Vincent Bonnet
LAAS-CNRS
収録論文 14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
- ADMMによるロボット制御の大規模階層的意思決定最適化2026/11/8
ロボットの運動学・動力学制御における階層的疎非線形計画問題をADMMで解く手法を提案し、内点法比で最大23.5%の計算時間短縮を実現した。
- スマホでリアルタイムに人体メッシュを復元するInstantHMR人体メッシュ復元2026/11/6
単一画像からスマホ上でリアルタイムに3D人体メッシュを復元する軽量モデル群を提案し、Galaxy S23のNPUで1人あたり5.5msという高速推論を実現した。
- 制御に使える不確かさ推定を拡散軌道モデルに付与するSCOPE拡散モデル/不確かさ推定/制御2026/10/8
拡散モデルによる軌道生成に、モンテカルロサンプリング不要で各時刻の共分散を推定する軽量モジュールSCOPEを提案し、歩行者予測・群衆ナビゲーション・Maze2D・実機マニピュレーションで閉ループ性能を改善した。
- リーマン幾何に基づく逆最適制御のための勾配法バイレベル最適化最適制御2026/6/9
逆最適制御を最適解の多様体上の最適化問題として再定式化し、観測軌道を多様体に投影するリーマン逆最適制御法を提案。実データで計算時間を約4分の1に削減しつつ精度を維持した。
- COSMIK-MPPI：近接動的人間環境における衝突回避への制約付きモデル予測制御の拡張制御2026/4/1
MPPI制御に制約違反を終端事象として扱う手法を組み合わせ、人間の動作予測に依存せずに衝突回避を保証するフレームワークを提案し、実機で検証した。
- 学習誘導型力覚フィードバックMPCによるロボットバリ取りの障害物回避制御力制御/MPC/拡散モデル2026/4/1
拡散モデルによる動作事前知識を力覚フィードバックMPCに統合し、障害物回避と力制御を両立するロボットバリ取り制御フレームワークを提案した。
- 逆強化学習による人間動作のグローバル意図推定に向けて逆強化学習2026/3/1
単一の統一コスト関数で人間の到達動作を説明・予測できるかを、逆強化学習を用いて検証し、時間変化するコスト重みが軌道再構成を大幅に改善することを示した論文。
- 最小観測逆強化学習による人間の到達運動の最適性原理の学習逆強化学習2025/10/1
最小観測逆強化学習(MO-IRL)を用いて、人間の腕到達運動を時変コスト重みでモデル化し、少ないデモンストレーションで効率的に学習・予測できることを示した。
- 病理歩行における筋力分担の逆最適制御歩行2025/10/1
脳卒中患者の歩行時の筋力分担を逆最適制御で解析し、最適な目的関数が個人・脚ごとに異なることを示した。麻痺側では筋パワー最小化、非麻痺側では筋活性最小化が重要である可能性を報告。
- 生体力学的整合性を備えた人間-ロボットインタラクションのためのリアルタイム行動認識行動認識2025/10/1
2Dカメラ映像から関節角度を推定し、Transformerでリアルタイムに人間の行動を認識する枠組みを提案。産業現場でのロボット制御に応用可能。
- 単一レベル等式制約付き逆最適制御の信頼性逆最適制御2025/10/1
人間の動作から最適コスト関数の重みを推定する逆最適制御において、二レベル法を単一レベルに再定式化し、ノイズ耐性と計算速度を大幅に改善した。
- 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。
- 逆運動学計画と制御における統合階層的意思決定マニピュレーション2024/12/1
階層的意思決定と全身逆運動学計画・制御を統合する非線形計画法を提案し、L0ノルムを活用して効率的かつ汎用的に複雑な問題を解く。
- GPU増設型Pepperロボットの試作ロボットハードウェア2020/9/1
市販ロボットPepperにGPUと頭部3Dカメラを追加し、OpenPoseやYOLOなどの高負荷アルゴリズムをネットワーク依存なしでオンボード実行できるようにした試作機を開発した。
