Ludovic Righetti
収録論文 84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
- MABEL: テレオペレーションと学習のためのオープンな人間型移動双腕プラットフォームテレオペレーション2026/11/2
部品コスト約8.1千ドルで56自由度を持つオープンソースの人間型移動双腕ロボットを開発し、Vision Proによる全身テレオペレーションと模倣学習パイプラインを実証した。
- 不確実性下での高精度・柔軟制御のためのタスク空間運動力非線形モデル予測制御モデル予測制御2026/10/12
タスク空間の運動と力の要求を満たす統一的なNMPCフレームワークを提案し、力フィードバックループを高レベル計画層に組み込むことで、冗長マニピュレータのハイブリッド運動力制御や四足歩行の柔軟な歩行を実現した。
- VAMPS: サンプリングベース計画による視覚・運動ポリシーVLA2026/10/4
MPPI制御を用いて人間のデモンストレーションなしに再利用可能なポリシーを学習するフレームワークを提案し、シミュレーションでの歩行ポリシー学習と実機転移、実機データからの視覚運動ポリシー学習を実現した。
- FLEX-WAM: 長期的な想像と計画のための柔軟なブロック因果的世界行動モデルVLA2026/10/4
可変長コンテキストと無限自己回帰生成を可能にするブロック因果的世界行動モデルを提案し、行動応答性を高める訓練手法により長期計画タスクで高性能を実現した。
- CollisionSplatting: 3DGSシーンにおける衝突認識型運動計画と画像条件付き目的関数および調整可能な保守性運動計画2026/9/28
3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)シーン上で直接動作する、保守性を調整可能な確率的距離指標を提案し、画像条件付き報酬関数と組み合わせてGPU加速MPPIおよびRRTプランナに統合することで、視覚誘導ナビゲーションとマニピュレーションを実現した。
- 安全性価値関数制約付きモデル予測制御による安全性と性能の同時最適化制御2026/4/1
モデル予測制御に安全性価値関数に基づく終端制約を追加し、計画期間を超えた安全性を保証しつつ高性能な軌道生成を実現。実機マニピュレータで検証し、従来手法より安全性と性能の両立を改善した。
- Hippo: 汎用制約付き軌道最適化のための高性能内点法・射影法ソルバー軌道最適化2026/3/1
ロボットの軌道最適化問題を解くための新しいソルバーHippoを提案。不等式制約には適応バリア更新を伴う内点法、等式制約には射影法や内点法を用い、既存手法より高速で堅牢に高品質な解を得られる。
- 逆強化学習による人間動作のグローバル意図推定に向けて逆強化学習2026/3/1
単一の統一コスト関数で人間の到達動作を説明・予測できるかを、逆強化学習を用いて検証し、時間変化するコスト重みが軌道再構成を大幅に改善することを示した論文。
- 効率的な一次強化学習のための局所・大域世界モデルの結合強化学習/世界モデル2026/2/1
大規模拡散モデルによる世界モデル内で強化学習を行い、軽量な潜在空間サロゲートで勾配計算を効率化する一次勾配法を提案。Push-Tタスクや四足歩行ロボットの物体操作でPPOを上回るサンプル効率を実現。
- オープンなロボティクスイノベーションは国際平和と安全への脅威か？ロボティクス倫理・規制2026/1/1
ロボティクスにおけるオープンアクセスは利点がある一方で、軍事利用や有害目的への悪用リスクを高める。分野特有の規制や指針が不足しているため、責任あるロボティクス教育、リスク評価の奨励、高リスク素材の拡散抑制、レッドラインの策定という4つの実践からなるロードマップを提案する。
- WorldPlanner: 行動条件付き視覚世界モデルとモンテカルロ木探索・MPCによるロボット計画マニピュレーション2025/11/1
数時間の非構造化プレイデータから行動条件付き視覚世界モデルを学習し、MCTSとMPCを組み合わせてロボットの長期行動計画を最適化する手法を提案。実世界の3タスクでBCベースラインを上回る性能を示した。
