David Matthews

収録論文 6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

• 人間の知覚指標を用いた低視認性UAVの計算設計
  UAV設計2026/5/1

  高速回転とモーションブラーを利用して視認性を低減する単一プロペラUAV「Phantom Twist」を提案し、人間の知覚指標に基づいて部品配置を最適化する自動設計パイプラインを開発した。試作と飛行試験で安定性と低視認性を実証した。

• 再構成可能なモジュール型ロボットによる俊敏な脚式移動
  歩行2025/5/1

  単一自由度の関節リンクを自律モジュールとして組み合わせ、多脚ロボットを自由に構成・再構成できるシステムを提案。損傷時の修復や新形態の探索を可能にした。

• 微分可能ロボットにおける進化と学習
  sim2real2024/5/1

  大規模並列微分可能シミュレーションと遺伝的アルゴリズムを組み合わせ、ロボットの身体設計と神経制御を同時最適化し、微分可能性が高い形態が学習を促進することを示した。

• 自由形状ロボット設計のための強化学習
  ロボット設計2023/10/1

  原子ブロックの追加・除去により任意の外部・内部構造を持つ自由形状ロボットを設計する方策勾配法を提案した。

• ロボットの効率的な自動設計
  進化的ロボット設計2023/6/1

  進化的アルゴリズムを用いて、単一の民生用コンピュータ上で数秒以内に所望の動作をするロボットの構造をゼロから最適化し、製造したロボットがその動作を保持することを示した。

• 単語埋め込みから行動へ：ロボットの形態が言語の接地を促進する
  言語接地2019/8/1

  word2vecで符号化した命令と意味的に似た行動をするようロボットを訓練し、未学習の命令にも適切に応答できること、またその対応付けがロボットの機械構造に左右されることを示した。