Hugo Buurmeijer
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
連続体ロボット/モデル低次元化/制御VLA/解釈可能性モデル予測制御モデル縮約/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
- 連続体ロボットの精密制御のためのアクチュエータ対応スペクトル部分多様体の学習連続体ロボット/モデル低次元化/制御2026/3/1
制御入力を状態表現に組み込んだ制御拡張スペクトル部分多様体(caSSM)を提案し、腱駆動型連続体ロボットの高次元非線形ダイナミクスを低次元モデル化。実機で開ループ予測誤差を40%、MPCでの追従誤差を52%削減した。
- 視覚-言語-行動モデルにおける特徴の観測と制御VLA/解釈可能性2026/3/1
VLAモデルの内部表現を線形分類器で観測し、最適制御に基づく軽量な介入で出力を望む方向に操る手法を提案。微調整なしでロボットの行動をリアルタイムに調整できることを示した。
- スパースオートエンコーダがVLAモデルの解釈可能で操作可能な特徴を明らかにするVLA/解釈可能性2026/3/1
VLAモデルの隠れ層にスパースオートエンコーダを適用し、動作プリミティブや意味概念に対応する解釈可能な特徴を発見。特徴の増幅・除去による操作実験で、汎化と制御可能性を実証した。
- グラフニューラルモデル予測制御による高次元システムの制御モデル予測制御2026/2/1
グラフニューラルネットワークとモデル予測制御を組み合わせ、ソフトロボットなどの高次元システムをリアルタイム制御するフレームワークを提案。GPU並列化により1000ノードまで100Hzで動作し、物理実験でサブセンチメートル精度を達成。
- 高次元ダイナミクスを制御する：スペクトル部分多様体への最適射影の学習モデル縮約/制御2025/4/1
高次元非線形システムを低次元モデルに縮約する際、スペクトル部分多様体への最適な射影をデータから学習し、ロボット制御の精度を最大5倍改善した。
- Constrained Hierarchical Monte Carlo Belief-State Planning2023/10/1