Aman Arora
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
宇宙機GNC強化学習群制御歩行強化学習/ドッキング/微小重力
※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
- PINGU: オープンソースアクチュエータと学習制御による接触の多い近接操作のための空気軸受宇宙機エミュレータの拡張宇宙機GNC2026/9/20
オープンソースのATMOSテストベッドに反動ホイールと力/トルク感知ロボットアームを追加し、強化学習環境とデジタルツインを構築して、古典的最適制御と学習ポリシーを同一ハードウェアで交換可能にした。
- SCoCaT: 成功条件付き制約強化学習による宇宙機ドッキング強化学習2026/9/5
終端ナビゲーションタスクにおける制約付き強化学習の「実現可能性崩壊」問題を特定し、補助価値批判による成功信号の追加で解決する手法を提案・実証した。
- ハイパーネットワークによる適応型マルチタスク誘導・航法・制御の学習群制御2026/7/1
軌道上の自律飛行ロボット向けに、ハイパーネットワークが物理情報に基づくタスク埋め込みを共有アクタークリティック方策の重みに変換し、単一のコンパクトなコントローラで4種類のGNCタスクを学習・実行できるフレームワークHYPER-GNCを提案した。
- 内在ダイナミクスヘッドによる四足歩行の動力学認識型制御歩行2026/5/1
四足歩行ロボットの制御ポリシーに、状態からトルクへの動力学を学習するヘッドを併設し、その予測性に基づく報酬でより効率的で滑らかな歩行を実現する訓練フレームワークを提案した。シミュレーションと実機で効果を検証し、トルク効率や動作率などの改善を確認した。
- 微小重力環境における6自由度ドッキングのための強化学習：ISS-JEM内のInt-Ball2を用いたシミュレーション研究強化学習/ドッキング/微小重力2025/12/1
JAXAのInt-Ball2ロボットの6自由度ドッキングを、Isaac Sim上の高忠実度JEMモデルでPPOを用いて強化学習し、ドメインランダム化と観測ノイズ下で安定したドッキングを実現した。