Jeonguk Kang

収録論文 5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

• ADP: 物理的に接地された人型ロコモーションのための敵対的ダイナミクス事前分布
  歩行2026/7/1

  運動学的特徴ではなく、重心運動や接触力などの動力学特徴を敵対的学習で正則化することで、外乱に頑健な人型ロボットの歩行制御を実現した。

• SplitAdapter: 負荷を考慮したヒューマノイド移動操作の因子分解適応
  移動操作2026/6/1

  物体の重さや持ち上げ高さの変化に頑健なヒューマノイドの移動操作を実現するため、事前学習済みポリシーを拡張し、負荷と動力学の文脈を分離して適応する手法を提案した。シミュレーションと実機で重い負荷条件下での成功率を向上させた。

• RAY-TOLD: レイベース潜在ダイナミクスによる高密度動的障害物回避とTDMPC
  ナビゲーション2026/4/1

  LiDARデータを潜在ダイナミクスに統合し、MPPIと強化学習の長期的予測を組み合わせたハイブリッド制御で、高密度な動的障害物環境での衝突率を低減する手法を提案した。

• SafeFlow: 物理誘導リクティファイドフローと選択的安全ゲートによるリアルタイムテキスト駆動ヒューマノイド全身制御
  全身制御2026/3/1

  テキストからヒューマノイドの全身動作を生成する際に、物理的に実行可能で安全な軌道をリアルタイム生成するフレームワークを提案。物理誘導フローマッチングと3段階の安全ゲートを導入し、OOD入力や不安定な生成を検出・フィルタリングする。

• ロバストな四足歩行のためのデュアルMPC足配置計画
  歩行2025/11/1

  角速度を考慮したMPCベースの足配置計画とGRF制御を相互フィードバックで統合し、四足ロボットの体幹回転を抑制して歩行安定性を向上させた。