過酷な地形でのフリークライミングを実現する多肢ロボット「SCALER」
SCALERは、胴体リンケージ機構と並列-直列リンク肢、そして多様な把持モードを持つGOATグリッパーを組み合わせることで、従来のロボットでは不可能であった複雑な地形でのフリークライミングを実現する。
事前に計算された決定論的ロードマップを用いた、ヒューリスティック情報に基づくロボットオンラインパスプランニング：HIRO
動的に変化する環境において、事前に計算された静的環境のロードマップをヒューリスティック情報として活用することで、ロボットのオンラインパスプランニングを高速化する手法を提案する。
QPベースのロボット制御におけるモーション精度と計算量のトレードオフ
ロボットの動作精度を損なうことなく、QPベースの全身運動制御の計算負荷を大幅に削減できる。
ヒューマノイドロボットの転倒復帰と立ち上がりを目的とした、End-to-End強化学習エージェント：FRASA
本稿では、深層強化学習を用いて、ヒューマノイドロボットが転倒から素早く復帰し、安定した歩行を再開するためのEnd-to-EndエージェントFRASAを提案する。
複数ロボットによる協調的なニューラルラジアンスフィールド学習を用いた環境認知
複数のロボットエージェントが協調して、ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)を学習することで、効率的かつ頑健な環境認知を実現する。
自動幾何分解による解析的逆運動学の導出
本手法は、ロボットの運動学を自動的に分解し、事前に解かれた幾何学的サブプロブレムを利用することで、高速かつ安定な解析的逆運動学の導出を実現する。
高速かつデータ効率的なビジョン言語行動モデルTinyVLAによるロボット操作の高速化と汎化性の向上
TinyVLAは、既存のビジョン言語行動モデルと比べて高速な推論速度と優れたデータ効率を実現し、ロボット操作タスクの高速化と汎化性の向上を実現する。
ロボット工学におけるLie群オリエンテーションを用いた強化学習
ロボットやオブジェクトのオリエンテーションを正しく扱うことは多くのアプリケーションにとって重要である。本論文では、オリエンテーションのLie群構造を考慮した強化学習のアプローチを提案し、従来の手法と比較して優れた性能を示す。
WiFi-Direct を活用したロボット アドホック ネットワークの提案
WiFi-Direct 接続モードを活用することで、ハードウェアの制限を克服し、公平で堅牢、効率的、安価な通信を実現するロボット アドホック ネットワーク (RANET) の提案。
ROS2SWARM - ROS 2パッケージによるスウォームロボットの行動制御
ROS2SWARMは、ROS 2を用いて、モジュール性と再利用性の高いスウォームロボットの行動プリミティブを提供する。
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