Dilshod Azizov
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ヒューマノイド制御
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論文
- CoTaP: コンプライアントタスクパイプラインとコンプライアンス変調を用いた制御器の強化学習ヒューマノイド制御2025/9/1
人間の動作データを活用したヒューマノイド全身制御において、環境との相互作用時の適切なコンプライアンスを実現するため、二段階のデュアルエージェント強化学習とモデルベースのコンプライアンス制御を組み合わせたパイプラインを提案し、シミュレーションで外乱応答を検証した。