Shishir Kolathaya
収録論文 54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
- Shield-Loco: 予測的安全フィルタリングによる歩行ポリシーの保護歩行2026/6/1
強化学習による歩行ポリシーに対し、衝突予測に基づいて接触位置を事後フィルタリングする安全フィルタを提案。実機四足ロボットで安全性違反を大幅に削減しつつ、タスク性能の低下を最小限に抑えた。
- コンプライアント足部を備えた4脚ロボットのエネルギー効率的な歩行歩行2026/5/1
4脚ロボットの足にバネなどの柔軟性を持たせ、強化学習で歩行制御を学習させたところ、適度な硬さのバネがエネルギー消費を約17%削減できることをシミュレーションと実機で示した論文。
- アクチュエータ最適化を伴う五節単脚ロボットの高性能跳躍のための協調設計フレームワーク跳躍/協調設計2026/4/1
五節閉リンク単脚ロボットの跳躍性能を最大化するため、機構設計・モータ/ギアボックスパラメータ・制御パラメータを同時最適化する協調設計フレームワークを提案し、シミュレーションで跳躍距離30.4%向上と消費エネルギー11.5%削減を実証した。
- DTEA: 直列・並列コンプライアンスをリアルタイム切替可能な二重トポロジー弾性アクチュエータアクチュエータ設計2026/4/1
直列弾性アクチュエータ(SEA)と並列弾性アクチュエータ(PEA)の利点を両立するため、動作中にトポロジーを動的切替できる新しいアクチュエータDTEAを提案し、プロトタイプで切替の堅牢性と性能を実証した。
- STRIDE: フローマッチングによる構造化ラグランジアンと確率的残差ダイナミクスダイナミクス学習2026/3/1
剛体力学をラグランジアンニューラルネットで、不確実な接触・摩擦などの残差力を条件付きフローマッチングで分離して学習するダイナミクスモデルを提案し、四足歩行やヒューマノイドで長期予測誤差を削減した。
- データ駆動型物理埋め込みダイナミクスと予測制御・強化学習による四足歩行歩行2026/3/1
ラグランジュニューラルネットワークを強化学習とモデル予測制御に統合し、四足歩行の物理的に整合したダイナミクス学習と効率的な実時間計画を実現した。
- VIP-Loco: 視覚誘導による無限地平計画フレームワークを用いた脚式移動脚式移動2026/3/1
脚式ロボットの移動において、視覚認識と強化学習を統合し、無限地平線のモデル予測制御で計画するフレームワークを提案。シミュレーションで多様な地形と複数のロボット形態で検証した。
- V-OCBF: オフラインデータから価値誘導型制御バリア関数を学習する安全フィルタ安全制御/オフラインRL2025/12/1
オフラインデモンストレーションのみからニューラル制御バリア関数を学習し、モデルなしで安全な制御を合成するフレームワークを提案。
- エネルギーを考慮した単脚跳躍のための詳細なアクチュエータモデリングを含む共同設計フレームワーク跳躍/共同設計2025/10/1
単脚ロボットの跳躍高さとエネルギー消費のトレードオフを考慮し、ギアボックスを含む機械設計と制御パラメータを統合最適化する3段階の共同設計フレームワークを提案。ベースライン比で機械エネルギー消費を50%削減しつつ0.8mの跳躍高を達成した。
- COMPAct: 遊星アクチュエータの計算最適化と自動モジュール設計アクチュエータ設計2025/10/1
モータに合わせて4種類の遊星歯車のパラメータを最適化し、CAD自動生成から3Dプリントまで行うフレームワークを提案し、試作機で性能を評価した。
- MPCと強化学習を組み合わせた四足歩行ロボットのリアルタイム歩容適応歩行2025/10/1
MPPIとDreamerを組み合わせ、連続歩容空間で歩容と行動を同時最適化することで、速度追従と省エネを両立する四足歩行の適応制御を実現した。
- MAD-PINN: 安全で最適なマルチエージェント制御のための分散型物理情報機械学習フレームワーク群制御2025/9/1
物理情報ニューラルネットワークを用いてマルチエージェントの状態制約付き最適制御問題を分散的に解き、安全性と性能を両立させる手法を提案した。
- 世界モデルと制御バリア関数による潜在空間での安全認証安全制御2025/7/1
世界モデルの潜在空間で制御バリア証明を学習し、限られたラベル付きデータから安全な視覚運動制御ポリシーを半教師ありで合成する手法を提案。
- STL準拠の計画と制御の協調設計計画・制御2025/7/1
時空間動作プリミティブを強化学習で学習し、STL仕様を満たす軌道計画をサンプリングベースで構築する計画・制御の協調設計手法を提案し、差動駆動ロボットと四足歩行ロボットで検証した。