- 最小観測逆強化学習による人間の到達運動の最適性原理の学習逆強化学習2025/10/1
最小観測逆強化学習(MO-IRL)を用いて、人間の腕到達運動を時変コスト重みでモデル化し、少ないデモンストレーションで効率的に学習・予測できることを示した。
- 分離型逆伝播による一次モデルベース強化学習モデルベースRL2025/9/1
シミュレータで軌道を生成し、学習した微分可能モデルを通して勾配を計算することで、シミュレータの勾配が不要な高効率な一次方策最適化を実現し、四足・二足歩行タスクで有効性を示した。
- ロボティクスにおけるゼロ次最適化手法入門最適化2025/6/1
ロボティクスで使われるゼロ次最適化手法をランダム探索の観点から統一的に解説し、軌道最適化と強化学習アルゴリズムの新たな分類と導出を行うチュートリアル論文。
- モデル予測制御とハミルトン・ヤコビ到達可能性解析による自律システムの安全かつ高性能な展開制御/安全性2025/6/1
MPCとHJ到達可能性解析を組み合わせ、安全性を保証しつつタスク性能を最適化する枠組みを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 最小限の観測による逆強化学習を用いたコスト関数推定逆強化学習2025/5/1
最大エントロピー基準に基づく反復的な逆強化学習アルゴリズムを提案し、少ない観測から連続空間における最適なコスト関数を効率的に推定する。
- モデル予測制御のための無限ホライズン価値関数近似モデル予測制御2025/2/1
制約付き最適制御問題の無限ホライズン価値関数をニューラルネットワークで近似し、モデル予測制御の終端コストとして用いることで大域的な安定性を実現する手法を提案。
- 接触の多いマニピュレーション方策はサンプリングベースプランナから学ぶべきか？マニピュレーション2024/12/1
接触の多い巧みな操作タスクの訓練データをモデルベース計画で生成する手法を検討し、RRTのデモはエントロピーが高すぎるため一貫性を重視したデータ生成と拡散ベースのBCを組み合わせ、実機へのゼロショット転移を実現した。
- 移動障害物下におけるロボット軌道の安全強化学習安全強化学習2024/11/1
移動障害物を避けるための退避ポリシーを強化学習で事前学習し、他タスクの学習時に衝突リスクを推定して安全な代替行動を選択する手法を提案。実機実験でリアルタイムな安全軌道生成を実証した。
- 高周波モデル予測制御のための加速勾配降下法モデル予測制御2024/9/1
トルク制御マニピュレータにおいて、一次法である加速勾配降下法が二次法と同等の性能を達成できることを示した研究。
- SoloParkour: 特権経験を用いた視覚移動のための制約付き強化学習歩行2024/9/1
特権情報で訓練した方策から経験を生成し、深度画像からのオフポリシー強化学習を効率化することで、四足ロボットに歩行・登攀・跳躍・這行などのパルクール技能を実現した。
- iDb-RRT: 動作プリミティブと軌道最適化を組み合わせたサンプリングベースの運動力学プランニング運動計画2024/3/1
RRTフレームワークに動作プリミティブと軌道最適化を統合し、動的制約下での運動計画を最大10倍高速に解くサンプリングベース手法を提案。
- 拡散モデルによる接触計画学習で実現する俊敏な跳躍移動歩行2024/3/1
飛び石のような制約環境での俊敏な移動のため、NMPCとMCTSで接触計画を生成し、拡散モデルで目標条件付き方策を学習した。
- 接触位置の不確かさを考慮した脚式ロボットの多接触確率的予測制御歩行2023/9/1
接触位置の不確かさを確率制約として扱うSNMPCを提案し、四足ロボットの跳躍・走行でNMPCより安全な軌道生成を実現した。
- リスク感応型拡張カルマンフィルタ状態推定2023/5/1
MPCの価値関数に対して悲観的な推定を行うことで、不確実性下でのロバスト性を高める拡張カルマンフィルタを提案し、ドローン・マニピュレータ・四足ロボットで有効性を示した。
- 不確実性下での経路計画によるミリ波信号源の位置推定経路計画2023/3/1
