Xuesu Xiao
収録論文 122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
- Verti-WM: オフロード強化学習のための物理支援型外受容ワールドモデルsim2real2026/9/19
地形の高低差と意味情報を入力に、剛体地形用Transformerと軟弱地形用テラメカニクスモデルを融合して6自由度のロールアウトを生成するワールドモデルを提案し、シミュレータなしで方策最適化を可能にした。
- 没入型人間デモンストレーションによる3D障害物環境でのシーン認識型ヒューマノイド歩行の学習歩行2026/9/17
VRで収集した人間の動作をシーン認識型にリターゲティングし、障害物を避けながら全身で移動するヒューマノイド歩行ポリシーを学習させた。
- 単一スキャンからのガウシアンスプラッティングによる実演合成と視覚運動ポリシー学習sim2real2026/9/17
1回の動画スキャンから3Dガウシアンスプラッティングで環境を再構成し、物理シミュレータなしで把持・軌道を生成して高忠実な実演を量産、拡散ポリシー学習に活用するデータエンジンを提案。
- Hydra: 離散潜在プランニングと連続フローマッチング実行を備えたナビゲーション世界行動モデルナビゲーション2026/8/29
世界モデルを用いたロボットナビゲーションのリアルタイム制御を実現するため、プランナーをモデル内部に統合し、離散潜在空間でのプランニングと連続軌道生成を組み合わせたHydraを提案した。
- CAVE-NAV: VLMを用いた水中洞窟環境における自律3次元ナビゲーションナビゲーション2026/8/28
水中洞窟での自律ナビゲーションのために、視覚言語モデルと思考連鎖推論を用いて環境の手がかりから進行可能な方向を推定し、衝突回避を実現するフレームワークを提案した。
- NeSAM: 土壌適応を備えたオフロード移動のためのニューロシンボリック動力学オフロード移動/動力学予測2026/8/21
オフロード車両の運動予測を、土壌力学を明示的に扱うテラメカニクスと学習ベースの残差モデルを組み合わせたニューロシンボリックフレームワークで高精度化した。
- VertiAKD: 垂直に困難な地形における適応型オフロード運動力学オフロード移動2026/8/1
異なる車両と未知の地形に対して、限られたデータから運動力学モデルを転移・適応させる統一フレームワークを提案し、予測誤差を大幅に削減した。
- 優雅に失敗する：避けられないロボット故障の影響を軽減する安全性/故障対応2026/8/1
家庭環境でのロボット故障時に周囲への影響確率と深刻度を評価する安全策定法と、故障シミュレーション用フレームワークFailBenchを提案した論文。
- HumAIN: 人間を考慮した暗黙的ソーシャルロボットナビゲーションナビゲーション2026/7/1
歩行や姿勢などの骨格情報を暗黙の社会的合図として捉え、知識蒸留により軽量モデルでリアルタイムに人間らしいナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
- ACME: 多文化・多形態の社会的ナビゲーションデータセットデータセット2026/7/1
ロボットと人間の共有空間での移動を理解するため、5カ国8拠点で7種類のロボットを用いて収集した、多文化・多形態の社会的ナビゲーションデータセットを紹介する。
- 精度と効率のバランス：モデル予測制御のための適応的ダイナミクスオーケストレーション制御/オフロードナビゲーション2026/6/1
モデル予測制御（MPC）におけるモデル精度と計算効率のトレードオフを解決するため、現在のナビゲーション状況に応じて適切なダイナミクスモデルを動的に選択するフレームワーク「Adaptive Dynamics Orchestration (ADO)」を提案した。実機実験で、固定の低遅延モデルより誤差を減らしつつ、最高精度モデルに近い精度を低コストで達成した。
- HUMEMBR: 人間のルーチンを学習する予測的身体性ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
人間の行動パターンを長期記憶として蓄積し、質問応答やルーチンに基づくナビゲーションを行うシステムを提案。実ロボットでの検証も行い、トークン数を抑えつつ長期的推論を改善した。
- ロボット・イカゲーム：狭いトンネルを横断する四足歩行歩行2026/5/1
四足ロボットが狭いトンネルなどの閉鎖環境を自律的に移動するための強化学習フレームワークを提案。手続き的環境生成とポリシー蒸留を組み合わせ、複雑な報酬設計なしで多様なトンネル形状に対応する。
- 散らかった空間を移動する：VRによる3Dシーン認識型ヒューマノイド歩行のデータ収集とベンチマークのスケーリング歩行2026/3/1
