Hyungpil Moon

Sungkyunkwan University

収録論文 6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

• MiniPose: 大型産業用配管セグメントの6D姿勢推定に向けたミニチュアベース実データ収集
  6D姿勢推定2026/11/11

  大型重量物の6D姿勢推定のための学習データ収集負担とsim2realギャップを解決するため、縮小レプリカを実RGB-Dカメラで撮影し、深度を逆スケーリングで実寸相当に変換して合成データと混合するパイプラインを提案した論文。

• 散逸系のためのデータ駆動型離散時間深層リカレントニューラルネットワークモデリング
  モデリング2026/9/23

  散逸性を構造的な重み制約と専用学習アルゴリズムで明示的に保証する深層離散時間RNNを提案し、安定性をリアプノフ理論で解析した。

• 散逸性を構造的に保証する離散時間ニューラルネットワークによる散逸ダイナミクスの学習
  ダイナミクス学習2026/9/23

  離散時間の多層パーセプトロンに制約付きパラメータ化を施し、散逸性を構造的に保証しながらロボットのダイナミクスを学習する手法を提案した。

• EquiGQNet: 共有等変点群符号化による高速な把握品質評価
  マニピュレーション2026/9/7

  6自由度の把握候補を高速かつ正確に評価するため、SO(3)等変な「一度符号化してから回転」方式と中間レベル行動融合を組み合わせた把握品質評価器EquiGQNetを提案した。シミュレーションと実機で従来法と同等以上の性能を保ちつつ、計画時間を6.9倍高速化した。

• ロボットポリシー訓練における凍結視覚エンコーダのNPUオフロード
  ロボット学習2026/8/15

  ロボットポリシー訓練時に凍結した視覚エンコーダの計算を低消費電力のNPUにオフロードし、GPUの消費エネルギーを削減する手法を提案・評価した。

• URF: 接触を考慮した安定操作のための統合ロボット制御ポリシーフレームワーク
  マニピュレーション2026/7/1

  ロボット操作の学習ポリシーが、コンプライアントな動作予測とインピーダンス・アドミッタンス制御を統合するフレームワークを提案し、剛体接触時の不安定さを低減して成功率を向上させた。