Davide Scaramuzza
University of Zurich
収録論文 154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
- マルチコプタのエネルギー最適水平飛行における質量スケーリング則飛行制御2026/11/3
マルチコプタの質量変化に対するエネルギー最適な水平飛行の速度・ピッチ角・単位距離当たりエネルギーが質量の平方根・一定・質量比例になることを理論・数値・実験で示した。
- 微分可能シミュレーションによるイベントカメラベースの障害物回避学習イベントカメラ/sim2real2026/10/28
CUDAベースのイベントシミュレータを微分可能物理パイプラインに統合し、イベントフレームから直接制御指令を出力するend-to-endポリシーを学習。実機クアッドロータでゼロショットの障害物回避を実現した。
- 微分可能シミュレーションで動く狭い隙間をくぐる視覚運動制御のクアッドロータ飛行学習視覚運動制御/クアッドロータ/微分可能シミュレーション2026/10/27
微分可能な移動隙間モデルを用い、機体の視覚・慣性情報から直接推力と姿勢指令を出す制御方策を教師なしで一から学習し、実機で動く狭い隙間の通過に成功した。
- MPCソルバー勾配ガイダンスによる強化学習の加速：重み可変MPC向け強化学習/MPC2026/9/1
モデル予測制御（MPC）のコスト重みを適応的に学習する際、強化学習のサンプル効率を向上させるため、微分可能MPCのソルバー勾配を補助ガイダンスとして利用するSG-RL手法を提案した。自動レースプラットフォームで最大70.6%のサンプル削減を実証した。
- 深層学習はなぜビジュアルSLAMを改善するのか？SLAM2026/7/1
深層学習ベースのビジュアルSLAMの性能向上が、学習された2Dデータ対応と不確実性によるものか、再帰的アーキテクチャによるものかを制御実験で検証した論文。
- 投擲を学ぶ：クアッドローターによるケーブル吊り下げペイロードの機敏かつ正確な配送ドローン/強化学習2026/6/1
クアッドローターが吊り下げたペイロードを目標へ正確に投げる強化学習ポリシーを、高精度シミュレーションと実機で検証し、モデルベース手法より誤差と時間を大幅に削減した。
- 変分的神経ダイナミクスによるロボットポリシーの継続学習継続学習2026/6/1
実世界の経験を活用して、隠れた繰り返し発生するダイナミクス下でロボットのポリシーを継続的に改善するフレームワークを提案。物理事前知識とニューラル残差を組み合わせ、オンラインで条件を推定してポリシーを適応させる。
- 強化学習による敏捷な飛行における性能と汎化の橋渡し強化学習/ドローンレース/ゼロショット汎化2026/6/1
ドローンレースの強化学習において、タスク認識型スイッチングと物理情報に基づく手続き型トラック生成器を組み合わせ、テスト時適応なしでゼロショット汎化を実現するフレームワークを提案した。
- マルチエージェント強化学習による超人的で安全なアジャイルレーシングマルチエージェント強化学習2026/5/1
マルチエージェント強化学習を用いて、高速クアッドローターレースで人間のチャンピオンパイロットを上回る性能と安全性を両立させ、ゼロショットで人間との安全な相互作用を実現した。
- 荒れた海面への視覚に基づく機敏な着陸強化学習/着陸2026/5/1
強化学習を用いて、移動する海上プラットフォームへのマルチローターの自律着陸を、プラットフォームの状態推定なしで視覚特徴のみから実現する手法を提案した。
- 高速機動のためのイベントベースSLAMベンチマークSLAM2026/4/1
イベントカメラを用いた高速機動下での状態推定手法の限界を分析し、多様なプラットフォームと照明条件を含む新しいベンチマークフレームワークEvSLAMを提案した。
- 基盤モデル整合による生成的イベント事前学習イベントカメラ/事前学習2026/3/1
イベントカメラのデータに、画像基盤モデルの知識を整合させつつ、時系列生成事前学習を行う2段階フレームワークを提案し、認識・セグメンテーション・深度推定などで最先端性能を達成した。
- イベントカメラを用いた混雑環境でのクアッドローター飛行のための近似模倣学習ドローン飛行2026/3/1
