Many-RRT*: Robust Joint-Space Trajectory Planning for Serial Manipulators
本論文は、高自由度アームの関節空間における逆運動学解の多様性による計画失敗や非効率な経路生成の問題を解決するため、複数の目標姿勢を並列に探索する「Many-RRT*」を提案し、従来の手法と比較して経路コストを大幅に削減しつつ成功率を 100% まで向上させることを実証したものである。
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cs.RO
865 件の論文
From Local Corrections to Generalized Skills: Improving Neuro-Symbolic Policies with MEMO
この論文は、人間のフィードバックを収集・集約して汎用的なスキルテンプレートを生成する「MEMO」という手法を提案し、従来のニューロ記号ポリシーが抱えるスキル制約のボトルネックを解消し、未知のタスクへの汎化性能を向上させることを示しています。
Distributed State Estimation for Vision-Based Cooperative Slung Load Transportation in GPS-Denied Environments
この論文は、GPS が利用できない環境において、単眼カメラと分散型拡張情報フィルタ（DDEIF）を用いて複数の無人航空機が吊り荷物の状態を推定し、ロバストな協調輸送を実現する分散・非中央集権的なフレームワークを提案し、Gazebo によるシミュレーションでその有効性を検証したものである。
Risk-Aware Reinforcement Learning for Mobile Manipulation
この論文は、分布強化学習と模倣学習を組み合わせることで、不確実性下でリスク感知型の意思決定を行い、未地図環境におけるモバイルマニピュレータの視覚運動制御において最悪ケースのパフォーマンスを向上させる新しい手法を提案しています。
ELLIPSE: Evidential Learning for Robust Waypoints and Uncertainties
この論文は、オープンワールドにおける安全な移動ロボットのための堅牢な経路点予測と不確実性推定を実現し、ドメイン拡張と事後再較正を組み合わせた新しい手法「ELLIPSE」を提案し、実世界での階段ナビゲーションタスクにおいて成功率と不確実性の網羅性を向上させることを示しています。
Risk-Aware Rulebooks for Multi-Objective Trajectory Evaluation under Uncertainty
本論文は、システムと環境の間の不確実な相互作用を明示的にモデル化し、階層的な優先順位や非比較性を含む複雑な要件を扱うリスク感知形式化を提案し、自律走行の例を通じて軌道選択の根拠を明確化する手法を提示するものである。
RoboMME: Benchmarking and Understanding Memory for Robotic Generalist Policies
この論文は、長期的かつ履歴依存型のロボット操作タスクにおける記憶メカニズムの評価と理解を促進するため、時空間・物体・手続き的記憶を網羅する大規模な標準化ベンチマーク「RoboMME」と、多様な記憶表現を統合した VLA モデルの体系的分析を提案しています。
Autonomous Aerial Non-Destructive Testing: Ultrasound Inspection with a Commercial Quadrotor in an Unstructured Environment
この論文は、商用の Flyability Elios 3 四旋回機に超音波検査ペイロードを搭載し、オンボードセンサーのみに依存するリアルタイム制御アーキテクチャを構築することで、構造化されていない工業環境における完全自律型の接触式非破壊検査を初めて実現したことを示しています。
GIANT - Global Path Integration and Attentive Graph Networks for Multi-Agent Trajectory Planning
本論文は、事前計画された大域経路と注意機構付きグラフニューラルネットワークを統合した「GIANT」と呼ばれる新たなアプローチを提案し、動的な環境下での多ロボット衝突回避において、既存の手法を上回る高い成功率と安全性を達成したことを示しています。
Python Bindings for a Large C++ Robotics Library: The Case of OMPL
本論文は、大規模な C++ ロボティクスライブラリ（OMPL）の Python バインディング生成において、LLM を活用してナノバインドラッパーを自動生成し、専門家のレビューと組み合わせて実装する手法を提案し、その有効性と一般的な教訓を報告するものである。
