鳥型羽ばたきロボットのための学習ベースの軌道追跡
鳥型羽ばたきロボットの俊敏でロバストな軌道追跡制御を実現するために、複雑な空気力学と非線形ダイナミクスを克服する学習ベースの制御アプローチが提案されている。
拡散ポリシーを用いたハイブリッドオフポリシー強化学習における探索の強化：非把持操作への応用
本論文では、拡散モデルを強化学習に組み込むことで、ロボットの非把持操作における多様な行動獲得と性能向上を実現する新しい手法、HyDoを提案しています。
高自由度ロボットシステムと深層強化学習を活用した太陽エネルギー追跡の最大化
高自由度ロボットシステム、深層学習、コンピュータービジョンを組み合わせることで、変化する屋外環境において太陽の動きを正確に予測・追跡し、太陽エネルギー収集を最大化する、堅牢かつ効率的なシステムを実現できる。
デュアルアームシステムのための、実行時間考慮型逆運動学（ETA-IK）
本稿では、デュアルアームロボットシステムにおいて、動作実行時間を考慮した逆運動学（ETA-IK）を用いることで、従来の関節距離に基づく手法と比較して、動作の効率性を大幅に向上できることを示しています。
反復タスクを持つロボット集団のための堅牢なコントローラの合成：ケーススタディ
本稿では、公共建物の清掃ロボット集団を例に、最適化目標、安全性、および環境の不確実性に対するロバスト性を考慮した、反復タスクを持つロボット集団のためのコントローラ合成のための定量的確率論的アプローチを提案しています。
ROSMonitoring 2.0: ROSランタイム検証をサービスおよび順序付けられたトピックに拡張する
ROSMonitoring 2.0は、ROSサービスの検証とメッセージの送信順序に基づく検証を可能にすることで、ROSアプリケーションのランタイム検証機能を拡張するフレームワークである。
可逆変換を用いたデータ駆動型モデリングと重負荷油圧マニピュレータのモーションコントロール
本稿では、従来の制御手法に比べて追従性能を大幅に向上させる、産業用重負荷油圧マニピュレータのための、物理モデル情報と可逆変換を統合した新規なデータ駆動型モデリングとハイブリッドモーションコントロールフレームワークを提案する。
複雑な環境における動的制約を考慮した経路計画：可到達ベジェ多面体を用いたアプローチ
複雑な環境におけるロボットの経路計画において、運動学的制約と動的制約の両方を満たす効率的な手法として、可到達ベジェ多面体を活用した階層型制御アーキテクチャを提案する。
ガウス確率場におけるロバストな確率的モーションプランニング：REVISE
本稿では、ガウス確率場としてモデル化された空間依存性擾乱をナビゲートする動的システムに対して、ロバストな信念ロードマップを生成するマルチクエリ アルゴリズム、REVISE (Robust samplE-based co-VarIance StEering) を提案する。
傾斜面におけるバイオインスパイアードスラスターアシスト二足歩行のための二次計画法最適化
本稿では、チャカ鳥の翼を使った急斜面の登坂運動にヒントを得て、二足歩行ロボットHarpyにスラスターを装備し、傾斜面歩行を実現するための二次計画法に基づく制御手法を提案する。
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