Berk Guler

収録論文 7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

• ForwardDLO: 固定されていない変形可能な線状物体に対するモデルベース両腕形状マッチング
  マニピュレーション2026/9/16

  固定されていないロープを両腕で把持・操作するための再帰的潜在ダイナミクスモデルを提案し、高精度かつ高速な候補行動評価により実世界の形状マッチングと経路誘導タスクを実現した。

• AssistDLO: 変形可能な線状物体操作のための支援型テレオペレーション
  テレオペレーション2026/5/1

  変形可能な線状物体(DLO)のテレオペレーションを支援するフレームワークを提案し、多視点状態推定、視覚支援、制御バリア関数に基づく形状認識共有自律制御を組み合わせた。両腕による結び目解きのユーザー実験で、初心者には成功率向上、専門家には視覚支援が有効であるなど、ユーザーと物体特性に応じた適応的支援の必要性を示した。

• 人間の遠隔操作データから学ぶ、シミュレーション基盤の双腕ロープ操作ポリシー
  模倣学習/操作2026/5/1

  この論文は、結び目を解くタスクにおいて、視覚ベースのポリシーよりも物理状態ベースのポリシーの方が汎化性能が高いことを示し、観測空間の選択が重要であることを明らかにした。

• RopeDreamer: 柔軟な変形可能線状物体のダイナミクスのための運動学的リカレント状態空間モデル
  変形物体操作2026/4/1

  柔軟な変形可能線状物体（DLO）の操作を高精度に予測するため、クォータニオンによる運動学的連鎖表現とリカレント状態空間モデルを組み合わせた潜在ダイナミクスモデルを提案した。自己交差を含む複雑な軌道で、50ステップ予測誤差を40.52%削減し、推論時間も31.17%短縮した。

• 制御バリア関数を用いたBarrierIKによる安全性を考慮した共有自律フレームワーク
  共有自律制御2026/3/1

  共有自律制御において、逆運動学層に制御バリア関数を適用し、ブレンド後の安全性をハード制約として保証する手法を提案・評価した。

• Robot-Assisted Drilling on Curved Surfaces with Haptic Guidance under Adaptive Admittance Control
  2022/7/1
• An adaptive admittance controller for collaborative drilling with a robot based on subtask classification via deep learning
  2022/5/1