Lukas Rustler

Czech Technical University in Prague

収録論文 14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

• ヒューマノイド向け形状適応型全身触覚：3Dプリント共形EITスキン
  触覚2026/8/1

  3Dプリントで作る曲面に沿った電気インピーダンス断層撮影（EIT）触覚スキンを提案し、平面・曲面・顔形状で接触位置推定を検証した。

• 皮膚で覆われたロボットアームの触覚的引き込み反射の設計と人間による評価
  触覚2026/7/1

  ロボットアームの全身触覚センサを用いて、圧力変化から生体模倣の引き込み動作を生成する人工侵害受容システムを提案し、3種類の反射戦略を比較するユーザー研究を行った。

• ShapeGrasp: 視覚と触覚を統合した形状補完と把持の同時実行によるロボット操作の向上
  マニピュレーション2026/5/1

  単一のRGB-D画像から物体の完全な3D形状を推定し、物理シミュレーションで把持計画を行い、実際の把持試行から得られる触覚情報で形状を更新する反復的な把持・補完パイプラインを提案。実機で2種類のグリッパーを用いて評価し、高い把持成功率と形状再構成精度を達成した。

• 乳児からヒューマノイドへのモーションリターゲティングによる一人称感覚運動経験のシミュレーション
  モーションリターゲティング2026/4/1

  単一のビデオから乳児の3D姿勢を復元し、物理・仮想ヒューマノイドへモーションを転写して、固有受容感覚・触覚・視覚などのマルチモーダル感覚運動データを生成する枠組みを提案した。

• 見る必要はない！敏感な皮膚で覆われたロボットアームによる物体の位置特定と把持
  触覚2025/8/1

  視覚入力なしで、ロボットアーム全体を覆う触覚センサのみを用いて物体を探索・把持する手法を提案し、実機で85.7%の成功率を達成した。

• pyCub: ヒューマノイドロボティクスのためのシミュレーションと演習フレームワーク
  ヒューマノイド2025/6/1

  iCubヒューマノイドロボットのPythonベース物理シミュレータpyCubを開発し、初心者向けの演習教材とともに公開した。

• ロボティクス応用に向けた4種のステレオ深度センシングカメラの実証比較
  深度センシング2025/1/1

  4種類のステレオRGB-Dカメラを3つのシーンで1万2000フレーム以上比較し、近距離ではD435、遠距離ではZED 2が優れることを示した。

• 人間とロボットの協調作業における適応的な衝突感度の調整
  人間ロボット協調2024/9/1

  ロボットの部位ごとに衝突力を推定し、動的に感度を調整することで、安全性を保ちながら作業効率を45%以上向上させるフレームワークを提案。

• 安全な人とロボットの協働のための適応型電子皮膚感度
  触覚2024/9/1

  ロボット全身を覆う電子皮膚の閾値を、リンクの速度や実効質量に応じて動的に調整することで、安全性を保ちつつ作業効率を向上させる手法を提案し、実機で検証した。

• ロボットマニピュレーションと物体計測データベースによる物理特性の対話的学習
  マニピュレーション2024/4/1

  ロボットが探索的行動を通じて物体の材質・質量・体積・剛性などの物理特性を推定し、ベイズネットワークで不確実性を考慮しながら最適な行動を選択する枠組みを提案。63物体・24,000件以上の計測データベースも公開。

• ロボットマニピュレーションのための効率的な視覚・触覚物体形状補完
  マニピュレーション2023/3/1

  視覚と触覚を閉ループで組み合わせ、不確実性の高い箇所を触って形状を補完する手法を提案。把持成功率が触覚探索1回で63.3%から70.4%、5回で82.7%に向上した。

• 能動的な視覚・触覚融合による物体形状補完
  触覚2022/3/1

  視覚による形状補完の不確実性が高い部分を触覚で能動的に探索し、再構成精度と把持成功率を向上させる手法Act-VHを提案した論文。

• 協働ロボットにおける能動・受動型保護スキンの衝突力への影響
  human-robot collaboration2022/3/1

  産業用マニピュレータ3機種に保護スキン(AIRSKIN)を装着し、2250回の衝突計測から衝撃力・接触時間・挟持力・力積を評価。受動スキンは過渡衝突で衝撃力を約40%低減し、ISO/TS 15066規定速度の最大4倍でも安全と示した。

• 安全な人ロボット協働のための3D衝突力マップ
  安全・協働ロボット2020/9/1

  協働ロボットの衝突力を実測し、作業空間内で100%以上変動することを示すとともに、距離・高さ・速度から衝突力を予測するデータ駆動型の3D衝突力マップを提案した。ISO規格の式の不正確さを指摘し、安全かつ高効率な速度・位置を迅速に決定する実証手法を示す。