Clemens Schwarke

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

• バンドル接触勾配：展開可能な動的タスクのための微分可能シミュレーションの安定化
  sim2real2026/9/25

  剛体接触の硬さに起因する勾配の高分散を、接触周辺でのランダム化平滑化により低減し、ヒューマノイドの動的動作を実機へゼロショット転移可能にした研究。

• インラインスケート型ヒューマノイドロボットの強化学習に基づく制御
  歩行/強化学習2026/6/1

  受動的なインラインスケートを装着したヒューマノイドロボットに対し、強化学習で制御ポリシーを訓練し、動的でエネルギー効率の高いスケーティング動作を実現した。実機へのゼロショット転送にも成功している。

• モーション生成とモーショントラッキングによる全身ヒューマノイド歩行の学習
  歩行2026/4/1

  参照モーションから学習した全身スキルと地形認識適応を組み合わせたヒューマノイド歩行フレームワークを提案し、実機で箱や階段などの複合地形を踏破できることを示した。

• Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワーク
  sim2real2025/11/1

  GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。

• RSL-RL: ロボティクス研究のための学習ライブラリ
  強化学習ライブラリ2025/9/1

  ロボティクス研究向けに設計された軽量で拡張しやすい強化学習ライブラリを提案し、GPU特化の高速学習と実機実験での有効性を示した。

• DiffSim2Real: 微分可能シミュレータのみで訓練した四足歩行ポリシーの実機展開
  sim2real2024/11/1

  微分可能シミュレータで解析的勾配を用いて訓練した四足歩行ポリシーを、滑らかな接触モデルにより実世界に転移させることに成功した。

• 微分可能シミュレーションによる実世界展開可能な歩行制御の学習
  歩行2024/4/1

  接触を考慮した微分可能シミュレータを提案し、四足歩行の制御則を学習して実機にゼロショット転移することに成功した。