VRを使って散らかった3D環境での人間の全身運動を収集し、ヒューマノイドロボットに再ターゲットするフレームワークを提案。145のシーンで348の軌道からなるデータセットを構築し、歩行性能を評価するベンチマークを導入した。
- VertiAdaptor: 垂直障害地形のためのオンライン運動力学適応自動運転/オフロード/運動力学適応2026/3/1
オフロード環境での自動運転向けに、標高と意味的埋め込みを統合し、関数エンコーダを用いて地形認識型の運動力学モデルと計画を実現するオンライン適応フレームワークを提案。学習済み空間での最小二乗計算により未知環境へ高速適応し、予測精度と適応時間を改善。
- MorFiC: ゼロショット四足歩行移行のための価値関数の誤較正の修正歩行2026/3/1
異なる形態の四足ロボット間でゼロショットで歩行ポリシーを移行するための強化学習手法MorFiCを提案。共有クリティックの形態依存の較正問題を解決し、シミュレーションでの形態ランダム化のみで未見ロボットへの転移を実現。
- E-SocialNav: 言語モデルを用いた効率的な社会的規範準拠ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
ロボットナビゲーションにおける社会的規範遵守を評価し、小型データセットで訓練した効率的な言語モデルE-SocialNavを提案。GPT-4o等の大規模モデルより高速で、社会的行動生成性能が高い。
- CORAL: 水中モニタリングのための階層型VLMフレームワークにおける文脈推論と局所計画水中ロボット/VLM/ナビゲーション2026/3/1
水中環境でのオイスターリーフ監視を目的に、高次意味推論を担うVLMと低次衝突回避を担う動力学ベースプランナーを分離した階層型フレームワークCORALを提案し、探索範囲の向上と衝突削減を実現した。
- CAR: モビリティ表現による車両間キノダイナミクス適応sim2real2026/3/1
Transformerエンコーダで車両の軌道遷移と物理構成を共通のモビリティ潜在空間に埋め込み、近傍から共通性を抽出することで、新たな車両へのキノダイナミクス適応を短時間・低計算コストで実現するフレームワークを提案。
- APPLV: 視覚言語行動モデルからの適応的プランナーパラメータ学習ナビゲーション2026/3/1
古典的プランナーのパラメータを視覚言語モデルから予測して自動調整し、高制約環境でのナビゲーション性能と汎化性を向上させる手法を提案した。
- TransCurriculum: 高速かつ安定した移動のための多次元カリキュラム学習歩行2026/3/1
本論文では、四足歩行ロボットの高速移動を安定させるため、速度指令、地形難易度、ドメインランダム化の3軸を適応的に調整するトランスフォーマーを用いた多次元カリキュラム学習手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- Fire as a Service：熱的・視覚的に正確な火災ダイナミクスでロボットシミュレータを拡張sim2real2026/3/1
既存のロボットシミュレータに高忠実度かつ計算効率の良い火災シミュレーションを非同期で追加するフレームワークを提案し、熱伝達や煙の再現、マルチモーダル知覚データ収集、行動クローニングによる方策学習を可能にした。
- 脚は腕より重要：ロボットの一人称視点による人間軌道予測における下半身姿勢の予測価値軌道予測2026/2/1
ロボットの一人称視点から人間の骨格特徴を用いて軌道予測を行い、下半身の3Dキーポイントが予測精度を13%向上させることを示した研究。
- 自然言語によるキノダイナミクスモデリングでロボットの構造損傷にゼロショット適応sim2real2026/2/1
自然言語で記述された損傷情報を自己教師あり学習でキノダイナミクス挙動に結びつけ、損傷を受けたロボットの順モデルを学習。シミュレータで最大81%の誤差削減を達成し、sim-to-realやスケール間の汎化も示した。
- 都市捜索における地上ロボット群の活用：専門家の運用課題と設計機会の理解群制御2026/2/1
バージニア州の警察官8名へのフォーカスグループ調査を通じ、地上ロボット群が都市捜索の認知・身体的負担を軽減しうる4つの課題領域と、将来の導入に向けた4つの設計機会を明らかにした。
- 熱放射場を用いた移動ロボットの火災理解移動ロボットナビゲーション2026/2/1
深度と熱画像から3D点群を作り、シュテファン・ボルツマンの法則で熱放射場を構築し、火災環境での安全なナビゲーションを実現した。
- MUSON: 都市環境における社会的規範に沿ったナビゲーションのための推論指向マルチモーダルデータセットナビゲーション2025/12/1
