Jonas Eschmann

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

• HoLoArm: 衝突に耐えるクアッドローターのための変形可能アーム
  ドローン/衝突耐性/強化学習2026/5/1

  トンボの翅の結節構造に着想を得た柔軟アームを持つクアッドローターを提案し、強化学習制御により衝突後の回復と安定飛行を実現した。

• RAPTOR: クアッドロータ制御のための基盤ポリシー
  飛行制御/基盤モデル/sim2real2025/9/1

  1000種類のクアッドロータを強化学習で訓練した教師ポリシーを、再帰層を持つ小型ニューラルネットに蒸留し、多様な実機にゼロショット適応できる基盤ポリシーを実現した。

• モータ遅延を考慮したデータ駆動型クアッドロータのシステム同定
  システム同定2024/4/1

  飛行データのみからクアッドロータの慣性・推力・トルク係数・モータ遅延を推定する手法を提案し、屋外での強化学習制御に応用した。

• Learning to Fly in Seconds
  2023/11/1
• RLtools: A Fast, Portable Deep Reinforcement Learning Library for Continuous Control
  2023/6/1
• Underactuated Waypoint Trajectory Optimization for Light Painting Photography
  2020/3/1