Stefano Di Cairano
収録論文 15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
- RoboAtlas: 文脈に基づく能動的SLAMSLAM2026/6/1
3DセマンティックマップとVLMを組み合わせ、探索から意味的ナビゲーションへ適応的に切り替える能動的SLAMフレームワークを提案。実環境で100%のタスク成功率を達成し、ベンチマークで最高性能を記録した。
- モデルベースと学習ベース制御の統合による安全な全身ロコ操作全身制御/ロコ操作2026/3/1
脚式ロボットの移動とアーム操作を統合し、モデルベースのアドミッタンス制御と強化学習ポリシーを組み合わせて、安全で柔軟な全身操作を実現した。
- PRISM: 単一パス多感覚模倣学習のためのPerformer RS-IMLE模倣学習2026/2/1
RGB・深度・触覚・音声・固有感覚を統合する時間的多感覚エンコーダとPerformerベースの線形注意生成器を組み合わせ、IMLEのバッチ全体拒絶サンプリング変種により単一パスで高速(30-50Hz)な模倣学習を実現した手法。
- MOBIUS：歩行・クロール・登攀・ローリングが可能なマルチモーダル二足歩行ロボット歩行2025/11/1
4本の肢（6自由度アーム2本と4自由度脚2本）を持つ二足歩行ロボットMOBIUSを開発し、強化学習と力制御を組み合わせたハイブリッド制御とMIQCPプランナにより、歩行・クロール・登攀・ローリングの自律的なモード切替を実現した。
- 不確かな非線形システムに対するデータ駆動型動作計画動作計画2025/8/1
システムモデルを使わず、データのみから不変多面体を構築し、安全な動作計画と状態フィードバック制御を実現する手法を提案。
- 遅延展開AGT：トラクター・トレーラー駐車への応用によるキノダイナミック計画キノダイナミック計画2025/6/1
非ホロノミックな多関節車両のキノダイナミック計画において、運動プリミティブの遅延展開と学習ベースのヒューリスティック、軌道追従制御を統合したDE-AGTを提案し、トラクター・トレーラー駐車で従来比約10倍の高速化を実現した。
- 四足歩行の動的運動における衝突検出と外力推定の同時実行歩行2025/4/1
関節エンコーダとロボット動力学のみを用い、相互作用多重モデルカルマンフィルタで接触モードと外力を同時推定し、反射運動とアドミタンス制御で衝突回避とバランスを実現する手法を提案。
- 脚式ロボットのためのエネルギー効率の良い動作計画手法歩行2025/3/1
脚式ロボットの歩行において、足裏の配置セットに基づいてステップを決定し、エネルギー効率とロバスト性を両立するオンライン動作計画を提案。モデルフリー強化学習や生物模倣よりも低い輸送コストと高いロバスト性を実現し、実機で検証した。
- マルチアームバンディットを用いた省エネ移動ロボット群によるデータ駆動型空間分類群制御2025/1/1
移動ロボットと充電ステーションのチームが、マルチアームバンディットと整数計画法を組み合わせて、エネルギー制約下で環境を効率的に分類する手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 車両意思決定と運動計画のための混合整数最適制御解の同変深層学習運動計画2024/5/1
混合整数二次計画問題(MIQP)をニューラルネットワークで高速化する手法を提案し、整数変数を予測して残りをオンラインQPで解く。再帰的置換同変深層集合と実行可能射影器を用い、自動運転の意思決定をリアルタイムで安全に実現する。
- 車両型ロボットの高精度位置決めのための経路計画と運動制御経路計画・制御2024/5/1
RRTと連続曲率ステアリングで参照軌道を生成し、非線形モデル予測制御で車両型ロボットを高精度に位置決めする手法を提案し、駐車シナリオで有効性を検証した。
- 制約付きゾノトープによるロバスト可制御集合の射影不要計算ロバスト制御2024/3/1
制約付きゾノトープを用いて、加法的不確かさをもつ離散時間線形システムのロバスト可制御集合を、凸最適化ソルバーや射影演算なしで高速に内・外近似する手法を提案した。
- Safe multi-agent motion planning under uncertainty for drones using filtered reinforcement learning2023/11/1
- Autonomous Vehicle Parking in Dynamic Environments: An Integrated System with Prediction and Motion Planning2022/4/1
- Automated Controller Calibration by Kalman Filtering2021/11/1