Philipp Fürnstahl
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
強化学習医療ロボティクス/データセット/基盤モデル手術ロボット位置推定医療ロボティクス
※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
- 有界比率強化学習強化学習2026/4/20
PPOのヒューリスティックなクリップ目的と信頼領域法の理論的ギャップを埋めるため、有界比率強化学習（BRRL）フレームワークを提案し、解析的最適解と単調性能改善を保証する新しいポリシー最適化アルゴリズムBPOを開発した。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- 術野ドレープ下での自己受容：分散型手術ロボットシステム時代の位置推定手術ロボット位置推定2025/10/1
滅菌ドレープで覆われた手術ロボットを、マーカーなしのステレオRGBカメラとTransformerベースの深層学習で精密に位置推定する手法を提案し、多施設大規模データセットで検証した。
- 超音波画像誘導ロボット脊椎手術のためのロバスト劣ガウスモデル予測制御医療ロボティクス2025/8/1
画像から推定した状態の誤差を劣ガウス雑音としてモデル化し、その不確かさを伝播させることで、線形システムの閉ループ安全性を保証するモデル予測制御を開発し、超音波画像誘導脊椎手術に応用した。
- SonoGym: ロボット超音波による難易度の高い手術タスクのための高性能シミュレーション医療ロボティクス2025/7/1
ロボット超音波の複雑な手術タスク向けに、CT由来の3D解剖モデルから超音波画像を物理ベースと生成モデルでリアルタイムに並列シミュレーションできるSonoGymを提案し、深層強化学習や模倣学習による解剖再構成・手術ガイダンスの学習を可能にした。
- Pivot calibration concept for sensor attached mobile c-arms2020/1/1