Rishabh Dev Yadav
収録論文 21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
- 動的遷移下の空中マニピュレータのための切替適応制御フレームワーク空中マニピュレーション2026/9/21
空中マニピュレータの動的遷移に対応するため、車体とマニピュレータの結合や状態依存不確かさを事前知識なしに扱う切替適応制御を提案し、安定性を保証する切替信号を設計した。
- 不確実性下の空中マニピュレーションのための内ループ動力学推定器を用いた強化学習空中マニピュレーション2026/6/1
空中マニピュレータの全身制御を強化学習と内ループ動力学推定器を組み合わせた階層制御で実現し、ペイロード変動下での追従精度と成功率を向上させた。
- AERMANI-PLACE: 空中マニピュレータによる言語誘導オブジェクト配置空中マニピュレーション2026/6/1
空中マニピュレータを用いて、自然言語の指示から物体の配置位置を推定し、実際に配置するフレームワークを提案。画像編集モデルと深度情報を組み合わせて配置点を特定し、実機で高い成功率を達成した。
- オイラー・ラグランジュロボット力学のための物理認識スパース学習と選択的オンライン適応力学モデル学習2026/6/1
ロボットの力学モデルの誤差を、慣性補正・コリオリ項・一般化力残差に分解し、物理的制約を保ちつつスパースな履歴依存モデルでオンライン適応する手法を提案。複数のロボットプラットフォームで予測精度と軌道追従性能を向上させた。
- 空中マニピュレーションのためのクロスカップリングとレジーム依存ダイナミクスの学習空中マニピュレーション2026/5/1
空中マニピュレータの残差ダイナミクスを適応的に学習する構造化エンコーダ・デコーダフレームワークを提案し、実機実験で予測精度とMPC追従性能を向上させた。
- バリア・リアプノフ制約を備えた適応的人工時間遅延制御：オイラー・ラグランジュロボット向け制御2026/5/1
状態依存の不確かさと時間変化する状態制約を同時に扱うため、人工時間遅延推定とバリア・リアプノフ関数を組み合わせた適応制御フレームワークを提案し、5自由度ロボットアームで実証した。
- AeroPlace-Flow: 視覚的先読みと物体フローによる空中マニピュレータの言語接地物体配置空中マニピュレーション2026/3/1
空中マニピュレータが自然言語指示に従って物体を配置するための訓練不要フレームワークを提案し、画像編集による目標画像生成と3D幾何推論を統合して衝突回避軌道を生成、実機で平均75%の成功率を達成した。
- 構造を学び、飛行中に適応する：空中マニピュレータのためのマルチスケール残差学習とオンライン適応空中マニピュレータ/適応制御/深層学習2026/3/1
空中マニピュレータの非定常・多スケールな残差動力学を予測・補償するため、Factorized Dynamics TransformerとLatent Residual Adapterを提案し、実機実験で有効性を示した。
- AeroGrab: 混雑環境における空中把持のための統合フレームワーク空中マニピュレーション2026/3/1
混雑環境での空中把持を実現するため、言語指示に基づく対象物の能動的探索と衝突を考慮した把持候補の評価を統合したエンドツーエンドのパイプラインを提案した。実環境実験でその有効性を示した。
- 状態依存摩擦不確かさを考慮した車両プラトーンの適応スライディングモード制御群制御2026/1/1
車輪型移動ロボットのプラトーン制御において、路面状態や速度に依存して変化する未知の摩擦力に対処するため、適応スライディングモード制御を提案し、速度調整と車間距離維持を実現した。
- ARCADE: 変化点を考慮したオンライン・ベイズ動力学学習による適応ロボット制御適応制御/ベイズ学習2025/12/1
ロボットの動力学をオンラインでベイズ更新し、変化点検出で急な変化にも迅速に適応する枠組みを提案。カルトポールとドローン実験で予測精度と追従性能の向上を示した。
- AERMANI-Diffusion: 空中マニピュレータの動力学学習のためのレジーム条件付き拡散モデル空中マニピュレーション2025/12/1
空中マニピュレータの残差力を条件付き拡散過程でモデル化し、適応制御と組み合わせて実世界での追従精度を向上させた。
- 不整地におけるマルチロボットシステムのペイロード姿勢維持群制御2025/12/1
複数のロボットでペイロードを運搬する際、不整地でも姿勢を保つため、各ロボットのピストン高さをPID制御で調整する手法を提案した。
- AERMANI-VLM: 視覚言語モデルによる空中マニピュレーションのための構造化プロンプトと推論空中マニピュレーション2025/11/1
事前学習済みVLMを微調整なしで空中マニピュレータに適用し、高レベル推論と低レベル制御を分離して安全な飛行スキル選択を行うフレームワークを提案した。
- SoraNav: ゼロショットVLM推論によるUAVの適応的タスク中心ナビゲーションVLA2025/10/1
3D幾何情報をVLMの2D入力に統合し、探索履歴に基づく適応的意思決定でドローンを自然言語指示に従ってナビゲートするフレームワークを提案。
- 未知の連成ダイナミクスを持つ空中マニピュレータのためのインピーダンス・安定性目標適応制御空中マニピュレーション2025/4/1
空中マニピュレータの機体とマニピュレータ間の未知の連成力を、適応則を用いて推定・補償するインピーダンス制御を提案し、ペイロード捕獲実験で安定性と追従性の向上を示した。
- 未知の動的連成力を伴うモジュール型適応空中マニピュレーション空中マニピュレーション2024/10/1
空中マニピュレータの機体とマニピュレータ間の未知の連成動力を事前知識なしに適応制御で補償し、各サブダイナミクスを独立にチューニング可能なモジュール型制御則を提案・実験検証した。
- DroneDiffusion: 拡散モデルによるロバストなクアッドロータダイナミクス学習ドローン制御2024/9/1
条件付き拡散モデルでクアッドロータのダイナミクスを系列生成として学習し、適応制御器と組み合わせて未知の飛行経路や風外乱下でも安定した軌道追従を実現した。
- 不確実性を見通す：ロバスト視覚ナビゲーションのための自由エネルギーに着想を得たリアルタイム適応ナビゲーション2024/3/1
自由エネルギー原理に着想を得て、予測誤差とベイズ的驚きを再構成と適応的正規化で近似し、視覚ノイズ下でも勾配更新なしにリアルタイムで適応する視覚ナビゲーション手法FEP-Navを提案した。
- An Integrated Approach to Aerial Grasping: Combining a Bistable Gripper with Adaptive Control2023/11/1
- CCO-VOXEL: Chance Constrained Optimization over Uncertain Voxel-Grid Representation for Safe Trajectory Planning2021/10/1