Zachary Kingston
収録論文 46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
- MR. POP: ほぼ確実に漸近最適なマルチロボット並列最適化プランナマルチロボット計画2026/9/25
GPUの大規模並列性を活用し、dRRTとAO-xを基盤としたマルチロボット運動計画を高速化する手法を提案。最大35自由度の系で100%の解決率を達成し、下流の最適化の成功率も大幅に向上させた。
- リーマン平均流による行動多様体上の高速視覚運動方策学習VLA2026/9/24
ロボットの行動系列が滑らかな多様体上に定義されることに着目し、リーマン条件付きフローマッチングを基盤としたフローマップ整合性目的で、1回のネットワーク評価で多様体上の行動生成を可能にするRMFPを提案した。
- 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。
- ノイズ空間軌道最適化によるワンステップ生成ポリシーの安全なリアルタイム誘導VLA2026/9/18
ワンステップ生成ポリシーの入力ノイズ空間で軌道最適化を行い、衝突回避などの制約を満たしつつリアルタイムにポリシーを誘導する手法INSPOを提案。
- フルーツ忍者への道：マニピュレータによる飛来物迎撃のためのリアルタイム確率的運動力学プランニングマニピュレーション2026/9/18
GPU上でサンプリングベースのプランナを並列に成長させ、ロボットアームが投擲物をリアルタイムで迎撃・切断できるようにする手法を提案。Franka Research 3で96.7%の成功率を達成。
- 確率的ニューラル符号付き掃引体積によるリアルタイムチャンス制約付き軌道最適化マニピュレーション2026/9/18
ロボットの掃引体積の符号付き距離関数を確率的場として学習し、認識ノイズや不確実性を考慮したチャンス制約付き軌道最適化を実現する手法を提案。
- SkipVLA: 古典的プランニングによるVLAステップのスキップで高速ロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/9/17
VLAモデルと古典的動作計画を組み合わせ、自由空間の移動はプランナに任せ接触を伴う技能のみVLAに問い合わせることで、成功率を保ちつつ最大2.5倍高速化した手法。
- 任意時点グローバルテンソル動作計画動作計画2026/8/26
任意のローカルプランナーを使えるようにGTMPを一般化し、任意時点で解を改善できる2つのポリシーを提案した。
- リー群制約付きMeanFlowによる高速生成的把持マニピュレーション2026/8/26
リー群上のMeanFlowを用いて、少数のネットワーク評価で高品質な把持を生成する手法を提案し、ACRONYMデータセットで既存手法と同等の性能を達成しつつ最大39倍の高速化を実現した。
- PEEL: スケール不変サンプリングによる長期的分解計画の並列抽出分解計画2026/8/1
ロボットによる多部品物体の分解作業を効率的に解くため、スケール不変サンプリングと多腕バンディットRRTを統合したPEELアルゴリズムを提案し、Fetchロボットで長期的な分解問題を解決した。
- NeHMO: ニューラルハミルトン-ヤコビ到達可能性学習による分散型安全マルチアーム動作計画動作計画2026/7/1
多腕ロボットの安全な動作計画を、ニューラルネットワークで近似したハミルトン-ヤコビ到達可能性解析に基づく価値関数を用いて分散的に行う手法を提案した。
- ベクトル化による高速漸近最適キノダイナミックプランニングモーションプランニング2026/7/1
GPU並列計算をPython標準ツールで実現するため、JAXとXLAコンパイラを用いた並列キノダイナミックプランナーPAKRを提案し、AO-xメタアルゴリズムと組み合わせて漸近最適性を達成した。
- 速く遠くを見る：高速状態サンプリングによる長期的オンラインPOMDP計画POMDP計画2026/6/1
不確実性下での動作計画に用いるPOMDPの長期的問題を解くため、高速サンプリングベースの動作計画で多様なマクロアクションを生成し、信念空間サンプリングを偏らせて高品質な方策を導出する新しい近似オンラインソルバーROP-RAS3を提案した。
- 多様体制約付き動作計画における投影のベクトル化による実時間全身制御動作計画2026/4/1
多様体制約付き動作計画をCPUのSIMD並列化で高速化し、従来比100〜1000倍の速度向上を実現。実ヒューマノイドロボットでの実時間全身計画を実証した。