イベントカメラの高周波データをシミュレーションする計算コストを回避するため、表現学習と方策探索を分離し、オフラインデータで表現を学習後、軽量な状態情報のみで方策を微調整する近似模倣学習を提案。訓練時間を28倍短縮し、実機でも有効性を実証した。
- EAAE: 未知の3次元環境におけるUAVのエネルギーを考慮した自律探索探索/UAV2026/3/1
マルチローターUAVの探索において、エネルギー消費を明示的に考慮したフロンティアベースの探索手法EAAEを提案し、シミュレーションでエネルギー消費を削減しつつ探索時間と地図品質を維持できることを示した。
- 知覚を考慮したクワッドローターのウェイポイント飛行における時間最適計画飛行ロボット2026/3/1
クワッドローターの時間最適軌道計画に、視覚的状態推定の品質を考慮した知覚制約を統合する新しい最適化フレームワークを提案した。
- イベントカメラ支援による高速飛行ドローンのための鮮明な放射輝度場再構成NeRF/イベントカメラ2026/2/1
高速飛行するドローンの運動ぼけ画像とイベントストリームを融合し、NeRF最適化と自己運動推定を同時に精錬することで、高精度な3D放射輝度場とカメラ軌跡を教師なしで復元する手法を提案。
- 実世界で俊敏なクアッドロータ飛行を学習する飛行制御2026/2/1
正確なシステム同定やSim2Real転移なしに、オンライン適応と残差学習でクアッドロータの俊敏な飛行を実現する自己適応フレームワークを提案。
- 動きを考慮したイベントカメラのイベント抑制イベントカメラ2026/2/1
イベントカメラのストリームから自己運動と独立移動物体によるイベントをリアルタイムに分離・抑制する軽量フレームワークを提案し、セグメンテーション精度と推論速度を大幅に向上させた。
- 四 rotor MPCにおける計画と制御の時間的カスケードMPC/制御2025/12/1
クアッドロータのMPCにおいて、階層的な計画と制御の積み重ねを時間的カスケードに置き換え、単一の多段MPCとして計画問題を定式化することで追従性能を最大75%改善した。
- 物体目標ナビゲーションのための強化学習手法で重要な要素は何か？実証研究と統合フレームワーク物体目標ナビゲーション2025/10/1
物体目標ナビゲーションの強化学習システムを認識・方策・テスト時強化の3要素に分解し、大規模実験で各要素の影響を分析。認識とテスト時戦略の改善が方策改善より効果的であることを示し、統合フレームワークを提案。
- ロボティクスにおけるリアルギャップ：課題・解決策・ベストプラクティスsim2real2025/10/1
シミュレーションと実環境の差異（リアルギャップ）の原因・解決手法・評価指標を体系的に整理したサーベイ。sim-to-real転移の現状と課題を概観する。
- 見えれば到達不要：知覚考慮型強化学習による効率的なロボット検査ナビゲーション2025/9/1
検査対象が見えた時点で移動を止めることを目的とし、地図なしで最短の視認可能軌道を学習する強化学習フレームワークを提案。シミュレーションで訓練し実機に展開、従来手法より効率的な検査軌道を実現。
- PA-MPPI: 未知環境におけるクアッドロータ航法のための知覚認識型モデル予測パス積分制御ナビゲーション2025/9/1
未知環境でクアッドロータが目標まで飛行する際、障害物で目標が見えないときは未知領域を観測できる経路を優先する知覚コストをMPPIに組み込み、地図を拡張しながら代替経路をオンライン計画する手法を提案。50Hzで動作することを実機実験で示した。
- イベント分光法：構造化光を用いたイベントベース多スペクトル・深度センシングイベントカメラ/構造化光/分光2025/9/1
単一のイベントセンサと波長変調構造化光により、高解像度・低遅延の深度再構成と650-850nmの分光イメージングを同時に実現し、森林環境での葉と枝の識別精度を向上させた。
- 選好から学ぶアクロバティック飛行sim2real2025/8/1
人間の選好フィードバックのみから、ドローンの複雑なアクロバティック飛行をシミュレーションで学習し、実機へゼロショット転移することに成功した研究。
- オンザフライ学習：微分可能シミュレーションによる迅速な方策適応sim2real2025/8/1
微分可能シミュレーション内で残差ダイナミクス学習と実時間方策適応を統合し、実世界データでモデルを逐次更新することで、未見の外乱に5秒以内で適応するオンライン学習フレームワークを提案した。
