ロボット工学

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視覚言語モデル(VLM)とシーングラフを用いることで、ロボットは複雑な操作タスクをより正確かつ確実に実行できるようになる。

ロボット群の検査効率向上のため、一部のロボットがローカリゼーションに特化し、他のロボットの測位を支援することで全体の生産性を向上させる、自己組織化された協調的ローカリゼーション手法を提案する。

本稿では、ロボットが自然言語で与えられた曖昧な時間制約を含むタスクを、ユーザーの満足度を最大限に高めるように実行するための新しい手法を提案する。

本稿では、クアッドローターの軌道追従問題において、線形モデル予測制御（LMPC）と非線形モデル予測制御（NMPC）の2つの制御手法を比較し、NMPCがより正確かつ安定した追従性能を発揮することを示した。

複雑なロボットタスクにおける受動性に基づく制御の設計と最適化のための、仮想メカニズムと自動微分を用いた新しいアプローチ。

従来のサンプリングベースのモーションプランナーに、新しいエッジコストメトリックと曲線計画空間を導入することで、長距離経路追従中の障害物回避をサポートする、横方向重み付け動作計画手法を提案する。

本稿では、計算コストの高い3Dセンサーの代わりに、標準的な2Dマルチビーム前方視ソナーを傾斜させて使用することで、リアルタイムの3D障害物回避を実現する、計算効率の高い新しい手法を提案しています。

複雑な環境での経路計画において、スーパークアドリックス（SQ）表現とボロノイ図を組み合わせることで、狭い通路でも安全かつ効率的なナビゲーションを実現できる。

ロボット工学グループへの参加は、学部生の学問的興味関心を刺激し、チームワーク、創造性、問題解決能力といった横断的なスキルの発達を促進する効果的な方法である。

本稿では、複雑な不整地を移動する四足歩行ロボットのために、オンラインで全方向ジャンプ軌道を生成する包括的なフレームワークを提案する。

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