Fei Meng
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
歩行触覚/運動推定マニピュレーション跳躍運動計画経路計画
※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
- 力誘導学習による腕なし二輪二足ロボットの堅牢な転倒復帰歩行2026/6/1
腕や他の脚を持たない二輪二足ロボットが、脚の駆動のみで転倒から復帰するための強化学習フレームワークFTSRを提案し、シミュレーションと実機でその有効性を検証した。
- TacSE3: 低テクスチャ視触覚画像からの等変SE(3)運動推定による把持内追跡と補償触覚/運動推定2026/5/1
低テクスチャの視触覚画像からSE(3)上の剛体運動を推定するパイプラインを提案し、把持内の物体追跡と外乱補償に応用した。
- 動作・環境不確かさ下でのマニピュレータの安全保証付き軌道生成マニピュレーション2026/3/1
深層確率KoopmanモデルとSOS計画を組み合わせ、不確かな環境でも衝突リスクを形式的に保証するMPPIベースの軌道生成フレームワークを提案し、実機で検証した。
- ヒューマノイドロボットの跳躍動作のためのハイブリッドモデルを用いた3段階最適化フレームワーク跳躍2025/1/1
ヒューマノイドロボットの前方跳躍動作を生成するため、運動量・慣性・圧力中心を考慮した3段階の軌道最適化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。
- 非線形システムのオンライン時間情報付きキノダイナミック運動計画運動計画2024/7/1
深層学習とKoopman作用素理論を組み合わせ、非線形制御システムの時間情報付き集合をオンラインで近似し、時間最適な運動計画を高速化する手法を提案した。
- NR-RRT: 不確実な非凸環境におけるニューラルリスク考慮型準最適経路計画経路計画2022/5/1
深層学習を用いたサンプリングベースの経路計画法NR-RRTを提案し、非凸障害物や非ガウス不確実性下でもリスクを制限した準最適経路を高速に探索する。
- 適応的ヒューリスティックを用いた関連領域サンプリングによる漸近最適経路計画経路計画2021/11/1
RRT#の関連領域を最適コストと適応的コスト推定で精緻化し、有望領域へバッチサンプリングすることで経路計画の計算時間を短縮する手法を提案した。
- 深層強化学習とモンテカルロ木探索による非把持複数物体再配置の階層型ポリシーマニピュレーション2021/9/1
把持せずに複数物体を目標位置へ運ぶ再配置タスクに対し、上位でMCTSが移動順序を探索し下位で経路計画を行う階層型ポリシーを提案し、成功率・効率を改善した。
