Karel Zimmermann

収録論文 13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

• 不整地における遮蔽を考慮した準静的・安定性指向の軌道計画
  走行計画2026/9/30

  地形の遮蔽による不確かさを考慮し、不整地を走行する四輪車の安定性を重視した軌道を生成するモデルベース手法を提案した。

• Ostrich: 微分可能ダイナミクスにおける剛直な接触を跨ぐ大きな歩幅
  シミュレーション2026/9/8

  硬い接触と摩擦を大きなタイムステップで解くGPU加速剛体シミュレータを提案し、暗黙関数定理による微分でメモリ効率よく勾配を計算する。実ロボット軌道でMuJoCoの精度を維持しつつ、勾配最適化の収束性と速度を大幅に向上させた。

• ProTerrain：確率的物理情報に基づく不整地ワールドモデリング
  不整地走行2025/10/1

  不整地走行のための確率的ワールドモデルを提案し、地形パラメータの空間相関を考慮した不確かさを微分可能物理エンジンで伝播させて軌道予測精度を向上させた。

• 手動・半自律・完全自律のフリッパー制御：公平な比較のためのフレームワーク
  移動ロボット制御2025/3/1

  フリッパー付きスキッドステアロボットの制御手法を公平に比較する枠組みを提案し、認知負荷と走破品質の新指標を導入した。新しい半自律制御則が自律と手動のギャップを埋めることを示した。

• FusionForce：軌道予測のためのエンドツーエンド微分可能なニューロシンボリック層
  sim2real2025/2/1

  カメラやLiDARから不整地でのロボット軌道を予測するため、学習可能な力予測と微分可能な物理エンジンを組み合わせたニューロシンボリックモデルを提案。古典力学を課すことで分布外汎化とsim-to-realギャップを改善する。

• T-UDA: Temporal Unsupervised Domain Adaptation in Sequential Point Clouds
  2023/9/1
• MonoForce: Self-supervised Learning of Physics-informed Model for Predicting Robot-terrain Interaction
  2023/9/1
• Self-Supervised Depth Correction of Lidar Measurements from Map Consistency Loss
  2023/3/1
• Teachers in concordance for pseudo-labeling of 3D sequential data
  2022/7/1
• System for multi-robotic exploration of underground environments CTU-CRAS-NORLAB in the DARPA Subterranean Challenge
  2021/10/1
• Data-driven Policy Transfer with Imprecise Perception Simulation
  2018/4/1
• Fast Simulation of Vehicles with Non-deformable Tracks
  2017/3/1
• Controlling Robot Morphology from Incomplete Measurements
  2016/12/1