Noel Csomay-Shanklin

収録論文 14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

• 動的チューブMPC：大規模並列シミュレーションによるチューブダイナミクスの学習と実用的なロバスト安全性
  モデル予測制御2024/11/1

  大規模並列シミュレーションを用いて追従性能を表す動的チューブを学習し、計画軌道を最適化することで、3DホッピングロボットARCHERの混雑環境での敏捷かつ安全なナビゲーションを実現した。

• ベジェ可到達ポリトープ：階層型アーキテクチャにおけるロバスト運動計画のための効率的な証明
  運動計画2024/11/1

  ベジェ多項式参照軌道の可到達集合をポリトープで表現し、下位コントローラが追従可能な軌道を保証する証明手法を提案。階層型制御系の長期的タスク計画を計算効率的に扱えるようにする。

• 低次元モデルを用いた安全臨界制御器の合成
  安全制御2024/11/1

  複雑なシステムを低次元モデルで表現し、制御バリア関数と組み合わせることで、簡略化モデルから安全保証を全次元モデルへと移行できる枠組みを提案し、ドローンと3D跳躍ロボットで実証した。

• 到達可能ベジェ多面体による混雑環境での動的実行可能経路計画
  経路計画2024/11/1

  到達可能ベジェ多面体を用いて、混雑した非凸空間で衝突回避と動的制約を同時に満たす経路を生成し、GPUオフロードでリアルタイム性を確保する階層制御アーキテクチャを提案。3Dホッピングで実証。

• 学習されたゼロダイナミクスポリシーによる堅牢な機敏性
  歩行2024/9/1

  劣駆動ハイブリッド系に対し、最適制御の不変写像を学習して次元削減しつつ安定性を保つゼロダイナミクスポリシーを提案し、3DホッピングロボットARCHERで不整地外乱下の安定跳躍を実証した。

• Nonlinear Model Predictive Control of a 3D Hopping Robot: Leveraging Lie Group Integrators for Dynamically Stable Behaviors
  2022/9/1
• Robust Bipedal Locomotion: Leveraging Saltation Matrices for Gait Optimization
  2022/9/1
• Neural Gaits: Learning Bipedal Locomotion via Control Barrier Functions and Zero Dynamics Policies
  2022/4/1
• Planar Bipedal Locomotion with Nonlinear Model Predictive Control: Online Gait Generation using Whole-Body Dynamics
  2022/3/1
• Interactive multi-modal motion planning with Branch Model Predictive Control
  2021/9/1
• Verifying Safe Transitions between Dynamic Motion Primitives on Legged Robots
  2021/6/1
• Episodic Learning for Safe Bipedal Locomotion with Control Barrier Functions and Projection-to-State Safety
  2021/5/1
• Learning Controller Gains on Bipedal Walking Robots via User Preferences
  2021/2/1
• Preference-Based Learning for User-Guided HZD Gait Generation on Bipedal Walking Robots
  2020/11/1