Gregorio Marchesini
KTH Royal Institute of Technology
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
群制御遠隔操作計画と制御sim2real
※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
- 微小重力下における人間参加型制御による押し出し協調輸送フレームワーク群制御2026/9/21
微小重力空間で複数の追跡ロボットが受動的なターゲットを押して人間が指定した運動を追従させる、安全性を保証する制御手法を提案し、Gazeboシミュレーションで検証した。
- 損失と遅延のあるネットワークを用いたATMOSによる宇宙ロボット遠隔操作のデモンストレーション遠隔操作2026/8/14
この論文では、微小重力環境を模擬した平面型宇宙機アナログロボットATMOSを用いて、通信遅延がある状況での遠隔操作によるドッキング制御戦略を開発し、ソウルとストックホルム間の長距離実験で実証した。
- STL-GCS: 時変凸集合のグラフによる信号時相論理のためのプランナー・コントローラフレームワーク計画と制御2026/7/1
信号時相論理（STL）仕様を満たす軌道計画と制御を統合したフレームワークを提案。計画層ではSTLタスクを時変凸集合として表現し、GCSフレームワークで最短路問題として解き、制御層では同じ集合を用いて追従制御と仕様充足を優先する。
- Marinarium：海洋・宇宙アナログフィールドロボティクスのためのモジュラー型再現可能実験施設sim2real2026/2/1
シミュレーションと実海域実験のギャップを埋めるため、モーションキャプチャやデジタルツインを備えた水槽型実験施設を開発し、水中ロボットの同定・異種マルチドメインランデブー・sim2real・宇宙機自律性の検証で有効性を示した。
- SymAware: 状況認識を備えた信頼性の高いマルチエージェントシステムのためのソフトウェア開発フレームワーク群制御2024/9/1
エージェント間の状況認識の計算・共有・制御を支援するマルチエージェントシミュレーション用ソフトウェアフレームワークを提案し、3つのケーススタディで有効性と効率性を検証した。