Kexin Guo

収録論文 8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

• CARO: 接触非依存の残差観測によるゼロショット堅牢な四脚歩行
  歩行2026/8/25

  四脚ロボットの歩行制御において、接触情報やトルクセンサーを使わずに、固定ベースの力学モデルから得られる残差観測を利用して、外乱や動的変化に対する堅牢性を向上させる手法を提案した。

• 物理フィルタリングがロボット学習の汎化を促進する
  ロボット学習/汎化2026/8/24

  この論文は、物理フィルタリングによるフィードバック機構（PhyFilter）を提案し、限られた訓練データでもロボットが動的環境の不確実性に対して効果的に汎化できることを示した。

• 自己教師あり残差学習による制御親和性の高い軌道最適化
  軌道最適化2026/1/1

  未知の動的効果を残差として自己教師あり学習し、制御しやすい最適軌道を生成するフレームワークを提案。クアッドロータのアジャイル飛行で有効性を実証。

• 非構造外乱推定のための統合メタ表現とフィードバック校正
  外乱推定2026/1/1

  メタ学習とフィードバック校正によるオンライン適応を組み合わせ、構造的仮定なしに多様な非構造外乱を推定する枠組みを提案し、ドローンの飛行実験で有効性を示した。

• バッテリー電圧降下下でのロータードローンの高精度制御
  飛行制御2025/3/1

  バッテリーの電圧降下による外乱を推定するオブザーバを開発し、並進・回転ループに組み込んだ耐外乱制御手法を提案、実飛行実験で有効性を検証した論文。

• 結合外乱に対する学習ベースオブザーバ
  外乱オブザーバ/学習制御2024/7/1

  チェビシェフ級数展開と正則化最小二乗法を組み合わせ、内部不確かさと外部外乱の結合外乱を高精度に推定する学習ベースのオブザーバを提案し、飛行実験で検証した。

• Mobile Formation Coordination and Tracking Control for Multiple Non-holonomic Vehicles
  2019/2/1
• Robust Target-relative Localization with Ultra-Wideband Ranging and Communication
  2018/2/1