- 勾配ベースMPCと制御バリア関数による安全で高性能な制御器合成制御/安全2025/7/1
勾配ベースのモデル予測制御と制御バリア関数を組み合わせ、安全性と性能を両立する二段階フレームワークを提案し、高次元自律システムで有効性を検証した。
- 高次制御バリア関数のための固定時間収束保証制御バリア関数2025/7/1
特性多項式の重根を用いた微分制約により、指定した有限時間で安全集合へ正確に収束する高次制御バリア関数を設計し、ロボット系で有効性を示した。
- 四足歩行の無限ホライズン計画におけるラグランジアンニューラルネットワークの検討歩行2025/6/1
物理法則を保持するラグランジアンニューラルネットワーク(LNN)を四足ロボットの歩行計画に適用し、4種類の力学モデルを比較評価した。サンプル効率10倍・予測精度2〜10倍の改善とリアルタイム制御を実現した。
- 確率的ニューラル制御バリア関数の合成制御バリア関数2025/6/1
確率系における安全性を保証するニューラル制御バリア関数(SNCBF)を、検証不要または検証ループ内で合成する枠組みを提案し、倒立振子など3例で有効性を示した。
- GRoQ-LoCO: オフラインデータセットを用いた汎用かつロボット非依存の四足歩行制御歩行2025/5/1
複数の四足ロボットと地形にまたがる単一の汎用歩行ポリシーを、オフラインデータセットのみから学習する注意機構ベースのフレームワークを提案し、ゼロショット転移と実機展開を実証した。
- MULE: 四足歩行のためのマルチ地形・未知負荷適応歩行2025/5/1
強化学習を用いて、四足ロボットが様々な地形や未知の積載物に適応しながら歩行できる適応型制御フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 物理情報ニューラルネットワークによるニューラル制御バリア関数の合成安全制御2025/4/1
ズボフの偏微分方程式を安全性の文脈に取り入れ、物理に着想を得たニューラルネットで高次元系にも適用可能な制御バリア関数を合成する手法を提案し、倒立振子や地上・空中ナビゲーションで検証した。
- CP-NCBF: 検証済みニューラル制御バリア関数を合成するためのコンフォーマル予測ベースのアプローチ安全制御2025/3/1
コンフォーマル予測を用いて、確率的保証付きで検証されたニューラル制御バリア関数を生成するフレームワークを提案し、自動運転の障害物回避と飛行体のジオフェンシングで有効性を示した。
- 安全で最適な自律システム制御のための物理情報機械学習フレームワーク安全制御2025/2/1
安全性と性能の同時最適化を状態制約付き最適制御問題として定式化し、物理情報機械学習でHJB方程式を近似、さらにConformal Predictionで安全性を検証する手法を提案した。
- ステップ調整を伴うヒューマノイド歩行のための離散時間モデル予測制御歩行2024/10/1
低次元LIPMで足配置とCoM軌道をオンライン調整するMPCと全身トルク制御を組み合わせ、押し外乱に耐える安定歩行をシミュレーションで実現した。
- 場所認識のための画像セグメント検索場所認識2024/9/1
画像全体ではなく意味的なセグメント単位で符号化・検索するSegVLADを提案し、視点変化に頑健な場所認識を実現した。
- PIP-Loco: 四足歩行ロボットのための固有感覚無限ホライズン計画フレームワーク歩行2024/9/1
固有感覚に基づく計画と強化学習を統合し、内部モデルとDreamerモジュールで無限ホライズンのMPCを解くことで、四足歩行ロボットの敏捷かつ安全な歩行を実現した。
- バリア証明を用いた半教師あり安全視覚運動ポリシー合成安全制御2024/9/1
視覚運動データから、完全な安全ラベルなしでバリア証明を活用し、形式的な安全性保証を備えた制御ポリシーを半教師あり学習で合成する手法を提案。
- 衝突円錐制御バリア関数を用いた固定翼UAVのリアルタイム安全航行制御バリア関数2024/7/1
衝突円錐に基づく制御バリア関数を固定翼UAVに適用し、二次計画法によるリアルタイムな障害物回避を実現した研究。
- BiRoDiff: 未知地形を歩行する二足ロボットのための拡散ポリシー歩行2024/7/1
拡散モデルを用いた軽量な歩行制御器をオフラインデータで学習し、単一ポリシーで複数速度の歩行と未知地形への汎化を実現した。
- 衝突円錐を用いた制御バリア関数による衝突回避制御バリア関数2024/3/1
地上・空中の無人機において、衝突円錐に着想を得た制御バリア関数を提案し、動的障害物との衝突を回避する手法を実機で実証した。
- 確率的環境における形式的検証済み制御バリア関数の学習安全制御2024/3/1
ニューラルネットワークで制御バリア関数を表現し、リプシッツ制約を課すことで事後検証を不要にし、確率的環境でも安全性を保証する学習手法を提案した。
