Elham Daneshmand

収録論文 5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

• DiPLO: 自己蒸留拡散計画による移動操作
  移動操作2026/10/17

  人間からヒューマノイドへの動作変換で事前学習した拡散プランナを自己蒸留と強化学習で微調整し、全身追従ポリシーと組み合わせて運搬・蹴りなどの移動操作を高成功率で実現した研究。

• 安全探索：リカバリ介入付き強化学習のための不偏混合方策勾配
  強化学習2026/7/9

  安全領域外でリカバリ方策に切り替える際の混合方策バイアスを、スコア関数のみを用いた不偏勾配推定で解消するPPO拡張を提案し、転倒を大幅に削減した。

• SLowRL: 安全な低ランク適応強化学習による歩行制御
  歩行2026/3/1

  シミュレーションで学習した歩行ポリシーを実機で安全かつ効率的に微調整するフレームワークSLowRLを提案。低ランク適応と回復ポリシーによる安全制約を組み合わせ、Unitree Go2ロボットでのジャンプとトロットタスクで微調整時間を46.5%削減し、安全性違反をほぼゼロにした。

• 二足歩行ロボットの歩行と走行を統合するフレームワーク
  歩行2021/10/1

  重心空間の仮想拘束を用いてLIPMの固定重心高さ仮定を緩和し、歩行と走行の多様な歩容を低い複雑さで生成する手法を提案。フィードバックで動力学を線形化し、QPで外乱に適応する制御を実現した。

• 遊脚ダイナミクスを考慮した可変ホライズンMPCによる二足歩行制御
  歩行2020/10/1

  上位層で着地位置とタイミングを決定し、下位層で遊脚ダイナミクスを考慮した軌道生成を行う二層構造の可変ホライズンMPCを提案し、トルク制御二足ロボットBoltで外乱下の歩行を実証した。