Marc-Philip Ecker
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
動作計画マニピュレーション自動運転レーシング衝突検出
※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
- タスク空間制約付き確率軌道最適化による林業クレーンの時間最適動作計画動作計画2026/7/1
林業クレーンの動作計画において、終端の関節配置を固定する代わりにタスク空間制約を導入し、冗長自由度を同時最適化することで、油圧ポンプ流量制約下での動作時間を平均12〜15%短縮する手法を提案した。
- 林業クレーンのための衝突回避と揺れ抑制を統合したモデル予測制御マニピュレーション2026/2/1
LiDARによる環境マッピングをMPCに統合し、林業クレーンの衝突回避とペイロードの揺れ抑制を単一の制御系で同時に実現した。
- 空間認識型適応軌道最適化と制御器誘導フィードバックによる自動運転レーシング自動運転レーシング2026/2/1
NURBS軌道表現とCMA-ES最適化、制御器の追従誤差を空間情報として活用するカルマン型更新を組み合わせ、路面や車両特性の変化に適応する自動レーシングの閉ループ軌道最適化手法を提案し、実機でラップタイムを改善した。
- 森林クレーン向け長尺リンクの効率的衝突検出：ユークリッド距離場における新手法衝突検出2025/7/1
森林クレーンのような長く細いリンクを持つマニピュレータの衝突検出を、従来の球近似より効率的かつ正確に行うアルゴリズムを提案し、実LiDARデータで検証した。
- 木材用クレーンのための準時間最適ハイブリッド動作計画マニピュレーション2025/6/1
油圧駆動と受動関節を持つ木材用クレーンに対し、ポンプ流量制約と衝突コストを考慮した改良VP-STOによる大域的計画と、受動関節動力学を考慮した局所計画を組み合わせたハイブリッド動作計画を提案した。
- 混雑環境における劣駆動林業クレーンのGPU加速動作計画マニピュレーション2025/3/1
GPU加速確率最適化と軌道最適化を組み合わせた2段階手法で、劣駆動林業クレーンの衝突回避経路を高速に生成し、動的制約を満たす軌道へ精緻化する。
- 林業クレーンによる自律的な丸太把持に向けて：シミュレータとベンチマークマニピュレーション2025/2/1
林業クレーンの丸太把持・持ち上げを強化学習で自律化するため、MuJoCoベースの8自由度クレーンシミュレータを構築し、カリキュラム学習による速度制御で96%の成功率を達成、オープンソースのベンチマークを提供した。