Idil Ozdamar

収録論文 8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

• Imp-ACT: 適応インピーダンス制御とTransformerによるアクションチャンキングで接触の多いマニピュレーションをデモから学習
  マニピュレーション2026/9/25

  テレオペレーション中に自己調整インピーダンス制御で運動方向の剛性を適応させ、その剛性を視覚・固有感覚・力覚と共に記録し、TransformerベースのACTで把持動作と剛性を予測する手法を提案。拭き取りやプラグ挿入で低接触力と高成功率を実現。

• 骨格に基づく意図予測を用いた重量物の協調押し作業
  物理的人間-ロボット協調2025/5/1

  人間の姿勢データから動作意図を予測し、力覚センサなしで重量物の協調押し引きを支援するロボット制御手法を提案した。

• 触覚から視覚知覚へのセンサ代替による非把持マニピュレーションの機械学習アプローチ
  マニピュレーション2025/2/1

  触覚センサを持つロボットの非把持押し動作を、LiDARやRGB-Dのみのロボットでも実行できるよう、センサデータ間のマッピングを学習する機械学習フレームワークを提案した。

• 暗闇の中での押し動作：触覚フィードバックを用いた移動ロボットの反応的押し戦略
  マニピュレーション2024/3/1

  移動ロボットが触覚センサからの接触位置変化に基づき、対象物の特性を仮定せずにリアルタイムで押し動作を調整する反応的戦略を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。

• Robot-Assisted Navigation for Visually Impaired through Adaptive Impedance and Path Planning
  2023/10/1
• Enhancing Human-Robot Collaboration Transportation through Obstacle-Aware Vibrotactile Feedback
  2023/2/1
• Carrying the uncarriable: a deformation-agnostic and human-cooperative framework for unwieldy objects using multiple robots
  2022/9/1
• A Shared Autonomy Reconfigurable Control Framework for Telemanipulation of Multi-arm Systems
  2022/7/1