Brandon Hung
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ロコ操作マニピュレーションモデル予測制御
※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
- Sumo: 動的かつ汎用的な全身ロコ操作ロコ操作2026/4/1
事前学習した全身制御ポリシーをテスト時にサンプルベースのプランナーで操縦することで、脚式ロボットが大型・重量物を動的に操作できるようにするsim-to-real手法を提案。実機のSpotでタイヤの直立やバリアの引きずり等を実証し、シミュレーションで人型ロボットへの汎用性も示した。
- サンプリングベースMPCのための生成モデル：適応的な接触リッチマニピュレーションのためのブートストラップ手法マニピュレーション2025/10/1
サンプリングベースMPCの制御列を条件付きフローマッチングで学習し、オンライン計画を効率化する生成予測制御フレームワークを提案。四足ロボットの実世界接触リッチ移動マニピュレーションに初めて適用し、サンプル効率と汎化性能を向上させた。
- Judo: サンプリングベースモデル予測制御のための使いやすいオープンソースパッケージモデル予測制御2025/6/1
サンプリングベースMPCのプロトタイピング・評価・実機展開を支援するオープンソースソフトウェアJudoを提案し、MuJoCoを活用したリアルタイム性能を検証した。
- Jacta: 器用な全身マニピュレーションを学習するための汎用プランナマニピュレーション2024/8/1
器用な手先と全身を使う複雑なマニピュレーションタスク向けに、強化学習のデモンストレーションを自動生成する柔軟な動作プランナを提案し、実機への転移も示した。