- 微分平坦性を利用した超高速サンプリングベース運動力学計画運動計画2026/3/1
微分平坦性を利用して運動力学計画を平坦出力空間に変換し、並列化により超高速なサンプリングベース計画を実現するフレームワークFLASKを提案。
- PLanAR: 計画言語に基づくエージェント推論によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
VLMの推論空間を計画言語で定義し、各行動後にシンボリックな効果を検証して失敗検出と再計画を行う、長期的なオープンボキャブラリ操作のためのロボットエージェントフレームワーク。
- ゼロからの再計画再考：高速な漸近的最適プランナによるリアルタイム増分計画モーションプランニング2025/10/1
変化する環境でのロボット計画において、既存プランの更新を前提とせず、高速な漸近的最適プランナを独立に繰り返し適用することで効率的に再計画できることを示した研究。
- 高速逐次マニピュレーションのための微分可能粒子最適化マニピュレーション2025/10/1
GPU上で完全並列化した粒子最適化により、物体配置とロボット軌道を同時に最適化し、逐次操作タスクをミリ秒単位で解くフレームワークSPaSMを提案した。
- 概念駆動型探索による強化学習強化学習/探索2025/10/1
事前学習済み視覚言語モデルから得た物体概念を補助タスクで再構成し、その精度を内在的報酬として探索を誘導する手法を提案。視覚マニピュレーションで効率的な探索を実現し、実機でも80%の成功率を示した。
- VLM推論によるタスク・動作計画の制約生成タスク・動作計画2025/10/1
大規模視覚言語モデルの常識的な空間推論を活用し、タスク計画の下向き詳細化の問題を事前に特定して制約を抽出することで、動作計画の失敗を減らし計画時間を大幅に短縮する手法VIZ-COASTを提案。
- HJCD-IK: バッチ型ハイブリッドヤコビアン座標降下法によるGPU高速化逆運動学マニピュレーション2025/10/1
GPU上でサンプリングとヤコビアン法を組み合わせ、衝突回避を考慮した逆運動学を高速かつ高精度に解くソルバを提案し、実機で検証した。
- ソフト成長ロボットの接触と駆動の並列シミュレーションソフトロボティクス2025/9/1
ソフト成長ロボットの成長・曲げ・駆動・障害物接触を統合したモデルと高速並列シミュレータを開発し、実機で検証した。さらに、環境との接触を活用してアクチュエータ数を最小化する設計最適化を行い、実機で実証した。
- 跳ぶ前に見よ：高自由度ロボットのための運動と知覚の同時計画マニピュレーション2025/9/1
知覚制約を満たしながら高自由度ロボットの運動を計画するため、知覚スコアをニューラル代理モデルで近似しGPU並列化した確率的ロードマッププランナ（PS-PRM）を提案。動的環境でのオンライン再計画を可能にした。
- Actor-Critic強化学習のための並列ヒューリスティック探索による推論マニピュレーション2025/9/1
Actor-Criticモデルの推論時に、Actorが行動を、Criticがコスト推定を提供する並列最良優先探索を導入し、ロボットマニピュレーションでの有効性を示した。
- SE(3)上の把持拡散のための変分形状推論マニピュレーション2025/8/1
形状の変分推論と拡散モデルを組み合わせ、SE(3)多様体上で多様な安定把持を生成する手法を提案。ノイズや点群の疎さに頑健で、実世界の家庭用品操作にもゼロショット転移できる。
- 接触モデリングによるソフト成長ロボットの外部感覚と固有感覚の連携ソフトロボティクス2025/7/1
ソフト成長ロボットの衝突・変形をモデル化し、シミュレータとモンテカルロ法を用いて未知環境のマッピングと探索を実現した。
- NeHMO: 分散型安全マルチアーム動作計画のためのニューラル・ハミルトン・ヤコビ到達可能性学習マニピュレーション2025/7/1
ニューラルハミルトン・ヤコビ到達可能性学習を用いて最悪ケースのアーム間安全制約を捉える安全価値関数を近似し、分散型軌道最適化でリアルタイムなマルチアーム動作計画を実現した。
- Anglerにおける水中マルチロボットシミュレーションと動作計画群制御2025/6/1
水中ロボット群の開発・評価を効率化するため、オープンソースの水中シミュレータAnglerを拡張し、複数ロボットの同時シミュレーションと動作計画を可能にした。
- AORRTC: RRT-Connectによるほぼ確実に漸近最適な計画モーションプランニング2025/5/1
RRT-Connectを拡張し、初期解を迅速に見つけつつ、追加時間で最適解に収束する漸近最適プランナーAORRTCを提案。