移動ロボットがミリ波信号源を効率的に探索するため、拡張カルマンフィルタによる位置推定と信念空間での経路計画を組み合わせた手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 動的歩行のための視覚慣性・脚オドメトリ融合歩行2022/10/1
VIOと脚オドメトリをEKFで融合し、遅延を抑えた高頻度な状態推定を実現して、四足ロボットのトロットやジャンプなどの俊敏な歩行を可能にした。
- センサ入力に基づくオンラインコスト適応型モデル予測制御マニピュレーション2022/9/1
ニューラルネットがセンサ入力から二次計画問題のコスト関数を逐次更新することで、非凸問題をオンラインで解かずに複雑なタスクを実現するMPC手法を提案。
- ContactNet: 非周期脚式ロボット移動のためのオンライン多接触計画歩行2022/9/1
多出力回帰ニューラルネットワークを用いて離散化された踏み出し領域をランク付けし、複雑な環境でも1ms程度で最適な接触計画を選ぶ手法を提案。四足ロボットSolo12のシミュレーションで有効性を示した。
- モンテカルロ木探索による効率的な物体操作計画マニピュレーション2022/6/1
MCTSとADMMベースの軌道最適化を組み合わせ、目標条件付き方策価値ネットワークで探索を誘導することで、長い操作系列の計画成功率を大幅に改善した。
- 脚式ロボットの重心運動生成のための非線形確率軌道最適化歩行2022/5/1
モデル動力学の加法的不確かさと接触位置のパラメトリック不確かさを考慮し、確率的軌道最適化を用いて脚式ロボットの頑健な重心運動軌道を生成する手法を提案。四足ロボットのシミュレーションで足滑りを低減し、決定論的計画より優れた性能を示した。
- 関節トルク計測を活用した重心状態推定状態推定2022/2/1
脚式ロボットの関節トルク測定を接触制約の零空間に射影し、拡張カルマンフィルタで重心状態を推定する手法を提案し、四足歩行ロボット実験で直接計算より精度が向上することを示した。
- ValueNetQP：脚式移動のための学習型ワンステップ最適制御歩行2022/1/1
問題の価値関数の勾配とヘッセ行列を学習し、1ステップの二次計画で予測制御を高速化する手法を提案。摩擦円錐などの制約を満たしつつ、実機の四足ロボットでトロットとバウンド動作を実現した。
- BiConMP：全身運動計画のための非線形モデル予測制御フレームワーク歩行2022/1/1
ロボットの動力学構造を効率的に活用し、脚式ロボットの全身軌道をオンライン生成する非線形MPCフレームワークBiConMPを提案。実機四足ロボットで周期歩容や不整地・外乱対応、歩容遷移を実証し、ヒューマノイドや別の四足ロボットのシミュレーションでも動的運動生成を検証した。
- 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。
- リンク状態分類を用いたミリ波無線支援ロボットナビゲーションナビゲーション2021/10/1
ミリ波信号のマルチパスをテンソル分解で推定し、LOS/NLOSを機械学習で分類することで、移動ロボットが目標へナビゲーションする手法を提案した論文。
- ブロック座標降下法による重心ダイナミクスの高速凸最適化最適化2021/8/1
重心ダイナミクスの非凸最適化問題を2つの凸部分問題に分解し、ブロック座標降下法で交互に解くことで、四足ロボットSolo12の動的整合な多接触動作を従来法より4倍以上高速に生成できる手法を提案した。
- 軌道最適化のデモンストレーションを用いたロバスト歩行のためのモデルフリー強化学習歩行2021/7/1
軌道最適化で生成した単一のデモを初期探索に活用し、その後タスク報酬を直接最適化する2段階の強化学習で、実機に追加学習なしで展開可能なロバスト方策を四足ロボットの跳躍・走行タスクで実現した。
- 階層型最小二乗計画のための効率的な内点法最適化2021/6/1
ロボティクスで頻出する階層型最小二乗計画(HLSP)を、ヌル空間法に基づく主双対内点法で高速に解く手法を提案し、劣悪条件の階層ロボット制御でも計算時間の変動を抑えて安定に解けることを示した。
- 二足歩行の逆最適制御におけるロバスト性解析歩行2021/4/1
5リンク平面歩行モデルの歩容から逆最適制御でコスト関数を推定し、センサノイズやモデル誤差に対する推定の頑健性を評価した研究。
