Kim Listmann

収録論文 2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

• 深層微分値関数と行動制約を用いたHJB最適フィードバック制御
  最適制御2019/9/1

  Hamilton-Jacobi-Bellman方程式に深層微分ネットワークを組み込み、行動制約を自然に満たす連続時間の最適フィードバック制御則を学習する手法を提案した。再計画なしに任意の状態から最適軌道を生成できる。

• エネルギー制御のための深層ラグランジュネットワーク：劣駆動系のエンドツーエンド学習
  制御学習2019/7/1

  ラグランジュ力学・エネルギー保存・受動性を満たすようDeLaNを拡張し、劣駆動系のエネルギー制御を汎用関数近似で学習できる初の手法を提案。実機のフルータ振り子で振り上げ制御に成功した。