Alisa Rupenyan

収録論文 15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

• トルクレベル非線形モデル予測制御の自動チューニングのためのベイズ最適化
  マニピュレーション2025/12/1

  デジタルツインと高次元ベイズ最適化を用いて、トルクベース非線形モデル予測制御のパラメータを自動調整し、UR10eロボットアームの軌道追従性能を向上させた。

• 変形可能物体の制御のための微分可能なマテリアルポイント法
  シミュレーション・制御2025/12/1

  微分可能なマテリアルポイント法（MPM）シミュレータを開発し、超弾性ロープの能動的減衰問題において制御軌道を最適化した。ベースラインのMPPI法と比べて約2倍速く、20%低いエネルギーに到達し、計算時間は約3%で済んだ。

• 反復学習によるロボット製造タスクの非線形モデル予測制御の自動チューニング
  制御2025/12/1

  反復作業中のタスク性能フィードバックを用いてNMPCの重み行列をオンラインで自動調整する反復学習フレームワークを提案し、炭素繊維巻き付けタスクで4回の反復でベイズ最適化に匹敵する性能を達成した。

• デジタルツインを活用したデータ駆動型制御器チューニングのためのガイド付きマルチフィデリティベイズ最適化
  制御チューニング2025/9/1

  デジタルツインのシミュレーションと実機計測を統合し、モデル誤差を学習的に補正するマルチフィデリティベイズ最適化により、ロボット駆動系の制御器をデータ効率的にチューニングする手法を提案した。

• デルタロボットの残留振動抑制のためのミスマッチ補償付き反復学習制御
  制御2024/11/1

  デルタロボットの残留振動を抑えるため、入力整形とファジィ近似によるモデル誤差補償を組み合わせた適応型反復学習制御を提案し、収束性を理論的に保証した。

• モデル誤差とアクチュエータ制約を考慮したロボットの特異点回避制御
  制御/特異点回避2024/11/1

  モデル誤差とアクチュエータ制約があるロボットに対し、ガウス過程回帰で誤差を学習しつつ制御バリア関数で特異点回避を保証する制御手法を提案した。

• 高精度モーションシステムのための適応的ベイズ最適化
  制御最適化2024/4/1

  半導体製造装置の精密モーションシステムを対象に、GoOSEを基盤としたリアルタイムなデータ駆動型ベイズ最適化で低レベル制御パラメータをオンライン調整し、ペイロードや参照ステップ変化に適応させる手法を提案・実機評価した。

• Safe Risk-averse Bayesian Optimization for Controller Tuning
  2023/6/1
• Drone-based Volume Estimation in Indoor Environments
  2022/11/1
• Meta-Learning Priors for Safe Bayesian Optimization
  2022/10/1
• Data-driven Reference Trajectory Optimization for Precision Motion Systems
  2022/5/1
• Plasma Spray Process Parameters Configuration using Sample-efficient Batch Bayesian Optimization
  2021/3/1
• Safe and Efficient Model-free Adaptive Control via Bayesian Optimization
  2021/1/1
• Learning from Simulation, Racing in Reality
  2020/11/1
• Optimization-Based Hierarchical Motion Planning for Autonomous Racing
  2020/3/1