Blake Werner

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

• TaskNPoint: 数分でヒューマノイドにバックハンドを教える方法
  ヒューマノイド学習2026/6/1

  動的スキルは軌道の重要な一部分に依存するという構造的性質に基づき、人間のコーチが提供する少数のデモとインタラクションウィンドウを用いて、ヒューマノイドにテニスやサッカーなどの動的タスクを短時間で学習させるプロトコルを提案した。

• HALO: 学習された潜在ダイナミクス、ポアンカレ写像、および引力領域を用いたハイブリッド自動符号化歩容
  歩行2026/4/1

  歩行ロボットの軌道データから低次元の潜在状態とステップ間ダイナミクスを学習し、安定性解析と引力領域の推定を可能にするフレームワークを提案した。

• アーキテクチャこそが鍵：多様性がもたらすロバストなヒューマノイド歩行のスイートスポット
  歩行2025/10/1

  高速な固有感覚スタビライザーと低速な知覚ポリシーを分離した階層型制御アーキテクチャにより、単一のエンドツーエンド設計よりもロバストなヒューマノイド歩行を実現した。

• CBF-RL: 制御バリア関数による訓練時の安全フィルタリング強化学習
  安全強化学習2025/10/1

  強化学習の訓練時に制御バリア関数を組み込み、オンライン安全フィルタなしで安全な行動を学習するフレームワークを提案し、人型ロボットの実環境での障害物回避と階段昇降を実現した。

• ヒューマノイドのための幾何認識型予測安全フィルタ：ポアソン安全関数からCBF制約付きMPCへ
  安全制御/MPC2025/8/1

  ポアソン安全関数を用いて知覚データから制御バリア関数制約を数値的に生成し、ロボットの形状を考慮した非線形MPCによる予測安全フィルタをヒューマノイドと四足歩行ロボットに実装した研究。

• 衝撃に備える：低次元モデルによるロバストなヒューマノイドの押し戻し回復と歩行
  歩行2025/5/1

  壁などの環境を利用して腕で踏ん張ることで、歩行中のヒューマノイドが押し戻しから回復する統合フレームワークを提案し、シミュレーションで有効性を示した。

• SHIELD: 学習ダイナミクスに基づく確率的制御バリア関数によるヒューマノイドの安全確保
  ヒューマノイド/安全制御2025/5/1

  実機データから確率的な残差ダイナミクスモデルを学習し、制御バリア関数を確率的に適用する安全層を既存の強化学習歩行制御に追加することで、Unitree G1ヒューマノイドの屋内・屋外での障害物回避を実現した。