Sergio A. Esteban
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
モーションリターゲティングヒューマノイド制御制御歩行
※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
- 接触を狙う: 動的モーションリターゲティングのための接触暗黙的多重シューティングモーションリターゲティング2026/8/1
動的に実現可能な全身軌道を生成するため、微分可能なシミュレータを非線形計画法に組み込んだ接触暗黙的直接シミュレーションベース多重シューティング(DSMS)を提案し、RL訓練の加速と実機へのゼロショット転送を実証した。
- ヒューマノイドの移動と操作のためのMPC誘導強化学習の高速化とスケーリングヒューマノイド制御2026/6/1
MPCを強化学習の訓練時に報酬として活用するMPC-RLを提案し、並列GPUソルバーπ^nMPCを開発してヒューマノイドの移動・操作タスクで高性能を実証した。
- リスク認識型ドメインランダム化が接触を伴うサンプリングベース予測制御に与える驚くべき影響制御2026/5/1
接触を伴うサンプリングベース予測制御において、リスク認識型ドメインランダム化がモデル誤差へのロバスト性だけでなく、最適化器が見るコスト地形を変えることを示した。
- HALO: 学習された潜在ダイナミクス、ポアンカレ写像、および引力領域を用いたハイブリッド自動符号化歩容歩行2026/4/1
歩行ロボットの軌道データから低次元の潜在状態とステップ間ダイナミクスを学習し、安定性解析と引力領域の推定を可能にするフレームワークを提案した。
- 脚式移動の階層制御：ハイブリッドゼロダイナミクスによる低次元モデルの埋め込み歩行2025/9/1
低次元モデル（ROM）から得られた歩行軌道を、全次元モデル（FOM）上で安定に実現するための階層制御手法を提案し、ROMの安定周期軌道がFOMのハイブリッドゼロダイナミクス上で入力-状態安定となることを証明した。
- 階層型縮約モデル予測制御によるヒューマノイドロボットの堅牢な歩行歩行2025/9/1
ALIPモデルとSRB-MPCを組み合わせた階層型制御で、腕や胴体の動力学も考慮しつつ、多様な地形でのヒューマノイド歩行を実現した。
- 縮約モデル誘導による接触陰的MPCを用いたヒューマノイド歩行制御歩行2025/2/1
HLIPという縮約モデルで歩容の初期計画を作り、接触陰的MPCで全身の動力学と接地スケジュールを調整する制御フレームワークを提案し、24自由度ヒューマノイドの不整地歩行や外乱復帰を50Hzのリアルタイムで実現した。