Pol Eyschen

収録論文 5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

• 大きさは関係ない：掘削機の土砂操作を転移可能にする材料状態強化学習
  sim2real2026/9/11

  GPU並列化した物質点法シミュレーション上で強化学習を行い、土の形状や締固め度といった材料状態に条件付けられた制御器を学習。正規化されたエンドエフェクタ空間で動作させることで、11.5t油圧ショベルから500g卓上ロボットまで同一の学習済み重みを転移し、盛土施工を自律実行できることを示した。

• 重機グレーディングのための高精度油圧ショベル制御
  建設機械/自動制御2026/5/1

  油圧ショベルによる高精度グレーディングを自動化する制御手法を提案し、異なる油圧アーキテクチャの機械で商用ソリューションより高精度を達成した。

• 油圧機械における力とペイロード推定のためのキャリブレーションされた動的モデリング
  力覚推定2025/10/1

  油圧ショベルに後付け可能な2D力・ペイロード推定アルゴリズムを提案し、最小限のキャリブレーションで1%のペイロード精度と力の方向精度13度・大きさ精度383Nを達成した。

• ETHcavation: 動的建設環境におけるパノプティックシーン理解と物体追跡のためのデータセットとパイプライン
  シーン理解2024/10/1

  建設現場向けに2Dパノプティックセグメンテーションと3D LiDARマッピングを統合し、カルマンフィルタによる動的物体追跡と少数サンプルでのファインチューニング手法を提案。502枚の手動ラベル付きデータセットと動的パノプティックマッピング技術を公開した。

• 油圧マテリアルハンドリング機械による動的投擲制御
  マニピュレーション2024/5/1

  強化学習を用いて、受動関節を持つ油圧式マテリアルハンドラの動的投擲動作を実現し、12トンの実機で静的到達範囲外への高精度投擲を検証した。