Gokhan Alcan

Tampere University

収録論文 17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

• 部分観測下での変形物体操作のためのリアルタイム全形状推定
  変形物体操作2026/9/9

  軽量な条件付きリカレントVAEを用いて、一部の角ノード観測のみから変形物体の全形状をリアルタイム推定し、障害物回避を伴う協調操作を可能にした。

• オンライン有界合理性人間行動推定を用いた適応的共有制御
  共有制御2026/9/9

  人間の完全合理性を仮定せず、レベルk有界合理性モデルと適応動的計画法で候補方策を構築し、状態遷移残差から人間行動分布をオンライン推定してロボットが期待コスト最小の応答を計算する共有制御手法を提案した。

• 全方位UAVにおける作動認識型制御配分のための後退水平ヌル空間最適化
  UAV制御2026/3/1

  全方位UAVの制御配分に、アクチュエータの非対称ダイナミクスを考慮し、予測ホライズン内でヌル空間最適化によりモータ指令の振動を抑制する手法を提案した。

• 磁気カプセル内視鏡のための軌道計画と制御
  磁気マニピュレーション2024/11/1

  ロボットアームに固定した外部永久磁石で体内の永久磁石を操作するため、制約付きiLQRを用いた軌道計画・制御手法を提案し、カプセル内視鏡を想定した実験で精度と外乱耐性を示した。

• 自動運転交通シミュレーションの安全性を高めるデータ駆動型拡散モデル
  自動運転シミュレーション2024/10/1

  運転行動の複雑さと交通密度を考慮した敵対的ガイダンス関数を拡散モデルに導入し、より効果的で現実的な安全クリティカルな交通シナリオを生成する手法を提案した。

• 教師なし特徴選択による透明な報酬モデルの学習
  逆強化学習2024/10/1

  専門家のデモデータから、自動選択した状態特徴を用いて明示的な形のコンパクトな報酬関数を推定し、強化学習で専門家に近い方策を学習する手法を提案した論文。

• 逆強化学習のための自動特徴選択
  逆強化学習2024/3/1

  専門家のデモンストレーションから報酬関数を学習する逆強化学習において、多項式基底関数で候補特徴を生成し、軌道確率と特徴期待値の相関を利用して自動的に特徴選択を行う手法を提案した。

• Challenges of Data-Driven Simulation of Diverse and Consistent Human Driving Behaviors
  2024/1/1
• The Role of Higher-Order Cognitive Models in Active Learning
  2024/1/1
• Benchmarking the Sim-to-Real Gap in Cloth Manipulation
  2023/10/1
• Integrating Expert Guidance for Efficient Learning of Safe Overtaking in Autonomous Driving Using Deep Reinforcement Learning
  2023/8/1
• QDP: Learning to Sequentially Optimise Quasi-Static and Dynamic Manipulation Primitives for Robotic Cloth Manipulation
  2023/3/1
• Constrained Trajectory Optimization on Matrix Lie Groups via Lie-Algebraic Differential Dynamic Programming
  2023/1/1
• Learning Based High-Level Decision Making for Abortable Overtaking in Autonomous Vehicles
  2022/7/1
• Learning Visual Feedback Control for Dynamic Cloth Folding
  2021/9/1
• Planning for Safe Abortable Overtaking Maneuvers in Autonomous Driving
  2021/4/1
• Differential Dynamic Programming with Nonlinear Safety Constraints Under System Uncertainties
  2020/11/1