Moritz Diehl
収録論文 19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
- 接触陰的・厳密二次微分を用いたロバスト剛体組立の最適制御マニピュレーション2026/1/1
微分可能な物理シミュレーションと二次の解析微分を活用し、シミュレーション回数を抑えつつ剛体組立動作を計画するロバスト最適制御手法を提案。実機で99%以上の成功率を達成した。
- ガウス・ニュートン法によるMPPI制御の高速化MPC/最適制御2025/12/1
MPPI制御にヤコビアン再構成と一般化ガウス・ニュートン法を組み込み、高次元問題での計算効率とスケーラビリティを大幅に改善した。
- ボーデン湖におけるエネルギー効率の良いフェリー運航のための最適制御に基づく意思決定支援システムに向けて最適制御2025/12/1
ボーデン湖のフェリー運航を対象に、水流や風の影響を考慮した最適制御ベースの意思決定支援システムを開発し、実データとシナリオで有効性を示した。
- 最適制御とモデル予測制御における衝突回避のための半無限計画法モデル予測制御2025/8/1
環境を多数の点、ロボットをパディングされた多角形の集合で表現し、半無限計画問題として定式化した衝突回避を、局所縮約と外部アクティブセット法で効率的に解く手法を提案。楕円体状の状態不確かさに対するロバスト衝突回避も扱い、実機で20Hz動作を実証した。
- Solgenia：エネルギー効率の良い自律型水上タクシー応用に向けた試験船自律航行2025/2/1
自律型水上タクシーの実現を目指し、研究船Solgeniaを用いた自律システム、最適化、モデル予測制御、物体追跡、コンピュータビジョン、衝突回避の最新研究を体系的に概説した。
- L4acados: 学習ベースモデルをacadosに統合し、ガウス過程による予測制御に応用モデル予測制御2024/11/1
機械学習モデルをリアルタイム最適制御ソフトacadosに組み込むフレームワークL4acadosを提案し、ガウス過程ベースのMPCを実車制御に適用した。
- 楕円体間の衝突回避を考慮したリアルタイム実現可能な運動計画運動計画2024/9/1
楕円体同士の衝突回避制約をミンコフスキー和のパラメトリック過近似で定式化し、MPCに組み込むことでリアルタイムな衝突回避運動計画を実現した。
- 動的環境における移動ロボットのための最適線形フィードバックを用いた確率的モデル予測制御移動ロボット制御2024/7/1
人間の動きの不確実性に対処するため、状態フィードバックを組み込んだ確率的モデル予測制御を提案し、シミュレーションで有効性を検証した。
- 車両意思決定と運動計画のための混合整数最適制御解の同変深層学習運動計画2024/5/1
混合整数二次計画問題(MIQP)をニューラルネットワークで高速化する手法を提案し、整数変数を予測して残りをオンラインQPで解く。再帰的置換同変深層集合と実行可能射影器を用い、自動運転の意思決定をリアルタイムで安全に実現する。
- 高速道路の車線変更計画のための長短期的混合整数定式化運動計画2024/5/1
長期的な組合せ遷移問題を幾何近似し、短期的な最適運動計画と組み合わせてMIQPとしてリアルタイム求解する車線変更計画アルゴリズムを提案し、SUMOとCommonRoadで評価した。
- Direct Collocation Methods for Trajectory Optimization in Constrained Robotic Systems2023/4/1
- Safe Imitation Learning of Nonlinear Model Predictive Control for Flexible Robots2022/12/1
- Frenet-Cartesian Model Representations for Automotive Obstacle Avoidance within Nonlinear MPC2022/12/1
- A Hierarchical Approach for Strategic Motion Planning in Autonomous Racing2022/12/1
- Active Learning of Discrete-Time Dynamics for Uncertainty-Aware Model Predictive Control2022/10/1
- An Efficient Real-Time NMPC for Quadrotor Position Control under Communication Time-Delay2020/10/1
- CIAO$^\star$: MPC-based Safe Motion Planning in Predictable Dynamic Environments2020/1/1
- An NMPC Approach using Convex Inner Approximations for Online Motion Planning with Guaranteed Collision Avoidance2019/9/1
- A Family of Iterative Gauss-Newton Shooting Methods for Nonlinear Optimal Control2017/11/1