歩行者との社会的規範を考慮したナビゲーションのための、5段階の思考連鎖で注釈付けされた1万件超の一人称視点マルチモーダルデータセットを構築し、複数の視覚言語モデルを評価した。
- MAction-SocialNav: 推論強化プロンプトチューニングによる複数行動対応の社会的配慮ナビゲーションナビゲーション2025/12/1
社会的に配慮したナビゲーションにおいて、1つの状況で複数の妥当な行動が存在する曖昧さに対応するため、視覚言語モデルとメタ認知プロンプトを提案し、複数行動データセットと評価指標を構築した研究。
- 適応的ダイナミクス計画によるロボットナビゲーションナビゲーション2025/10/1
強化学習を用いてロボットのダイナミクス特性を動的に調整し、環境の複雑さに応じて計画器が適応できるようにする手法を提案。シミュレーションと実世界実験でナビゲーションの成功率、安全性、効率が向上することを示した。
- 幻覚的な臨界点から学ぶ動的環境ナビゲーションナビゲーション2025/9/1
既存の最適動作計画から障害物の臨界点を推定し、多様な動的障害物データを自己教師ありで生成する手法を提案。シミュレーションで従来法より高い成功率を達成。
- データ駆動型社会ロボットナビゲーション指標のベンチマークに向けて社会ナビゲーション2025/9/1
社会ロボットナビゲーションのベンチマークと政策最適化のためのデータ駆動型指標を開発し、4427件の軌道データセットを収集・評価して、学習済み指標SN26を提案した。
- 動的ジョイント状態グラフ構築による効率的なマルチエージェント協調群制御2025/9/1
リスクのある辺でのチーム協調問題を3次元マッチングとして定式化し、動的ジョイント状態グラフ構築により計算量を削減する手法を提案した論文。
- Verti-Arena：マルチテランのオフロード自律走行のための制御可能で標準化された屋内テストベッドオフロード自律走行2025/8/1
オフロード自律走行研究のための再構成可能な屋内テストベッドを提案し、遠隔実験用のWebインターフェースも開発した。
- GACL: 接地型適応カリキュラム学習と能動的タスク・性能モニタリングカリキュラム学習2025/8/1
ロボットタスク向けに、複雑なタスク空間を扱いながら目標分布への関連性を保つ適応的カリキュラム学習フレームワークを提案し、車輪ナビと四足歩行で成功率を向上させた。
- MOSU: マルチモーダルシーン理解による自律長距離ロボットナビゲーションナビゲーション2025/7/1
LiDAR・画像セグメンテーション・視覚言語モデルを統合し、社会的規範も考慮した屋外長距離自律ナビゲーションシステムを実現した。
- Narrate2Nav: 人間中心環境における暗黙的言語推論を用いたリアルタイム視覚ナビゲーションナビゲーション2025/6/1
大規模視覚言語モデルの推論を潜在空間に埋め込み、RGB入力から低レベル動作コマンドを生成するリアルタイム視覚-行動モデルを提案。人間中心環境でのナビゲーション性能を大幅に向上させた。
- CARoL: ロボット学習のための文脈適応強化学習2025/6/1
システムダイナミクスの状態遷移から文脈を認識し、過去の知識との類似性を評価して新タスクに適応させる強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実車で有効性を示した。
- 形態と制御を考慮した強化学習による汎化可能な四足歩行歩行2025/5/1
形態ベクトルを条件にした方策を強化学習で学習し、再学習なしで異なる四足ロボットへゼロショット転移できる手法を提案。
- HACL: 履歴を考慮したカリキュラム学習による高速歩行歩行2025/5/1
関節速度指令の履歴をRNNでモデル化し、カリキュラム学習と組み合わせることで、四足・二足ロボットの高速かつ安定した歩行を実現した。
- AutoSpatial: 効率的な空間推論学習による社会的ロボットナビゲーションのための視覚言語推論VLA2025/3/1
大規模視覚言語モデルの空間理解を、自動ラベリングしたVQAデータと2段階の階層的学習で強化し、社会的ロボットナビゲーションの知覚・予測・推論・行動・説明を改善する手法を提案。
- 走破性を考慮した制御バリア関数による垂直に険しい地形のナビゲーションナビゲーション2025/3/1
ニューラル制御バリア関数を用いて、衝突回避だけでなく走破性の観点から安全性を評価し、垂直に険しい未構造地形を安全に移動する計画手法を提案した。
- 報酬の補助輪：ロボティクス強化学習のための適応的補助報酬強化学習2025/3/1
教師-生徒フレームワークにより、ロボットの学習進度に応じて補助報酬の重みを動的に調整し、人手設計の報酬を上回る性能と学習効率を実現した。