- 移動を伴う建設タスクのナビゲーションと構築を同時に評価するベンチマーク環境ナビゲーション・構築ベンチマーク2021/3/1
GPSなしで環境を移動しながら設計通りに構造を変更する移動建設タスクをPOMDPとして定式化し、1/2/3Dグリッドワールドで従来手法と深層強化学習を比較評価したベンチマークを提案する。
- 剛性粘弾性接触を含む多体シミュレーションのための高速・高精度な指数積分法物理シミュレーション2021/1/1
剛性の高い摩擦接触を含む多体システムのシミュレーションに指数積分法を適用し、従来の陽解法・陰解法より低い計算コストで高精度な結果が得られることを示した論文。
- 順モデル予測誤差を活用した制御学習モデルベース制御2020/11/1
モデル学習とデータ収集を交互に行い、順モデルの予測誤差を制御学習の損失に組み込むことで、接触を伴う複雑な運動制御タスクの学習を改善する手法を提案した論文。
- 脚式移動のための重心運動プランナの学習歩行2020/11/1
全身最適化器の出力を教師として重心運動を予測するニューラルネットを学習し、実機四足ロボットで高頻度な歩行・跳躍動作生成を実現した。
- 不確実な接触相互作用に対するリスク感応型最適制御によるインピーダンス最適化脚式ロボット制御2020/11/1
脚式ロボットの複雑な接触を伴うタスクにおいて、外乱抑制と計測不確実性のトレードオフとしてインピーダンス調整を定式化し、リスク感応型確率最適制御を拡張して未知の接触位置の不確実性を扱う手法を提案した。四足ロボットの跳躍・トロットで性能向上を示した。
- 重心ダイナミクスの逐次凸近似による効率的な多点接触パターン生成多点接触計画2020/10/1
重心ダイナミクスを凸緩和し、二次錐計画の反復求解で接触力・タイミング・接触順序を最適化する高速な多点接触動作生成手法を提案し、四足歩行ロボット実機で検証した。
- DeepQ Stepper：不整地での反応的動歩行フレームワーク歩行2020/10/1
強化学習で3Dキャプチャ領域を近似し、不整地でも最適な歩行位置を計算する反応的ステッパーを提案。障害物や飛び石、外乱にも対応できる。
- 実行可能性保証付きMPCによるロバスト歩行歩行2020/10/1
脚式ロボットのMPCにおいて、終端制約の代わりに測定状態を実行可能性カーネルへ射影し、ベイズ最適化でコスト重みを調整することで外乱に強い歩行制御を実現した研究。
- クラッシュ制約下でのロボット学習ベイズ最適化2020/10/1
失敗時にデータが得られない「クラッシュ制約」問題に対し、離散的な成否と連続観測を組み合わせたGPモデル(GPCR)と制約付きベイズ最適化で実機四足ロボットの跳躍制御を学習した研究。
- 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。
- TriFinger: 器用さを学習するためのオープンソースロボットマニピュレーション2020/8/1
約5000ドルの安価で安全に自律動作する3本指ロボットハンドのハード・ソフトをオープンソースで提供し、強化学習や投擲・筆記などの実験で有効性を示した。
- 5Gエッジコンピューティングによる遠隔全身制御の実現全身制御2020/8/1
脚式ロボットの全身制御を5G経由でクラウドにオフロードする手法を提案し、遅延や通信断に強い局所線形近似制御を組み合わせてシミュレーションで信頼性向上を示した。
- 二足歩行のための確率的・ロバストMPC：ロバスト性と性能に関する比較研究歩行2020/5/1
二足歩行の不確実性に対処するため線形確率MPC（SMPC）を初めて適用し、制約違反確率を許容しつつ性能を保てることを示し、ロバストMPCと比較した。
- 脚式移動研究のためのオープンなトルク制御モジュラーロボットアーキテクチャ脚式移動2019/10/1
低コスト・低複雑性のアクチュエータモジュールと足底接触センサを開発し、それらを組み合わせた2.2kgの四脚ロボットを構築。力制御とインピーダンス制御を活かした運動制御手法を実証した。
- 学習したゼロ・ワンステップ捕捉性予測による堅牢なヒューマノイド接触計画歩行2019/9/1
