Thomas Cohn
Massachusetts Institute of Technology
収録論文 13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
- ReVAMP: 運動学的制約系に対するベクトル加速運動計画の再パラメータ化マニピュレーション2026/9/24
解析的逆運動学を用いて計画空間を再パラメータ化し、ベクトル化された投影ベースの運動計画を高速化する手法を提案。高次元系で最大10倍の高速化を実現し、逐次マニピュレーションパイプラインの再構築の可能性を示す。
- 制約付き運動計画のための誘導リーマン計量運動計画2026/9/22
制約により曲がった部分多様体上での運動計画において、陰的・陽的表現のどちらでも同じ誘導計量が得られることを示し、サンプリングプランナと軌道最適化に応用した。
- 制約多様体の微分可能チャートに沿った計画：汎用IKソルバーを用いてマニピュレーション2026/9/9
IKFastなどの汎用逆運動学ソルバーが出力する解析的IKを微分可能に扱うため、逆関数定理を用いて勾配を計算する手法を提案し、マニピュレータの制約付き軌道計画に応用した。
- アンビエント拡散ポリシー：ロボティクスにおける準最適データからの模倣学習模倣学習2026/6/10
準最適なロボットデータから有益な特徴のみを抽出するため、ノイズ依存のデータ使用法を導入した拡散ポリシー手法を提案し、複数タスクで有効性を実証した。
- 解析的逆運動学を変数変換に用いた最適化ベース逆運動学の新定式化逆運動学2026/2/1
解析的逆運動学の解を変数変換として利用することで、衝突回避などの非凸制約を含む最適化ベース逆運動学を解きやすくする新手法を提案し、複数のソルバーで成功率の向上を実証した。
- SceneSmith: エージェントによるシミュレーション可能な屋内シーン生成sim2real2026/2/1
VLMエージェントが協調して自然言語から家具や小物まで揃った物理シミュレーション可能な屋内シーンを自動生成するフレームワーク。
- 拡散ポリシーは運動学的制約多様体をどの程度学習するか？模倣学習2025/10/1
両腕ピックアンドプレースタスクを用いて、拡散ポリシーが運動学的等式制約をどの程度正確に学習するかをデータセットサイズ・品質・多様体曲率の観点から分析し、実機評価も行った。
- 離散対称性を持つ構成空間におけるサンプリングベース運動計画運動計画2025/3/1
対称な物体を扱う際の構成空間の対称性を利用し、サンプリングベース運動計画アルゴリズムを効率化する手法を提案。理論解析と実験で経路長と実行時間の改善を示した。
- 歪みを補正したパラメータ化配置空間による凸集合グラフ上の短い経路計画運動計画2024/11/1
凸集合グラフ(GCS)を用いた軌道最適化において、非線形パラメータ化による距離の歪みを補正し、非凸目的関数を扱えるようにすることで、実行可能性を保証しつつ経路長と軌道時間を大幅に改善する手法を提案した。
- ロボット配置空間における無衝突凸ポリトープ生成の高速化アルゴリズム動作計画2024/10/1
ロボットの配置空間で衝突のない凸領域を効率的に生成する2つの新アルゴリズムを提案し、従来手法より大幅な高速化と調整容易性を実現した。
- Constrained Bimanual Planning with Analytic Inverse Kinematics2023/9/1
- Non-Euclidean Motion Planning with Graphs of Geodesically-Convex Sets2023/5/1
- Topologically-Informed Atlas Learning2021/10/1