Ho Jae Lee
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション6D姿勢追跡歩行最適制御
※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
- 見て近づき、触れて掴む：人型ロボットハンドのための盲目的把握反射の学習マニピュレーション2026/9/25
視覚を使わず固有感覚のみで多様な物体を把持するモジュール型の巧みな把持アーキテクチャを提案し、腕の運動制御と手の接触制御を分離して、シミュレーションと実機で頑健な盲目的把持を実現した。
- 階層的タスク空間RL計画と関節空間QP制御によるリアクティブ巧みな把持の学習マニピュレーション2026/5/1
高レベルの空間意図と低レベルの関節実行を分離したハイブリッド階層制御フレームワークを提案し、マルチエージェント強化学習でタスク空間速度指令を生成、QP制御で関節速度に変換して安全な巧みな把持を実現した。
- Point2Pose: 2D点追跡による複数未知物体の遮蔽回復型6D姿勢追跡と3次元再構成6D姿勢追跡2026/4/1
単眼RGB-D映像から、事前モデルなしで複数の未知剛体の6D姿勢を因果的に追跡し、完全遮蔽からの回復とTSDFによる3次元再構成を同時に行う手法を提案した。
- 残差MPC：強化学習とGPU並列モデル予測制御の融合歩行2025/10/1
MPCと強化学習をトルク制御レベルで統合した残差アーキテクチャを提案し、GPU並列化によりサンプル効率とロバスト性を向上させた。
- 重心角運動量正則化マルチエージェント強化学習によるヒューマノイド腕動作の学習歩行2025/7/1
腕と脚に別々のエージェントを置くマルチエージェント強化学習で、重心角運動量を追従・減衰させる報酬により、ヒューマノイドが歩行時に自然な腕振りを獲得しバランスを改善する手法を提案。
- CusADi: 記号式と最適制御のためのGPU並列化フレームワーク最適制御2024/8/1
CasADiを拡張し、任意の閉形式表現をGPU上で並列化するフレームワークCusADiを提案。最適制御問題の閉形式近似によりMPCの大規模並列評価を可能にし、CPU比10倍の高速化を実現した。
- モデルベース足配置計画とモデルフリー強化学習を統合した動的二足歩行歩行2024/8/1
LIPモデルによる足配置計画と強化学習を組み合わせ、足位置のみを追従させることで、MITヒューマノイドで最大1.5m/sの歩行や旋回を実現した研究。