- 狭いパイプ内でホバリングするドローンのための低遅延イベントベース流速計測飛行制御2025/7/1
パイプ内の気流をイベントカメラと煙でリアルタイム計測し、その流れ情報を強化学習コントローラに統合することで、狭い管内でのホバリングと壁衝突回避を実現した。
- ロボティクスにおけるAIのロードマップロボティクスAI2025/7/1
1990年代以降のロボティクスAIの成果を評価し、多様なタスク・環境に対応するデータセットや汎用性の高いアルゴリズム設計など、短期・中期的な研究課題と展望をまとめたロードマップを提案する。
- 視線誘導イベントビジョンによる暗所読書イベントカメラ/OCR2025/6/1
スマートグラスにおいて、ユーザーの視線でイベントストリームを中心視化し、帯域を98%削減しつつ暗所や高速シーンでの文字認識を可能にするイベントベースOCRを提案。
- Sight Guide: Cybathlon 2024視覚支援レースのためのウェアラブル知覚・ナビゲーションシステムウェアラブル支援/ナビゲーション2025/6/1
視覚障害者支援のため、複数のRGB-Dカメラと振動・音声フィードバックを用いたウェアラブルシステムを開発し、Cybathlon 2024の視覚支援レースで有効性を示した。
- HDVIO2.0: ハイブリッド動力学VIOによる風と外乱の推定VIO2025/4/1
ドローンの並進・回転の6自由度動力学を学習ベースのモデルと組み合わせてVIOに統合し、風などの外乱下でも高精度な状態推定を実現した。
- ForesightNav: シーン想像による効率的な探索学習ナビゲーション2025/4/1
未探索領域の占有・意味情報を予測する想像モジュールを備え、長期的なナビゲーション目標を効率的に選択することで未知環境での探索性能を高める手法を提案。
- 単眼イベントカメラによるモーションキャプチャシステムモーションキャプチャ2025/2/1
狭い空間でも使えるよう、点滅LEDマーカーと単眼イベントカメラで物体の位置・姿勢を推定するシステムを開発し、小型ドローンの飛行制御に応用した。
- 解析的世界モデルによる効率的な車両ダイナミクスモデリングの実現自動運転2025/2/1
微分可能シミュレータを状態予測器と組み合わせることで、相対オドメトリ、最適プランナ、最適逆状態を学習する解析的世界モデル（AWM）を提案し、自動運転における意思決定を強化する。
- 視覚基盤モデルによるLiDAR位置合わせ位置推定2025/2/1
周囲カメラ画像から得たDINOv2特徴を点記述子として使い、RANSACやICPと組み合わせることで、季節変化や長期経過後でもLiDARスキャンを3Dマップに頑健に位置合わせする手法を提案。
- 状態空間ワールドモデルによるモデルベース強化学習の高速化モデルベースRL2025/2/1
状態空間モデル(SSM)を用いてダイナミクスモデルの学習を並列化し、モデルベース強化学習の計算ボトルネックを解消。部分観測環境向けに特権情報を活用するアーキテクチャも提案し、実機のアジャイルなクアッドロータ飛行タスクで検証した。
- 夢見るドローン：視覚ベース飛行のためのモデルベース強化学習VLA2025/1/1
DreamerV3を用いて、カメラ画像のみを入力としてドローンレースコースを最大9m/sで飛行する視覚運動ポリシーを学習させた研究。
- デジタルツインを活用したドリフトフリーVisual SLAMVisual SLAM2024/12/1
VIO/VSLAMが生成する疎な3D点群をデジタルツインに点対面マッチングで位置合わせし、視覚的特徴の対応付けなしに6自由度のグローバル位置推定を実現する手法を提案。
- クアッドロータのためのマルチタスク強化学習マルチタスク強化学習/クアッドロータ制御2024/12/1
クアッドロータ制御において、共有された物理ダイナミクスを活用し、単一のポリシーで複数の機動（高速安定化、速度追従、自律レースなど）を実行できるマルチタスク強化学習フレームワークを提案した。
- 生徒に合わせた教師の訓練：部分観測下での模倣学習の改善模倣学習2024/12/1
特権情報を持つ教師と限られた観測の生徒の非対称性を解消するため、教師と生徒を同時に訓練し、生徒が模倣可能な行動を教師に学習させる枠組みを提案。
- 単眼イベントカメラによるクアッドロータの障害物回避障害物回避2024/11/1
