論文の概要: Learning to Nudge: A Scalable Barrier Function Framework for Safe Robot Interaction in Dense Clutter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02686v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 03:42:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.648468
• Title: Learning to Nudge: A Scalable Barrier Function Framework for Safe Robot Interaction in Dense Clutter
• Title（参考訳）: ナッジへの学習:Dense Clutterにおける安全なロボットインタラクションのためのスケーラブルなバリア関数フレームワーク
• Authors: Haixin Jin, Nikhil Uday Shinde, Soofiyan Atar, Hongzhan Yu, Dylan Hirsch, Sicun Gao, Michael C. Yip, Sylvia Herbert,
• Abstract要約: 従来の安全フレームワークは、接触を安全でないものとして扱い、ロボットが衝突を避けることを制限している。 提案手法は,マルチオブジェクト・ダイナミックスを明示的にモデル化する計算複雑性を回避している。 本研究では, 衝突のない航法を可能にする手法を実証し, 密閉クラッタのシミュレーション実験により本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.45108258893032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots operating in everyday environments must navigate and manipulate within densely cluttered spaces, where physical contact with surrounding objects is unavoidable. Traditional safety frameworks treat contact as unsafe, restricting robots to collision avoidance and limiting their ability to function in dense, everyday settings. As the number of objects grows, model-based approaches for safe manipulation become computationally intractable; meanwhile, learned methods typically tie safety to the task at hand, making them hard to transfer to new tasks without retraining. In this work we introduce Dense Contact Barrier Functions(DCBF). Our approach bypasses the computational complexity of explicitly modeling multi-object dynamics by instead learning a composable, object-centric function that implicitly captures the safety constraints arising from physical interactions. Trained offline on interactions with a few objects, the learned DCBFcomposes across arbitrary object sets at runtime, producing a single global safety filter that scales linearly and transfers across tasks without retraining. We validate our approach through simulated experiments in dense clutter, demonstrating its ability to enable collision-free navigation and safe, contact-rich interaction in suitable settings.
• Abstract（参考訳）: 日常の環境で動くロボットは、周囲の物体との物理的接触が避けられない密集した空間の中で移動し、操作する必要がある。 従来の安全フレームワークは、接触を安全でないものとして扱い、ロボットの衝突回避を制限し、密集した日常的な環境で機能する能力を制限する。 オブジェクトの数が増加するにつれて、安全な操作のためのモデルベースのアプローチは計算的に難解になるが、学習手法は通常、手作業に安全を結び付け、再訓練せずに新しいタスクに移行することが困難になる。 本稿では,Dense Contact Barrier Functions(DCBF)を紹介する。 我々のアプローチは、物理的相互作用から生じる安全性の制約を暗黙的にキャプチャする構成可能なオブジェクト中心関数を学習することで、マルチオブジェクトダイナミクスを明示的にモデル化する計算複雑性を回避します。 学習したDCBFは、いくつかのオブジェクトとのインタラクションでオフラインでトレーニングされ、実行時に任意のオブジェクトセットにまたがって構成される。 本手法は密接なクラッタでのシミュレーション実験により検証し,衝突のないナビゲーションと,適切な環境下での安全で接触に富んだ対話を可能にする能力を示す。

関連論文リスト

• BarrierSteer: LLM Safety via Learning Barrier Steering [83.12893815611052]
  BarrierSteerは、学習した非線形安全性制約を直接モデルの潜在表現空間に埋め込むことで、安全性を形式化する新しいフレームワークである。 BarrierSteerは、敵の成功率を大幅に低下させ、安全でない世代を減少させ、既存の手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T18:19:46Z)