- pRRTC: GPU並列RRT-Connectによる高速・安定・低コストな動作計画動作計画2025/3/1
RRT-ConnectをGPU向けに全面並列化し、衝突判定と木の拡張をSIMT最適化することで、最大10倍の高速化と経路コスト削減を実現、14自由度双腕ロボットでの動的障害物回避も示した。
- Foam: ロボット形状の球近似ツール衝突判定2025/3/1
URDFファイルからロボット形状を球の集合で近似するオープンソースツールFoamを提案し、衝突判定や距離計算を高速化する。
- 軟体成長ロボットのための物理に基づく微分可能シミュレーションsim2real2025/1/1
膨張チューブの非線形剛性モデルを組み込んだ微分可能シミュレータを提案し、勾配ベース最適化やsim-to-real転移への有効性を示した。
- ランダム化スケジューリングと情報に基づく経路生成による多様体拘束マニピュレータの効率的なマルチロボット動作計画マルチロボット動作計画2024/12/1
複数ロボットの経路をスケジューリングで調整し、スケジューラと動作計画器の双方向フィードバックで実現可能な経路を生成する手法を提案。従来のハイブリッド手法より10〜100倍少ない経路数で計画できる。
- 高速状態空間サンプリングによる長期的オンラインPOMDP計画のスケーリングPOMDP計画2024/11/1
ロボットの不確実性下の計画で使われるPOMDPについて、状態空間を高速サンプリングしてマクロ行動を生成し、長期的な計画を効率的に解くオンラインソルバROP-RaS3を提案した。100ステップ超の計画や15次元状態空間の問題で既存手法を大幅に上回る。
- 最近傍探索不要の漸近的最適運動計画：完全連結情報付き木（FCIT*）運動計画2024/11/1
SIMD並列化で辺評価コストを大幅に削減し、最近傍探索を不要にした完全連結グラフ探索により、漸近的最適運動計画を高速化するFCIT*を提案。
- 多様体交差上の制約付き非線形Kaczmarz射影による協調マルチロボット移動マニピュレーションマニピュレーション2024/10/1
移動マニピュレータの多数の制約を多様体として同時に扱い、制約付き非線形Kaczmarz射影で解く手法を提案し、3〜6台の協調動作生成と実機検証を行った。
- CaStL: LLM翻訳による制約の仕様化で長期的なタスク・動作計画を実現タスク・動作計画2024/10/1
自然言語に含まれる複雑な制約を段階的に抽出し、PDDLとPythonスクリプトへ変換して長期タスク・動作計画を解くフレームワークCaStLを提案。複雑なシナリオでの制約処理と計画成功率を大幅に改善した。
- 衝突判定可能な点木：SIMD対応の高速最近傍探索による衝突チェック動作計画2024/6/1
点群との衝突判定を10ナノ秒未満で行える新しい空間データ構造CAPTを提案し、サンプリングベースの動作計画を単一CPUスレッドで60FPS超のリアルタイム速度で実行可能にした。
- Stochastic Implicit Neural Signed Distance Functions for Safe Motion Planning under Sensing Uncertainty2023/9/1
- Motions in Microseconds via Vectorized Sampling-Based Planning2023/9/1
- Robots as AI Double Agents: Privacy in Motion Planning2023/8/1
- Object Reconfiguration with Simulation-Derived Feasible Actions2023/2/1
- Solving Rearrangement Puzzles using Path Defragmentation in Factored State Spaces2022/12/1
- MotionBenchMaker: A Tool to Generate and Benchmark Motion Planning Datasets2021/12/1
- Robowflex: Robot Motion Planning with MoveIt Made Easy2021/3/1
- Learning Sampling Distributions Using Local 3D Workspace Decompositions for Motion Planning in High Dimensions2020/10/1