機載の単眼イベントカメラのみを用いて、深さ予測を事前学習に活用し、シミュレーションと実機データで学習することで、クアッドロータの屋内・屋外での障害物回避を実現した。
- 微分可能シミュレーションを用いた知覚的四足歩行制御のための残差方策学習歩行2024/10/1
微分可能シミュレーションによる一次方策勾配法に残差方策学習を組み合わせ、四足歩行の移動と知覚ナビゲーションを数分でエンドツーエンド学習できることを示した。
- 微分可能シミュレーションによる視覚特徴からのクアッドロータ制御学習sim2real2024/10/1
微分可能シミュレーションを用いてクアッドロータの制御方策を学習し、視覚特徴のみからでもモデルフリー強化学習より高効率・短時間で訓練できることを示した。
- 環境をポリシーとして：未知のコースを走るドローンレースの学習ドローンレース/強化学習2024/10/1
強化学習でドローンレースのポリシーを訓練する際、別のRLポリシーがエージェントの性能に応じて訓練環境を動的に調整することで、再訓練なしに未知のコースへ汎化できる手法を提案した。
- FaVoR: ボクセルレンダリングによる特徴量を用いたカメラ再定位カメラ再定位2024/9/1
追跡した2D特徴量をボクセルマップに蓄積し、ボリュームレンダリングで未知視点の記述子を合成することで、視点・外観変化に頑健なカメラ再定位を実現した。
- 構造非依存のレンジ・視覚・慣性オドメトリオドメトリ2024/9/1
火星ヘリコプター着陸のため、距離センサと視覚・慣性を融合し、地形の平面仮定なしにメートルスケールのドリフトを防ぐオドメトリ手法を提案した。
- 強化学習による視覚オドメトリの適応的制御VLA2024/7/1
視覚オドメトリ(VO)を逐次意思決定問題として捉え、強化学習でキーフレーム選択やグリッドサイズを動的に調整することで、人手によるパラメータ調整を不要にし精度と頑健性を向上させた研究。
- 俊敏ロボティクス：最適制御・強化学習・微分可能シミュレーション制御/強化学習2024/7/1
最適制御・強化学習・微分可能シミュレーションを組み合わせ、ロボットの俊敏性を高めつつ外乱に頑健な制御系を設計する方法を論じた論文。
- 状態推定なしでピクセルからアジャイル飛行を実現VLA2024/6/1
強化学習により、カメラ映像から直接制御指令を生成し、状態推定を使わずに時速40kmでゲートを通過するドローンレーシングを実現した。
- Hilti SLAMチャレンジ2023：建設現場における多様なセンサ構成での単一・複数セッションSLAMのベンチマークSLAM2024/4/1
建設現場でのSLAM性能を評価する新データセットとベンチマークを提供し、異なるセンサ構成や複数セッションSLAMの課題に取り組んだ。また、LiDARで観測可能な新規マーカーとmm精度の位置推定アルゴリズムを提案した。
- 模倣学習で強化学習をブートストラップする視覚ベースの俊敏飛行VLA2024/3/1
特権状態で強化学習した教師方策を模倣学習で視覚入力の方策に蒸留し、さらに強化学習で微調整することで、視覚のみでドローンレースを飛行できる制御器を学習した。
- MPCC++: 安全制約付き時間最適飛行のためのモデル予測輪郭制御制御/ドローンレース2024/3/1
ドローンレース向けに、ゲート衝突を防ぐ空間制約と終端集合で安全性を保証し、実データから学習した空力・推力の残差項とベイズ最適化によるハイパーパラメータ調整を組み合わせたMPCC手法を提案した。
- 微分可能シミュレーションによる四足歩行の学習歩行2024/3/1
高忠実度の非微分可能シミュレータと簡略化サロゲートモデルを組み合わせた微分可能シミュレーション枠組みを提案し、四足歩行を数分で学習、PPOより高いサンプル効率を実現した。
- ロボティクスと流体力学の融合：クアッドロータ下方の誘起気流を乱流ジェットとして特徴づける空力モデリング2024/3/1
クアッドロータのホバリング時に下方に生じる気流を乱流ジェット理論でモデル化し、機体質量・プロペラ径・機体サイズのみで平均速度場を高精度に推定できる軽量モデルを実験的に構築した。
- AERIAL-CORE：電力インフラの点検・保守に向けたAI搭載空中ロボット空中ロボット2024/1/1
視程外の長距離飛行や空中マニピュレータによる保守作業、高所作業者の支援を統合した初の自律型空中ロボットシステムを構築し、実電力線で検証した。
- 自律ドローンレースの限界に挑む：最適制御と強化学習の比較飛行制御2023/10/1
