Markus Bambach

収録論文 2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

• 多関節ロボットの高精度運動学のための統合キャリブレーションフレームワーク
  キャリブレーション2026/1/1

  単一の実験で幾何学的・非幾何学的誤差を同時に同定し、産業用ロボットの位置決め精度を大幅に向上させる統合キャリブレーション手法を提案。

• 変形可能物体の制御のための微分可能なマテリアルポイント法
  シミュレーション・制御2025/12/1

  微分可能なマテリアルポイント法（MPM）シミュレータを開発し、超弾性ロープの能動的減衰問題において制御軌道を最適化した。ベースラインのMPPI法と比べて約2倍速く、20%低いエネルギーに到達し、計算時間は約3%で済んだ。