Aditya Shirwatkar

収録論文 6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

• Shield-Loco: 予測的安全フィルタリングによる歩行ポリシーの保護
  歩行2026/6/1

  強化学習による歩行ポリシーに対し、衝突予測に基づいて接触位置を事後フィルタリングする安全フィルタを提案。実機四足ロボットで安全性違反を大幅に削減しつつ、タスク性能の低下を最小限に抑えた。

• VIP-Loco: 視覚誘導による無限地平計画フレームワークを用いた脚式移動
  脚式移動2026/3/1

  脚式ロボットの移動において、視覚認識と強化学習を統合し、無限地平線のモデル予測制御で計画するフレームワークを提案。シミュレーションで多様な地形と複数のロボット形態で検証した。

• データ駆動型物理埋め込みダイナミクスと予測制御・強化学習による四足歩行
  歩行2026/3/1

  ラグランジュニューラルネットワークを強化学習とモデル予測制御に統合し、四足歩行の物理的に整合したダイナミクス学習と効率的な実時間計画を実現した。

• 四足歩行の無限ホライズン計画におけるラグランジアンニューラルネットワークの検討
  歩行2025/6/1

  物理法則を保持するラグランジアンニューラルネットワーク(LNN)を四足ロボットの歩行計画に適用し、4種類の力学モデルを比較評価した。サンプル効率10倍・予測精度2〜10倍の改善とリアルタイム制御を実現した。

• PIP-Loco: 四足歩行ロボットのための固有感覚無限ホライズン計画フレームワーク
  歩行2024/9/1

  固有感覚に基づく計画と強化学習を統合し、内部モデルとDreamerモジュールで無限ホライズンのMPCを解くことで、四足歩行ロボットの敏捷かつ安全な歩行を実現した。

• Reducing Onboard Processing Time for Path Planning in Dynamically Evolving Polygonal Maps
  2023/5/1