🔬 大学#295 Bangalore, India
Stoch Lab
Stoch Lab进行跨越硬件开发到腿式机器人控制器创建的研究,使用最优控制、基于学习的控制和安全关键控制。他们的工作包括四足机器人的多地形适应和负载处理。
legged locomotionquadruped controlhardware developmentoptimal controllearning-based control
代表性成果
PEPC controller development, MULE multi-terrain adaptation system
标志性项目
PEPC: Physics Embedded Predictive ControlMULE: Multi-terrain and Unknown Load Adaptation
近期研究
全部论文 →按本机构专长领域匹配(关键词重叠 + 直接署名)
MANIPULATION
📊 0 引用
RobKiNet:面向最优机器人配置预测的机器人运动学信息神经网络
Yanlong Peng, Zhigang Wang, Yisheng Zhang 等 8 位作者
Robotics and Autonomous Systems · 2026
OTHER
开放获取
具有金字塔形接近角约束的最优动力下降制导
Revital Frenkel, Vitaly Shaferman
2026
OTHER
开放获取
连续时间与离散时间线性二次型调节器中的强对偶性
Yuto Watanabe, Yang Zheng
2026
OTHER
开放获取
具有解析地面碰撞避免能力的最优有界推力动力下降
Or Nataf, Vitaly Shaferman
2026
OTHER
开放获取
基于氢的混合航空发动机最优功率管理策略
Faezeh Pak, Uto Perra, Frank Willems 等 5 位作者
2026
OTHER
开放获取
基于降阶线性最优控制的视频生成模型激活引导
Jihoon Hong, Alice Chan, Qiyue Dai 等 5 位作者
2026