Yoshihiko Nakamura

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

• 観察対象の選択：視覚運動ポリシーのためのタスク認識型意味幾何表現
  視覚運動ポリシー2026/3/1

  RGB画像とタスク関連エンティティの指定から、対象物とロボットをセグメント化し、意味色と深度情報を統合した標準的な3チャンネル画像表現を構築する観察インターフェースを提案。外観変化に対するロバスト性を向上させる。

• リプシッツ制約付きポリシーによるヒューマノイドのタスク指定コンプライアンス境界
  歩行2026/3/1

  ヒューマノイドの強化学習において、タスク空間の剛性上限をポリシーのヤコビアンに対する状態依存のリプシッツ制約としてマッピングする異方性リプシッツ制約付きポリシー(ALCP)を提案し、歩行安定性と衝撃耐性を向上させた。

• 3D-CovDiffusion: カバレッジ経路計画のための3D認識拡散ポリシー
  カバレッジ経路計画2025/10/1

  生の3D点群から直接連続的なカバレッジ経路を生成する幾何条件付き拡散モデルを提案し、従来の学習ベース手法より高精度・高平滑・高被覆率を実現した。

• 推論時の想像：ロバストな視覚運動ポリシー推論のためのハンド内視点の合成
  VLA2025/9/1

  ロボットにハンド内カメラがない場合でも、拡散モデルを用いてエージェント視点からハンド内視点を想像することで、視覚運動ポリシーの性能低下を回復させる手法を提案。

• CoTaP: コンプライアントタスクパイプラインとコンプライアンス変調を用いた制御器の強化学習
  ヒューマノイド制御2025/9/1

  人間の動作データを活用したヒューマノイド全身制御において、環境との相互作用時の適切なコンプライアンスを実現するため、二段階のデュアルエージェント強化学習とモデルベースのコンプライアンス制御を組み合わせたパイプラインを提案し、シミュレーションで外乱応答を検証した。

• ポテンシャル場誘導フローマッチングによる安全な模倣学習
  模倣学習2025/8/1

  成功デモからタスク方策と障害物情報(ポテンシャル場)を同時に学習し、推論時にフローマッチングのベクトル場をポテンシャル場で変調することで、タスク成功率を保ちながら衝突を大幅に削減する手法PF2MPを提案した。

• FlowFusion: Dynamic Dense RGB-D SLAM Based on Optical Flow
  2020/3/1
• Synergetic Reconstruction from 2D Pose and 3D Motion for Wide-Space Multi-Person Video Motion Capture in the Wild
  2020/1/1
• Video Motion Capture from the Part Confidence Maps of Multi-Camera Images by Spatiotemporal Filtering Using the Human Skeletal Model
  2019/12/1
• Completeness of Randomized Kinodynamic Planners with State-based Steering
  2015/11/1
• ZMP support areas for multi-contact mobility under frictional constraints
  2015/10/1
• Stability of Surface Contacts for Humanoid Robots: Closed-Form Formulae of the Contact Wrench Cone for Rectangular Support Areas
  2015/1/1
• Admissible Velocity Propagation : Beyond Quasi-Static Path Planning for High-Dimensional Robots
  2014/11/1