Generalizable One-shot Rope Manipulation with Parameter-Aware Policy2023/6/1
- Collective Intelligence for 2D Push Manipulations with Mobile Robots2022/11/1
- World Robot Challenge 2020 -- Partner Robot: A Data-Driven Approach for Room Tidying with Mobile Manipulator2022/7/1
- Tool as Embodiment for Recursive Manipulation2021/12/1