Alexander Alexiev
Massachusetts Institute of Technology
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション触覚
※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
- 見て近づき、触れて掴む：人型ロボットハンドのための盲目的把握反射の学習マニピュレーション2026/9/25
視覚を使わず固有感覚のみで多様な物体を把持するモジュール型の巧みな把持アーキテクチャを提案し、腕の運動制御と手の接触制御を分離して、シミュレーションと実機で頑健な盲目的把持を実現した。
- 全手把持のためのリアルタイム力制御フレームワークマニピュレーション2026/9/24
触覚センサなしで手全体の接触を幾何学的に推定し、摩擦制約やアクチュエータ限界を考慮して接触力をリアルタイムに再計算することで、外乱下でも把持を維持・再把持できる制御系を実現した。
- 階層的タスク空間RL計画と関節空間QP制御によるリアクティブ巧みな把持の学習マニピュレーション2026/5/1
高レベルの空間意図と低レベルの関節実行を分離したハイブリッド階層制御フレームワークを提案し、マルチエージェント強化学習でタスク空間速度指令を生成、QP制御で関節速度に変換して安全な巧みな把持を実現した。
- 高帯域触覚反応制御による把持調整触覚2025/9/1
触覚フィードバックのみを用いて、対象物の形状や正確な把持姿勢の事前知識なしに把持を調整する制御器を提案し、200Hzの触覚センサを備えた15自由度アームハンドで有効性を示した。
- タスク空間速度場と関節空間二次計画法による階層的反応型把持マニピュレーション2025/9/1
タスク空間の速度場と関節空間の二次計画法を階層的に組み合わせ、高自由度アームハンドシステムが動的環境や外乱に適応しながらリアルタイムで衝突のない把持動作を実現するフレームワークを提案。