Ramkumar Natarajan

収録論文 8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

• SRMP: 探索ベースのロボット動作計画ライブラリ
  マニピュレーション2025/9/1

  産業・安全重視用途で求められる再現性の高い動作計画を実現する探索ベースのライブラリSRMPを提案し、マルチロボット操作アルゴリズムや主要シミュレータ・MoveIt!連携を提供する。

• A-MHA*: いつでも使えるマルチヒューリスティックA*
  経路計画2025/8/1

  複数の非許容ヒューリスティックを活用するMHA*を拡張し、時間制限内で解を継続的に改善するいつでもアルゴリズムを提案した。

• 凸集合グラフ上の計画のための暗黙的グラフ探索
  軌道計画2024/10/1

  凸集合グラフ(GCS)上の軌道計画を高速化するため、探索と軌道最適化を交互に行う暗黙的グラフ探索法IxGとIxG*を提案した。

• PINSAT: グラフ探索と軌道最適化の並列インターリーブによるキノダイナミック運動計画
  マニピュレーション2024/1/1

  INSATのグラフ探索と軌道最適化を並列化し、障害物のある6自由度マニピュレーション計画で計画時間短縮と成功率向上を実現した。

• 前処理ベースの運動力学プランニングによるロボットマニピュレータでの飛翔体迎撃
  マニピュレーション2024/1/1

  ロボットアームで飛んでくる物体を迎撃するため、滑らかな軌道をオフラインで前処理し、オンラインでリアルタイムに衝突回避しながら迎撃する運動力学プランニング手法を提案し、実機で78%の成功率を達成した。

• 接触を利用した長期的動作計画：離散探索と連続最適化の融合
  マニピュレーション2022/10/1

  接触を伴うマニピュレーションの動作計画を高速化するLazy INSATを提案し、重量物運搬タスクのシミュレーションと実機で評価した。

• アグレッシブなクアッドロータ飛行のためのグラフ探索と軌道最適化の交互実行
  軌道計画2021/1/1

  軌道最適化と離散グラフ探索を交互に組み合わせ、狭い隙間など厳しい姿勢制約下でも動的限界を活かしたクアッドロータのアグレッシブ飛行軌道を生成する手法を提案した。

• LQR木を用いたリミットサイクルを持つハイブリッドシステムの計画と制御
  歩行2017/11/1

  LQR木を拡張し、目標リミットサイクルを持つハイブリッドシステムのためのマルチクエリ復帰ポリシーを提案。コンパス歩行モデルの動的歩行リミットサイクルをランダム初期条件から安定化できることをシミュレーションで示した。