Ajay Shankar
収録論文 14本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※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
- 非ロボット合成データからロボット行動の事前分布を学習する基盤モデル2026/10/22
実機データの代わりに、ロボット制御の数学的抽象を模した手続き生成の合成データでTransformerを事前学習し、未見の実機タスクへゼロショットで行動予測が転移することを示した論文。
- GAMBIT: 連続マルチロボット軌道計画の学習群制御2026/10/5
マルチロボットの軌道実行において、模倣学習と強化学習を組み合わせて協調的な動作プリミティブ選択を学習し、衝突回避を保証するフレームワークを提案。
- マルチロボット軌道のノイズ除去計画群制御2026/9/28
拡散・ノイズ除去に基づくD4ormを基盤に、分離型・オンライン・分散型のマルチロボット軌道計画手法を開発し、実機ドローンや大規模シミュレーションで有効性を示した。
- 過去を目覚めさせる：流体後流効果をロボットにモデル化するための記憶の利用流体力学/群制御2026/3/1
マルチコプターや魚雷など、媒体を撹乱して移動するロボットが生み出す後流効果が隣接ロボットに及ぼす影響を、過去の状態履歴と輸送遅延を考慮したデータ駆動モデルで正確に予測する手法を提案・検証した。
- 自然言語でロボットチームを指示するフレームワーク群制御2025/9/1
言語モデルの推論を小型RNNに蒸留し、分散・リアルタイムで動くマルチロボットチームの自然言語指示を実現した研究。
- LF: オンライン多ロボット経路計画と最適軌道制御の融合群制御2025/7/1
多ロボットのナビゲーションを高速なMAPFソルバとロボットごとの最適軌道制御を非同期に組み合わせて実現するフレームワークLFを提案し、15機の実機ドローンで実証した。
- D4orm: 動力学を考慮した拡散ノイズ除去変形によるマルチロボット軌道生成群制御2025/3/1
拡散モデルのノイズ除去を利用し、ロボットの動力学モデルと適合度関数のみから、衝突のない実行可能なマルチロボット軌道を最適化する手法を提案。最大16台のロボットでMPPIより高速に高品質解を発見し、8機のドローンで実機展開を示した。
- 自然言語指示に従うマルチロボットナビゲーションのためのオフライン強化学習群制御2024/7/1
LLMの埋め込みを条件としたナビゲーション方策を、20分程度のランダム収集データによるオフライン強化学習で訓練し、5台の実ロボットで未見の指示にも汎化することを示した。
- ケンブリッジ・ロボマスター：敏捷なマルチロボット研究プラットフォーム群制御2024/5/1
小型で計算・駆動能力に優れた全方向移動ロボット群と、ROS2ベースの制御・シミュレーションスタックを統合し、実世界でのマルチエージェント研究を可能にするプラットフォームを提案。
- 密集マルチロータ飛行における集合ダウンウォッシュ力のモデリング群制御2023/12/1
複数のマルチロータが近接飛行する際に生じるダウンウォッシュの相互作用を計測し、その非線形な集合効果をグラフベースの学習モデルで予測する手法を提案した。
- 学習した吹き下ろしモデルを用いた近接マルチロータのドッキング飛行制御/ドッキング2023/11/1
リーダー機の吹き下ろし干渉を学習モデルで補償し、2機のマルチロータを空中で垂直にドッキングさせる手法を実機で実証した。
- システム神経多様性：マルチエージェント学習における行動の異質性の測定群制御2023/5/1
マルチエージェント系の行動多様性を定量化する指標「System Neural Diversity」を提案し、その理論的性質を証明するとともに、協調マルチロボットタスクのシミュレーションで有効性を示した。
- 異種マルチロボット強化学習群制御2023/1/1
異なるロボットの特性を活かすため、グラフニューラルネットワークを用いた異種マルチエージェント強化学習手法HetGPPOを提案し、実世界実験で有効性を示した。
- マルチロボットシステムにおける通信の批判的レビュー群制御2022/6/1
マルチロボットシステムを支える通信技術とロボット応用の関係を概観し、ロボットとネットワークの協調設計の不足や機械学習の役割、sim-to-realギャップなどの課題を指摘したレビュー論文。
