Yuji Takubo

Stanford University

収録論文 6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

• OrbitTAMP: 宇宙機ランデブーにおけるタスク・モーションプランニングのための言語モデルの接地
  タスク・モーションプランニング2026/10/1

  自然言語指令をLLMで部分的なミッション仕様に変換し、再利用可能な行動グラフと軌道最適化で動的に実行可能な宇宙機ランデブー計画を生成する階層的TAMPフレームワークを提案。

• 宇宙マニピュレータによる転倒物体への終端接近における変圧器ベースのウォームスタート手法
  宇宙ロボティクス/軌道計画2026/6/1

  宇宙マニピュレータが転倒するターゲットへ接近する際の軌道生成を高速化するため、逐次凸計画法のウォームスタートに因果トランスフォーマーを適用し、計算時間と軌道の堅牢性を改善した。

• 大規模言語モデルによる適応的軌道最適化のための意味的制約合成
  軌道最適化2026/6/1

  大規模言語モデルを用いて、自然言語で記述されたミッション要件を実行可能な軌道最適化コードと数式に変換するフレームワークを提案し、宇宙機ランデブーシナリオで有効性を実証した。

• 自然言語で宇宙機の安全な軌道を生成するSAGES
  宇宙機誘導制御2025/12/1

  自然言語コマンドを宇宙機の軌道生成に変換し、非凸制約を守りつつ意図を反映するフレームワークSAGESを提案。

• Transformerによる宇宙ランデブー設計の機敏なトレードスペース探索
  宇宙ランデブー/軌道設計2025/10/1

  Transformerモデルを用いて、宇宙機ランデブーミッション設計における制御コストと飛行時間のトレードオフを高速に探索し、多目的最適化を効率化するフレームワークを提案。

• Transformerによる堅牢な宇宙機軌道最適化
  軌道最適化2024/10/1

  Transformerベースの生成モデルARTを拡張し、不確実性下での確率制約付き最適制御問題に対応させ、低軌道ランデブーで従来法より最大30%のコスト改善と50%の実行不可能ケース削減を達成した。