- バリア関数に着想を得た強化学習のための報酬整形sim2real2024/3/1
バリア関数を応用した安全志向の報酬整形フレームワークを提案し、シミュレーションと実機ロボットで学習の高速化と省エネルギー化を実現した。
- Stoch BiRo: Design and Control of a low cost bipedal robot2023/12/1
- Polygonal Cone Control Barrier Functions (PolyC2BF) for safe navigation in cluttered environments2023/11/1
- Collision Cone Control Barrier Functions: Experimental Validation on UGVs for Kinematic Obstacle Avoidance2023/10/1
- Safe Legged Locomotion using Collision Cone Control Barrier Functions (C3BFs)2023/9/1
- Control Barrier Functions in Dynamic UAVs for Kinematic Obstacle Avoidance: A Collision Cone Approach2023/3/1
- Control Barrier Functions in UGVs for Kinematic Obstacle Avoidance: A Collision Cone Approach2022/9/1
- Dynamic Mirror Descent based Model Predictive Control for Accelerating Robot Learning2021/12/1
- Linear Policies are Sufficient to Realize Robust Bipedal Walking on Challenging Terrains2021/9/1
- Learning Linear Policies for Robust Bipedal Locomotion on Terrains with Varying Slopes2021/4/1
- Imitation Learning for High Precision Peg-in-Hole Tasks2021/1/1
- Stochastic Action Prediction for Imitation Learning2021/1/1
- Multi-Instance Aware Localization for End-to-End Imitation Learning2021/1/1
- Teaching Robots Novel Objects by Pointing at Them2020/12/1
- Robust Quadrupedal Locomotion on Sloped Terrains: A Linear Policy Approach2020/10/1
- Learning Stable Manoeuvres in Quadruped Robots from Expert Demonstrations2020/7/1
- Local Stability of PD Controlled Bipedal Walking Robots2020/1/1
- Gait Library Synthesis for Quadruped Robots via Augmented Random Search2019/12/1
- Learning Active Spine Behaviors for Dynamic and Efficient Locomotion in Quadruped Robots2019/5/1
- Design, Development and Experimental Realization of a Quadrupedal Research Platform: Stoch2019/1/1
- Realizing Learned Quadruped Locomotion Behaviors through Kinematic Motion Primitives2018/10/1
- Input to State Stability of Bipedal Walking Robots: Application to DURUS2018/1/1
- System Identification and Control of Valkyrie through SVA--Based Regressor Computation2016/8/1