Kangtong Mo
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションマルチエージェント強化学習ロボティクス/太陽追跡マルチUAVナビゲーション
※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
- DK-RRT：動的デブリ環境における宇宙マニピュレータの衝突回避運動計画のための深層Koopman RRTマニピュレーション2025/7/1
深層学習とKoopman作用素理論をRRTに統合し、動的デブリ環境で宇宙マニピュレータの衝突回避軌道計画をリアルタイムに行う手法を提案した。
- 深層ニューラルネットワークによるマルチ航空宇宙システムのピックアンドプレースタスクのための最適化協調戦略マルチエージェント強化学習2024/12/1
深層強化学習を用いてマルチエージェント航空宇宙システムの協調制御を最適化し、物体移動タスクの効率を最大16%向上させた。
- 深層強化学習を用いた高自由度ロボットアームによる太陽エネルギー追跡の最大化ロボティクス/太陽追跡2024/11/1
太陽追跡の失敗を防ぐため、太陽の物体性を正則化する枠組みを提案し、高自由度ロボットアームで屋外環境における追跡の堅牢性と柔軟性を向上させた。
- DRAL: 未知の屋内環境におけるマルチUAVナビゲーションのための深層強化学習適応学習マルチUAVナビゲーション2024/9/1
単一カメラのみを用いた深層強化学習により、屋内でドローンが自律的に目標物を探索・協調運搬する適応制御システムを提案した。
- 深層MPCを用いた高自由度ロボットマニピュレータの自己適応型ロバスト動作計画マニピュレーション2024/7/1
勾配の符号のみを用いる新しい重み更新則で勾配消失・爆発を抑えた深層MPCと自己適応型動的逆モデルを組み合わせ、高自由度マニピュレータの非線形ダイナミクスをリアルタイム学習して動作計画を行う手法を提案。