- 飛べ、車よ！――高速オフロード走行のための空中マニューバオフロード走行2025/3/1
物理と機械学習を組み合わせたハイブリッドモデルとサンプリングベースのプランナを用い、既存のスロットルとステアリング操作だけで車両の空中姿勢を制御し、着地位置を高精度に合わせる手法を提案した。
- ロボットナビゲーションのための漸減ダイナミクスプランニングナビゲーション2025/3/1
ロボットの動力学制約を計画全体に統合し、計画の進行に伴って動力学モデルの忠実度を徐々に下げる新しい枠組みを提案し、複数のプランナーで性能向上とBARNチャレンジ優勝を達成した。
- VertiFormer: オフロード走行のためのデータ効率の良いマルチタスクTransformerオフロード走行2025/2/1
わずか1時間のデータで訓練し、次姿勢・行動・地形パッチを予測するマルチタスクTransformerにより、険しいオフロード走行の順・逆キネマティクスを同時に学習する手法を提案。
- Verti-Bench：垂直に険しい地形のための汎用かつスケーラブルなオフロード移動ベンチマークオフロード移動ベンチマーク2025/2/1
垂直に険しいオフロード環境での移動性能を評価するための、100環境・1000タスクからなる高忠実度マルチフィジックスシミュレーションベンチマークを提案し、10の移動システムを比較評価した。
- Social-LLaVA：人間的言語推論による社会的空間でのロボットナビゲーション強化VLA2025/1/1
人とロボットの社会的インタラクション4万件のVQAデータセットSNEIを作成し、VLMを微調整したSocial-LLaVAで社会的に配慮したロボットナビゲーションを実現した。
- LLMを活用した経路計画：指示入力による安全で効率的な自律ナビゲーションナビゲーション2024/12/1
大規模言語モデルと2D占有グリッドマップを組み合わせ、自然言語指示から障害物回避や目標優先順位を含むナビゲーション計画を生成するフレームワークを提案した。
- 部分的観測グラフ上での異種ロボットチーム協調と現実的通信群制御2024/10/1
危険な辺を持つグラフ上でのチーム協調問題を、異種ロボット・部分観測・現実的通信に拡張し、リアルタイム部分地図とA*的なサブゴール割当で協調行動を生成するアルゴリズムを提案した。
- M2P2: 極低照度環境でのオフロード移動のためのマルチモーダル受動知覚データセット知覚データセット2024/10/1
LiDARや可視光カメラが使えない極低照度・無光環境でのオフロード自律移動を可能にするため、熱・イベント・ステレオRGBカメラとGPS・IMU・LiDARを組み合わせたマルチモーダル受動知覚データセットを構築し、受動知覚のみでの移動可能性を示した。
- VertiCoder：垂直に険しい地形における自己教師あり運動力学表現学習自己教師あり学習/運動力学2024/9/1
マスク付きパッチ再構成による自己教師あり学習で、垂直に険しい地形でのロボット移動に関する4つの下流タスク（順・逆運動力学、模倣学習、パッチ再構成）を単一表現で扱えるTransformerベースの手法を提案。
- VertiSelector: 垂直に険しい地形での車輪移動のための自動カリキュラム学習sim2real2024/9/1
TD誤差に基づいて訓練地形を自動選択するカリキュラム学習フレームワークを提案し、車輪ロボットの垂直障害物走破性能と実世界汎化を向上させた。
- GND: 屋外キャンパス環境におけるマルチモーダル知覚と多カテゴリ走行可能性を備えたグローバルナビゲーションデータセットナビゲーション2024/9/1
10の大学キャンパスから3D LiDAR点群・RGB/360度画像と歩道・車道・階段・オフロード・障害物の走行可能性マップを収集し、地図ベース/地図なしナビゲーションや場所認識に応用可能な大規模データセットを構築した。
- PIETRA: 分布外地形走行のための物理情報に基づく証拠学習sim2real2024/9/1
自己教師あり学習に物理モデルを組み込み、未知の地形では学習予測と物理予測を切り替えることで、分布外環境での走行性能を向上させたフレームワーク。
- 敵対的グラフ探索ゲームにおけるマルチロボット協調群制御2024/9/1
敵対者が存在する危険環境でのロボット群の経路探索を確率ゲームとして定式化し、ナッシュ均衡戦略を数値計算で求め、協調行動の有効性をシミュレーションで示した。
- 実世界に根ざしたカリキュラム学習sim2real2024/9/1
ロボット強化学習のカリキュラム学習において、シミュレーションのタスク分布を実世界のタスク分布に合わせることで、学習効率とナビゲーション性能を向上させる手法を提案した。
- 縦に厳しい地形における車輪移動のための強化学習走行制御/強化学習2024/9/1
