Todd D. Murphey

収録論文 36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

• マルチロボットシステムによる微細パターン表面の製造
  群制御2026/3/1

  複数のロボットがエルゴディック制御を用いて協調し、金属表面に微細パターンを施すことで摩擦係数を低減できることを示した研究。

• リアルタイム再帰的モデル更新によるサンプル効率の高いオンライン制御方策学習
  制御/モデルベースRL2025/9/1

  クープマン理論に基づき、データセットサイズに依存しない軽量な再帰的モデル更新でオンライン制御方策を学習する手法を提案し、従来の10%以下のデータで同等性能を実現した。

• 並列ソフトロボットによる動的タスクのためのリアルタイム強化学習
  ソフトロボティクス/強化学習2025/9/1

  3Dプリントされた柔らかいアクチュエータで構成されたスチュワートプラットフォーム上で、カリキュラム学習を用いた強化学習により、動的バランス制御を実機でリアルタイムに学習させる手法を実証した。

• ソフトスチュワートプラットフォームにおける力と速度
  ソフトロボティクス2025/4/1

  柔らかいアクチュエータを用いた6自由度パラレル機構を開発し、剛体に匹敵する力・速度・作業空間を実現した。

• 低データ環境におけるNeRFのためのデータ拡張
  NeRF/データ拡張2025/3/1

  不完全なシーン情報しかない状況でNeRFを学習させるため、 volumetricな不確実性推定と空間被覆を組み合わせた事後分布から棄却サンプリングで視点を追加し、再構成精度と安定性を大幅に改善した。

• 身体性を活かした生成的な物体モデルの能動学習
  能動学習2024/10/1

  ロボットが未知の物体を将来見つけられるよう、潜在的な不確かさに基づいて能動的にデータを収集し、画像特徴を学習する手法を提案。実機とシミュレーションで検証した。

• 実時間触覚学習のための能動的探索
  触覚2024/5/1

  エントロピーを不確実性指標とした能動学習とエルゴディック制御により、触覚知覚モデルをほぼリアルタイムで訓練する手法を提案し、ランダム収集より優れることを示した。

• Automated Gait Generation For Walking, Soft Robotic Quadrupeds
  2023/10/1
• Maximum diffusion reinforcement learning
  2023/9/1
• A Game Benchmark for Real-Time Human-Swarm Control
  2022/10/1
• Active Learning in Robotics: A Review of Control Principles
  2021/6/1
• Low rattling: A predictive principle for self-organization in active collectives
  2021/1/1
• Dynamical System Segmentation for Information Measures in Motion
  2020/12/1
• Learning from Human Directional Corrections
  2020/11/1
• Dynamics and Domain Randomized Gait Modulation with Bezier Curves for Sim-to-Real Legged Locomotion
  2020/10/1
• Derivative-Based Koopman Operators for Real-Time Control of Robotic Systems
  2020/10/1
• Learning from Sparse Demonstrations
  2020/8/1
• Information Requirements of Collision-Based Micromanipulation
  2020/7/1
• Model-Based Generalization Under Parameter Uncertainty Using Path Integral Control
  2020/6/1
• Algorithmic Design for Embodied Intelligence in Synthetic Cells
  2020/6/1
• Hybrid Control for Learning Motor Skills
  2020/6/1
• An Ergodic Measure for Active Learning From Equilibrium
  2020/6/1
• Learning Stable Models for Prediction and Control
  2020/5/1
• Active Learning of Dynamics for Data-Driven Control Using Koopman Operators
  2019/6/1
• Active Area Coverage from Equilibrium
  2019/2/1
• Decentralized Ergodic Control: Distribution-Driven Sensing and Exploration for Multi-Agent Systems
  2018/6/1
• Data-Driven Measurement Models for Active Localization in Sparse Environments
  2018/6/1
• Feedback Synthesis For Underactuated Systems Using Sequential Second-Order Needle Variations
  2018/4/1
• Ergodic Exploration using Binary Sensing for Non-Parametric Shape Estimation
  2017/9/1
• Real-time Dynamic-Mode Scheduling Using Single-Integration Hybrid Optimization for Linear Time-Varying Systems
  2017/9/1
• Dynamic Task Execution using Active Parameter Identification with the Baxter Research Robot
  2017/9/1
• Feedback Synthesis for Controllable Underactuated Systems using Sequential Second Order Actions
  2017/9/1
• Trajectory Synthesis for Fisher Information Maximization
  2017/9/1
• Model-Based Control Using Koopman Operators
  2017/9/1
• Real-Time Area Coverage and Target Localization using Receding-Horizon Ergodic Exploration
  2017/8/1
• Ergodic Exploration of Distributed Information
  2017/8/1