Tetsuya Ogata

Waseda University

収録論文 51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

• TLC-DiT: タスク整合型局所視覚条件付けによる堅牢なマルチタスクロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/28

  拡散トランスフォーマーポリシーにタスク誘導の局所視覚特徴マップを明示的に追加し、LIBEROや実機双腕タスクで成功率と視覚変化への堅牢性を向上させた。

• 非把持スローイング：強化学習の視点から
  ロボット操作2026/9/1

  ロボットによる物体投げ動作を強化学習で実現し、滑りや転がりを活用して把持不要の投げを可能にした。シミュレーションで99%の成功率を達成し、実機への適用も考慮している。

• 物体の幾何学事前知識を活用した視覚からの接触力分布予測学習
  接触力予測2026/8/1

  シミュレータで得た点接触力を統計的平滑化と物体形状情報を用いて分布化し、単眼RGB画像から3次元接触力分布を予測するモデルを構築。実環境への汎化も確認した。

• MSACT: 安定した低遅延精密操作のための多段階空間位置合わせ
  マニピュレーション2026/5/1

  双腕精密操作において、限られたデータでも視覚的なドリフトを抑えつつ低遅延で安定した動作を実現するため、多段階空間アテンションモジュールと時間的位置合わせ損失を導入したACTベースの手法を提案した。

• 視覚スケール変動と外乱下でのリアルタイム移動操作のためのステレオ多段空間注意
  移動操作2026/5/1

  ステレオ画像からタスク関連の空間注意点を抽出し、階層的リカレントアーキテクチャでロボット状態と統合して閉ループ動作予測を行う、移動操作のための深層予測学習手法を提案。実機タスクでロバスト性と成功率を向上させた。

• 失敗デモデータの活用法：注意機構の分布差を利用した模倣学習の効果的データ選択
  模倣学習2026/5/1

  成功デモのみで訓練されることが多い模倣学習において、収集時に得られる失敗データを注意機構に組み込むことで活用し、初期観察から適切なモードを選択して行動安定性を向上させる手法を提案。さらに、失敗サンプルと成功デモ間の注意差を定量化する指標で学習に有益な失敗データを選別する。

• 対話から実行へ：MoA支援型対話計画によるビヘイビアツリーを用いた長期的ロボット実行
  タスク計画2026/3/1

  大規模言語モデルによる対話型タスク計画で、複数の専門エージェント（MoA）が代理回答することで人間の介入を減らし、ビヘイビアツリーで構造化された長期実行を実現する手法を提案。実験で人間の応答要求を約27%削減しつつ、実ロボットでの長期的実行と障害回復を確認した。

• 実験室自動化のためのコンパクトなタスク整合型模倣学習
  模倣学習2026/3/1

  小型基盤モデルをアダプタで整合し拡散トランスフォーマと統合した500M未満の模倣学習フレームワークを提案し、実験室タスクで86.6%の成功率を達成した。

• TaSA: 把持内操作改善のための触覚感覚減衰の二段階深層予測学習
  触覚2026/2/1

  自己接触による触覚と物体接触による触覚を二段階の深層予測学習で区別し、把持内操作の精度を向上させる手法を提案。

• 固有感覚情報を活用した視覚言語モデルによるロボットタスクのキャプション生成とサブタスク分割
  VLA2025/12/1

  ロボットの関節・エンドエフェクタ状態を視覚言語モデルに入力し、タスクの自動キャプション生成とサブタスク分割の精度を向上させる手法を提案し、シミュレータ実験で有効性を検証した。

• 多タスク介護ロボットのためのスケーラブルな予測処理フレームワーク
  VLA2025/10/1

  自由エネルギー原理に基づく階層型マルチモーダルRNNを用い、次元削減なしに視覚・固有感覚入力を統合して、介護タスク（体位変換とタオル拭き）をタスク特化の特徴設計なしに学習できることを示した。

• 不確実性駆動型先読み予測による実時間適応動作生成
  模倣学習2025/10/1

  将来軌道を内部シミュレーションして不確実性を減らす「先読み」モジュールをRNNに組み込み、失敗例なしでもドア開けタスクで適応的に探索できる模倣学習手法を提案した。

• A3RNN：ロボットの視覚的注意におけるボトムアップとトップダウンの双方向融合
  視覚的注意2025/10/1

  予測的なトップダウン信号と顕著性に基づくボトムアップ手がかりを双方向注意アーキテクチャで統合するA3RNNを提案し、ロボットの模倣学習タスクで注意行動が訓練を通じて発達的に変化することを示した。

