Zachary Olkin
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
歩行ナビゲーション
※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
- 生成・追従・改善：RL微調整された動作生成器による知覚型マルチスキルヒューマノイド歩行歩行2026/9/25
生の深度画像から全身軌道を計画する動作生成器と、それを追従する制御方策を組み合わせ、オフポリシーRL微調整で生成器を改善する二層型ヒューマノイド歩行アーキテクチャを提案。
- 縮約モデルから学ぶ安全なヒューマノイドナビゲーションナビゲーション2026/9/16
複雑な多層地形でのヒューマノイドナビゲーションを、縮約モデルでの学習と全身体ダイナミクスへの転移、ポアソン安全フィルタで実現した研究。
- 制御リアプノフ関数誘導型強化学習の安定性歩行2026/5/1
強化学習に制御リアプノフ関数を組み込んだCLF-RLの最適制御器の指数安定性を理論的に証明し、数値実験と人型ロボット歩行で検証した論文。
- 地形整合リファレンス誘導RLによる人型ロボットの自律ナビゲーション歩行2026/5/1
人型ロボットの歩行制御を強化学習で訓練する際、地形に合わせて参照軌道を変調し、標準ナビゲーションと互換性のあるSE(2)速度インターフェースを実現。実機で70m以上の長距離自律ナビゲーションを達成した。
- 自律走行を目指して：動的リターゲティングと制御誘導型強化学習による高性能・制御可能な人型ロボットの走行歩行2026/3/1
人間の走行動作を動的最適化でリターゲティングし、制御誘導型報酬を用いた強化学習で人型ロボットの高速走行（最大3.3m/s）と屋外での自律障害物回避を実現した。
- 安定性を追い求めて：制御リアプノフ関数に導かれた強化学習によるヒューマノイド走行歩行2025/9/1
制御リアプノフ関数と最適化された動的参照軌道を強化学習の報酬設計に組み込み、ヒューマノイドの走行を実現した研究。
- CLF-RL: 制御リアプノフ関数による強化学習の誘導歩行2025/8/1
モデルベースの参照軌道と制御リアプノフ関数を用いた報酬整形で二足歩行ロボットの強化学習を安定化させ、Unitree G1での実機実験で頑健性を向上させた。
- 層状アーキテクチャとモデル予測制御による制約された足場上での歩行歩行2025/6/1
離散変数の選択と滑らかなモデル予測制御を分離した層状アーキテクチャを提案し、四足歩行ロボットやヒューマノイドがギャップや段差を踏破する際の最適性とリアルタイム性を両立させた。
- 実時間制御のための二段階最適化と歩行生成への応用歩行2024/9/1
二段階最適化によりMPCのパラメータを実時間で調整し、四足ロボットの歩容生成と外乱抑制を改善する手法を提案。