Chau Yuen
収録論文 24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
- UWB測距と限定的通信による同種マルチロボットシステムの分散相対位置推定群制御2026/10/8
LiDAR・UWB・オドメトリを統合し、外観が同じロボット群を相互に識別して分散的に相対位置を推定する手法を提案。
- UWBとLiDARを用いた通信制限下のマルチロボット分散相対位置推定群制御2026/10/8
UWBとLiDARの計測から二つのグラフを構築し、部分グラフマッチングでロボットの同定と相対位置推定を分散的に行う手法を提案。障害物による誤マッチも検出して補正する。
- AUV協調探知のための二重時間スケール階層型MARDL手法群制御2025/9/1
複数の自律水中ロボットが敵に気づかれずに協調探知するため、参加機の選択と電力・軌道制御を二つの時間スケールで階層的に強化学習する手法を提案した。
- 報酬拡張強化学習による精密自動駐車の連続制御強化学習/自動運転2025/7/1
高忠実度3Dシミュレータ上で、3種類の報酬設計とon/off-policy最適化を組み合わせ、自動駐車の連続制御を強化学習で実現。マイルストーン拡張報酬が91%の成功率を達成。
- MEF-Explore: 通信制約下でのマルチロボットエントロピーフィールド探索群制御2025/5/1
通信が常に完全でない実環境で、動的グラフによる情報共有とエントロピーフィールドに基づく探索戦略を組み合わせ、複数ロボットで未知環境を効率的に探索する手法を提案。
- Recurrent PPOを用いたUAV群による分散型目標位置推定フレームワーク群制御2024/12/1
GNSSが使えない環境で、複数UAVがRecurrent PPOで協調し放射源の目標を位置推定する分散型手法を提案。単機で93%、2機で86%の精度を達成。
- ループクロージャを活用した堅牢なガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2024/9/1
回転する複数のRGB-Dカメラ入力に対応したガウシアンスプラッティングSLAMを提案し、ループクロージャで追跡ドリフトを抑えて高精度な自己位置推定と写実的レンダリングを実現した。
- サブマップ地図とノイズ強化戦略を用いた分散マルチロボットポテンシャル場探索群制御2024/7/1
複数ロボットが協調して未知環境を探索するため、サブマップベースの地図統合とノイズを加えたポテンシャル場戦略を提案し、探索速度と協調性を向上させた。
- 動的深層ファクターグラフによるマルチエージェント強化学習マルチエージェント強化学習2024/5/1
ファクターグラフを用いて価値関数の分解を動的に生成し、エージェント間の協調を効率的に学習するマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案した。
- UWBレーダーSLAM：視界不良屋内環境におけるアンカーレス手法SLAM2023/11/1
煙や鏡面など視界が悪い屋内環境で、ロボット搭載のUWBトランシーバのみを用いて自己位置推定と地図生成を行うEKFベースのSLAM手法を提案した。
- UWBとLiDARの融合による移動物体の位置推定センサフュージョン2023/10/1
LiDARとUWB測距を組み合わせ、遮蔽物があっても移動物体の位置を高精度に推定する手法を提案。
- GMC-Pos: グラフベースのマルチロボットカバレッジ配置手法群制御2023/10/1
人間と複数ロボットが協調して環境をカバーするため、環境を重み付きグラフで表現し、グラフ距離と次数に基づいてロボットの戦略的な配置を決定する手法を提案。
- 電波指紋を活用した自己位置推定と地図生成SLAM2023/5/1
WiFiやLTEの電波指紋を用いてSLAMを行い、LiDARベースのSLAMを補助して精度と速度を向上させる手法を提案し、屋外・屋内・半屋内環境で有効性を示した。
- UWB測距とオドメトリを用いた複数ロボットの分散SLAM分散SLAM2022/7/1
UWB測距とオドメトリを組み合わせ、ロボット間の相対姿勢を推定して外れ値を除去し、分散ポーズグラフ最適化で複数ロボットの軌跡を推定する手法を提案した。
- 未知環境におけるマルチAGVの時間的記憶に基づくRRT探索群制御2022/7/1
複数ロボットの協調探索で生じる重複を防ぐため、フロンティアの適応的な割当期間と記憶共有を用いたTM-RRT探索戦略を提案し、実環境で有効性を示した。
- ニューラルネットワークによるUWB測距のNLOS緩和UWB測位2022/6/1
低コストUWBモジュールの信号強度情報からニューラルネットワークで見通し外(NLOS)測距を判定し、重み付き最小二乗法による位置推定精度を向上させた。
- 大規模環境における自律ロボット向け効率的WiFi LiDAR SLAMSLAM2022/6/1
WiFiフィンガープリント系列をループ閉じ込みに利用し、LiDAR SLAMの計算効率と精度を両立させた手法を提案。屋内実験でRMSE 0.88mを達成。
- 平面正則性を活用した直接疎視覚慣性オドメトリ視覚慣性オドメトリ2022/4/1
推定した地図点から平面を検出し、共平面拘束を直接法の光度誤差に組み込むことで、単眼視覚慣性オドメトリの姿勢推定精度を向上させた研究。
- WiFi指紋の類似度に基づく複数ロボット協調電波SLAM協調SLAM2021/10/1
複数ロボットが収集したWiFi電波指紋とオドメトリを用いて軌道を集中最適化する協調SLAMを提案し、RSSとAP検出尤度を組み合わせた新たな類似度モデルで位置推定精度を向上させた。
- 複数のUWB測距を用いた移動ロボット間の相対位置推定相対位置推定2021/7/1
各ロボットに複数のUWB測距ノードを搭載し、全ノードの測距残差を最小化して相対姿勢を推定、スライディングウィンドウ最適化とパーティクルフィルタで追跡精度を高めた。
- UWBと短距離2D LiDARの融合による低コストな移動ロボットの地図構築SLAM2021/6/1
短距離2D LiDARとUWB測距を融合し、特徴の少ない屋内環境でも高精度に軌道推定と占有地図生成を行う手法を提案した論文。
- 動的環境下でレーダー通信統合機能を持つ自動運転車のための転移可能な深層強化学習フレームワーク強化学習2021/5/1
レーダー検出とデータ通信を統合した自動運転車が動的で不確実な環境で最適に機能選択できるよう、MDPに基づく深層強化学習と転移学習を組み合わせた枠組みを提案し、障害物の見逃し検出率を最大67%低減した。
- Wi-Fi指紋類似度と動作情報を用いた協調SLAMSLAM2020/1/1
Wi-Fiの電波強度指紋と歩行者の動作情報を組み合わせ、未知の大規模屋内環境で複数人が協調して自己位置推定と電波地図構築を行う手法を提案した。
- 確率的類似度モデルに基づく群衆センシング型SLAMと無線フィンガープリントマッピングSLAM2019/4/1
複数ユーザーのスマホからWiFi電波強度と歩行軌跡を収集し、未知の屋内環境で地図なしに位置推定と無線フィンガープリント地図を同時構築する手法を提案した。