急斜面や岩場などの縦に厳しい地形を車輪ロボットが走破できるよう、シミュレータ上でPPOとカリキュラム学習を用いたエンドツーエンド強化学習を訓練し、実機V4Wで検証した。
- 走破不能領域を走破する：垂直に険しい地形における車輪移動のための走破性推定走破性推定2024/9/1
従来は走破不能とされた垂直に険しい地形を、過去の車両-地形間の動的相互作用データから走破可能と推定し、プランナを効率的に誘導する手法を提案。
- VL-TGS: 視覚言語モデルを用いたマップレス屋外環境における軌道生成と選択ナビゲーション2024/8/1
マップレス屋外環境で、走行可能性制約を満たし人間らしい経路を生成するため、CVAEと視覚言語モデルを組み合わせた軌道生成・選択手法を提案した。
- マルチゴール動作メモリ経路計画2024/7/1
過去の計画経験を活用して、変化する環境でのマルチゴール経路計画を最大90%高速化する手法を提案した。
- 将来のタスクを先読みするタスク・動作計画タスク・動作計画2024/7/1
将来のタスクのコストを学習モデルで予測し、後続タスクの妨げになる副作用を避けるように計画を選ぶ手法を提案。シミュレーションと実機で効果を検証した。
- 敵対環境下における協調機動の学習群制御2024/7/1
敵の位置がランダムな環境でロボットチームが経路を進む際、速度を落として「ガード」役になる行動と移動速度のトレードオフを強化学習で解き、チーム全体のコストを抑える協調行動を獲得した研究。
- 狭所における自律地上ナビゲーション：ICRA 2024第3回BARNチャレンジからの教訓ナビゲーション2024/7/1
ICRA 2024で開催された第3回BARNチャレンジを通じて、狭く制約の厳しい環境での自律地上ナビゲーション技術の現状を評価し、上位チームの手法と今後の課題を分析した。
- 外乱を考慮したMPCと姿勢最適化による人間-ロボット協調搬送マニピュレーション2024/4/1
移動台車とマニピュレータを備えたロボットが人間と協調して物体を運ぶ際、外乱に強いMPCと腕の姿勢最適化を組み合わせて制御する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- VLM-Social-Nav: 視覚言語モデルによるスコアリングを用いた社会的配慮型ロボットナビゲーションナビゲーション2024/4/1
視覚言語モデル（VLM）を活用し、人間中心環境で社会的に適切なロボット動作をリアルタイムに決定するナビゲーション手法を提案。実環境4シナリオで成功率と衝突回避が改善し、ユーザ評価でも社会的配慮が高いと評価された。
- Bi-CL：二段階最適化によるロボット協調のための強化学習フレームワーク群制御2024/4/1
集中学習・分散実行の枠組みで、強化学習と模倣学習を二段階最適化として組み合わせ、ロボット間の情報不足によるずれを補正する仕組みを導入した協調制御手法を提案した論文。
- 強化学習によるグラフ上のチーム協調のスケーリング群制御2024/3/1
危険な辺のコストを支援行動で下げるグラフ上のチーム協調問題をMDPとして定式化し、強化学習で大規模なノード数・エージェント数でも効率的に解けることを示した。
- VANP: ナビゲーションのための視覚行動自己教師あり事前学習ナビゲーション2024/3/1
ナビゲーションに必要な視覚領域だけに注目する自己教師あり視覚行動モデルVANPを提案し、少ない学習で効率的な視覚ナビゲーションを実現した。
- DTG：拡散モデルによる地図なし屋外ナビゲーションのための軌道生成ナビゲーション2024/3/1
拡散モデルと条件付きRNNを用いて、地図のない屋外環境で障害物や未舗装路を避けつつ目的地までの走行距離を抑えた軌道を生成する手法を提案し、実機実験で走行距離と走破性の改善を確認した。
- 縦に険しい地形での効率的な6自由度運動力学モデリングのための地形注意学習走行2024/3/1
車輪ロボットが縦に険しい地形を走行する際、現在の車両と地形の相互作用に重要な地形のみに注意を向ける6自由度運動力学学習手法を提案し、予測誤差を平均51.1%削減した。
- Dyna-LfLH: 学習された幻覚による動的環境での俊敏なナビゲーション学習ナビゲーション2024/3/1
過去の成功体験から動的障害物を潜在分布で生成する自己教師あり学習により、動的環境での安全な経路計画を実現し、成功率を最大25%向上させた。
- 強化学習による狭所3D空間での器用な脚式移動歩行2024/3/1
狭いトンネルや不規則な空隙など全方向の制約がある3D空間を移動するため、古典的プランナと強化学習を組み合わせた階層型制御器を提案し、遠方の目標までの長期ナビゲーションを可能にした。
- CAHSOR: Competence-Aware High-Speed Off-Road Ground Navigation in SE(3)2024/2/1
