Miguel Olivares-Mendez
収録論文 35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
- Fleet-To-Lab: モデル融合による月面ローバのスリップ推定のための転移学習フレームワーク転移学習2026/9/15
過去の月面ローバの固有感覚データを活用し、地球と月のドメインギャップを埋める転移学習フレームワークを提案。複数の異種専門モデルを群知能アルゴリズムAcoMergeで融合し、スリップ推定精度を向上させた。
- FALCON-S: 固定翼地面効果空力シミュレータと飛行制御学習スイートシミュレーション/飛行制御2026/9/5
固定翼航空ロボットの地面近くでの飛行制御開発・評価のための高忠実度シミュレーションフレームワークを提案。6自由度物理、地面効果空力、センサノイズ等をモデル化し、RL学習や最適制御の並列実行を可能にする。
- SCoCaT: 成功条件付き制約強化学習による宇宙機ドッキング強化学習2026/9/5
終端ナビゲーションタスクにおける制約付き強化学習の「実現可能性崩壊」問題を特定し、補助価値批判による成功信号の追加で解決する手法を提案・実証した。
- 報酬なし連続適応による耐障害宇宙ロボット強化学習/適応2026/8/24
宇宙ロボットのハードウェア劣化に対応するため、報酬信号なしで適応可能な報酬フリー連続学習フレームワークを提案。事前学習した世界モデルの遷移ダイナミクスのみを更新し、想像上の軌道でポリシーを訓練する。
- 宇宙応用に向けたマニピュレータが把持した未知物体のオンライン慣性パラメータ推定マニピュレーション2025/12/1
宇宙ロボットの把持物体の慣性パラメータを、運動量保存則を組み込んだオンライン同定法で推定し、数値シミュレーションで有効性を検証した。
- 微小重力環境における6自由度ドッキングのための強化学習：ISS-JEM内のInt-Ball2を用いたシミュレーション研究強化学習/ドッキング/微小重力2025/12/1
JAXAのInt-Ball2ロボットの6自由度ドッキングを、Isaac Sim上の高忠実度JEMモデルでPPOを用いて強化学習し、ドメインランダム化と観測ノイズ下で安定したドッキングを実現した。
- 衛星の動的慣性同定における能動的励起設計の分析宇宙機制御2025/10/1
反動ホイール結合や外乱を考慮した非線形姿勢ダイナミクスをシミュレートし、8種類のトルクプロファイルで励起してバッチ最小二乗法と拡張カルマンフィルタを比較、励起設計が慣性同定精度に与える影響を明らかにした。
- RL-AVIST: 宇宙ターゲットの自律的視覚検査のための強化学習宇宙ロボティクス2025/10/1
月軌道ゲートウェイなどの宇宙ターゲット周辺での6自由度近接マヌーバを、モデルベース強化学習（DreamerV3）で訓練し、モデルフリー手法（PPO, TD3）と比較評価した。
- 自律的なレゴリス掘削のためのツール認識型適応コンプライアント制御の学習マニピュレーション2025/9/1
並列シミュレーション上でモデルベース強化学習エージェントを訓練し、多様な掘削ツールと月面地形に適応するため剛性と減衰を動的に調整する制御戦略を学習させた。
- 離散時間状態表現を活用した超高速なIMU-カメラ時空間キャリブレーションキャリブレーション2025/9/1
連続時間表現の計算コストを削減するため、離散時間状態表現を用いた高速なIMU-カメラ間の時空間キャリブレーション手法を提案し、オープンソース実装を公開した。
- 宇宙ロボティクスベンチ：地球を超えたロボット学習sim2real2025/9/1
宇宙環境でのロボット学習のためのオープンソースシミュレーションフレームワークを提案し、多様なベンチマークタスクと強化学習のベースラインを提供する。
- Sim2Dust：粒状媒体上での動的ウェイポイント追従を実現するsim2real2025/8/1
ランダム化した物理シミュレーションで強化学習エージェントを訓練し、月面模擬環境の実機ローバーへゼロショット転移することで、粒状地形上での動的ウェイポイント追従を可能にした。
- PLUME: 手続き型地下環境モデリングエンジンsim2real2025/8/1
太陽系の地下環境を3Dで手続き的に生成するオープンソースフレームワークPLUMEを提案し、ロボティクスシミュレータと連携してAI訓練やアルゴリズム評価に活用できることを示した。
- 地図不要のVIO：構造レス視覚慣性オドメトリVIO2025/5/1
視覚地図をオドメトリの枠組みから排除した新しい構造レスVIOを提案し、計算効率と精度の両面で従来手法を上回ることを示した。
- RoboRAN: 強化学習ベース自律ナビゲーションのための統合ロボティクスフレームワークsim2real2025/5/1
陸・海・空・宇宙など多様なロボットプラットフォームで強化学習によるナビゲーション方策を訓練・評価・実機展開できる統一フレームワークを提案し、sim-to-real転移と横断的評価基盤を実現した。
- 直線運動時における(グローバル姿勢支援)VIOの回転キャリブレーションの可観測性調査キャリブレーション2025/3/1
