Hae-Won Park
収録論文 21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
- 野生環境における四足ロボットの敏捷な多技能移動歩行2026/7/1
四足ロボットが複雑な地形を高速で移動するための、行動事前学習トランスフォーマーを用いた強化学習フレームワークを提案し、実機で最大6m/sの速度を達成した。
- 脚式ロボットの進歩、課題、そして機会歩行2026/7/1
ヒューマノイドや四足ロボットの現状をハードウェア、移動、自律性、データ、応用の観点から評価し、普及に向けた課題と将来展望を論じたレビュー論文。
- GAIT: 慣性-脚トークンへの注意機構を用いた脚ロボットの固有受容状態推定状態推定2026/6/1
脚ロボットの状態推定において、慣性計測と脚ごとの計測を個別のトークンとして扱い、注意機構で各計測の重要度を学習する手法を提案。接触状態に応じた重み付けを明示的な接触推定なしで実現し、未見の歩容や地形でも高い推定精度を示した。
- 簡易モデル事前学習とモデルホモトピー転移による脚式ロボットの動的方策学習歩行2025/12/1
単剛体モデルで方策を事前学習し、質量・慣性を徐々に脚へ再配分する継続的転移で全身動力学へ適応させることで、バク転や壁補助動作などの動的運動を実機四脚ロボットで実現した。
- 強化学習による強磁性環境での堅牢な壁面登攀移動制御歩行2025/10/1
磁気吸着の不確実性を考慮した四脚壁面登攀ロボットの強化学習フレームワークを提案し、カリキュラム学習と現実的な吸着モデルによりシミュレーションから実機への転移を実現した。
- 接触点分解による脚式ロボットの動的整合軌道最適化歩行2025/10/1
接触点ごとに並進動力学を分解し、ベジェ多項式の微分行列と凸包性を利用して、摩擦円錐制約と動力学を満たす脚式ロボットの軌道を生成する手法を提案。
- DynaFlow: 状態のみのデモから物理的に整合する動作を生成するダイナミクス埋め込みフローマッチングsim2real2025/9/1
微分可能シミュレータをフローマッチングに組み込み、状態のみのデモから物理的に整合する軌道とそれを実現する行動列を同時に生成する手法を提案し、四足ロボットGo1で実機検証した。
- モデルベース制御を強化するモジュラー残差学習フレームワークによる堅牢な歩行歩行2025/7/1
モデルベース制御の各モジュールに残差学習を組み込み、不確実性の高い環境でも四足歩行ロボットのバランスと速度追従を実現した。
- 最適化ギアボックスを備えた3自由度跳躍ロボット：二足歩行ロボットへの足がかりとなる中間プラットフォーム跳躍ロボット2025/5/1
人間に似た脚関節構成と扁平足を持つ3自由度跳躍ロボットを開発し、強化学習制御により安定した繰り返し跳躍を実現した。
- 拡張ラグランジュ・アフィン幾何熱流による制約付き運動計画運動計画2025/5/1
許容されない制御方向への無限大ペナルティを避けるため、双対軌道を導入した拡張ラグランジュ法でアフィン幾何熱流を拡張し、実行可能な軌道を生成する手法を提案。
- セントロイド速度報酬とsim-to-real技術による衝撃の大きい回転運動の学習：片脚ホッパーの前方宙返り事例研究sim2real2025/5/1
セントロイド角速度報酬とアクチュエータ制約を考慮したsim-to-real手法を提案し、片脚ホッパーで前方宙返りを実機で初めて成功させた。
- 不変フィルタリングとスムージングを用いた四足ロボットのマルチセンサ融合状態推定状態推定2025/4/1
四足ロボット向けに、不変拡張カルマンフィルタと不変スムーザを基盤とし、運動学・IMU・LiDAR・GPSを融合して位置ドリフトを抑える二つの状態推定手法を提案し、屋内・屋外実験で精度向上を実証した。
- PPF: モデル仮定ベース正則化によるヒューマノイド歩行の事前学習と保持的ファインチューニング歩行2025/4/1
モデルベース制御器の模倣で事前学習し、強化学習でファインチューニングする際にモデル仮定が成り立つ状態でのみ正則化することで、破滅的忘却を防ぎつつ複雑な地形や高速指令に対応するヒューマノイド歩行方策を学習するフレームワークを提案。
- 平滑化接触勾配を用いた滑りやすい地形における脚式ロボットのオンライン摩擦係数同定脚式ロボット/接触推定2025/2/1
脚式ロボットが滑りやすい地形でオンラインで摩擦係数を同定する枠組みを提案し、接触力学の非平滑性を平滑化した勾配で解決、四足ロボットで有効性を検証した。
- バリアベースのスタイル報酬を用いた多様な脚式ロボット移動の学習フレームワーク歩行2024/9/1
対数バリア関数に基づくスタイル報酬を導入し、四足・三脚・二足歩行など多様な移動モードとタスクを実現するモデルフリー強化学習フレームワークを提案した。
- Contact-Implicit Model Predictive Control: Controlling Diverse Quadruped Motions Without Pre-Planned Contact Modes or Trajectories2023/12/1
- Actuator-Constrained Reinforcement Learning for High-Speed Quadrupedal Locomotion2023/12/1
- Imitating and Finetuning Model Predictive Control for Robust and Symmetric Quadrupedal Locomotion2023/11/1
- Monte Carlo Tree Search Gait Planner for Non-Gaited Legged System Control2022/5/1
- Representation-Free Model Predictive Control for Dynamic Motions in Quadrupeds2020/12/1
- Kinodynamic Motion Planning for Multi-Legged Robot Jumping via Mixed-Integer Convex Program2020/11/1