- Building Minimal and Reusable Causal State Abstractions for Reinforcement Learning2024/1/1
- Motion Memory: Leveraging Past Experiences to Accelerate Future Motion Planning2023/10/1
- Rethinking Social Robot Navigation: Leveraging the Best of Two Worlds2023/9/1
- A Study on Learning Social Robot Navigation with Multimodal Perception2023/9/1
- MTG: Mapless Trajectory Generator with Traversability Coverage for Outdoor Navigation2023/9/1
- Autonomous Ground Navigation in Highly Constrained Spaces: Lessons learned from The 2nd BARN Challenge at ICRA 20232023/8/1
- Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms2023/6/1
- Learning to Model and Plan for Wheeled Mobility on Vertically Challenging Terrain2023/6/1
- Toward Human-Like Social Robot Navigation: A Large-Scale, Multi-Modal, Social Human Navigation Dataset2023/3/1
- Toward Wheeled Mobility on Vertically Challenging Terrain: Platforms, Datasets, and Algorithms2023/3/1
- Benchmarking Reinforcement Learning Techniques for Autonomous Navigation2022/10/1
- Learning Real-world Autonomous Navigation by Self-Supervised Environment Synthesis2022/10/1
- Learning Perceptual Hallucination for Multi-Robot Navigation in Narrow Hallways2022/9/1
- Learning Model Predictive Controllers with Real-Time Attention for Real-World Navigation2022/9/1
- Autonomous Ground Navigation in Highly Constrained Spaces: Lessons learned from The BARN Challenge at ICRA 20222022/8/1
- High-Speed Accurate Robot Control using Learned Forward Kinodynamics and Non-linear Least Squares Optimization2022/6/1
- A Protocol for Validating Social Navigation Policies2022/4/1
- Socially Compliant Navigation Dataset (SCAND): A Large-Scale Dataset of Demonstrations for Social Navigation2022/3/1
- VI-IKD: High-Speed Accurate Off-Road Navigation using Learned Visual-Inertial Inverse Kinodynamics2022/3/1
- Visual Representation Learning for Preference-Aware Path Planning2021/9/1
- APPLE: Adaptive Planner Parameter Learning from Evaluative Feedback2021/8/1
- From Agile Ground to Aerial Navigation: Learning from Learned Hallucination2021/8/1