• 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。

• 入力ゲート型バイラテラル遠隔操作：低コストハードウェア向けの簡単に実装できる力帰還遠隔操作手法
  遠隔操作2025/9/1

  力センサ不要の簡単なフィードバック制御のみで、低コストなリーダーフォロワ型遠隔操作に力帰還を実現し、接触安定性と操作性を両立させる手法を提案。

• RoboManipBaselines：実機とシミュレーションを横断するロボットマニピュレーション模倣学習の統合フレームワーク
  模倣学習2025/9/1

  データ収集・方策学習・実行までを一貫して行える模倣学習用のオープンソース基盤を提案し、複数シミュレータと実機ロボットに対応したベンチマークと応用例を示した。

• セマンティック視覚注意を用いた足と衣類の状態推定に基づく密着型着衣支援
  着衣支援2025/5/1

  カメラ・関節・触覚などのマルチモーダル情報と物体概念に基づく意味情報を活用し、未見の足や背景でも靴下を履かせる着衣支援ロボットを実現した。

• 触覚状態に基づく多指ハンドの集中ブラインド切替操作
  マニピュレーション2025/3/1

  多指ハンドの触覚情報を圧縮し、注意機構と制約付き損失でサブタスクを切り替える深層学習モデルを提案し、キャップ開け操作を実現した。

• 動力学教師ありモデルによる非把持マニピュレーションの視覚模倣学習
  模倣学習2024/10/1

  非把持操作のような動的タスクにおいて、次フレームRGB予測に加えて物体の位置・速度・加速度を直接予測する動力学マッピングを導入し、より汎化性の高い視覚バックボーンとタスク方策を学習する手法を提案した。

• 深層予測学習による高速かつ高精度なロボット操作の実現
  マニピュレーション2024/8/1

  深層予測学習を用いて、遅い教示と高速推論を組み合わせることで、カップ積みタスクを実機で94%の成功率で達成した研究。

• 共有潜在変数によるロボット動作学習とLLMの統合：感覚運動注意と言語ベース回帰
  VLA2024/7/1

  ロボット動作学習モデルとLLMを共有潜在変数で接続し、感覚運動注意点とタスク言語指示からの予測誤差でパラメータを更新することで、位置と言語指示への汎化性能を高める手法を提案。

• 体性感覚注意機構を備えた深層予測学習による移乗介護のための双腕動作生成
  マニピュレーション2024/7/1

  深層予測学習と体性感覚・視覚の注意機構、インピーダンス制御を組み合わせ、双腕ヒューマノイドがベッドと患者の背中の間に手を差し込み、仰臥位から持ち上げる移乗介護動作を生成できるようにした。

• コンクリート穴へのペグ挿入タスク戦略
  マニピュレーション2024/3/1

  強化学習で訓練した深層ニューラルネットワークを用い、コンクリートの穴に対するペグ挿入タスクを実現する手法を提案し、未知の穴に対して平均96.1%の成功率を達成した。

• Visual Spatial Attention and Proprioceptive Data-Driven Reinforcement Learning for Robust Peg-in-Hole Task Under Variable Conditions
  2023/12/1
• Learning Multimodal Attention for Manipulating Deformable Objects with Changing States
  2023/9/1
• Real-time Motion Generation and Data Augmentation for Grasping Moving Objects with Dynamic Speed and Position Changes
  2023/9/1
• Interactively Robot Action Planning with Uncertainty Analysis and Active Questioning by Large Language Model
  2023/8/1
• Deep Predictive Learning: Motion Learning Concept inspired by Cognitive Robotics
  2023/6/1
• Force Map: Learning to Predict Contact Force Distribution from Vision
  2023/4/1
• Deep Active Visual Attention for Real-time Robot Motion Generation: Emergence of Tool-body Assimilation and Adaptive Tool-use
  2022/6/1
• Multi-Fingered In-Hand Manipulation with Various Object Properties Using Graph Convolutional Networks and Distributed Tactile Sensors
  2022/5/1
• Learning Bidirectional Translation between Descriptions and Actions with Small Paired Data
  2022/3/1
• Learning-based Collision-free Planning on Arbitrary Optimization Criteria in the Latent Space through cGANs
  2022/2/1
• Collision-free Path Planning in the Latent Space through cGANs
  2022/2/1
• Guided Visual Attention Model Based on Interactions Between Top-down and Bottom-up Information for Robot Pose Prediction
  2022/2/1
• Contact-Rich Manipulation of a Flexible Object based on Deep Predictive Learning using Vision and Tactility
  2021/12/1
• Emergence of sensory attenuation based upon the free-energy principle
  2021/11/1
• Binary Neural Network in Robotic Manipulation: Flexible Object Manipulation for Humanoid Robot Using Partially Binarized Auto-Encoder on FPGA
  2021/7/1
• How to select and use tools? : Active Perception of Target Objects Using Multimodal Deep Learning
  2021/6/1
• Embodying Pre-Trained Word Embeddings Through Robot Actions
  2021/4/1
• In-air Knotting of Rope using Dual-Arm Robot based on Deep Learning
  2021/3/1
• Spatial Attention Point Network for Deep-learning-based Robust Autonomous Robot Motion Generation
  2021/3/1
• Compensation for undefined behaviors during robot task execution by switching controllers depending on embedded dynamics in RNN
  2020/3/1
• Transferable Task Execution from Pixels through Deep Planning Domain Learning
  2020/3/1
• HATSUKI : An anime character like robot figure platform with anime-style expressions and imitation learning based action generation
  2020/3/1
• Detecting Features of Tools, Objects, and Actions from Effects in a Robot using Deep Learning
  2018/9/1
• AFA-PredNet: The action modulation within predictive coding
  2018/4/1
• Encoding Longer-term Contextual Multi-modal Information in a Predictive Coding Model
  2018/4/1
• Motion Switching with Sensory and Instruction Signals by designing Dynamical Systems using Deep Neural Network
  2017/12/1
• Sensorimotor Input as a Language Generalisation Tool: A Neurorobotics Model for Generation and Generalisation of Noun-Verb Combinations with Sensorimotor Inputs
  2016/5/1
• Symbol Emergence in Robotics: A Survey
  2015/9/1