Federico De Marco

収録論文 1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

• 変形環境下におけるロボットカテーテルのための実演学習に基づくロバスト経路計画
  経路計画/模倣学習2024/2/1

  血管壁との相互作用や変形を考慮し、カリキュラム生成敵対的模倣学習(C-GAIL)を用いてカテーテルの経路計画を実演から学習する手法を提案し、従来法より高い成功率と精度を達成した。