ドローンレースを題材に強化学習と最適制御を比較し、強化学習が優位な理由を分析。12G超の加速度と108km/hを達成した。
- Flymation: 飛行ロボットのためのインタラクティブアニメーション可視化2023/10/1
Unity3D上に構築した飛行軌跡の可視化・アニメーションツールで、シミュレータや実機データをリアルタイムに表示・分析できる。
- 強化学習のための対照的初期状態バッファ強化学習2023/9/18
過去の経験から有益な状態を選んでエージェントの初期状態とし、探索を効率化する手法を提案。四足歩行とドローンレースで性能と収束速度を改善。
- 敵対的モーションプライアを用いた歩行と飛行の学習歩行2023/9/1
敵対的モーションプライアを活用し、脚式ロボットが歩行と飛行を滑らかに切り替えるマルチモーダル移動を強化学習で獲得する手法を提案した。
- 視覚ベースの俊敏飛行におけるロバストなシーン転移を実現する対照学習sim2real2023/9/1
適応的なマルチペア対照学習で視覚表現を学習し、未見環境でもファインチューニングなしにドローンの俊敏飛行を可能にした研究。
- Agilicious: 視覚ベース飛行のためのオープンソース・オープンハードウェアな敏捷クアッドロータ飛行制御2023/7/1
自律的な敏捷クアッドロータ飛行研究を加速するため、モデルベースとニューラルネットワークベースの両制御器をサポートするオープンソース・オープンハードウェアのハードウェア・ソフトウェア統合フレームワークを提案し、高速軌道追従や視覚ベースのアクロバット飛行、障害物回避を実証した。
- HDVIO: ハイブリッドダイナミクスモデルによる自己位置推定と外乱推定の改善VIO2023/6/1
点質量モデルと学習ベースの空力効果モデルを組み合わせたハイブリッドダイナミクスをVIOに統合し、強風下でもドローンの状態と外力を高精度に推定する手法を提案した。
- Actor-Criticモデル予測制御：微分可能最適化と強化学習を融合した俊敏飛行VLA2023/6/1
微分可能なMPCをactor-critic強化学習に組み込み、短期予測最適化と長期学習を両立させた枠組みを提案し、ドローンレースで超人的な飛行性能を実証した。
- 微小重力は知覚的意思決定における過信を引き起こす宇宙環境・認知2023/4/1
パラボリックフライトによる仮想現実環境で、微小重力・過重力条件下でのドローン衝突予測課題を行い、微小重力が主観的確信度を高めることを示した。
- 知覚を考慮したMPCによるドローン自律送電線点検飛行制御/MPC2023/4/1
知覚と制御を密結合したモデル予測制御により、送電線の視認性を最大化しつつ鉄塔を安全に回避するドローン点検システムを提案し、実機で検証した。
- 俊敏な視覚ベースドローンの飛行を学ぶ：シミュレーションから現実へsim2real2023/4/1
深層センサーモーターポリシーを学習し、シミュレーションから実世界への転移に成功した手法を提示し、自律ドローンの俊敏性と堅牢性に関する未解決問題を議論する。
- イベントカメラを搭載した四足ロボットによる俊敏な物体キャッチングマニピュレーション2023/3/1
四足ロボットにイベントカメラを搭載し、低遅延な視覚情報を活用して最大15m/sで飛来する物体を83%の成功率でキャッチすることに成功した。
- COVERED: 協働ロボット環境の3Dセマンティックセグメンテーション用データセットセマンティックセグメンテーション2023/2/1
協働ロボット作業空間の3Dセマンティックセグメンテーション用に、点単位でアノテーションされた点群データセットCOVEREDを構築し、SOTA手法のベンチマークとマルチLiDARによるリアルタイム認識を実証した。
- 深層距離学習による人とロボットの物理的協働の安全性向上物理的ヒューマンロボット協働2023/2/1
ロボットの固有感覚と深層距離学習(DML)を用いて、非接触動作・意図的な接触・衝突を98.6%の精度で識別し、人とロボットの協働における安全性を高める手法を提案した。
- 自律ドローンレースのサーベイドローン制御2023/1/1
自律ドローンレースを題材に、モデルベースと学習ベースの高速飛行アルゴリズムの研究動向と課題をまとめたサーベイ。
- ユーザー条件付きニューラル制御方策によるモバイルロボティクス飛行制御2022/11/1
