Marco Calì

収録論文 5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

• 進化戦略による深層強化学習方策の微調整：劣駆動ロボット制御への応用
  強化学習2025/7/1

  深層強化学習で訓練した方策を進化戦略（SNES）で微調整し、劣駆動ロボットの制御性能とロバスト性を向上させる手法を提案した論文。

• 未知の不確かさを持つロボットマニピュレータのためのガウス過程に基づくロバスト制御
  マニピュレーション2025/7/1

  ガウス過程回帰でモデル誤差を推定し、その分散に基づくロバスト項を加えたフィードバック線形化制御を提案。2自由度平面ロボットで漸近的な軌道追従を数値的に検証した。

• 非線形軌道最適化によるモデルベース強化学習の加速
  モデルベース強化学習2025/6/1

  モデルベース強化学習MC-PILCOにiLQRを組み合わせ、探索軌道生成と方策初期化を行うことで、収束を加速し実行時間を最大45.9%削減した。

• モデルベース強化学習による劣駆動システムの大域制御学習
  モデルベース強化学習2025/4/1

  MC-PILCOというモデルベース強化学習手法を用いて、ペンダボットとアクロボットの大域的な制御方策を学習し、RealAIGym競技会での優位性を示した論文。

• 進化的Soft Actor-CriticによるAIオリンピック挑戦
  強化学習2024/9/1

  IROS 2024のAIオリンピック競技に向けて、モデルフリー深層強化学習と進化的戦略を組み合わせた手法を提案した論文。