Ruggero Carli
University of Padova
収録論文 29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
- 閉鎖環境における水中ビークル・マニピュレータシステムの階層型トポロジー認識計画と制御水中ロボット/計画・制御2026/8/1
水中ロボットアーム（UVMS）が狭く障害物の多い環境で作業するための、3層の階層的計画・制御フレームワーク「MANTA」を提案。通路の接続性、操作可能性、実行の安定性を考慮し、シミュレーションで高い成功率を達成した。
- 部分モジュラーマルチエージェントポリシー学習によるオープンマルチエージェントシステムにおけるオンライン分散タスク割り当てマルチエージェント強化学習2026/5/13
本論文は、部分モジュラーなチーム効用を持つマルチエージェント強化学習を用いて、オンライン分散タスク割り当て問題を解決する。カテゴリカルポリシーと整合する新しい連続緩和法（PME）を導入し、SubMAPGという集中学習・分散実行のポリシー勾配法を提案する。
- 合成ニューロシンボリック監視による視覚言語モデルからの構造化ロボットポリシー学習VLA/構造化ポリシー2026/4/1
視覚言語モデルを用いて、視覚観察と自然言語指示から実行可能なビヘイビアツリーポリシーを自動生成するニューロシンボリック手法を提案し、合成データのみで学習したモデルが実ロボットで動作することを示した。
- VLMが自動生成するビヘイビアツリーと能動知覚によるReal2Simsim2real2026/1/1
VLMが自然言語指示から不足する物理パラメータを特定し、ビヘイビアツリーを自動生成して接触を伴うロボット動作で効率的に推定するReal2Simフレームワークを提案。
- 冗長ロボットのためのタスクスタック管理の学習マニピュレーション2025/8/1
遺伝的プログラミングとシミュレーション評価を組み合わせ、冗長ロボットのタスク優先度や制御パラメータを含むスタック・オブ・タスク制御器全体をユーザー指定のコスト関数から自動学習するフレームワークを提案し、実機転移を実証した。
- 進化戦略による深層強化学習方策の微調整：劣駆動ロボット制御への応用強化学習2025/7/1
深層強化学習で訓練した方策を進化戦略（SNES）で微調整し、劣駆動ロボットの制御性能とロバスト性を向上させる手法を提案した論文。
- 未知の不確かさを持つロボットマニピュレータのためのガウス過程に基づくロバスト制御マニピュレーション2025/7/1
ガウス過程回帰でモデル誤差を推定し、その分散に基づくロバスト項を加えたフィードバック線形化制御を提案。2自由度平面ロボットで漸近的な軌道追従を数値的に検証した。
- 非線形軌道最適化によるモデルベース強化学習の加速モデルベース強化学習2025/6/1
モデルベース強化学習MC-PILCOにiLQRを組み合わせ、探索軌道生成と方策初期化を行うことで、収束を加速し実行時間を最大45.9%削減した。
- モデルベース強化学習による劣駆動システムの大域制御学習モデルベース強化学習2025/4/1
MC-PILCOというモデルベース強化学習手法を用いて、ペンダボットとアクロボットの大域的な制御方策を学習し、RealAIGym競技会での優位性を示した論文。
- 大規模言語モデルを用いた実世界ロボットマニピュレーションのための自律強化学習に向けてマニピュレーション2025/3/1
GPT-4を使って自然言語のタスク記述から報酬関数と成功基準を自動生成し、シミュレーションで強化学習エージェントを訓練して実機ロボットに展開するパイプラインを提案した。
- モデルベース強化学習によるデータ効率的なロボット投擲マニピュレーション2025/2/1
モデルベース強化学習フレームワークMC-PILOTを提案し、ロボットアームによる物体のピック・アンド・スローを少ないデータで高精度に実現、新しい目標位置への汎化も速いことを示した。
- モデルベース強化学習による劣駆動二重振り子の制御学習モデルベース強化学習2024/9/1
IROS 2024のAIオリンピック第2回大会に向けた、モデルベース強化学習アルゴリズムMC-PILCOを用いた劣駆動二重振り子の制御手法を提案・実装した。
- 進化的Soft Actor-CriticによるAIオリンピック挑戦強化学習2024/9/1
IROS 2024のAIオリンピック競技に向けて、モデルフリー深層強化学習と進化的戦略を組み合わせた手法を提案した論文。
- ロボットマニピュレータの未知の不確かさに対応する適応ロバスト制御器マニピュレーション2024/6/1
モデル不確かさの事前知識を必要とせずに補償できる新しい適応ロバストフィードバック線形化手法を提案し、収束性を理論的に証明した。シミュレーションで従来の不確かさ考慮手法と同等の性能を示した。
- ニューラルネットワークによるロボットアームの関節トルク予測マニピュレーション2024/5/1
実機の6自由度マニピュレータを対象に、単一・複数・カスケード型のニューラルネットワークで関節トルクを予測し、関節間の物理的依存関係を組み込んだカスケード型が最も高精度であることを示した。
- A Black-Box Physics-Informed Estimator based on Gaussian Process Regression for Robot Inverse Dynamics Identification2023/10/1
- Forward Dynamics Estimation from Data-Driven Inverse Dynamics Learning2023/7/1
- Learning Control from Raw Position Measurements2023/1/1
- Coordinated Multi-Robot Trajectory Tracking Control over Sampled Communication2021/12/1
- Control of over-redundant cooperative manipulation via sampled communication2021/12/1
- Control of Mechanical Systems via Feedback Linearization Based on Black-Box Gaussian Process Models2021/4/1
- Model-Based Policy Search Using Monte Carlo Gradient Estimation with Real Systems Application2021/1/1
- Model-based Policy Search for Partially Measurable Systems2021/1/1
- Nonlinear Model Predictive Control with Enhanced Actuator Model for Multi-Rotor Aerial Vehicles with Generic Designs2019/11/1
- A data-efficient geometrically inspired polynomial kernel for robot inverse dynamics2019/4/1
- Robot kinematic structure classification from time series of visual data2019/3/1
- Full-Pose Tracking Control for Aerial Robotic Systems with Laterally-Bounded Input Force2016/5/1
- Discrete Partitioning and Coverage Control for Gossiping Robots2010/11/1
- Pairwise Optimal Discrete Coverage Control for Gossiping Robots2010/8/1