Pierre Fernbach

収録論文 6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

• 埋め込みセンサと単一平面を用いたヒューマノイドロボットの全身幾何キャリブレーション
  キャリブレーション2025/7/1

  単一平面と内蔵力センサ、アドミタンス制御を用いて、人手を介さずにヒューマノイドの全身運動学をキャリブレーションする手法を提案し、最適姿勢選択アルゴリズムIROCで31姿勢のみで高精度化を実現した。

• NAS: 足裏配置計画問題の全解をNステップで計算する手法
  歩行計画2024/7/1

  階段昇降のような接触計画問題について、離散的な接触面と順序の全解を効率的に計算し、ヒューマノイドロボットのリアルタイム歩行計画に使えるアルゴリズムNASを提案した。

• L1ノルム最小化による実現可能性問題としての足置き計画
  歩行計画2020/11/1

  混合整数計画として定式化される足置き計画を、計算効率の良いL1ノルム最小化問題に近似するSL1Mを提案し、サンプリングベースの軌道計画と組み合わせて高速化を実現した。

• 歩き方を学ぶ：動作記憶による最適制御ソルバのウォームスタート
  歩行2020/1/1

  ヒューマノイドの歩行計画のため、オフライン生成した全身軌道を動作記憶として学習し、最適制御ソルバの初期解に用いることで収束反復回数を大幅に削減した。

• SL1M: 不整地における接触計画のためのスパースL1ノルム最小化
  接触計画2019/9/1

  脚式ロボットの接触選択問題をL1ノルムのスパース性を利用して線形計画問題に緩和し、混合整数最適化より50〜100倍高速に接触計画を立てる手法を提案した。

• ANYmal四足ロボットのための非巡回到達可能性プランナを用いた接触計画
  歩行2019/4/1

  人型ロボット向けの接触計画手法をANYmal四足ロボットに適用し、不整地での足場選定をガイド軌道生成と接触生成の2段階で行う手法を再調整して動的シミュレーションで有効性を示した。