Max Spahn

収録論文 7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

• MUKCa: 外部計測装置不要の高精度かつ低コストなコボットキャリブレーション
  キャリブレーション2025/3/1

  3Dプリント可能な2ソケット球面ジョイント工具のみを用いて、Franka・Kuka・Kinovaコボットの運動学モデルを高精度にキャリブレーションする手法を提案。平均絶対誤差を約10mmから0.2mmに低減し、0.4mm公差のペグ挿入や模写タスクで有効性を示した。

• 動的最適化ファブリックを用いたマルチロボット局所動作計画
  マニピュレーション2023/10/1

  複数のマニピュレータが近接して作業する際のリアルタイム動作計画手法を提案し、動的ファブリックをマルチロボット系に拡張してデッドロックを検出・解消する。

• GPU並列物理シミュレーションを活用したサンプリングベースモデル予測制御
  モデル予測制御2023/7/1

  GPU並列化可能なIsaacGymを動力学モデルとして用いるMPPIを提案し、明示的な動力学モデリングなしに接触の多い複雑な運動計画タスクを実現した。

• 軌道生成のためのシンボリック最適化ファブリックの自動チューニング
  軌道生成2023/2/1

  軌道生成手法のパラメータをベイズ最適化で自動調整する枠組みを提案し、シンボリックファブリックに適用して数回の試行で専門家並みの性能を達成、ロボット間やシミュレーション・実機間での転移も示した。

• ローカルプランナーベンチ：局所運動計画のためのベンチマーク
  運動計画2022/10/1

  局所運動計画アルゴリズムを迅速かつシームレスに比較できるベンチマークスイートを提案し、環境とシミュレーションケースの拡張性を重視して再現性と標準化された比較を促進する。

• 動的環境向け最適化ファブリックによる動作生成
  動作生成2022/5/1

  最適化ファブリックを動的環境と非ホロノミックロボットに拡張し、移動障害物回避や目標軌道への収束を保証するとともに、MPCより高速な再計画（最大500Hz）を実現した。

• 予測による適応：マルチセンサ能動推論トルク制御
  制御/能動推論2021/12/1

  予測脳仮説に基づくマルチセンサ能動推論トルク制御器を提案し、7自由度ロボットアームで外乱や慣性変化に再学習なしで適応できることを示した。