Mark Moll

収録論文 5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

• オープンモーションプランニングライブラリ 2.0
  モーションプランニング2026/5/1

  サンプリングベースのモーションプランニングアルゴリズムを多数実装したライブラリOMPLのメジャーアップデート版を紹介し、ハードウェア加速によるリアルタイムプランニングとAI研究ワークフローとの統合を目指す。

• Reacherタスクの暗黙の空間制約が深層強化学習の難易度を大きく下げている
  強化学習ベンチマーク2019/9/1

  Reacherタスクの実装に暗黙的に含まれる空間制約がDDPGの学習を大幅に容易にしていることを実験的に示し、既存ベンチマークが一般的なロボットマニピュレーションの難しさを代表していないと指摘した論文。

• 散らかった不確実環境での把持のためのランダム化物理ベース動作計画
  マニピュレーション2017/11/1

  物理エンジンを用いたランダム化動作計画により、障害物を把持して退かしながらの把持動作を、物体位置や接触ダイナミクスの不確実性下でも計画できる手法を提案した。

• モーションプランニングアルゴリズムのための拡張可能なベンチマーク基盤
  モーションプランニング2014/12/1

  OMPLに組み込んだベンチマーク用ソフトウェア、結果保存のための拡張可能なフォーマット、収集データを可視化・分析する対話型ツールを提供し、サンプリングベース計画アルゴリズムの性能比較を可能にする基盤を構築した。

• スパースロードマップスパナを用いた経験ベース計画
  運動計画2014/10/1

  過去の計画経験をSPARSグラフに蓄積し再利用することで、人型ロボットの高次元運動計画を高速化するフレームワークThunderを提案した。