Jun Morimoto
収録論文 15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
- アクチュエータ現実整形：ゼロショットsim-to-realロボット学習のための新パラダイムsim2real2026/7/1
シミュレーションで仮定した理想的なアクチュエータ動特性に実機のアクチュエータを一致させるよう制御する手法を提案し、実機での追加学習なしでゼロショット転移を実現した。
- DecompGrind: 切削面計画と接触力適応によるロボット研削の分解フレームワーク研削2026/3/1
ロボット研削を形状除去計画と接触力適応に分解し、学習を局所的な接触力適応に限定することで、少ないデモデータで異なる形状や硬さのワークを効率的に研削するフレームワークを提案した。
- 低速制御と限られた観測下での可変インピーダンス筋協調：脚式移動による評価歩行2025/12/1
単脚跳躍タスクで、強化学習による高レベル制御と可変インピーダンス筋協調モデルを組み合わせ、制御周波数や観測条件を制限しても安定歩行が可能なことを示した。
- SAM2誘導知覚と模倣学習による物体中心型移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/7/1
SAM2を用いて物体中心の知覚を行い、異なる接近角度からの実演でも汎化する移動マニピュレーションの模倣学習手法を提案し、ピックアンドプレースで評価した。
- 研削による物体成形のためのSim-to-Real転移可能な計画：切削シーケンス拡散モデルsim2real2024/12/1
研削による物体成形を自動化するため、小さな除去量に制約した滑らかな行動空間と拡散モデルで長期的な行動系列を計画し、シミュレーションのみで学習して実機に転移する手法を提案した。
- 目標条件付き終端価値推定によるリアルタイム・マルチタスクモデル予測制御モデル予測制御2024/10/1
MPCの計算負荷を目標条件付き終端価値学習で削減し、上位の軌道計画器と組み合わせることで、二足倒立振子ロボットが斜面地形でリアルタイムに目標軌道を追従できることを示した。
- 実機ヒューマノイドの全身MPCのための階層学習フレームワークsim2real2024/9/1
実機ヒューマノイドの全身モデル予測制御におけるsim-to-realギャップと計算負荷を、生物に着想を得た3層の階層学習で解決し、多様な動きの生成を可能にした。
- ヒューマノイド遠隔操作のための教師なしニューラルモーションリターゲティング遠隔操作2024/6/1
GANを用いたオンライン動作変換により、人間とヒューマノイドの対応データセットなしで上半身動作を転送する遠隔操作手法を提案し、従来法と同等の精度を実現した。
- 位相振幅縮約に基づく模倣学習模倣学習2024/6/1
位相振幅縮約法を用いて、ロボットが周期軌道だけでなく初期状態や外乱後の過渡運動も模倣できる模倣学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- Learning to Shape by Grinding: Cutting-surface-aware Model-based Reinforcement Learning2023/8/1
- Foundational Policy Acquisition via Multitask Learning for Motor Skill Generation2023/8/1
- Randomized-to-Canonical Model Predictive Control for Real-world Visual Robotic Manipulation2022/7/1
- Phase Portraits as Movement Primitives for Fast Humanoid Robot Control2019/12/1
- An Optimal Assistive Control Strategy based on User's Motor Goal Estimation2019/9/1
- Efficient Reuse of Previous Experiences to Improve Policies in Real Environment2014/5/1