Richard Linares

収録論文 17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

• DreamSat-Bench：3D再構成からのAI姿勢推定のためのテストベッドの開発と初期テスト
  sim2real2026/9/12

  単一視点3D再構成AIとゼロショット6自由度追跡を組み合わせた視覚ナビゲーションを評価する、シミュレーションと実機を統合したモジュール式テストベッドを開発し、軌道環境や照明条件が姿勢推定精度に与える影響を定量化した。

• 宇宙自律のためのエージェント型自動研究：航空宇宙制御問題向けの監査可能なLLM駆動研究エージェント
  LLMエージェント/制御2026/6/1

  大規模言語モデルが航空宇宙制御問題の研究ループを自律的に駆動し、シードノイズに対する信頼性検証を組み込んだフレームワークを提案した論文。

• 宇宙機制御のための自律推論：グループ相対方策最適化を用いた大規模言語モデルフレームワーク
  制御/LLM2026/1/1

  推論可能な大規模言語モデルとグループ相対方策最適化（GRPO）を組み合わせ、線形系から宇宙機の姿勢制御まで多様な制御問題で安定化方策を学習する手法を提案した。

• Transformerによるアクションチャンキングを用いた画像ベース宇宙機の誘導制御
  模倣学習/宇宙機制御2025/9/1

  Transformerによるアクションチャンキング（ACT）を宇宙機の誘導・航法・制御に適用し、100件の専門家デモのみで視覚と状態から推力・トルク指令を生成する模倣学習を実現した。ISSとのドッキングタスクで、4000万回の相互作用で訓練したメタ強化学習ベースラインより高精度・滑らか・高サンプル効率を達成。

• BEAVR: 両腕・多機種対応のアクセシブルなVRロボット遠隔操作システム
  遠隔操作2025/8/1

  市販のVRハードウェアで両腕の器用な遠隔操作を実現し、多様なロボットに対応、低遅延でマルチモーダルなデモを収集して模倣学習ポリシーと互換性を持つオープンソースシステムを開発した。

• Transformerによる6自由度動力降下誘導のタイト制約予測
  制御/最適化2025/1/1

  Transformerを用いて6自由度の燃料最適動力降下軌道生成におけるタイト制約を予測し、逐次凸化を効率化する手法を提案した。

• 宇宙機軌道生成のための拡散ポリシー
  軌道生成2025/1/1

  拡散モデルを用いて6自由度の動力降下軌道を生成し、少数ショットで新しい制約や着陸地点選択に適応できる手法を提案した。

• 柔軟な制約に対応する合成拡散モデルによる動力降下軌道生成
  軌道生成/拡散モデル2024/10/1

  拡散モデルで6自由度の動力降下軌道を生成し、複数の制約を組み合わせて最適化の初期値に使うことで、頑健性と速度を向上させた研究。

• Constraint-Informed Learning for Warm Starting Trajectory Optimization
  2023/12/1
• Improving Computational Efficiency for Powered Descent Guidance via Transformer-based Tight Constraint Prediction
  2023/11/1
• The ReSWARM Microgravity Flight Experiments: Planning, Control, and Model Estimation for On-Orbit Close Proximity Operations
  2023/1/1
• The RATTLE Motion Planning Algorithm for Robust Online Parametric Model Improvement with On-Orbit Validation
  2022/3/1
• Online Information-Aware Motion Planning with Inertial Parameter Learning for Robotic Free-Flyers
  2021/12/1
• Safe and Uncertainty-Aware Robotic Motion Planning Techniques for Agile On-Orbit Assembly
  2021/2/1
• Motion Planning and Control for On-Orbit Assembly using LQR-RRT* and Nonlinear MPC
  2020/8/1
• Combining Parameter Identification and Trajectory Optimization: Real-time Planning for Information Gain
  2019/6/1
• Adaptive Guidance with Reinforcement Meta-Learning
  2019/1/1