Joshua Aurand
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
歩行sim2real宇宙ロボティクス/群制御宇宙ロボティクス
※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
- こんな風に歩こう：例示駆動拡散による物理ベースキャラクターのスタイル化された歩行歩行2026/10/13
大規模な非構造化モーションデータを活用し、拡散モデルと強化学習を組み合わせて、速度とスタイルを独立に制御できるリアルタイム脚式歩行フレームワークを提案した。
- 荒野のパルクール：マルチエキスパート蒸留とRL微調整による汎用かつ拡張可能な俊敏歩行ポリシーの学習歩行2025/5/1
地形ごとの専門ポリシーをDAggerで統合し、RL微調整と深度画像入力で多様な不整地を走破する脚ロボット歩行ポリシーを実現した。
- 地上テストベッドにおけるマルチエージェント衛星点検のための深層強化学習の安定性解析sim2real2025/3/1
階層型深層強化学習で複数衛星の点検タスクを制御し、シミュレーションから実機テストベッドまで性能と安定性を評価してsim-to-realギャップの克服を示した。
- 自律型衛星点検の評価：能動的戦略と受動的戦略の比較宇宙ロボティクス/群制御2025/2/1
衛星による宇宙物体の点検において、受動的な自然運動周回と強化学習による能動的な航法を燃料消費と表面被覆率で比較し、それぞれが有利となる条件をシミュレーションで明らかにした。
- 深層強化学習と地上試験環境による近接衛星運用宇宙ロボティクス2025/2/1
深層強化学習で衛星の多機体点検タスクを制御し、シミュレーションから実機のクアッドロータUAVまで段階的に検証して、訓練環境外での性能劣化を調べた研究。
- 深層強化学習を用いた露出ベースの多エージェントによるタンブリングターゲットの検査宇宙ロボティクス2023/2/1
深層強化学習で訓練した階層型マルチエージェントシステムにより、予測不能に回転する宇宙ターゲットを自律的に検査する手法を提案し、90%以上の表面を観測することに成功した。