Russell Buchanan
収録論文 13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
- BayesContact: 視覚触覚プロポーザルとシミュレーションベース推論による不確実な姿勢推定マニピュレーション2026/7/1
ペグ穴挿入タスクにおいて、視覚と触覚の情報をシミュレーションベース推論で融合し、物体姿勢の確率分布を推定する手法を提案。実ロボット実験で挿入成功率を30%向上させた。
- 関節物体のオンライン推定と操作マニピュレーション2026/1/1
視覚事前情報と固有感覚を因子グラフで統合し、未知の関節物体の関節状態をオンライン推定しながら操作する手法を提案。実機で75%の成功率を達成。
- ContactFusion: 視覚と接触センシングを統合した確率的ポアソン表面マップマニピュレーション2025/3/1
力覚センサからエンドエフェクタ上の接触位置を推定し、視覚情報と統合して確率的ポアソン表面マップを構築することで、ペグ挿入タスクの穴位置推定精度を向上させた研究。
- カテゴリ内転移による物体配置の効率的学習マニピュレーション2024/11/1
物体配置をカテゴリの標準フレームで学習し、新しい物体インスタンスへ転移することで、5回程度のデモから食器や家具などの配置を予測する手法を提案した。
- 視覚と固有感覚を用いた因子グラフによる関節物体のオンライン推定マニピュレーション2023/9/1
視覚ベースの関節予測と操作中の運動センシングを因子グラフで統合し、未知の関節物体を開けるロボットシステムを実現した。
- ファクターグラフを用いたロバストな視覚慣性オドメトリのための深層IMUバイアス推定視覚慣性オドメトリ2022/11/1
視覚追跡が失敗した際の視覚慣性オドメトリの誤差蓄積を抑えるため、IMUバイアスの進化をニューラルネットワークで学習し、ファクターグラフに統合する手法を提案。
- チームCERBERUS、DARPA地下チャレンジ優勝：技術概要と教訓群制御2022/7/1
脚式ロボットと飛行ロボットを組み合わせたシステムで、GPSのない過酷な地下環境を自律探索し、DARPA地下チャレンジで優勝した技術を報告する論文。
- CERBERUS：DARPA地下トンネル・都市環境における脚式・飛行ロボットの自律探査自律探査2022/1/1
DARPA地下チャレンジ向けに、四脚ロボットと飛行ロボットを統合し、カメラ・LiDAR・慣性センサの融合と集中型マップ最適化で地下環境を自律探査するシステムを構築した。
- 動的脚式ロボットの状態推定のための慣性オドメトリ学習状態推定2021/11/1
IMUデータから学習した変位計測を脚式ロボットの脚オドメトリと融合し、滑りや軟弱地形でもドリフトを抑える固有受容状態推定手法を提案した。
- 触覚でナビゲート：幾何情報と地形分類を融合した触覚モンテカルロ位置推定触覚/位置推定2021/8/1
脚式ロボットの足裏力と関節・IMU情報のみから地形クラス確率と足接地点の幾何情報を融合し、事前地図内で自己位置を推定する手法を提案。ANYmal四脚ロボットで1.2km以上走行し誤差20cm未満を達成した。
- iMHS：増分型マルチ仮説スムーザ状態推定2021/3/1
離散モードを持つハイブリッド系の状態推定を、ハイブリッド因子グラフをマルチ仮説ベイズ木に変換し、複数の離散モード履歴を保持しながら増分推論する手法を提案した論文。
- 視覚遮断環境における四足歩行のための触覚的逐次モンテカルロ自己位置推定触覚2020/5/1
カメラやLiDARが使えない環境で、四足ロボットの足の接触情報と事前地図から逐次モンテカルロ法により自己位置を推定する手法を開発し、ANYmalで実機検証した。
- 狭所を歩くための脚式ロボットの歩行姿勢適応歩行2019/1/1
脚式ロボットが胴体形状を自律的に変形させ、狭い隙間や低い天井下を通過できるようにするマッピングと経路計画手法を提案し、6脚ロボットで実証した。
