Clinton Enwerem
収録論文 10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
- 模倣学習は器用な操作における時間的ロバスト性を保持するか？タスク実行速度にわたる専門家と学習者の比較模倣学習2026/9/1
模倣学習で訓練された器用な操作ポリシーが、実行速度の変化に対して専門家と同等のロバスト性を持つかを、接触の多いタスクで比較検証した論文。
- プランナー不要の把持実行：認証付き安全性と品質保証を備えた配置空間把持距離場マニピュレーション2026/8/1
軌道計画を介さず、把持距離場の勾配をフィードバックとして把持の選択と実行を同時に行う手法を提案。安全性と品質を保証し、実機で高い成功率を達成した。
- FIRMGrasp: 摩擦を考慮したリスクマージンによる堅牢な把持合成把持合成2026/7/1
摩擦係数の不確実性を条件付きリスク価値（CVaR）で考慮した新しい把持品質指標を提案し、摩擦に敏感な把持を特定して堅牢性を向上させる。
- EquiDexFlow: 接触に基づくSE(3)等変な器用な把持生成フロー器用な把持生成2026/6/10
物体点群から手首姿勢、関節角、指先接触、法線、接触力を同時に予測するSE(3)等変フローマッチングモデルを提案し、摩擦円錐内の力と物体表面の接触を構造的に保証して物理的に安定な把持を生成する。
- IDDMBSE：データ駆動型とモデルベースのシステム工学を統合した自律サイバー物理システムの信頼性確保手法システム工学2026/6/4
モデルベースシステム工学（MBSE）とデータ駆動型ML/AIを統合する新しいシステム工学手法IDDMBSEを提案し、SysMLベースのツールチェーン（PERFECT、TRADES-X、VERITAS）を実装して自律地上ロボットの開発ライフサイクル全体で実証した。
- 潜在不確実性下での安全制御のためのリスク制約付き信念空間最適化制御2026/4/1
センサで直接観測できない潜在パラメータを持つ部分観測システムに対し、信念分布を維持しつつCVaR制約を課したモデル予測パス積分(MPPI)制御を提案し、安全マージンの尾部リスクを明示的に制限する。
- 多峰不確実性下でのロバストな器用な把持のための変分ニューラル信念パラメータ化把持2026/4/1
把持実行の不確実性を考慮し、変分推論と微分可能なCVaRを用いて尾部リスクを直接最適化する新しい信念表現を提案し、シミュレーションと実機でロバスト性と高速性を実証した。
- リスク感応型行動価値反復と分位点回帰による安全志向強化学習制御強化学習/安全制御2025/6/1
CVaRを用いたリスク正則化分位点ベース強化学習を提案し、動的環境での移動ロボット制御において衝突を減らし目標達成率を向上させる。
- リスク感応型インクリメンタルサンプリングによるロバスト確率的最短経路計画経路計画2024/8/1
CVaR（条件付きバリュー・アット・リスク）を最小化するようにRRT*のノード選択を改良し、環境の不確実性に強い経路を計画する手法を提案した。
- Safe Collective Control under Noisy Inputs and Competing Constraints via Non-Smooth Barrier Functions2023/11/1