• HAIC: Humanoid Agile Object Interaction Control via Dynamics-Aware World Model [56.4392302336014]
  本稿では,外部状態推定を伴わない多種多様なオブジェクトダイナミクス間のロバストな相互作用のためのフレームワークであるHAICを提案する。 我々の重要な貢献は、主観的歴史のみから高次対象状態(速度、加速度)を推定するダイナミクス予測器である。 ヒューマノイドロボットの実験では、HAICはアジャイルタスクで高い成功率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-12T09:34:35Z)
• HOSIG: Full-Body Human-Object-Scene Interaction Generation with Hierarchical Scene Perception [57.37135310143126]
  HO SIGは階層的なシーン認識を通じて全体インタラクションを合成するための新しいフレームワークである。 我々のフレームワークは、自己回帰生成による運動長の無制限化をサポートし、手動による介入を最小限に抑える。 この研究は、シーン認識ナビゲーションとデクスタラスオブジェクト操作の間に重要なギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T12:08:08Z)
• Robot Navigation with Entity-Based Collision Avoidance using Deep Reinforcement Learning [0.0]
  本稿では,ロボットナビゲーションと各種エージェントや障害物とのインタラクションを改善するための,新しい深層強化学習手法を提案する。 このアプローチでは、エンティティタイプに関する情報を使用し、衝突回避を改善し、より安全なナビゲーションを確保する。 ロボットに近づいたり、異なる物体と衝突したりすることを罰する新たな報酬関数を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T11:16:03Z)
• Modular Neural Network Policies for Learning In-Flight Object Catching with a Robot Hand-Arm System [55.94648383147838]
  本稿では,ロボットハンドアームシステムによる飛行物体の捕獲方法の学習を可能にするモジュラーフレームワークを提案する。 本フレームワークは,物体の軌跡予測を学習するオブジェクト状態推定器,(ii)捕捉対象のポーズのスコアとランク付けを学ぶキャッチポーズ品質ネットワーク,(iii)ロボットハンドをキャッチ前ポーズに移動させるように訓練されたリーチ制御ポリシ,(iv)ソフトキャッチ動作を行うように訓練された把握制御ポリシの5つのコアモジュールから構成される。 各モジュールと統合システムのシミュレーションにおいて、我々のフレームワークを広範囲に評価し、飛行における高い成功率を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T16:20:12Z)
• Controllable Human-Object Interaction Synthesis [77.56877961681462]
  本研究では,3次元シーンにおける同期物体の動きと人間の動きを生成するための制御可能な人間-物体相互作用合成(CHOIS)を提案する。 ここでは,高レベルな計画から効果的に抽出できるスタイルや意図を言語記述が通知し,シーン内の動きをグラウンド化する。 我々のモジュールは経路計画モジュールとシームレスに統合され、3D環境における長期的相互作用の生成を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T21:14:20Z)
• Learning Extrinsic Dexterity with Parameterized Manipulation Primitives [8.7221770019454]
  我々は、オブジェクトのポーズを変えるために環境を利用する一連のアクションを学習する。 我々のアプローチは、オブジェクトとグリップと環境の間の相互作用を利用してオブジェクトの状態を制御することができる。 拘束されたテーブルトップワークスペースから様々な重量,形状,摩擦特性の箱状物体を選別する手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T21:28:23Z)
• Language-Conditioned Path Planning [68.13248140217222]
  LACO(Language-Conditioned Collision Functions)は、単一ビューイメージ、言語プロンプト、ロボット構成のみを使用して衝突関数を学習する。 LACOはロボットと環境の衝突を予測し、オブジェクトアノテーション、ポイントクラウドデータ、地平線オブジェクトメッシュを必要とせずに、柔軟な条件付きパス計画を可能にする。 シミュレーションと実世界の両方において、LACOは衝突を禁止せず、衝突の安全な物体との相互作用を可能にする複雑な、ニュアンスのある経路計画を促進することを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T17:56:13Z)
• Safe reinforcement learning of dynamic high-dimensional robotic tasks: navigation, manipulation, interaction [31.553783147007177]
  強化学習では、損傷を起こさない環境を探索する上で、安全はより基本的なものである。 本稿では,各種ロボット作業の強化学習のための安全探索の新たな定式化について紹介する。 我々のアプローチは、幅広い種類のロボットプラットフォームに適用され、データから学んだ複雑な衝突制約の下でも安全を強制する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T11:23:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。