Bo Fu
収録論文 13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
- 協調型マルチロボット建設のためのスキル系列計画群制御2026/9/22
建設作業を複数の多機能ロボットが協調して行うため、再利用可能なスキル（把持、穴あけ、締結など）を組み合わせた系列を自動計画する手法を提案。デジタルツイン上で人間が確認・承認できる。
- 超密集環境における未割当エージェントを含む記号計画とマルチエージェント経路探索マルチエージェント経路探索2025/9/1
倉庫管理におけるブロック再配置問題（BRaP）をグラフ探索問題として定式化し、5つの探索ベース解法を提案・評価した。80x80グリッドの深いブロックでも効率的に再配置計画を生成できることを示した。
- 建設現場におけるLLMとデジタルツインを統合した適応型マルチロボットタスク割り当て群制御2025/6/1
建設現場のような動的環境で、デジタルツイン・整数計画法・大規模言語モデルを組み合わせ、自然言語による指示で再計画できるマルチロボットの適応的タスク割り当てフレームワークを提案した。
- 時間不確実性下におけるマルチロボットツアーガイドのための人間-ロボットマッチングと経路計画群制御2023/9/1
不確実性のある環境で複数のロボットが人間をツアーガイドするため、興味地点に基づくマッチングと経路計画を同時に解く手法を提案し、大規模近傍探索で効率的に解を求めた。
- マルチエージェントタスク割り当てのためのタスク要件とエージェント能力の学習群制御2022/11/1
チーム構成とタスク性能のデータからエージェント能力とタスク要件を線形制約として学習し、既存の最適化ベースのタスク割り当てに組み込むフレームワークを提案。ROS/Gazeboで探索・マニピュレーションタスクにて検証。
- 時間不確実性下における複数ロボットの観光案内のための人間-ロボット同時マッチングと経路計画群制御2022/1/1
博物館のような不確実性を含む環境で、人間の興味地点に基づきロボットガイドを割り当てつつ経路とスケジュールを同時に計画する集中型マルチロボット計画手法を提案し、大規模シミュレーションで拡張性と頑健性を検証した。
- 能力不確実性下における異種ロボットチームのロバストタスクスケジューリング群制御2021/6/1
タスク分解・割当・スケジューリングを同時最適化する確率的計画法を提案し、エージェント能力を確率分布で表しCVaRでロバストな計画を生成する。旗取りゲームとパンデミック下のサービス調整で有効性を検証した。
- 変化する環境における平面移動ロボットのロバストな自己位置推定：対応点と深度の密度に着目して自己位置推定2020/11/1
深度の有無が混在する対応点を最大限活用し、1組の3D-2D対応と1組の2D-2D対応からカメラ姿勢を推定する最小解法を提案。環境特性に応じて解法を自動選択する仕組みも導入し、テクスチャの乏しい屋内環境でのロバストな視覚自己位置推定を実現した。
- ガウス分布のエネルギー不確実性を考慮した異種車両の経路計画とチーム編成群制御2020/10/1
異種ロボット群の経路計画において、移動エネルギーコストの不確実性をガウス過程回帰で推定し、確率計画法で期待エネルギーコストを最小化する手法を提案した論文。
- 点と線の地図を用いたロバストな視覚慣性自己位置推定のための大域的最適コンセンサス最大化自己位置推定2020/2/1
点と線の対応から外れ値に強い自己位置推定を実現するため、コンセンサス最大化を回転と並進に分離し、1次元分枝限定法と優先度付き投票で大域的最適解を高速に求める手法を提案した。90%の外れ値があっても正確な姿勢を推定できる。
- 任意配置に対応するLiDAR-カメラキャリブレーション：可観測性と手法キャリブレーション2019/3/1
静止環境でLiDARスキャンを取得し、移動カメラの画像から3D復元してグラフ最適化で位置合わせすることで、共通視野と厳密な時刻同期の制約を不要にしたキャリブレーション手法を提案し、可観測性条件を理論導出した。
- 2エンティティRANSACによる環境変化に頑健な視覚自己位置推定視覚自己位置推定2019/3/1
慣性計測を用いて2組の点対応または点と線の対応から姿勢を閉形式で求め、点と線を同時に使える2エンティティRANSACで外れ値に強い視覚自己位置推定を実現した。
- 距離センサ支援による下向き視覚慣性オドメトリ視覚慣性オドメトリ2018/10/1
下向きカメラと距離センサを用い、ホモグラフィの光度コストとIMU正則化を統合した高速・高密度な視覚慣性オドメトリを提案し、MAV向け既存手法を上回る性能を示した。
