Tomohiro Motoda
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
収録論文 18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
- TOAST: 自己回帰型視覚-言語-行動モデルのための確率的ロボット行動トークン化VLA2026/10/1
同じ行動列を複数のトークン列で表現できる冗長性を活かし、学習時に確率的にサンプリングするトークン化手法を提案。データが少ないほど精度が向上し、実機タスクでも有効性を示した。
- ロボット模倣学習のための固有感覚と能動的行動に基づく指先センシングの自己教師ありアンカリング模倣学習2026/9/24
指先の触覚・近接センサを固有感覚と行動に自己教師ありで対応付け、接触前後の情報を活用して模倣学習の成功率を高める手法を提案。
- 変形可能な線状物体の成形におけるオンライン材料推定に基づく条件付き拡散ポリシーマニピュレーション2026/9/11
多視点画像と関節状態から材料ラベルをオンライン推定し、そのラベルで条件付けした拡散ポリシーにより、変形可能な線状物体の形状制御を実現した。
- 幾何学的事前学習による模倣学習の効率改善マニピュレーション2026/9/11
平面・物体・手のみの単純な幾何学シーンで自動生成したデータで事前学習し、少ない実演データで模倣学習を効率化する手法を提案。
- Peg-in-Bench: 高精度ロボット挿入のためのモジュール式ベンチマークマニピュレーション2026/9/1
高精度な挿入作業の汎化性能を評価するため、3Dプリント可能なモジュール部品で構成された再構成可能なペグ挿入ベンチマークを提案した。
- ロボット基盤モデルにおける身体性ギャップ基盤モデル2026/8/19
ロボット基盤モデル（RFM）の汎化性能と実ロボットへの適用に必要な作業の差を「身体性ギャップ」と定義し、既存手法を共有構造と適応段階の2軸で整理したサーベイ論文。
- ORPA: 人間のフィードバックを用いたロボット操作制御のためのオンライン残差ポリシー適応マニピュレーション2026/8/18
模倣学習で訓練された操作ポリシーの実行時エラーを、基盤ポリシーを変更せずに軽量なフィードバック条件付きモジュールで残差補正するフレームワークを提案し、ALOHAプラットフォームでの精密操作タスクで成功率向上を実証した。
- GuidedAttention: OODロバストなロボット操作のための解釈可能かつ修正可能な視覚的注意機構模倣学習/操作2026/7/1
視覚運動ポリシーに解釈可能で修正可能な注意キーポイントを中間表現として導入し、ユーザーが初期化時に修正可能な模倣学習フレームワークを提案。シミュレーションと実世界でOOD条件下での操作性能を向上させた。
- 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。
- 多様なロボットシステムとセンサに対応する柔軟なフィールドベース方策学習フレームワークマニピュレーション2025/12/1
D3Fieldsによる3D意味表現と拡散方策を組み合わせ、異なるロボットやカメラ構成でもカテゴリレベルで汎化するマニピュレーション学習フレームワークを提案し、100デモで80%の成功率を達成した。
- 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。
- 自己拡張ロボット軌道：実演者注釈付き精度による安全な自己拡張を用いた効率的模倣学習模倣学習2025/9/1
1回の人間実演と精度境界の注釈から、ロボットが安全に衝突のない軌道を自己生成してデータを拡張し、模倣学習の効率と成功率を高めるフレームワークSART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。
- アノテーション誘導型ビジュアルプロンプトによるロボットマニピュレーション：ACTを用いたピックアンドプレースマニピュレーション2025/8/1
バウンディングボックス注釈による視覚プロンプトとTransformerベースの模倣学習（ACT）を組み合わせ、コンビニのような密集・遮蔽環境でのピックアンドプレースを実現する知覚・行動パイプラインを提案した。
- Transformerによる行動チャンキングと腕間協調を用いた両腕マニピュレーションの学習マニピュレーション2025/3/1
両腕ロボットの協調動作を模倣学習で実現するため、腕ごとに分けたアーキテクチャと腕間の同期・時間整合を促す中間エンコーダ層(IACE)を提案し、両腕タスクで高い成功率を示した。
- CLIPとSAMの注意誘導統合によるロボット操作のための精密物体マスキングマニピュレーション2025/2/1
CLIPとSAMを勾配ベースの注意機構で統合し、コンビニ商品のマスキング精度を高めるパイプラインを提案した論文。
- SuctionPrompt: 視覚言語モデルと簡易ハードウェア設計による吸引カップ把持マニピュレーション2024/10/1
視覚言語モデル(VLM)のプロンプト技術と3D検出を組み合わせ、多様な環境で商品を把持する吸引カップ型ロボットシステムを開発した。吸引点選択精度75.4%、把持成功率65.0%を達成した。
- Probabilistic Slide-support Manipulation Planning in Clutter2023/6/1