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グレゴリー・スコット・チリキアン（1966年生まれ）は、アメリカのロボット工学者であり応用数学者で、主に運動学、モーションプランニング、コンピュータビジョン、工学における群論の応用、高分子の力学の分野で研究を行っている。ジョンズ・ホプキンス大学で長年機械工学の教授を務め、最近までデラウェア大学機械工学科の学科長兼教授を務めており、現在はアブダビのモハメド・ビン・ザイード人工知能大学のロボット工学科の教授である。彼は、超冗長（ヘビ型および連続体型）ロボットの運動学とリー群上の確率的手法に関する理論的貢献で知られている。
チリキアンは、1988年に米国メリーランド州ボルチモアのジョンズ・ホプキンス大学（JHU）で学士号を、 1992年に米国カリフォルニア州パサデナのカリフォルニア工科大学で博士号を取得しました。 [ 1 ] 同年、ジョンズ・ホプキンス大学機械工学科に助教授として着任しました。1997年に准教授、2001年に教授に昇進しました。2004年から2007年まで、ジョンズ・ホプキンス大学機械工学科の学科長を務めました。[ 2 ] 2014年から2015年まで、米国国立ロボットイニシアチブのプログラムディレクターを務め、国立科学財団（NSF） のCISEの情報インテリジェントシステム部門の堅牢な知能クラスターの責任も担いました。[ 3 ] 2019年から2023年まで、シンガポール国立大学 機械工学科の学科長を務めた。[ 2 ] [ 4 ]最近まで、デラウェア大学 機械工学科の学科長を務めていた。[ 5 ]現在は、アブダビのモハメド・ビン・ザイード人工知能大学のロボット工学科の教授である。
チリキアンの博士論文研究は、「超冗長性」（蛇のような連続体）ロボットの概念を確立し、そのようなロボットの幾何学的特性と慣性特性の両面を表現するための枠組み化された「バックボーン曲線」モデルを開発した。これらのモデルは、今日における連続体ロボットに関するあらゆる研究の基礎となっている。
1990年代、彼は「変形型」（モジュール式で自己再構成可能な）ロボットシステムの先駆者となった。これは、1991年の有名なSF映画に触発され、その映画のように様々な形状に変形できる液体のようなロボットを作ることを目指した試みだった。
2000年代、チリキアンはロボットの自己複製と自己修復の研究に取り組んだ。また、以前に行った超冗長ロボットマニピュレーターの研究成果を応用してDNAの統計力学をモデル化したり、タンパク質分子がその機能の一環としてどのように形状を変化させるかをコンピュータモデルで表現したりもした。
2010年代、彼はロボット工学における不確実性の伝播をモデル化するために、リー理論的手法（例えば、閉形式の「バナナ分布」）の使用を開始し、これが不変カルマンフィルタリングの基礎となった。彼は、DNA統計力学を記述する本質的に同じ数学モデルを、フレームで囲まれたDNAバックボーン曲線を車両がたどる時間パラメータ化された軌跡に置き換えることで、車両の位置と向きの不確実性をモデル化するために使用できることに気づいた。この頃から、彼は楕円体のミンコフスキー和の境界の閉形式の数学的表現の研究も開始し、その後、その結果を滑らかで正の曲率を持つ境界を持つ任意の物体のミンコフスキー和に一般化した。
2020年代に入り、彼は物理AI、アフォーダンスに基づく推論、そして「ロボットの想像力」の分野へと研究領域を広げると同時に、以前から取り組んできたテーマにも貢献を続けている。シンガポールでのCOVID-19によるロックダウン期間中、彼と彼のチームはこの分野で急速な進歩を遂げ、ミンコフスキー和の計算も完了させた。最近では、彼の研究グループはこれをロボットの動作計画、衝突回避、そして「ロボットの想像力」の概念を支えるコンピュータビジョンアルゴリズムに統合している。
チリキアンは、1993 年に NSF の若手研究者に選ばれ、[ 2 ] 1994 年に大統領教員フェローに選ばれ、[ 2 ] 1996 年にASME Pi Tau Sigma金メダルを受賞しました。 [ 2 ]彼は、超冗長マニピュレータへの貢献により、2008 年にASME のフェローに、 [ 2 ] 2010 年にIEEEのフェローに選出されました。 [ 1 ] 2019 年に、彼は米国機械学会の機械設計賞を受賞しました。[ 6 ]