FiLM層を用いてニューラル制御方策を補助入力で条件付けし、展開中にユーザーが四rotorの飛行アグレッシブさを調整できるようにした。単一方策で最大60km/h・4.5gの時間最適に近い飛行を実現した。
- 障害物環境における知覚を考慮した俊敏飛行の学習飛行制御2022/10/1
強化学習で全状態情報を用いた教師方策を訓練し、それを模倣学習でカメラ入力のみの生徒方策に蒸留することで、障害物環境を最短時間で飛行する知覚考慮型のドローン制御を実現した。
- 視覚ベース自律ドローンレースのための深層感覚運動ポリシー学習VLA2022/10/1
生画像から直接制御指令を推論する深層感覚運動ポリシーを、対照学習と2段階のlearning-by-cheatingで訓練し、状態ベースと同等のレース性能を実現した。
- 自律ドローンレースのための学習型慣性オドメトリ状態推定2022/10/1
IMUと推力測定のみを用いた学習ベースの慣性オドメトリを提案し、自律ドローンレースにおいて既存手法を上回る姿勢推定精度を実現した。
- 重み付き最尤推定によるMPCCの自動チューニング制御チューニング2022/10/1
モデル予測輪郭制御(MPCC)のチューニングパラメータを重み付き最尤推定で自動学習し、高忠実度シミュレータで訓練して実機にゼロショット転移、時速75kmの高速飛行を実現した。
- データ効率の良い協調分散型熱慣性オドメトリ熱慣性オドメトリ2022/9/1
熱画像と慣性計測を用いて飛行ロボット群の分散状態推定をデータ効率的に行うシステムを提案し、個別推定より最大46%精度を改善しつつ通信量を最大89%削減した。
- 微分可能シミュレータを用いた解析的方策勾配による効率的な制御器の学習制御/学習ベース制御2022/9/1
微分可能シミュレータ上で追従誤差を勾配降下で直接最小化する解析的方策勾配(APG)を提案し、MPC並みの精度を1桁以上少ない計算量で実現した。
- Hilti-Oxfordデータセット：ミリメートル精度のSLAMベンチマークSLAM2022/8/1
LiDAR・5台のカメラ・IMUを搭載した計測プラットフォームで収集し、ミリメートル精度の正解データを備えたSLAM評価用データセットを構築した。
- E-NeRF: 移動するイベントカメラからのニューラル放射輝度場NeRF/イベントカメラ2022/8/1
高速移動するイベントカメラのイベントストリームからNeRFを推定する初の手法を提案し、フレームベース手法が失敗する高ダイナミックレンジや激しいモーションブラー下でも高品質なシーン再構成を実現した。
- 火星探査向けイベントカメラオドメトリの探求VIO2022/4/1
イベントカメラとフィルタベースのバックエンドを組み合わせたEKLT-VIOを提案し、火星探査に適した高精度・高ロバストな視覚慣性オドメトリを実現した。
- リアルタイムNeural-MPC：クアッドロータと俊敏なロボットのための深層学習モデル予測制御制御/MPC2022/3/1
大規模ニューラルネットワークを動力学モデルとしてMPCパイプラインに組み込み、組み込み環境で50Hzのリアルタイム制御を実現した。クアッドロータ実験で位置追従誤差を最大82%削減した。
- 障害物環境における最短時間飛行の学習強化学習/飛行制御2022/3/1
深層強化学習とトポロジカル経路計画を組み合わせ、障害物の多い環境でクアッドロータが最短時間で飛行する頑健なニューラルネットワーク制御器を訓練した。計画と制御をオンラインで同時に解くことで外乱に対応し、従来法を大きく上回る成功率と性能を実現した。
- 環境変化に即応する時間最適なクアッドロータ飛行のオンライン再計画飛行制御2022/3/1
点質量モデルの時間最適経路をサンプリングで高速生成し、モデル予測輪郭制御で追従することで、移動ゲートや強風下でもリアルタイムに再計画できるクアッドロータ飛行手法を実現した。
- 電力線への知覚考慮型マルチロータ着陸飛行ロボティクス2022/2/1
マルチロータが電力線に衝突せず動的に着陸し、その後の離脱まで含めた軌道を非線形計画法で生成するフレームワークを提案し、機上実装で検証した。
- 連続時間と離散時間の視覚SLAMの比較研究SLAM2022/2/1
視覚SLAMにおける連続時間定式化と離散時間定式化の長所と限界を、ロボット種類・速度・センサ構成を変えた実験で体系的に比較した論文。
- 俊敏なクアッドロータ飛行のための学習制御ポリシーのベンチマーク比較sim2real2022/2/1
