Sergio Aguilera Marinovic
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション触覚
※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
- CADRE: 暗黙的接触記述子とタスク適応型回復アフォーダンスによる動的キャッチングマニピュレーション2025/10/1
落下中の物体を把持範囲内でキャッチし、元の操作タスクに戻れるよう回復させる強化学習フレームワークCADREを提案。接触特徴を暗黙的に抽出し、未見物体にもゼロショットで汎化できる。
- マルチフィンガーマニピュレーションにおける復旧のための軌道最適化問題の拡散マニピュレーション2025/10/1
拡散モデルを用いて接触の多いタスクの異常状態を検出し、軌道最適化で復旧軌道を計画するフレームワークを提案。オンライン実行を高速化する拡散蒸留法も導入し、ドライバー回しタスクで96%の性能向上を達成。
- AVO: 多指マニピュレーションにおける接触モード切替のための償却価値最適化マニピュレーション2025/10/1
学習した価値関数を軌道最適化のコストに組み込み、接触モード切替を伴う多指操作を効率的に計画する手法を提案し、ネジ回しタスクで計算量を半減しつつ性能を向上させた。
- GeoDEx: 力の不確かさ下での触覚巧み操作と外部操作のための統一幾何学フレームワーク触覚2025/5/1
触覚センサの不正確な力計測に対処するため、平面・円錐・楕円体などの幾何プリミティブを用いて力推定・計画・制御を統合し、巧みな把持と外部操作を可能にするフレームワークを提案。
- 拡散モデルに基づく確率的接触探索による多指マニピュレーションマニピュレーション2024/10/1
拡散モデルで接触モード列を生成しA*探索と粒子フィルタで不確実性を考慮して多指操作の接触計画を行う手法を提案し、実機ネジ回しタスクなどで有効性を示した。
- 微分可能な転がりと幾何制約を用いた軌道最適化による多指マニピュレーションマニピュレーション2024/8/1
物体のSDFとサンプリングを組み合わせ、指の転がりと接触を微分可能に扱う軌道最適化手法を提案し、ネジ回しやハンド内回転などの多指タスクで性能を向上させ、実機にも適用した。