Lukas Rustler
Czech Technical University in Prague
収録論文 14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
- ヒューマノイド向け形状適応型全身触覚：3Dプリント共形EITスキン触覚2026/8/1
3Dプリントで作る曲面に沿った電気インピーダンス断層撮影（EIT）触覚スキンを提案し、平面・曲面・顔形状で接触位置推定を検証した。
- 皮膚で覆われたロボットアームの触覚的引き込み反射の設計と人間による評価触覚2026/7/1
ロボットアームの全身触覚センサを用いて、圧力変化から生体模倣の引き込み動作を生成する人工侵害受容システムを提案し、3種類の反射戦略を比較するユーザー研究を行った。
- ShapeGrasp: 視覚と触覚を統合した形状補完と把持の同時実行によるロボット操作の向上マニピュレーション2026/5/1
単一のRGB-D画像から物体の完全な3D形状を推定し、物理シミュレーションで把持計画を行い、実際の把持試行から得られる触覚情報で形状を更新する反復的な把持・補完パイプラインを提案。実機で2種類のグリッパーを用いて評価し、高い把持成功率と形状再構成精度を達成した。
- 乳児からヒューマノイドへのモーションリターゲティングによる一人称感覚運動経験のシミュレーションモーションリターゲティング2026/4/1
単一のビデオから乳児の3D姿勢を復元し、物理・仮想ヒューマノイドへモーションを転写して、固有受容感覚・触覚・視覚などのマルチモーダル感覚運動データを生成する枠組みを提案した。
- 見る必要はない！敏感な皮膚で覆われたロボットアームによる物体の位置特定と把持触覚2025/8/1
視覚入力なしで、ロボットアーム全体を覆う触覚センサのみを用いて物体を探索・把持する手法を提案し、実機で85.7%の成功率を達成した。
- pyCub: ヒューマノイドロボティクスのためのシミュレーションと演習フレームワークヒューマノイド2025/6/1
iCubヒューマノイドロボットのPythonベース物理シミュレータpyCubを開発し、初心者向けの演習教材とともに公開した。
- ロボティクス応用に向けた4種のステレオ深度センシングカメラの実証比較深度センシング2025/1/1
4種類のステレオRGB-Dカメラを3つのシーンで1万2000フレーム以上比較し、近距離ではD435、遠距離ではZED 2が優れることを示した。
- 安全な人とロボットの協働のための適応型電子皮膚感度触覚2024/9/1
ロボット全身を覆う電子皮膚の閾値を、リンクの速度や実効質量に応じて動的に調整することで、安全性を保ちつつ作業効率を向上させる手法を提案し、実機で検証した。
- 人間とロボットの協調作業における適応的な衝突感度の調整人間ロボット協調2024/9/1
ロボットの部位ごとに衝突力を推定し、動的に感度を調整することで、安全性を保ちながら作業効率を45%以上向上させるフレームワークを提案。
- ロボットマニピュレーションと物体計測データベースによる物理特性の対話的学習マニピュレーション2024/4/1
ロボットが探索的行動を通じて物体の材質・質量・体積・剛性などの物理特性を推定し、ベイズネットワークで不確実性を考慮しながら最適な行動を選択する枠組みを提案。63物体・24,000件以上の計測データベースも公開。
- Efficient Visuo-Haptic Object Shape Completion for Robot Manipulation2023/3/1
- Active Visuo-Haptic Object Shape Completion2022/3/1
- Effect of Active and Passive Protective Soft Skins on Collision Forces in Human-robot Collaboration2022/3/1
- 3D Collision-Force-Map for Safe Human-Robot Collaboration2020/9/1