俊敏なクアッドロータ飛行向けの学習制御ポリシーを比較し、機体レートと推力指令型がロータ推力直接指定型よりsim2real転移に頑健であることを示し、実機で45km/h超の飛行制御を初めて実現した。
- 障害物環境におけるクアッドロータの最短時間ウェイポイント飛行軌道計画2022/2/1
障害物がある環境で指定ウェイポイントを巡る最短時間軌道を、階層的なサンプリングベース手法と完全なクアッドロータ力学モデルで計画し、実機で60km/h超の飛行を実証した論文。
- 視覚的注意予測でドローンレースAIの性能向上ドローンレース/視覚的注意/模倣学習2022/1/1
人間パイロットの視線データから視覚的注意予測モデルを学習し、それを用いた模倣学習でドローンレースの自律制御器を構築、成功率88%と画像入力や特徴追跡ベースを上回った。
- モデル予測制御のための方策探索：俊敏なドローン飛行への応用制御×学習2021/12/1
MPCの高レベル決定変数を方策探索で自動選択する枠組みを提案し、高速で動くゲートをくぐるクアッドロータ飛行で有効性を示した。
- 高速自律飛行を実現するエンドツーエンド学習高速飛行2021/10/1
雑然とした環境を高速で飛ぶドローンのため、センサ入力から衝突回避軌道を直接生成する畳み込みネットワークをシミュレーションのみで学習し、実環境へゼロショット転移させた。
- 熟練度がドローンレースのパフォーマンスに与える影響ドローンレース2021/9/1
実世界のドローンレースコースと大規模位置追跡システムを用い、プロ5名と初心者5名の飛行を比較した。プロはより速いラップタイム・高い速度・効率的な機動と最適なレーシングラインを示した。
- マルチコプターの航続距離・滞空時間・最適速度の推定手法飛行ロボティクス2021/9/1
空力モデルとモータ・バッテリモデルを組み合わせ、様々なマルチコプターの航続距離・滞空時間・最適飛行速度を高精度に推定する手法を提案し、実機実験で検証した。
- クアッドロータのアジャイル飛行における非線形MPCと微分平坦性ベース制御の比較研究制御2021/9/1
最大20m/sの俊敏な軌道追従において、NMPCと微分平坦性ベース制御をシミュレーションと実機で比較し、追従精度・ロバスト性・計算効率を評価した。
- Hilti SLAMチャレンジデータセットSLAM2021/9/1
建設現場など実環境でのSLAM研究を促進するため、特徴の乏しい屋内・屋外シーケンスとミリ精度の正解付きマルチセンサデータセットを提案し、チャレンジ結果を報告した論文。
- 適応型非線形MPCによるクアッドロータの性能・精度・ペイロード対応制御/適応MPC2021/9/1
モデル不確かさをオンライン学習して即時補償するL1適応型NMPCを提案し、風や未知ペイロード、高速アジャイル飛行下で非適応ベースラインより大幅な追従誤差低減を実現した。
- 非線形MPCによるクアッドロータの故障耐性制御故障耐性制御2021/9/1
1つのローターが完全に故障したクアッドロータを、非線形モデル予測制御で安定化・制御する手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した論文。
- 時間最適なクアッドロータ飛行のためのモデル予測輪郭制御クアッドロータ制御2021/8/1
複数ウェイポイントを通過する時間最適軌道を、軌道計画と制御を同時に解くモデル予測輪郭制御(MPCC)でリアルタイム生成し、実機で最高60km/hを達成した研究。
- クアッドロータのウェイポイント飛行における時間最適計画軌道計画2021/8/1
軌道に沿った進行度を導入することで時間配分と軌道を同時最適化し、アクチュエータ限界を活かした真に時間最適なクアッドロータ軌道を生成する手法を提案した。実機のドローンレースで人間のエキスパートパイロットを上回った。
- イベントカメラによる送電線追跡イベントカメラ/ドローン点検2021/8/1
イベントカメラの時空間信号から平面検出により送電線をリアルタイム追跡する手法を提案し、実機飛行で既存手法の10倍の追跡寿命を達成した。
- ハイブリッド空力モデルによるクアッドロータの高精度モデリング空力モデリング2021/6/1
第一原理と学習を融合したハイブリッド手法でクアッドロータの空力効果を高精度にモデル化し、予測誤差を50%削減した論文。
