C*: A Coverage Path Planning Algorithm for Unknown Environments using Rapidly Covering Graphs
本論文は、未知環境におけるリアルタイムなカバレッジ経路計画を実現し、完全な環境カバレッジを保証するとともに、既存手法と比較してカバレッジ時間や経路長などの性能を大幅に向上させる新たなサンプリングベースのアルゴリズム「C*」を提案し、その有効性をシミュレーションおよび実機実験で検証したものである。
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cs.RO
864 件の論文
RoboPARA: Dual-Arm Robot Planning with Parallel Allocation and Recomposition Across Tasks
本論文は、タスク依存関係をモデル化する DAG 生成と並行性を最大化するグラフ再走査の 2 段階プロセスを採用し、新しい評価データセット「X-DAPT」と共に双腕ロボットの並行タスク計画の効率性と信頼性を大幅に向上させる LLM 駆動型フレームワーク「RoboPARA」を提案するものである。
Learning Physical Systems: Symplectification via Gauge Fixing in Dirac Structures
この論文は、拘束や散逸を伴う物理系（ANYmal 四足歩行ロボットなど）の非退化シンプレクティック幾何を Dirac 構造を用いて回復させる「Presymplectification Networks（PSN）」を提案し、制約条件やエネルギー保存則を厳密に満たしながら物理法則に基づいた高精度な長期予測を実現する新たな機械学習フレームワークを構築したことを示しています。
Walk Like Dogs: Learning Steerable Imitation Controllers for Legged Robots from Unlabeled Motion Data
この論文は、ラベル付けされていない実世界の運動データから自動的に行動モードを発見し、キネマティックな運動再ターゲット技術と強化学習を組み合わせることで、ユーザーの操作指令に応じてスタイルを維持した多様な歩行パターンや遷移を実現する脚式ロボットの制御フレームワークを提案しています。
Design and Experimental Validation of Sensorless 4-Channel Bilateral Teleoperation for Low-Cost Manipulators
本論文は、力センサを備えない低コストマニピュレータ向けに、非線形ダイナミクス補償と外乱オブザーバを統合したセンサレス4チャネル双方向制御を提案し、高速・接触動作における安定した遠隔操作を実現するとともに、その力フィードバックを用いた模倣学習の成功率向上を実証したものである。
Vision Language Model-based Testing of Industrial Autonomous Mobile Robots
本論文は、人間の予測不能な行動による安全性リスクを低減するため、PAL ロボティクス社が開発した産業用自律移動ロボットに対し、視覚言語モデルを用いて要件違反の多様な人間行動を生成し、シミュレータ上で効果的なテストを行う手法「RVSG」を提案し、その有効性を検証したものである。
LHM-Humanoid: Learning a Unified Policy for Long-Horizon Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation in Diverse Messy Environments
本論文は、多様な雑然とした環境において、歩行、把持、運搬、配置という一連の長期的な全身動作を単一の統合ポリシーで実行し、強化学習による教師ポリシーの蒸留と DAgger、そして視覚言語行動（VLA）モデルの活用を通じて、既存手法を大幅に上回る汎用性と頑健性を達成するヒューマノイド loco-manipulation のベンチマークと学習フレームワーク「LHM-Humanoid」を提案するものである。
Learning Agile Gate Traversal via Analytical Optimal Policy Gradient
この論文は、オフライン学習したニューラルネットワークがモデル予測制御（MPC）のパラメータをオンラインで適応的に調整するハイブリッドフレームワークを提案し、解析的な方策勾配を用いた効率的な学習により、高い加速度での敏捷なゲート通過と大規模な外乱に対する迅速な回復を実現したことを示しています。
Quadrotor Navigation using Reinforcement Learning with Privileged Information
この論文は、大規模な障害物回避を可能にするために特権情報（到達時間マップ）と新しい損失関数を活用した強化学習ベースの四旋回飛行ロボットナビゲーション手法を提案し、シミュレーションおよび屋外実機実験において高い成功率と安全性を実証したものである。
Responsibility and Engagement -- Evaluating Interactions in Social Robot Navigation
この論文は、社会的ロボットナビゲーションにおける衝突解決における各エージェントの貢献度を評価する「責任」メトリックを拡張し、時間正規化と「関与」メトリックを導入することで、対人・集団・群衆シナリオにおける協力的な衝突解決の質と先見性を評価する新たな枠組みを提案しています。
