Dongkyu Lee
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーション歩行経路計画走行可能地形セグメンテーション
※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
- DreamFlow: 条件付きフローマッチングによる潜在空間での局所ナビゲーションの視野拡張ナビゲーション2026/3/1
ロボットの局所ナビゲーションにおいて、条件付きフローマッチングを用いて観測範囲外の環境構造を予測し、局所的最小値に陥るのを防ぐ新しいフレームワークを提案した。
- LocoVLM: 視覚と言語を接地して多様な脚式移動ポリシーを適応させる歩行2026/2/1
大規模言語モデルと視覚言語モデルを組み合わせ、環境の意味と指示に基づいて脚式ロボットの移動スキルをリアルタイムに選択・適応させる手法を提案。
- DreamFLEX: 不整地における異常事態に対応する故障認識型四足歩行制御器の学習歩行2025/2/1
関節故障を推定して歩容をリアルタイムに適応させることで、不整地でも安定して歩ける四足ロボットの耐故障制御器を提案した。
- TRG-planner: 不整地環境における安全で効率的なナビゲーションのための走破リスクグラフに基づく経路計画経路計画2025/1/1
地形の走破リスクをノードとエッジで表現する新しいグラフ構造TRGを構築し、安全かつ短距離な経路をリアルタイムで計画する手法を提案。四足ロボット実験で有効性を検証した。
- TRIP: リスク認識予測を用いた四足歩行ロボットの地形走破性マッピング歩行2024/11/1
限られた視野やデータの疎らさに対処するため、球面投影での踏破性推定とベイズカーネル推論を組み合わせ、四足ロボットのオンライン自律ナビゲーション向けにリスクを考慮した地形走破性マップを生成する手法を提案した。
- DreamWaQ++：耐障害性マルチモーダル強化学習による障害物認識型四足歩行歩行2024/9/1
固有感覚と外界感覚を融合した強化学習により、不整地や階段を含む実環境で頑健に歩行できる四足ロボット制御器を実現した。
- B-TMS: 3D LiDARスキャンと地図を横断するベイズ走行可能地形モデリングとセグメンテーションによるオフロードナビゲーションの強化走行可能地形セグメンテーション2024/6/1
ベイズ一般化カーネルとトリグリッドフィールドを用いて、3D LiDARデータから走行可能地形を地図単位でモデリング・セグメンテーションする手法を提案し、オフロード環境でのロバスト性を向上させた。