Angel Romero
収録論文 19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
- 強化学習による敏捷な飛行における性能と汎化の橋渡し強化学習/ドローンレース/ゼロショット汎化2026/6/1
ドローンレースの強化学習において、タスク認識型スイッチングと物理情報に基づく手続き型トラック生成器を組み合わせ、テスト時適応なしでゼロショット汎化を実現するフレームワークを提案した。
- 知覚を考慮したクワッドローターのウェイポイント飛行における時間最適計画飛行ロボット2026/3/1
クワッドローターの時間最適軌道計画に、視覚的状態推定の品質を考慮した知覚制約を統合する新しい最適化フレームワークを提案した。
- ロボティクスにおけるリアルギャップ：課題・解決策・ベストプラクティスsim2real2025/10/1
シミュレーションと実環境の差異（リアルギャップ）の原因・解決手法・評価指標を体系的に整理したサーベイ。sim-to-real転移の現状と課題を概観する。
- 選好から学ぶアクロバティック飛行sim2real2025/8/1
人間の選好フィードバックのみから、ドローンの複雑なアクロバティック飛行をシミュレーションで学習し、実機へゼロショット転移することに成功した研究。
- 状態空間ワールドモデルによるモデルベース強化学習の高速化モデルベースRL2025/2/1
状態空間モデル(SSM)を用いてダイナミクスモデルの学習を並列化し、モデルベース強化学習の計算ボトルネックを解消。部分観測環境向けに特権情報を活用するアーキテクチャも提案し、実機のアジャイルなクアッドロータ飛行タスクで検証した。
- 夢見るドローン：視覚ベース飛行のためのモデルベース強化学習VLA2025/1/1
DreamerV3を用いて、カメラ画像のみを入力としてドローンレースコースを最大9m/sで飛行する視覚運動ポリシーを学習させた研究。
- 状態推定なしでピクセルからアジャイル飛行を実現VLA2024/6/1
強化学習により、カメラ映像から直接制御指令を生成し、状態推定を使わずに時速40kmでゲートを通過するドローンレーシングを実現した。
- 模倣学習で強化学習をブートストラップする視覚ベースの俊敏飛行VLA2024/3/1
特権状態で強化学習した教師方策を模倣学習で視覚入力の方策に蒸留し、さらに強化学習で微調整することで、視覚のみでドローンレースを飛行できる制御器を学習した。
- MPCC++: 安全制約付き時間最適飛行のためのモデル予測輪郭制御制御/ドローンレース2024/3/1
ドローンレース向けに、ゲート衝突を防ぐ空間制約と終端集合で安全性を保証し、実データから学習した空力・推力の残差項とベイズ最適化によるハイパーパラメータ調整を組み合わせたMPCC手法を提案した。
- Reaching the Limit in Autonomous Racing: Optimal Control versus Reinforcement Learning2023/10/1
- Learning to Walk and Fly with Adversarial Motion Priors2023/9/1
- Agilicious: Open-Source and Open-Hardware Agile Quadrotor for Vision-Based Flight2023/7/1
- Actor-Critic Model Predictive Control: Differentiable Optimization meets Reinforcement Learning for Agile Flight2023/6/1
- Autonomous Drone Racing: A Survey2023/1/1
- Weighted Maximum Likelihood for Controller Tuning2022/10/1
- Time-Optimal Online Replanning for Agile Quadrotor Flight2022/3/1
- A Comparative Study of Nonlinear MPC and Differential-Flatness-Based Control for Quadrotor Agile Flight2021/9/1
- Model Predictive Contouring Control for Time-Optimal Quadrotor Flight2021/8/1
- Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight2021/8/1