Pinxin Long

収録論文 9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

• 危険環境で実世界作業を可能にする自律型掘削機システム
  自律建設機械2020/11/1

  鉱山や建設現場など危険な環境で人間の代わりに作業できる自律型掘削機システムを開発し、安全性と生産性の向上を目指した研究。

• 掘削軌道生成のための最適化ベースフレームワーク
  マニピュレーション2020/10/1

  ウェイポイントを多項式スプラインで補間し、掘削軌道を最適化する枠組みを提案。従来の固定フェーズ分割より広い探索空間で、時間・関節変位最小化などの目的に対応し、UR5で従来比60%短い軌道と18%短い時間を実現した。

• 土壌との相互作用を考慮した自律掘削機の時間可変・最小トルク軌道最適化
  軌道最適化2020/6/1

  土とバケットの相互作用力をモデル化し、時間間隔も最適化変数に含めることで、少ないキーポイントで効率的な掘削軌道を生成する手法を提案した。

• 不確実性下でのロバストなナビゲーション行動の学習
  ナビゲーション2019/10/1

  環境の不確実性を予測するモジュールを組み込んだ強化学習ネットワークを提案し、未知環境でも衝突を避けつつ適応的に経路生成できるロボットナビゲーション手法を実現した。

• 密集した人混みでロボットが立ち往生せず迷わないナビゲーション
  混雑環境ナビゲーション2018/10/1

  強化学習による局所ナビゲーションで人混みの中でロボットの立ち往生を防ぎつつ、特徴の豊富な復帰位置を動的に選ぶことで自己位置推定の失敗からも回復するナビゲーション手法を提案した。

• 深層強化学習による完全分散型マルチロボット衝突回避：複雑環境での安全で効率的なナビゲーション
  群制御2018/8/1

  生のセンサ計測から直接速度指令を出力する分散型衝突回避ポリシーを、多段階・多環境の強化学習で訓練し、100台規模の群れや実機 heterogeneous ロボットでも汎化・sim2real を実証した。

• 深層強化学習による分散型マルチロボット衝突回避の最適化
  群制御2017/9/1

  生のセンサ計測から直接速度指令を出力する分散型衝突回避ポリシーを、多シナリオ多段階の強化学習で訓練し、大規模ロボット群でも効率的で衝突のない経路生成を実現した。

• 分散マルチエージェントナビゲーションのための深層学習による衝突回避ポリシー
  群制御2016/9/1

  ノイズを含むセンサ観測から速度指令を直接出力する深層ニューラルネットをマルチエージェントシミュレータのデータで学習し、分散ロボットの反応的な衝突回避を実現した研究。

• DoraPicker: 汎用物体の自律ピッキングシステム
  マニピュレーション2016/3/1

  倉庫内で対象物体を検出・6D姿勢推定し、3種のグリッパと把持計画を用いて棚やテーブルから物体を掴んで配置するピック&プレースロボットシステムを提案・評価した。