Matthew Travers
収録論文 16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
- 行動情報に基づく推定と計画：四脚ロボットの脚操作による階段上の障害物除去マニピュレーション2025/9/1
四脚ロボットが片脚で物体を押しのける際に生じる遮蔽問題に対し、固有感覚フィードバックを利用した知覚・行動統合フレームワークを提案し、階段上の障害物除去を可能にした。
- Multi-CAP: 未知環境におけるマルチロボット接続性考慮型階層的カバレッジ経路計画アルゴリズム群制御2025/9/1
未知の広大な環境を複数ロボットで効率的にカバーするため、接続性を考慮した隣接グラフを動的に構築し、車両経路問題としてサブエリアを割り当てる階層的経路計画手法を提案。シミュレーションと実機実験で従来手法を上回る性能を示した。
- CAP: 未知環境における連結性を考慮した階層型被覆経路計画アルゴリズム被覆経路計画2025/3/1
未知環境を効率的に被覆するため、オンラインで被覆誘導グラフを構築し、階層型プランナで経路を決定する手法CAPを提案し、シミュレーションと実機実験で被覆時間・経路長・重複率を改善した。
- 散らかった階段の推定と領域分割のためのベイズモデリングフレームワーク状態推定/セグメンテーション2025/1/1
階段の構造を無限幅の表現と有限の端点状態でモデル化し、ベイズ推論でノイズの多い観測を統合することで、遮蔽や部分観測があっても階段の位置を高精度に推定し、さらに障害物のない領域を分割する手法を提案した。
- モジュール式で堅牢かつスケーラブルなシステム設計アプローチ：DARPA地下チャレンジ後の教訓群制御2024/4/1
DARPA SubTチャレンジの経験を基に、複数ロボットの自律性とオペレータの負担軽減を両立するモジュール式システムアーキテクチャを提案した。
- 縦方向制御ボリューム：分散マルチエージェント仕分けシステムのための新規集中推定・制御フレームワーク群制御2024/2/1
リサイクル施設の仕分け作業を対象に、材料の流れを「縦方向制御ボリューム」でモデル化し、カルマンフィルタとモデル予測制御を組み合わせて集中制御する枠組みを提案。シミュレーションと実機実験で分散制御より40～100%高性能を達成。
- 異種ロボット向けの3D点群を用いた高速階段検出と推定階段検出2022/11/1
3D点群とマルチ検出統合により、車輪型と四足歩行型の異種ロボットが階段を高速かつ高精度に検出・推定する手法を提案した。
- 高速隊列のための分散最適制御フレームワーク：理論とハードウェア実証群制御2022/11/1
車両の非線形ダイナミクスを考慮したモデル予測制御により、ロボットが高速でも近距離を保ちながら隊列走行できる分散制御手法を提案し、実機で検証した。
- 電子機器選別のためのRGB-Xマルチモーダル分類マルチモーダル認識2022/9/1
RGB画像とX線画像を組み合わせたマルチモーダル分類手法RGB-Xを提案し、電子廃棄物の精密な選別を可能にする。合成X線データセット生成とiCAMアーキテクチャにより高精度な分類を実現。
- 外部駆動される平面移動システムの幾何学的構造幾何力学2021/8/1
周囲媒体から外力を受けて移動するロボットの2例を幾何力学で解析し、ドリフトなし系では運動計画、ドリフトあり系では非ホロノミック縮約による運動戦略を導出した。
- モジュール型ロボットの制御ポリシー学習モジュラーロボット/強化学習2021/5/1
モジュールロボットの設計グラフに基づいてポリシー構造を条件付け、1回の学習で多様な設計を制御できるモジュラー方策をモデルベース強化学習で訓練した研究。
- グラフィカル推論を用いた構造的疎システムの最適制御最適制御2021/4/1
システムダイナミクスの疎結合構造をグラフィカルモデルで表現し、グラフィカル推論アルゴリズムにより状態・制御次元と時間ホライズンに対して線形時間で解ける最適制御手法を提案した。
- 生成モデルによるナノロボット形状の予測生成モデル2021/1/1
低忠実度データと高忠実度データを組み合わせ、二段階の生成モデルでDNAナノロボットの形状を予測する手法を提案した。
- ヘビ型ロボットのバックボーン曲線再構成手法ヘビ型ロボット2020/12/1
単軸回転関節からなるヘビ型ロボットが任意の3Dバックボーン曲線を精度よく実現するため、幾何構造を活かした最適化問題として解く手法を提案し、歩容生成と実機実験で有効性を示した。
- ヘビ型ロボットの障害物援用ナビゲーションにおける方向性コンプライアンス歩行2020/3/1
関節の力覚情報を使い、地形に応じて剛性を方向別に変える生物模倣戦略と運動モード切替で、ヘビ型ロボットが未モデル環境を走破できるようにした研究。
- 視覚ナビゲーションのためのロボット行動の系列学習視覚ナビゲーション2018/3/1
低レベル行動とメタ方策の階層構造を学習し、視覚フィードバックのみで状況に応じて行動を選択・系列化することで、複合環境での移動ロボットの視覚ナビゲーションを実現した。