外乱を受けても転倒せず目標に到達できる確率を最大化する足配置計画を提案し、ニューラルネットでゼロ・ワンステップ捕捉性を高速予測することで、従来より外乱に強い計画を効率的に生成できることを示した。
- Crocoddyl：多接触最適制御のための効率的で汎用的なフレームワーク最適制御2019/9/1
多接触最適制御のためのオープンソースフレームワークCrocoddylを提案し、非実行可能な軌道も扱える新アルゴリズムFDDPにより跳躍や前方宙返りなどの高ダイナミック動作を数ミリ秒で計算可能にした。
- 過去のタスク経験を活かした効率的探索学習強化学習2019/8/1
過去に解いたタスクのデータから生成モデルを構築し、新しいタスクの強化学習における探索を効率化する手法を提案。マニピュレータの動作・接触タスクで学習速度が2倍以上になることを示した。
- ベイズ最適化で軌道最適化を堅牢化するヒューマノイド歩行歩行2019/7/1
全身シミュレーションのデータを使いベイズ最適化でコスト重みを調整し、外乱や不確実性に強いヒューマノイドの歩行軌道を生成する手法を提案した。
- 接触を伴う繊細なタスクのための可変インピーダンス制御の学習可変インピーダンス制御2019/7/1
接触の不確実性があるタスクに対し、関節空間のインピーダンスと目標位置を出力する方策を強化学習で学習し、トルク制御や位置制御より堅牢な性能を示した。解釈性と実機転移を促す正則化報酬も提案。
- サンプル効率の良い学習によるヒューマノイド歩行のロバスト軌道最適化歩行2019/6/1
ベイズ最適化を用いて軌道最適化のコスト重みを調整し、少ない試行でヒューマノイドのロバストな歩行軌道を生成する手法を提案した。
- 学習された損失関数によるメタ学習メタ学習2019/6/1
タスクやモデル構造をまたいで汎化するパラメトリックな損失関数をメタ学習し、教師あり学習と強化学習の両方で学習効率と頑健性を改善した。
- 好奇心駆動iLQR：モデルベース強化学習における不確実性の解消モデルベースRL2019/4/1
ベイズ力学モデルとモデル不確実性を考慮したiLQRを組み合わせ、タスクコストと不確実性を同時に最小化するモデルベース強化学習を提案し、7自由度マニピュレータの到達タスクで有効性を示した。
- 学習した重心ダイナミクス予測による効率的なヒューマノイド接触計画接触計画2018/10/1
重心モーメンタムの動的進化を学習で予測し、探索ベースの接触計画で動的にロバストな接触系列を高速生成する手法を提案した。
- 接触力を活用した把持学習マニピュレーション2018/9/1
モデルフリー深層強化学習で接触センシングを活用する把持制御則を学習し、物体姿勢の不確実性下での把持の頑健性が接触フィードバックにより大きく向上することを多指ハンドで示した。
- タスク固有ダイナミクス学習による全身制御の改善全身制御2018/3/1
ヒューマノイドの重心タスク空間ダイナミクスを学習し、フィードバックゲインを抑えつつ追従精度を向上させる手法を提案した論文。
- 外部接触力を活用したMPC歩行フレームワーク歩行2017/12/1
線形MPCに外部接触力の計画を追加し、ZMP追従誤差を補償する最適力をMIQPで求める歩行制御手法を提案。手の接触により2〜3倍の外乱に耐えられることをシミュレーションで示した。
- 着地衝撃と接触切替を伴う跳躍タスクのための構造化ニューラルネットワーク方策の学習跳躍/歩行2017/10/1
接触位置やタイミングが未知の跳躍タスクに対し、最適制御で局所方策を最適化し、その情報を保つ構造化ニューラルネットで反応型方策を学習、実機にも転移した研究。
- 重心運動量ダイナミクスの時間最適化軌道最適化2017/9/1
重心運動量の非凸性に対し信頼領域とソフト制約による2つの凸緩和を提案し、リアルタイム可能な時間最適化軌道計画を実現した。
- ヒューマノイドの接触状態推定と制御のための教師なし接触学習接触推定2017/9/1
固有感覚センサのみを用いた教師なしファジィクラスタリングで6自由度の接触確率を推定し、脚の滑りや回転がある不整地での歩行においてベース状態推定の精度を向上させた研究。
- 滑りやすい路面での歩行パターン生成歩行2017/8/1
