Asko Ristolainen

収録論文 5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

• 形態的類似性を利用したロボット動力学モデルの効率的な転移学習
  転移学習2026/7/1

  ソフトフィン駆動水中ロボットの動力学モデルを、形態が類似する別サイズのロボットへ転移学習する手法を提案。オートエンコーダによるドメイン適応で、ラベルなしの対象ロボットでも速度推定を可能にした。

• 鰭駆動海洋ロボットのためのレイアウト非依存のアクチュエータ割り当て器
  制御割り当て2026/7/1

  アクチュエータ配置に依存せず、ゼロショットで様々な構成に対応できる制御割り当て手法を提案した。グラフニューラルネットワークとTransformer、混合密度ネットワークを組み合わせ、物理シミュレータで推論時にコマンドを洗練する。

• ストローハル数を考慮した多フィン羽ばたき推進の効率的モデル予測制御
  水中ロボット/制御2026/7/1

  生物の効率的な羽ばたき推進の経験則（ストローハル数）をリアルタイム制御に組み込み、4枚の柔軟フィンを備えた水中ロボットで実証。最適なストローハル数域を維持しつつ消費電力を最大32%削減した。

• 深層ニューラルネットワーク代理モデルを用いた水中ソフトフィンのひれ振動運動制御
  ソフトロボティクス/強化学習2025/2/1

  水中ロボットのソフトフィン駆動において、DNN代理モデルをシミュレータとして強化学習を行い、実機の推力制御を高精度化した研究。

• 水中ロボットのためのクロスプラットフォーム学習ベース耐故障浮上コントローラ
  強化学習/耐故障制御2025/2/1

  強化学習を用いて、故障したアクチュエータを特定せずに残りのアクチュエータだけで浮上できる耐故障コントローラを開発し、異なる水中ロボット間で制御方策の一部を転移学習することで学習効率と汎化性能を向上させた。