Davide Tebaldi

収録論文 6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

• ロボット支援3Dプリンティングのための協働ロボットの統合同定
  ロボット同定2026/4/1

  協働ロボットを用いた3Dプリンティングの精度向上のため、ロボット・アクチュエータ・制御器を含む動的モデルを統合的に同定する手法を提案し、実機で検証した。

• 物理的ヒューマンロボットインタラクションにおける冗長移動マニピュレータの最小エネルギー制御手法
  マニピュレーション2026/3/1

  移動マニピュレータの全身運動エネルギーを最小化する制御手法を提案し、ペグ挿入タスクで実験的に検証して性能向上を実証した。

• 非線形機械システムの効率的でロバストなモデリング
  モデリング2026/2/1

  非線形機械システムの動的モデルを新たに定式化し、自動的にモデルを導出する手順を提案。オイラー・ラグランジュ法よりノイズに強く、逆動力学計算が高速であることを示した。

• 仮想フィクスチャで強化された可変アドミタンス制御における安定性・感度・透明性の解析
  pHRI2025/3/1

  物理的人間-ロボットインタラクション(pHRI)向けのプロキシベース制約付きアドミタンス制御について、伝達弾性やモータ速度飽和、駆動遅延などの寄生効果を考慮して不安定性の原因を分析し、制御パラメータが安定性に与える影響を実験的に評価した。さらに透明性を最大化するプロキシパラメータ適応手法を提案し、シミュレーションと実験で検証した。

• 弧長ベースのワーピングによる複数実演からのロボットスキル合成
  実演学習2024/10/1

  ロボットの実演学習において、軌道を弧長でパラメータ化することで時間に依存しない位置合わせを可能にし、間欠的な動きや速度変動に頑健なスキル表現を実現する手法を提案した。

• Phase-Independent Dynamic Movement Primitives With Applications to Human-Robot Co-manipulation and Time Optimal Planning
  2024/1/1