Constantin Schempp

収録論文 3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

• QBIT: ロボット挿入タスクのための品質考慮型クラウドベンチマーク
  マニピュレーション2025/3/1

  力のエネルギーや滑らかさ、完了時間などの品質指標を組み込んだベンチマークフレームワークQBITを提案し、MuJoCoでの大規模実験とROS2による実機移行で挿入手法を評価した。

• 運動学的制約を考慮したロボット非依存の視覚サーボ：分離型ネットワーク軌道プランナ構造による実現
  視覚サーボ2024/5/1

  検出ネットワークと速度軌道プランナを分離し、ロボットの運動学的制約を考慮することで、再学習なしに異なるロボットへ転移可能な視覚サーボ手法を提案した。

• PIPE: プロセス情報を活用したパラメータ推定によるタスク汎用システム同定
  システム同定2024/5/1

  部品の3Dモデルから接触モデルパラメータを推定する学習手法を提案し、ピンコネクタや電子プラグの組立タスクで実機実験と比較して有効性を示した。