Rebecca Kramer-Bottiglio
Yale University
収録論文 16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
- 接触認識グラフニューラルダイナミクスモデルによるテンセグリティロボットのモデル予測制御制御2026/9/8
テンセグリティロボットの複雑な接触ダイナミクスを学習するグラフニューラルネットワークモデルを拡張し、MPPIコントローラと組み合わせて、障害物や傾斜などの複雑な環境でのナビゲーション性能を向上させた。
- 因子グラフとチェビシェフ多項式によるテンセグリティロボットの状態・軌道推定状態推定2026/4/1
ケーブル駆動テンセグリティロボットの状態推定に因子グラフとチェビシェフ多項式を用いた2段階手法を提案し、RGB-Dカメラとケーブル長センサの融合により高精度な連続時間推定を実現した。
- ケーブル駆動ロボットの部分観測可能な動力学をモデル化するグラフニューラルネットワークsim2real2026/2/1
ケーブル駆動ロボットをグラフとして表現し、部分観測入力のみから動力学を学習するGNNシミュレータを提案。実機とシミュレータの共同学習で汎化性を高め、MPPI制御による閉ループナビゲーションで有効性を示した。
- 代理コンプライアンスモデリングによる軟体ロボットの強化学習歩行sim2real2025/12/1
軟体ロボットの変形を剛体シミュレータ内の間接変数で表現し、強化学習で歩行を学習させ、実機への高忠実度な転移を実現した。
- 障害物環境をナビゲートするオープンソースで再現可能なテンセグリティロボット移動ロボット2025/11/1
剛体支柱と弾性腱からなるテンセグリティロボットのナビゲーションシステムを、オープンソースのハードウェアとソフトウェアスタック（モデリング、制御、経路計画など）で構築し、屋外実証を含む実験でその有効性と再現性を示した。
- ウェアラブル柔軟センサによる適応的歩行位相・地形形状推定のためのモデル非依存メタ学習触覚2025/8/1
布ベースの柔軟ウェアラブルセンサを用いて、MAMLにより歩行位相と地形形状を同時推定し、未知の被験者や地形への少ない校正データでの適応と汎化を実現した。
- テンセグリティ構造に着想を得た耐衝撃・自律ロボットテンセグリティロボット2025/1/1
剛体支柱と弾性テンドンで構成されるテンセグリティロボットを開発し、5.7m以上の落下衝撃への耐性、オンボードセンサによる形状・姿勢推定、毎分18バー長の高速移動、28度の斜面登攀など、柔軟性と自律性を両立させた。
- グラフニューラルネットワークによるテンセグリティロボットの微分可能ダイナミクス学習sim2real2024/10/1
テンセグリティロボットの接触ダイナミクスをグラフニューラルネットワークでモデル化し、MuJoCoを真値とするシミュレーションおよび実機で高精度かつ効率的に学習できることを示した。
- ソフトロボットに埋め込む伸縮可能なArduinoソフトロボティクス2024/9/1
任意の2層回路を伸縮可能なソフト形状に変換する手法を提案し、Arduino Pro Miniなどのマイコンを300%以上のひずみに耐える形でソフトロボットに埋め込んだ。
- Real2Sim2Real Transfer for Control of Cable-driven Robots via a Differentiable Physics Engine2022/9/1
- 6N-DoF Pose Tracking for Tensegrity Robots2022/5/1
- Soft Lattice Modules that Behave Independently and Collectively2021/10/1
- Scale invariant robot behavior with fractals2021/3/1
- A soft robot that adapts to environments through shape change2020/8/1
- Scalable sim-to-real transfer of soft robot designs2019/11/1
- Automated shapeshifting for function recovery in damaged robots2019/5/1