Alan Fern
収録論文 27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
- 分散型オブジェクト中心制御によるマルチヒューマノイドの協調ピックアップと運搬マニピュレーション2026/9/15
各ヒューマノイドが共有物体上の局所的な把持領域を担当し、分散型オブジェクト中心制御で協調的なピックアップと運搬を実現する手法を提案。単一ロボットでの学習が協調設定に転移し、実機でも動作することを示した。
- 不完全な追従目標下での衝突回避型ヒューマノイド全身制御全身制御2026/9/14
シーン形状を考慮しない全身制御器に、ロボット・環境間のクロスアテンション層を追加し、目標追従と衝突回避を両立させる手法を提案。シミュレーションと実機Digit V3で有効性を検証した。
- 固有感覚分布マッチングによる脚式移動のシミュレータ適応sim2real2026/4/1
シミュレータと実機の動的差異を、時間整列不要な固有感覚分布のマッチングで補正し、少ない実機データで歩行ポリシーの実機適用性能を向上させる手法を提案した。
- 3Dマスクへの視覚・言語の接地による長期的ボックス再配置VLA/計画2026/3/1
RGB-D観測と自然言語指示から、3Dセグメンテーションマスクを逐次的に予測して長期的なピックアンドプレース動作を生成するRAMP-3Dを提案し、倉庫環境でのボックス再配置タスクで高い成功率を達成した。
- ヒューマノイドによるハノイの塔：スキルベース箱並べ替えのための共有全身制御の検討マニピュレーション2026/2/1
ヒューマノイドが箱を並べ替える長期タスクを、再利用可能なスキルを組み合わせて実行する枠組みを検討し、共有全身コントローラとデータ集約で頑健性を高めた。
- 多脚ロボット群による分散協調物体輸送：ピンチ・リフト・ムーブの学習群制御2025/9/1
腕付き四脚ロボット群が通信や集中制御なしに接触力だけで協調し、掴めない物体を持ち上げて運ぶ分散制御を階層的方策と報酬設計で実現した。
- 死角なし：難地形における視覚ベース全方向二足歩行の学習歩行2025/8/1
シミュレーションでの全方向深度画像レンダリングコストを回避するため、ブラインド制御器と教師方策を組み合わせ、ノイズ付加地形データで視覚ベースの生徒方策を訓練し、全方向二足歩行を実現した。
- もう行進は不要：短距離SE(2)目標へのヒューマノイド歩行学習歩行2025/8/1
ヒューマノイドが短距離のSE(2)目標姿勢へ効率的に移動できるよう、星座ベースの新報酬で強化学習を行い、シミュレーションから実機へ転移した研究。
- 二足歩行ロボットCassieの100m走における走行効率最適化と人間との比較歩行2025/8/1
二足歩行ロボットCassieの走行効率を速度ごとに最適化し、人間の走行力学と比較した上で、100m走のルールに沿った制御器を実装し、ギネス世界記録を達成した。
- 人間の乳児のようにロボットを評価する：学習された二足歩行のケーススタディ歩行2025/7/1
発達心理学の手法を応用し、シミュレーション上の二足歩行ロボットCassieの強化学習訓練と評価を体系的に行い、訓練方法の違いが歩行行動に与える影響を乳児の歩行発達と比較して分析した。
- マルチモーダル入力から物理的にリアルで操作可能な人間動作を生成するヒューマノイド制御2025/2/1
VRコントローラや部分的なキーポイントなど不完全なマルチモーダル入力から、物理的に整合した人間動作を生成するMasked Humanoid Controllerを提案。87種類のスキルを学習し、未指定部分の補完や複数動作の合成、計画フレームワークとの連携を実現した。
- 物体再配置のための階層的物体指向POMDPプランニングマニピュレーション2024/12/1
部分観測の多部屋環境で物体を再配置するため、物体指向POMDPプランナと低レベル方策を組み合わせた階層的オンラインプランニング手法を提案し、新ベンチマークMultiRoomRで有効性を示した。
- 実世界ヒューマノイドのためのマルチモーダル全身制御の学習全身制御2024/8/1
選択した状態変数のマスク付き目標軌道を入力とする単一の学習済み全身制御器を提案し、シミュレーションと実機Digit V3で多様な全身行動の実行を実証した。
- 多脚二足ロボットによるペイロード輸送のための分散制御学習群制御2024/6/1
複数の二足歩行ロボットを剛結合したキャリアで不整地を運搬するため、再学習なしで台数や配置が変わっても適用できる分散強化学習制御器を開発し、実機のCassieロボット2台と3台で実証した。
- ヒューマノイドの安定立位・歩行のための報酬設計と評価の再検討歩行2024/4/1
ヒューマノイドの立位・歩行制御のための低コストで定量的なベンチマーク手法を提案し、報酬関数を再設計して実機Digitで既存手法と比較した。
- Sim-to-Real Learning for Humanoid Box Loco-Manipulation2023/10/1
- Learning Vision-Based Bipedal Locomotion for Challenging Terrain2023/9/1
- Optimizing Bipedal Maneuvers of Single Rigid-Body Models for Reinforcement Learning2022/7/1
- Dynamic Bipedal Maneuvers through Sim-to-Real Reinforcement Learning2022/7/1
- Learning Dynamic Bipedal Walking Across Stepping Stones2022/5/1
- Sim-to-Real Learning for Bipedal Locomotion Under Unsensed Dynamic Loads2022/4/1
- Sim-to-Real Learning of Footstep-Constrained Bipedal Dynamic Walking2022/3/1
- Blind Bipedal Stair Traversal via Sim-to-Real Reinforcement Learning2021/5/1
- Sim-to-Real Learning of All Common Bipedal Gaits via Periodic Reward Composition2020/11/1
- Learning Task Space Actions for Bipedal Locomotion2020/11/1
- Learning Spring Mass Locomotion: Guiding Policies with a Reduced-Order Model2020/10/1
- Learning Memory-Based Control for Human-Scale Bipedal Locomotion2020/6/1