Gabriele Fadini

収録論文 8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

• バンドル接触勾配：展開可能な動的タスクのための微分可能シミュレーションの安定化
  sim2real2026/9/25

  剛体接触の硬さに起因する勾配の高分散を、接触周辺でのランダム化平滑化により低減し、ヒューマノイドの動的動作を実機へゼロショット転移可能にした研究。

• 安全なマルチエージェント航法のための微分可能な環境・軌道同時最適化
  群制御2026/4/1

  環境配置を変数として扱い、エージェントの軌道と環境を同時に最適化することで、安全な航法を実現する微分可能な最適化手法を提案した。

• 変形可能物体の制御のための微分可能なマテリアルポイント法
  シミュレーション・制御2025/12/1

  微分可能なマテリアルポイント法（MPM）シミュレータを開発し、超弾性ロープの能動的減衰問題において制御軌道を最適化した。ベースラインのMPPI法と比べて約2倍速く、20%低いエネルギーに到達し、計算時間は約3%で済んだ。

• トルクレベル非線形モデル予測制御の自動チューニングのためのベイズ最適化
  マニピュレーション2025/12/1

  デジタルツインと高次元ベイズ最適化を用いて、トルクベース非線形モデル予測制御のパラメータを自動調整し、UR10eロボットアームの軌道追従性能を向上させた。

• 脚式ロコマニピュレーションのための全身逆動力学MPC
  ロコマニピュレーション2025/11/1

  全身の逆動力学を直接最適化するMPCを提案し、四足歩行ロボットにマニピュレータを搭載して、荷物の牽引や箱押し、ホワイトボード拭きなどの実世界タスクを80Hzのリアルタイムで実現した。

• ヒューマノイドの懸垂動作のための進化的連続適応RLによるコデザイン
  コデザイン2025/9/1

  強化学習と進化的戦略を組み合わせ、ハードウェア設計と制御方策を同時最適化するフレームワークを提案し、RH5ヒューマノイドの懸垂動作で有効性を示した。

• RAMBO: 強化学習で拡張したモデルベース全身制御による移動操作
  移動操作2025/4/1

  モデルベース全身制御と強化学習方策を組み合わせ、四足ロボットでカート押しや皿の平衡など移動しながらの操作を実現したハイブリッド手法。

• Sharpness-Aware強化学習によるロボット歩行方策の汎化性能向上
  歩行/sim2real2024/11/1

  勾配ベース強化学習にSharpness-Aware最適化を組み込み、接触の多い環境でも方策のロバスト性と汎化性能を高める手法を提案した。