Selecting Spots by Explicitly Predicting Intention from Motion History Improves Performance in Autonomous Parking
この論文は、自動駐車（AVP）において、他の車両の運動履歴から意図を明示的に予測して駐車スペースを選択するパイプラインを提案し、シミュレーションを通じて、従来の未来運動予測や暗黙的意図推定よりも高い精度、社会的受容性、およびタスク完了率を達成することを示しています。
LEGS-POMDP: Language and Gesture-Guided Object Search in Partially Observable Environments
本論文は、言語やジェスチャー、視覚観測を統合し、対象物の特定と位置の不確実性を明示的にモデル化するモジュール型 POMDP システム「LEGS-POMDP」を提案し、シミュレーションおよび実世界でのロボット実験において、曖昧な指示に対する頑健な物体探索を可能にしたことを示しています。
Design, Mapping, and Contact Anticipation with 3D-printed Whole-Body Tactile and Proximity Sensors
この論文は、ロボット全体の形状に合わせて 3D プリントで製造可能な触覚・近接センサー「GenTact-Prox」を開発し、接触を予測するための「周知覚空間」のデータ駆動型マッピング手法を提案することで、動的環境下でのロボットによる接触前予測と物体認識を可能にするアプローチを示しています。
Gait Generation Balancing Joint Load and Mobility for Legged Modular Robots with Easily Detachable Joints
本論文は、NSGA-III アルゴリズムを用いた最適化フレームワークを提案し、可動性を維持しつつ関節負荷を最小化することで、容易に脱着可能なジョイントを持つモジュール型ロボットの構造的完全性を損なわずに多様な環境での歩行生成を実現する手法を提示しています。
Designing and Validating a Self-Aligning Tool Changer for Modular Reconfigurable Manipulation Robots
本論文は、角度・位置誤差を受動的な幾何学構造で吸収する自己整列機能とコンパクトな回転式交換ステーションを備えたモジュール型ロボット用ツールチェンジ装置を設計・実証し、センサなしでの高信頼な自動モジュール交換を実現したことを報告するものである。
Adaptive Policy Switching of Two-Wheeled Differential Robots for Traversing over Diverse Terrains
この論文は、月面溶岩洞窟の探査において、ロボットが姿勢データ（特にピッチの標準偏差）に基づいて地形を高精度に推定し、それに応じて最適な制御ポリシーに動的に切り替える適応型システムの実現可能性を示しています。
LLM-Guided Decentralized Exploration with Self-Organizing Robot Teams
この論文は、中央制御なしで自律的にチームを編成し、大規模言語モデル（LLM）を活用して各チームが探索目標を自律的に決定する、複数のロボットによる分散型探索手法を提案し、シミュレーションを通じてその有効性を検証したものである。
Data-Driven Control of a Magnetically Actuated Fish-Like Robot
本論文は、非線形流体力学やヒステリシスなどの複雑な要因に直面する磁気駆動魚型ロボットに対し、実データで学習したニューラルネットワークに基づく前進ダイナミクスモデルとモデル予測制御、および模倣学習を組み合わせたデータ駆動型制御枠組みを提案し、リアルタイムでの高精度な経路追従を実現することを示しています。
Diffusion Policy through Conditional Proximal Policy Optimization
この論文は、拡散モデルにおける対数尤度計算の困難さを克服し、単純なガウス確率の評価のみでオンポリシー強化学習を可能にする効率的な手法「条件付き近傍方策最適化（CPPO）による拡散方策」を提案し、多様な行動生成とベンチマークタスクでの優れた性能を実証しています。
On the Strengths and Weaknesses of Data for Open-set Embodied Assistance
この論文は、Overcooked 環境で生成した合成データを用いて LLaMA ベースのモデルを微調整し、未知のユーザー行動や新しい設定に対する「オープンセット修正支援」能力を評価することで、多様なシナリオ、マルチモーダルな接地、欠陥推論を網羅したデータセットが、オープンセット支援知能の実現に不可欠であることを示しています。