IMUとカメラ間の回転外部パラメータが、純粋な並進直線運動では少なくとも1自由度が不可観測となることを解析的に証明し、既存の可観測性の結論を修正した。
- 構造レス視覚慣性バンドル調整による単眼視覚慣性初期化の高精度化VIO2025/2/1
3D点群復元を必要としない構造レス初期化の解を、新たな構造レス視覚慣性バンドル調整で再精緻化し、リアルタイム性を保ちつつVIO初期化精度を大幅に向上させた。
- ロボットエアホッケー選手権の回顧：実世界ロボティクスに向けた堅牢・信頼・安全な学習技術のベンチマークsim2real2024/11/1
NeurIPS 2023で開催されたロボットエアホッケー選手権を振り返り、sim-to-realギャップや安全性など実世界展開の課題をベンチマークし、学習と事前知識の組み合わせが有効であることを示した。
- 宇宙ロボットによる軌道上サービス向けビジュアルサーボのサーベイビジュアルサーボ/宇宙ロボティクス2024/9/1
軌道上サービス（OOS）における宇宙マニピュレータのビジュアルサーボ（VS）手法を、認識・接近・接触の各フェーズ別に整理し、現状の傾向と今後の課題をまとめたサーベイ論文。
- 加速度センサの瞬時更新による高精度なフィルタベース視覚慣性外力推定器外力推定2024/8/1
力センサなしで外力を推定するため、加速度センサの高周波瞬時更新を導入し、従来の低周波プリインテグレーションの問題を克服する視覚慣性外力推定器を提案した。
- 3Dガウシアンスプラッティングによる動的な未知物体の物体中心再構成と追跡物体追跡2024/5/1
RGB-D画像列から未知物体の形状・外観を3Dガウシアンの集合で表現し、事前学習なしで逐次的に再構成と6自由度姿勢追跡を行う手法を提案した。
- 宇宙での自律ペグインホール組立に向けた手続き的生成の活用sim2real2024/5/1
手続き的生成とドメインランダム化を組み合わせ、多様なシミュレーション環境で深層強化学習エージェントを訓練し、宇宙での自律的なペグインホール組立の汎化性と適応性を向上させる手法を提案した。
- XRとAIによる月面ローバーの没入型遠隔操作と障害物検知遠隔操作/XR2024/4/1
XRとAIを統合し、月面ローバーの遠隔操作と岩石の自動検知、周囲の没入型3D仮想環境の再現を可能にするシステムを提案し、月面実験室で従来の2D操作より優れることを検証した。
- カメラとグローバル姿勢センサのための時空間同時キャリブレーションキャリブレーション2024/3/1
カメラとモーションキャプチャなどのグローバル姿勢センサ間の時空間キャリブレーションを、ターゲットを用いる高精度オフライン手法とターゲット不要のオンライン手法の2通りで推定し、可観測性解析も行った研究。
- GraspLDM: Generative 6-DoF Grasp Synthesis using Latent Diffusion Models2023/12/1
- RANS: Highly-Parallelised Simulator for Reinforcement Learning based Autonomous Navigating Spacecrafts2023/10/1
- DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Floating Platforms Trajectories2023/10/1
- OmniLRS: A Photorealistic Simulator for Lunar Robotics2023/9/1
- GPS-VIO Fusion with Online Rotational Calibration2023/9/1
- GPS-aided Visual Wheel Odometry2023/8/1
- Evaluation of Position and Velocity Based Forward Dynamics Compliance Control (FDCC) for Robotic Interactions in Position Controlled Robots2022/10/1
- Emulating On-Orbit Interactions Using Forward Dynamics Based Cartesian Motion2022/9/1
- Learning to Grasp on the Moon from 3D Octree Observations with Deep Reinforcement Learning2022/8/1
- Trajectory Optimization and Following for a Three Degrees of Freedom Overactuated Floating Platform2022/7/1
- Finding and Following Optimal Trajectories for an Overactuated Floating Robotic Platform2022/6/1