Jan Issac
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションsim2real運動生成状態推定物体追跡
※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
- RMPflow：マルチタスク動作ポリシー生成のための幾何学的フレームワークマニピュレーション2020/7/1
リーマン運動ポリシー（RMP）を幾何学的に整合させて統合するRMPflowを提案し、動的環境での複数タスクの反応的動作生成を効率化した。
- RMPflow：自動運動ポリシー生成のための計算グラフマニピュレーション2018/11/1
リーマン運動ポリシー（RMP）を幾何学的に整合させて組み合わせ、個別タスクの局所ポリシーから計算効率の良い大域的運動ポリシーを自動生成する手法を提案し、高自由度マニピュレーションの障害物回避で有効性を示した。
- 実世界経験でシミュレーションのランダム化を適応させ、sim-to-realのループを閉じるsim2real2018/10/1
実世界での少数の試行を方策学習に交互に組み込み、シミュレーションのパラメータ分布を自動調整することで、実機への方策転移を改善する手法を提案した。
- リーマン運動ポリシー運動生成2018/1/1
加速度場とリーマン計量を組み合わせた新たな運動生成の枠組みRMPを提案し、複数ポリシーの融合や空間間の変換を幾何学的に一貫して行えることを示した。
- リアルタイム知覚と反応型動作生成の融合による不確実性下のロボット把持マニピュレーション2017/3/1
ノイズや動的環境の不確実性に対し、リアルタイム知覚と反応型動作生成を統合した3方式のアーキテクチャを実機333回の実験で比較評価した論文。
- ロボットマニピュレーションのための確率的関節リアルタイム追跡状態推定2016/10/1
関節計測と深度画像をカルマンフィルタと座標パーティクルフィルタで融合し、カメラ座標系でのエンドエフェクタ姿勢を高精度・リアルタイムに推定する手法を提案した。
- ロバストガウシアンフィルタによる深度画像ベースの物体追跡物体追跡2016/2/1
深度画像を用いたモデルベース3D物体追跡において、ファットテールな測定ノイズに頑健なガウシアンフィルタと計算コスト削減の近似を提案し、実データで標準手法やパーティクルフィルタより高精度・高平滑な追跡を実現した。
