Pauli Mustalahti
収録論文 9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
- 階層学習フレームワークによる移動ロボットの視覚ベース目標到達制御移動ロボット/強化学習2026/1/1
ステレオ視による自己位置推定と強化学習ベースの運動計画、アクチュエータレベルのロバスト適応制御を組み合わせ、大型スキッドステアロボットの安全な目標到達を実現する階層フレームワークを提案した。
- 大規模移動ロボットのためのNMPC拡張視覚ナビゲーションと安全学習制御ナビゲーション2026/1/1
滑りやすい地形で運用される大型移動ロボットに対し、視覚姿勢推定・非線形モデル予測制御・深層学習制御・安全監視を統合し、安定かつ安全なナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
- 重機用油圧マニピュレータの軌道追従のための全ダイナミクス実時間非線形モデル予測制御マニピュレーション2025/10/1
大型油圧マニピュレータの非線形ダイナミクス全体を考慮し、1kHzの実時間で制約を満たすNMPCフレームワークを提案し、実機で軌道追従精度と安全性を検証した。
- 重負荷スキッドステア移動プラットフォームの軌道追従のためのリアルタイム非線形モデル予測制御移動ロボット制御2025/10/1
重負荷スキッドステア移動ロボットの軌道追従を高精度・リアルタイムで行うため、マルチプルシューティング非線形モデル予測制御フレームワークを提案し、従来手法より速度と精度が大幅に向上することを示した。
- 全電動型重量級ロボットマニピュレータ：アクチュエータ構成最適化とセンサレス制御マニピュレーション2025/9/1
電動リニアアクチュエータで駆動する重量級マニピュレータについて、モデル化・構成最適化・センサレス制御を統合した枠組みを提案し、実験で軌道追従性能を検証した。
- 人間スケールを超えるシステムの高透明感・身体所有感を実現する没入型双方向テレオペレーションテレオペレーション2025/5/1
VRと分散触覚フィードバックを用い、力センサ不要のロバスト制御で人間より大きなロボットを遠隔操作し、透明性と身体所有感を高める枠組みを提案した。
- LiDAR慣性SLAMに基づくスキッドステアロボットのナビゲーションと安全指向AI駆動制御システムナビゲーション2025/5/1
LiDAR慣性SLAMとAI駆動制御を統合し、スキッドステアロボットのナビゲーションと安全な追従制御を実現するフレームワークを提案した。
- 滑りに強いAI駆動モデルフリー制御：スキッドステアリングロボットの大域的指数安定性モデルフリー制御2025/4/1
スキッドステアリング重機の車輪滑りをRBFニューラルネットワークと適応則で補償し、モデルフリーで大域的指数安定な追従制御を実現した。
- 視覚的6D姿勢推定による大型マニピュレータのタスク柔軟性向上マニピュレーション2025/2/1
長尺大型マニピュレータのツール位置決めを、ハンドアイカメラによる対象物の6D姿勢推定と運動ベースのキャリブレーションで高精度化し、実機で非深度軸方向の平均誤差2mm未満を達成した。