William Melek

収録論文 10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

• 実環境制約下における設置済みmmWaveレーダーモジュールの半球角度パワーマッピング
  レーダー計測2026/2/1

  設置後のmmWaveレーダーモジュールの放射特性を、実環境で半球状に受信電力を測定して評価する手法を提案し、60GHzモジュールで検証した。

• RAPTAR: 協働ロボットによるレーダー放射パターン自動取得システム
  計測ロボティクス2025/7/1

  協働ロボットアームを用いて、実環境に近い状態でレーダーモジュールの3次元放射パターンを自動測定するポータブルシステムを開発した。

• CRADMap: 5G接続マルチロボットと4Dレーダー知覚による分散ボリュメトリックマッピング
  マルチロボットSLAM2025/3/1

  ORBSLAM3とCOVINSを拡張し、5G経由で複数ロボットの密なキーフレームを集約して高精細3Dマップを構築する分散マッピング手法を提案。さらに4Dミリ波レーダーで遮蔽物越しの金属物体を検出する。

• 無信号交差点における自動運転：意思決定の課題と強化学習に基づく解決策のレビュー
  自動運転/強化学習2024/9/1

  無信号交差点での自動運転における意思決定問題を対象に、強化学習と深層学習を組み合わせた最新手法を調査し、課題と今後の研究方向を整理したサーベイ論文。

• 大規模並列強化学習によるヒューマノイドロボットのスケートボード学習
  ヒューマノイド2024/9/1

  周期的報酬設計を拡張し、Brax/MJXによる大規模並列強化学習でREEM-Cヒューマノイドのスケートボード動作をシミュレーション上で学習させた。

• 速度ベースのヒューマノイド歩行の学習：BraxとMJXによる大規模並列学習
  歩行2024/7/1

  REEM-Cロボット向けに、周期的報酬設計とBrax/MJXによる高速並列学習を用いた速度指令型の強化学習歩行ポリシーを構築した。

• スマートフォンを用いた5G仮想現実マニピュレータ遠隔操作
  遠隔操作2024/5/1

  スマートフォンのIMUとカメラで姿勢を推定し、VR環境での多視点映像と触覚フィードバックを活用してマニピュレータを遠隔操作するシステムを提案し、5G/Wi-Fi接続での性能を評価した。

• Real-Time Unified Trajectory Planning and Optimal Control for Urban Autonomous Driving Under Static and Dynamic Obstacle Constraints
  2022/9/1
• RALACs: Action Recognition in Autonomous Vehicles using Interaction Encoding and Optical Flow
  2022/9/1
• End-Effector Stabilization of a 10-DOF Mobile Manipulator using Nonlinear Model Predictive Control
  2021/3/1