Diffusion-Based Impedance Learning for Contact-Rich Manipulation Tasks
本論文は、外部ワンスに条件付けられたトランスフォーマー型拡散モデルとエネルギー保存則に基づくインピーダンス制御を組み合わせ、接触に富む操作タスクにおいてオンラインでインピーダンスを適応させ、高精度かつ安定した接触動作を実現する「拡散ベースのインピーダンス学習」フレームワークを提案するものである。
GUIDE: A Diffusion-Based Autonomous Robot Exploration Framework Using Global Graph Inference
本論文は、未観測空間の推論と大域的な経路計画を改善するため、領域評価に基づく大域グラフ推論と拡散モデルを統合し、既存手法を上回る探索効率と移動の最適化を実現する自律ロボット探索フレームワーク「GUIDE」を提案するものである。
Distant Object Localisation from Noisy Image Segmentation Sequences
本論文は、計算リソースが限られた遠隔物体の局所化問題に対し、マルチビュー三角測量や粒子フィルタを用いた手法を提案し、ドローンによる画像セグメンテーションと GNSS 位置情報からなるノイズの多い画像系列を用いたシミュレーションおよび実証実験により、山火事監視などの安全クリティカルなタスクへの信頼性ある適用可能性を示したものである。
In-Hand Manipulation of Articulated Tools with Dexterous Robot Hands with Sim-to-Real Transfer
本論文は、摩擦やバックラッシュなどの現実世界の不確実性や触覚センサーの限界に対処するため、シミュレーション学習のベースポリシーにハードウェア実証から得られたセンサ駆動型微調整をクロスアテンションで統合し、はさみやペンチなどの可動工具の安定した指内操作と強固な実世界転送を実現する手法を提案しています。
Ask, Reason, Assist: Robot Collaboration via Natural Language and Temporal Logic
この論文は、大規模言語モデルとシグナル時相論理を組み合わせ、中央集権的なタスク割り当てなしに異種ロボットチームが自然言語による対話を通じて自律的に衝突を解決し、システム全体のタスク完了時間を最小化するピアツーピア協調プロトコルを提案し、その有効性を実験で実証したものである。
EgoTraj-Bench: Towards Robust Trajectory Prediction Under Ego-view Noisy Observations
本論文は、第一人称視点の観測ノイズに耐性を持つ軌道予測を実現するため、実世界ノイズを含む履歴とクリーンな未来軌道を対応させた初のベンチマーク「EgoTraj-Bench」を提案し、歴史的観測のノイズ除去と将来の運動予測を同時に行う双フローモデル「BiFlow」を開発して最先端の性能と堅牢性を示したものです。
Conflict-Based Search as a Protocol: A Multi-Agent Motion Planning Protocol for Heterogeneous Agents, Solvers, and Independent Tasks
この論文は、異なるメーカーやアルゴリズム（A*、RRT、最適化、拡散モデル、強化学習など）を用いた多様な単一エージェント計画システムを、衝突ベース探索（CBS）をプロトコルとして統合し、異種ロボットが共有環境で効率的かつ衝突なく動作するための枠組みを提案しています。
Seeing the Bigger Picture: 3D Latent Mapping for Mobile Manipulation Policy Learning
本論文は、ロボットの視野を超えた空間的・時間的推論を可能にする 3D 潜在マップを用いたエンドツーエンドの移動マニピュレーション学習手法「Seeing the Bigger Picture (SBP)」を提案し、画像のみに依存する手法よりも新規環境を含むタスクで高い成功率を達成することを示しています。
MachaGrasp: Morphology-Aware Cross-Embodiment Dexterous Hand Articulation Generation for Grasping
本論文は、異なる手の形状（モルフォロジー）を埋め込みと固有把持（eigengrasp）セットとして表現し、物体の点群と手首の姿勢に基づいて関節角度を直接生成するエンドツーエンドのフレームワーク「MachaGrasp」を提案し、これにより未知の物体や未学習のロボットハンドに対しても高い把持成功率と高速な推論を実現することを示しています。
CBF-RL: Safety Filtering Reinforcement Learning in Training with Control Barrier Functions
本論文は、強化学習の訓練段階に制御バリア関数（CBF）を組み込むことで、安全制約を方策自体に内包させ、実世界での展開時にオンラインの安全フィルタを不要としつつ、より安全かつ効率的な学習を実現する「CBF-RL」という枠組みを提案し、ヒューマノイドロボットなどでの実証を通じてその有効性を示したものである。