Mélodie Daniel

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

• 駆動不確実性下におけるダブルアッカーマンロボットのDRLベース姿勢制御
  sim2real2026/6/1

  シミュレーションと実機の差による性能低下を、Gazeboの駆動特性をPyBullet訓練環境に取り込むsim-to-sim-to-real手法で克服し、ダブルアッカーマンロボットの姿勢制御成功率を向上させた。

• ManeuverNet: ダブルアクカーマン操舵ロボットの精密操縦のための報酬関数最適化を伴うSoft Actor-Criticフレームワーク
  強化学習/ナビゲーション2026/2/1

  農業向けダブルアクカーマン操舵ロボットの精密操縦のため、Soft Actor-CriticとCrossQを組み合わせた深層強化学習フレームワークを提案し、4つの専用報酬関数で専門家データなしに学習を実現した。

• 二重アクカーマン操舵ロボットの安全な機動のためのSoft Actor-Criticフレームワーク
  強化学習/ナビゲーション2025/10/1

  二重アクカーマン操舵移動ロボットの安全かつ精密な機動を実現するため、Soft Actor-CriticにHindsight Experience ReplayとCrossQを組み合わせた深層強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションで最大97%の目標到達率を達成した。

• FRASA: ヒューマノイドロボットの転倒復帰と起き上がりのためのエンドツーエンド強化学習エージェント
  歩行2024/10/1

  深層強化学習とCross-Qアルゴリズムを用いて、ヒューマノイドロボットの転倒からの復帰と起き上がりを統合したエンドツーエンドエージェントを提案し、従来のキーフレーム手法より優れた性能を示した。

• FootstepNet: 二足歩行の高速オンライン足先計画と予測のための効率的なActor-Critic手法
  歩行2024/3/1

  深層強化学習（Actor-Critic）を用いて、障害物のある環境で二足歩行ロボットの足先計画をオンラインで高速に行い、さらに目標到達に必要な歩数を見積もる予測手法を提案し、RoboCup 2023での実機実験で有効性を示した。

• Multi Actor-Critic DDPG for Robot Action Space Decomposition: A Framework to Control Large 3D Deformation of Soft Linear Objects
  2023/12/1