Junhyun Park

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

• 自己感知型腱ループによる腱-シース機構のヒステリシスモデリングと補償
  医療ロボティクス2026/5/1

  柔軟内視鏡ロボットの腱-シース機構における構成依存のヒステリシスを、近位側で張力を計測できる二重ループ構造（SSTL）を用いて学習ベースで推定し、フィードフォワード制御で補償する手法を提案した。

• 内視鏡用連続体マニピュレータのマーカーレス6D姿勢推定と位置ベース視覚サーボ
  視覚サーボ/姿勢推定2026/2/1

  内視鏡用連続体マニピュレータに対し、マーカーレスでステレオ画像から6D姿勢を推定し、その推定姿勢に基づく位置ベース視覚サーボを実現する統合フレームワークを提案した。実世界で平均並進誤差0.83mm・回転誤差2.76度の姿勢推定精度と、軌道追従で平均並進誤差2.07mm・回転誤差7.41度を達成した。

• 振動支援によるヒステリシス低減と高精度補償の実現
  マニピュレーション2025/3/1

  腱シース機構の摩擦・ガタ・伸びによるヒステリシスを、腱の移動方向に沿った振動で抑制し、TCN補償と組み合わせて軌道追従精度を大幅に改善した。

• 半能動機構を備えた伸縮型連続マニピュレータとリアルタイムヒステリシス補償制御アルゴリズム
  マニピュレーション2024/6/1

  ケーブル駆動連続マニピュレータに半能動機構を導入し、TCNを用いたリアルタイムヒステリシス補償制御により追従誤差を最大69.5%低減した。

• RGBDセンシングと時間畳み込みネットワークによる柔軟連続マニピュレータのヒステリシス補償
  マニピュレーション2024/2/1

  RGBDセンシングと7つのマーカーで関節構成を計測し、TCNでケーブル駆動柔軟マニピュレータのヒステリシスをモデル化して制御に補償することで、追従誤差を大幅に低減した。

• 手術ロボットの最適配置：作業パターン解析に基づく運動学データ駆動型アプローチ
  手術ロボット配置最適化2024/2/1

  術者の作業パターンを機械学習でクラスタリングし、関節余裕度と可操作性のスコアを予測する多層パーセプトロンで手術ロボットの最適なベース配置を決定する手法を提案した。