モデル予測制御を用いて、滑りやすい平坦な路面でも安全に二足歩行できる歩行パターンを生成する手法を提案した。歩行速度の追従と足裏の安定接触のトレードオフを考慮している。
- 歩行タイミング適応に基づく歩行制御歩行2017/4/1
各制御周期で次の一歩の位置とタイミングを最適に選ぶだけで歩行の安定性を保証できることを示し、受動足首を持つヒト型ロボット向けの歩行パターン生成器を提案した論文。
- 接触制約付き全身動力学LQR制御によるバランスと歩行歩行2017/1/1
接触を考慮したLQR制御を主要姿勢ごとに設計し、油圧トルク制御ヒューマノイドのバランス・歩行を実験的に検証。単純な制御でも最先端の全身最適化制御に匹敵する性能を示した。
- 歩行タイミング調整によるロバストな歩容生成歩行2016/10/1
ヒューマノイドロボットの歩行において、足の着地位置だけでなく歩行時間もフィードバックに基づいて調整し、よりロバストな歩容を生成する手法を提案した。
- DCM追従と歩幅調整を組み合わせた二足歩行の安定化歩行2016/9/1
発散運動成分(DCM)の追従と着地点の調整を組み合わせ、アクティブ/パッシブ足首の二足ロボットの歩行を安定化させる手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 多接触運動生成のための運動量ダイナミクスの凸モデル多接触運動生成2016/7/1
ヒューマノイドの多接触運動生成を、運動量ダイナミクスを凸QCQPに緩和して効率的に最適化し、接触位置の混合整数計画と組み合わせて実時間で外力回復を可能にした研究。
- 計測不確かさが接触を伴う最適制御に与える影響最適制御2016/5/1
観測器のダイナミクスを組み込んだリスク感応型確率的最適制御を開発し、計測ノイズが接触相互作用の制御に与える影響を解析した。2Dマニピュレータのシミュレーションで、計測不確かさは低インピーダンス挙動を生むことを示した。
- 脚式ロボットの運動学・動力学を考慮した構造化接触力最適化歩行2016/5/1
接触面が与えられた脚式ロボットに対し、力計画と運動計画を交互に解くことで、整合の取れた接触力と全身関節軌道を生成する手法を提案した論文。
- 慣性センサを用いたヒューマノイド関節状態推定状態推定2016/2/1
リンクに搭載したIMUのみからヒューマノイドの関節速度・加速度を推定する手法を提案し、ジャイロバイアス補償フィルタで関節位置計測と融合して制御性能を向上させた。
- 接触力覚を用いたヒューマノイドの運動量推定状態推定2015/7/1
ヒューマノイドロボットの運動量制御に必要な重心位置や全運動量を、接触力センサの情報と運動量ダイナミクスに基づいて推定する手法を提案し、従来の簡易モデルによる推定と比較評価した論文。
- 多接触点運動量制御のための軌道生成歩行2015/7/1
ヒューマノイドの全身運動量方程式を用いた軌道最適化により、任意の接触位置での接触力と運動量軌道を計画し、階層型全身制御で複雑地形の歩行を実現した。
- 非視覚情報を統合した確率的深度画像レジストレーション物体モデリング2015/4/1
物体の動きに関する非視覚情報と、物体でないと観測された空間の情報も取り入れ、ベイズ枠組みで相対位置合わせの事後分布を推定する新しいレジストレーション手法を提案した論文。
- トルク制御ヒューマノイドにおける階層型逆動力学と運動量制御ヒューマノイド制御2014/10/1
二次計画のカスケードに基づく階層型逆動力学を簡略化し、運動量制御とLQRを統合してトルク制御ヒューマノイドの実時間制御を実現、片脚立位を含む外乱下でも堅牢な性能を示した。
- ヒューマノイドロボットの状態推定フレームワーク状態推定2014/2/1
脚の運動学と固有感覚センサのみを用い、足裏の回転制約を考慮したEKFでヒューマノイドの状態を推定する手法を提案し、歩行・スクワット動作のシミュレーションで有効性を示した。
- トルク制御ヒューマノイドにおける階層型逆動力学によるバランス制御の実験的評価バランス制御2013/5/1
階層型逆動力学制御を実機のトルク制御ヒューマノイドに実装し、計算簡略化により高速トルク制御ループで動作させ、片脚立位を含むバランス制御の有効性を実験で示した。
