Sanjay Krishnan

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

• 不変な隠れセミマルコフモデルによるロボット模倣学習の汎化
  模倣学習2018/11/1

  物体の見た目や位置・視点の変化に不変な隠れセミマルコフモデルを提案し、4回の教示だけで可動障害物を避けるピック＆プレースをBaxterロボットに学習させた。

• 低コストな手術ロボティクス研究用スチュワートプラットフォームSPRK
  手術ロボティクス2017/12/1

  呼吸や心拍による臓器の動きを模擬するため、da Vinci研究用ロボットの作業空間に収まる250ドルの小型スチュワートプラットフォームを開発し、位置制御精度と動作モードを評価した。

• 間欠同期による自律手術中のリズム性体動補償
  手術ロボティクス2017/12/1

  呼吸や心拍による臓器の周期的な動きに対し、速度が最小となるタイミングで間欠的に同期する手法を提案し、手術用の切断・デブリードマンで追従より高精度・高成功率を実現した。

• 深層連続オプションの発見：実演からのロボット学習
  模倣学習2017/10/1

  実演から連続制御スキル（オプション）を発見し、オプション数を自動決定するDDCOを提案。3リンクアームのブロック押しやda Vinci手術ロボットの針挿入・ピッキングで有効性を示した。

• 2段階キャリブレーションによるケーブル駆動手術ロボットの高速・高信頼な自律デブリードマン
  手術ロボット/キャリブレーション2017/9/1

  ケーブル駆動手術ロボットの非線形誤差を、粗調整（DNN）と微調整（ランダムフォレスト）の2段階キャリブレーションで補正し、レーズンやカボチャ種子の除去作業で平均誤差を4.55mmから1.08mmへ低減した。

• ロボット深層学習における人間中心サンプリングとロボット中心サンプリングの比較
  模倣学習2016/10/1

  ロボットの深層学習によるデモンストレーション学習で、人間が教示するHCサンプリングとロボットの実行に人間が修正ラベルを付けるRCサンプリングを、グリッドワールドと実機の物体分離タスクで比較した論文。

• 階層的逆強化学習による遅延報酬付き長期タスクの学習
  逆強化学習2016/4/1

  デモンストレーションからサブタスク構造を推定し、局所的な報酬関数と全体の順序依存性を同時に学習するHIRLを提案。並列駐車や振り子などのベンチマークで従来の逆強化学習より高速かつ頑健に収束することを示した。