Fabian Schramm

収録論文 9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

• OTRetarget: 最適輸送によるロボットと物体の関節動作リターゲティング
  動作リターゲティング2026/9/29

  人間の動作を人型ロボットと複数物体に同時にリターゲティングする手法を提案し、接触を保ちながら動作を適応させる。

• 生存強化学習：スケーラブルな自己教師ありRLに向けて
  強化学習2026/5/29

  自己教師ありの対比強化学習の限界を克服するため、目標状態での滞在時間を最大化する分類ベースの生存価値学習フレームワークを提案し、長期的な移動タスクで既存手法を2〜8倍上回る性能を達成した。

• 二次モデル近似による分散低減モデル予測パス積分
  モデル予測制御2026/2/1

  MPPIのサンプリングに二次近似モデルを事前分布として組み込み、残差項の分散を抑えることで少ないサンプル数でも高精度な制御を実現する手法を提案。

• 参照不要のサンプリングベースモデル予測制御
  歩行2025/11/1

  手作り歩容や接触系列に頼らず、サンプリングベースMPCで歩行・走行・跳躍・逆立ちなどの多様な運動を創発的に獲得する手法を提案。

• 一次ソボレフ強化学習
  強化学習2025/11/1

  価値関数の値だけでなく状態・行動に対する微分もベルマンターゲットに一致させるソボレフ型損失を導入し、批評家の収束を速め方策勾配を安定化させるTD学習の改良を提案。

• サンプリングベース大域最適制御と推定のための半正定値計画法
  最適制御2025/7/1

  カーネル二乗和（KernelSOS）を実用的な制御・ロボティクス問題に適用し、再起動戦略やハイパーパラメータ調整、局所ソルバとの組み合わせにより、ロボット自己位置推定やブラックボックスシミュレータを用いた軌道最適化で高品質な解を得られることを示した。

• ロボティクス向けエンドツーエンド高効率微分可能シミュレーション
  sim2real2024/9/1

  接触や摩擦を含むロボットシミュレータの解析的微分を効率的に計算する統一的手法を提案し、C++で実装して従来比100倍以上の高速化を達成した。

• Leveraging Randomized Smoothing for Optimal Control of Nonsmooth Dynamical Systems
  2022/3/1
• Reactive Stepping for Humanoid Robots using Reinforcement Learning: Application to Standing Push Recovery on the Exoskeleton Atalante
  2022/3/1