Maegan Tucker

収録論文 24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

• 下半身外骨格のための多目的ヒューマンインザループベイズ最適化
  外骨格/ヒューマンインザループ最適化2026/9/25

  代謝コストと快適性の2目的を同時に扱う多目的ヒューマンインザループベイズ最適化を提案し、下半身外骨格でパレート最適な制御器を個人適応的に発見できることを示した。

• MOCHA: ハイパーネットワークを用いた多目的ロボット設計と制御の共設計
  設計最適化2026/9/24

  ハイパーネットワークにより、単一のネットワークでロボットの設計空間全体にわたるパレート最適な方策群を学習し、多目的設計と制御の共設計を実現する手法を提案。

• 運動学を超えて：筋駆動模倣学習のためのシミュレーション忠実度ベンチマーク
  sim2real2026/9/18

  SCONE/HyFyDyとMuJoCo/MyoSimの2つの動作模倣強化学習パイプラインを、同じ人間のモーションキャプチャとEMGデータで比較し、HyFyDyの方が筋活動が実験EMGに近いことを示した。

• ハイブリッド周期軌道の微分可能不変集合と脚式ロボットへの応用
  歩行2026/4/1

  脚式ロボットの周期歩行軌道の周りに前方不変集合を計算する手法を提案し、その不変集合を最大化する制御器設計を最適化問題として解いた。

• ハイブリッドシステムの有限ステップ不変集合の確率的保証付き計算
  歩行2026/4/1

  ポアンカレ写像のサンプリングに基づく最適化を用いて、周期軌道周りの有限ステップ不変楕円体を計算し、確率的保証を提供する手法を提案。低次元システムとコンパス歩行モデルで実証。

• 多接触全身軌道最適化によるヒューマノイド歩行の運動学的・動学的モーションリターゲティング
  歩行2026/3/1

  モーションキャプチャと床反力データを用い、剛体動力学と接触相補性制約を課した多接触全身軌道最適化としてリターゲティングを行うことで、物理的に整合したヒューマノイド歩行軌道を生成するフレームワークを提案した。

• MO-Playground: ロボティクスのための大規模並列多目的強化学習
  強化学習2026/3/1

  GPU上で高速に動作する多目的強化学習アルゴリズムと環境群を開発し、従来比25〜270倍の高速化でパレート最適方策を学習可能にした。

• NaviGait：深層強化学習による動的に実行可能な歩容ライブラリのナビゲーション
  歩行2025/10/1

  軌道最適化で生成した歩容ライブラリを強化学習で選択・微修正・安定化し、参照動作に忠実でロバストな二足歩行制御を実現する階層フレームワークを提案。

• 素材が鍵：生体模倣材料の機能的優位性をシミュレーション跳躍ロボットで探る
  sim2real2024/9/1

  跳躍ロボットの脚に密度や弾性率の勾配を持つ生体模倣材料をシミュレーションで適用し、均質なステンレス鋼と比べて追従誤差や消費電力が低減することを示した。

• Synthesizing Robust Walking Gaits via Discrete-Time Barrier Functions with Application to Multi-Contact Exoskeleton Locomotion
  2023/10/1
• Humanoid Robot Co-Design: Coupling Hardware Design with Gait Generation via Hybrid Zero Dynamics
  2023/8/1
• Input-to-State Stability in Probability
  2023/4/1
• An Input-to-State Stability Perspective on Robust Locomotion
  2023/3/1
• Robust Bipedal Locomotion: Leveraging Saltation Matrices for Gait Optimization
  2022/9/1
• POLAR: Preference Optimization and Learning Algorithms for Robotics
  2022/8/1
• Safety-Aware Preference-Based Learning for Safety-Critical Control
  2021/12/1
• Natural Multicontact Walking for Robotic Assistive Devices via Musculoskeletal Models and Hybrid Zero Dynamics
  2021/9/1
• Learning Controller Gains on Bipedal Walking Robots via User Preferences
  2021/2/1
• Preference-Based Learning for User-Guided HZD Gait Generation on Bipedal Walking Robots
  2020/11/1
• ROIAL: Region of Interest Active Learning for Characterizing Exoskeleton Gait Preference Landscapes
  2020/11/1
• Human Preference-Based Learning for High-dimensional Optimization of Exoskeleton Walking Gaits
  2020/3/1
• Preference-Based Learning for Exoskeleton Gait Optimization
  2019/9/1
• Towards Variable Assistance for Lower Body Exoskeletons
  2019/9/1
• Stabilization of Exoskeletons through Active Ankle Compensation
  2019/9/1