Auke Ijspeert
収録論文 23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
- 離散的・リズミックなプリミティブ合成による模倣学習模倣学習2026/10/11
生の軌道データのみから動的運動プリミティブ（DMP）を教師あり学習で合成するNeural Dynamic Compositionを提案し、離散的・リズミックな動きを統一的に扱えるようにした。
- スプライン方策：ロボット方策の構造化表現模倣学習2026/6/1
ロボット操作の模倣学習において、固定解像度のアクションチャンクの代わりにスプラインパラメータを予測する構造化表現を提案し、連続軌跡の生成や制御への応用を可能にした。
- サンショウウオ型ロボットの全身制御学習歩行制御2026/3/1
強化学習を用いてサンショウウオ型ロボットの全身協調歩行制御を学習し、実機への転移を実現した。また、シミュレーション上で歩行と遊泳の遷移も可能にした。
- 幾何学を考慮した方策模倣模倣学習2025/10/1
模倣学習を実演の幾何学的曲線として捉え、距離場から進行流と吸引流を導出することで、拡散ベースの方策より高成功率かつ20倍高速でメモリ効率の良いロボット制御を実現した。
- ショウジョウバエの肢運動バイオメカニクスの筋骨格シミュレーション筋骨格シミュレーション2025/9/1
ショウジョウバエの脚の筋骨格モデルを構築し、歩行やグルーミング行動の筋活動を再現するとともに、受動的関節特性が模倣学習に与える影響を調べた。
- 適応的負のダンピング制御によるユーザ依存型多地形歩行支援ヒップ外骨格外骨格/歩行支援2025/3/1
ヒップ外骨格において、適応的な仮想負のダンピングで支援トルクを生成し、ベイズ最適化で支援強度を調整することで、多地形環境での歩行を個別に支援する制御法を提案した。
- SATA: 動物の学習に着想を得た安全で適応的なトルクベース歩行ポリシー歩行2025/2/1
動物の生体力学的原理と適応学習機構を模倣し、トルク空間で直接制御する脚式ロボットの歩行ポリシーを学習するフレームワークを提案。初期探索を改善し、安全性と適応性の高い動作を実現する。
- 股関節エクソスケルトンのアシスト嗜好を迅速にオンライン学習アシストスーツ2025/2/1
股関節エクソスケルトンのアシストプロファイルをランダムに生成し、ペア比較によるユーザーの好みを能動的クエリで収集して、嗜好学習アルゴリズムで個人の報酬関数を推定する手法を提案した。
- 全歩容を学習する四足歩行フレームワーク AllGaits歩行2024/11/1
深層強化学習で中枢パターン発生器を制御し、四足動物の9種類の歩容とその遷移を単一ポリシーで生成、エネルギー効率や速度に応じた最適歩容を調査した。
- 歩行モード遷移：下肢外骨格におけるシステム・ユーザー固有の変動性への対処外骨格/歩行2024/11/1
下肢外骨格の歩行モード遷移検出において、ユーザーやシステムの違いによる変動性に対応するため、統計ベースとベイズ最適化の2手法で有限状態機械分類器を適応させ、精度を最大80%向上させた。
- 四足歩行ロボットの前脚による動的物体キャッチングマニピュレーション2024/10/1
後脚で立った四足ロボットが前脚で投げられた物体を視覚的に検出・追跡し、軌道予測に基づいて最適なキャッチ位置を選んで捕球するフレームワークを提案。GMM法で80%の成功率を達成。
- 四足歩行のためのCentral Pattern Generatorのオンライン最適化歩行2024/10/1
脊椎動物の脊髄にあるCentral Pattern Generator(CPG)をベイズ最適化でオンライン調整し、速度指令や摩擦・斜面・積載量の変化に3分以内で適応する四足歩行制御を実現した。
- 四足歩行ロボットのための人間との握手選好学習ヒューマンロボットインタラクション2024/6/1
四足歩行ロボットが片足でバランスを取りながら人間と握手する際、個人の好みに合わせた最適な握手パラメータを10回の二択から学習する手法を提案し、25名中76%が満足した。
- 学習ベース階層制御：生物模倣脚式ロボットの歩行における中枢神経系の模倣歩行2024/4/1
脊髄と上位中枢の役割を別々のニューラルネットに分け、CPGのリズム生成と環境に応じた歩容調整を階層的に学習させることで、段差や障害物を含む不整地を歩行できる脚式ロボット制御を実現した。
- 四足ガエル：連続四足跳躍の高速オンライン最適化跳躍2024/3/1
足裏の力プロファイルを少数パラメータで表現し、実機上でベイズ最適化することで、四足ロボットの前後・横・旋回跳躍を短時間で獲得する手法を提案。
- ManyQuadrupeds: 多様な四足ロボットのための単一歩行ポリシーの学習歩行2023/10/1
動物の脊髄のリズム生成機構に着想を得て、異なる自由度・形態・質量（2〜200kg）の四足ロボットを単一のポリシーで制御できる歩行学習手法を提案した。
- 最小リソースでリアルタイム遷移検出を高性能化歩行アシスト2023/10/1
機械学習で活動ごとの閾値を学習し、歩行・階段・座位などの遷移をリアルタイム検出する手法を提案。処理時間を最大11倍改善し、骨盤装具実験で有効性を検証した。
- ExoRecovery: ステッピング戦略に基づく下肢外骨格による押し出しからの回復外骨格・バランス回復2023/10/1
外乱に対する歩幅とタイミングをオンライン最適化し、人間らしい足軌道を生成して外骨格で協調的にバランス回復を行うフレームワークを提案し、シミュレーションと実験で有効性を検証した。
- DeepTransition: 四足歩行の歩容遷移における生存性の重要性歩行2023/6/1
深層強化学習とロボット工学を用いて、四足ロボットの歩容遷移が生存性（転倒回避）の向上によって引き起こされることを示し、平地と不連続地形での実験およびsim-to-real転移を実証した。
- 操り人形と糸操り：中枢パターン発生器と上位脳駆動の相互作用に基づく予測的な四足歩行の学習歩行2023/2/1
深層強化学習を用いて、四足ロボットがギャップを跨ぐ際の脊髄CPGと脳からの上位駆動の役割を調べ、直接的な筋制御が成功率に、CPGが歩行の滑らかさと省エネに寄与することを示した。
- 視覚誘導型四足歩行のためのCPG強化学習歩行2022/12/1
視覚情報と中枢パターン生成器（CPG）を深層強化学習に統合し、四足ロボットの歩行制御を学習させるフレームワークを提案。シミュレーションから実機への転移で、エネルギー効率やノイズ・遅延への頑健性が向上することを示した。
- CPG-RL: 四足歩行のための中枢パターン生成器の学習歩行2022/11/1
中枢パターン生成器（CPG）を深層強化学習に統合し、四足ロボットのロバストな全方向歩行を実現した。シミュレーションで訓練しUnitree A1にsim-to-real転移、訓練時にない外乱や体重の115%の負荷にも頑健に動作した。
- ニューロモルフィックボード上で動くスパイキングCPGによるヤツメウナギロボット制御ニューロモルフィック/CPG2021/1/1
リカレント神経集団からなるスパイキング中央パターン生成器(CPG)を構築し、シミュレーション上のヤツメウナギロボットの遊泳を制御。SpiNNakerとLoihiのニューロモルフィック基板上で実装・検証した。