- Incorporating Gaze into Social Navigation2021/7/1
- Conflict Avoidance in Social Navigation -- a Survey2021/6/1
- APPL: Adaptive Planner Parameter Learning2021/5/1
- VOILA: Visual-Observation-Only Imitation Learning for Autonomous Navigation2021/5/1
- Team Orienteering Coverage Planning with Uncertain Reward2021/5/1
- Learning Inverse Kinodynamics for Accurate High-Speed Off-Road Navigation on Unstructured Terrain2021/2/1
- Motion Planning and Control for Mobile Robot Navigation Using Machine Learning: a Survey2020/11/1
- APPLI: Adaptive Planner Parameter Learning From Interventions2020/11/1
- APPLR: Adaptive Planner Parameter Learning from Reinforcement2020/11/1
- Agile Robot Navigation through Hallucinated Learning and Sober Deployment2020/10/1
- Extended Abstract: Motion Planners Learned from Geometric Hallucination2020/10/1
- Benchmarking Metric Ground Navigation2020/8/1
- Risk-aware Path and Motion Planning for a Tethered Aerial Visual Assistant in Unstructured or Confined Environments2020/7/1
- Best Viewpoints for External Robots or Sensors Assisting Other Robots2020/7/1
- A Lifelong Learning Approach to Mobile Robot Navigation2020/7/1
- Toward Agile Maneuvers in Highly Constrained Spaces: Learning from Hallucination2020/7/1
- APPLD: Adaptive Planner Parameter Learning from Demonstration2020/4/1
- Tethered Aerial Visual Assistance2020/1/1
- Robot Risk-Awareness by Formal Risk Reasoning and Planning2019/9/1
- Robot Motion Risk Reasoning Framework2019/9/1
- ORangE: Operational Range Estimation for Mobile Robot Exploration on a Single Discharge Cycle2019/5/1
- Explicit Motion Risk Representation2019/4/1
- Benchmarking Tether-based UAV Motion Primitives2019/4/1
- Autonomous Visual Assistance for Robot Operations Using a Tethered UAV2019/4/1
- Explicit-risk-aware Path Planning with Reward Maximization2019/3/1
- Motion Planning for a UAV with a Straight or Kinked Tether2018/11/1
- Estimating Achievable Range of Ground Robots Operating on Single Battery Discharge for Operational Efficacy Amelioration2018/11/1