- 深層強化学習による自律ドローンレースドローンレース/強化学習2021/3/1
深層強化学習と相対的なゲート観測を用いて、四輪ドローンのほぼ時間最適な軌道を生成し、環境変化にも適応できる手法を提案。実機で最大60km/hを達成した。
- 人間パイロットによるドローンレース：視覚処理と制御ドローンレース/視覚制御2021/3/1
熟練ドローンパイロット21名の視線・操作・飛行性能をシミュレータで計測し、注視が約1.5秒・16m先のゲートを先読みし、視覚運動遅延が平均220msであることを示した研究。
- カリキュラム強化学習によるGran Turismo Sportでの自律追い越し強化学習2021/3/1
Gran Turismo Sportのレース環境でカリキュラム強化学習を用い、ゲーム内AIを上回り熟練ドライバーに匹敵する追い越し制御を実現した。
- DSEC: 運転シーン向けステレオイベントカメラデータセットイベントカメラ/データセット2021/3/1
夜間や日の出・日の入りなど厳しい照明条件下での自動運転向けに、高解像度ステレオイベントカメラとカラーカメラ、LiDAR、RTK GPSを同期収録した大規模データセットを構築し、イベントベースステレオの正解視差を提供した。
- AutoTune：高速飛行のためのコントローラ自動チューニング制御チューニング2021/3/1
高速飛行ではコントローラのパラメータ感度が高く手動調整が難しいため、事前知識を必要とせず多峰性の最適化空間に対応するサンプリングベースの自動チューニング手法AutoTuneを提案し、シミュレーションと実機で既存手法を最大90%上回る軌道完遂性能を示した。
- データ駆動型MPCによるクアッドロータの高速飛行制御制御/空力モデリング2021/2/1
空気力をガウス過程でモデル化しモデル予測制御に組み込むことで、高速飛行時の軌道追従誤差を最大70%削減した。
- オンボード視覚センサのみでロータ故障時も自律飛行するクアッドロータ：フレームとイベントの比較故障許容制御/視覚オドメトリ2021/2/1
1つのロータが完全に故障したクアッドロータでも、外部センサなしにオンボード視覚と故障許容制御を組み合わせて位置制御を実現し、フレームカメラとイベントカメラの性能を比較した研究。
- Flightmare：柔軟なクアッドロータシミュレータシミュレータ2020/9/1
レンダリングと物理演算を完全に分離した高速なクアッドロータ用シミュレータを提案し、強化学習制御と経路計画のタスクでその柔軟性を示した。
- イベントデータのための教師なし特徴学習：直接問題と逆問題の定式化の比較イベントカメラ2020/9/1
イベントカメラの局所イベントデータから単層アーキテクチャで教師なし特徴学習を行う際、直接問題と逆問題の2つの定式化を理論的・実験的に比較し、各手法の利点と認識精度最大9%の改善を示した。
- 深層強化学習によるGran Turismo Sportでの超人性能深層強化学習/自動運転レーシング2020/8/1
高忠実度な車両シミュレーションとコース進捗報酬を用いた深層強化学習により、Gran Turismo Sportで内蔵AIを超え、5万人以上の人間プレイヤー中最速のドライバーをも上回る自動運転レーシングを実現した。
- オンライン重み適応型非線形モデル予測制御制御2020/8/1
NMPCの状態・制御重みをオンラインで更新する新手法を提案し、クアッドロータ航法で軌道精度が最大70%向上することを示した。
- フィッシャー情報場：知覚考慮型計画のための効率的で微分可能な地図知覚考慮型計画2020/8/1
6自由度視覚自己位置推定のフィッシャー情報をボクセルグリッドに事前計算して格納し、任意の姿勢での情報量を定時間で取得できる新しい地図表現を提案した論文。
- 相補性制約によるクアッドロータの時間最適軌道計画軌道計画2020/7/1
ウェイポイント通過の進捗を相補性制約で表現し、軌道と時間配分を同時最適化することで、クアッドロータの真に時間最適な軌道を生成する手法を提案した論文。
- MPCのための深層高レベル方策学習制御/強化学習2020/7/1
モデル予測制御(MPC)の高レベル決定変数をニューラルネットで適応的に選択する手法を提案し、揺れるゲートを通過するクアッドロータ制御で有効性を示した。
- 深層学習によるドローンのアクロバット飛行飛行制御2020/6/1
最適制御器のデモを用いてシミュレーションのみで訓練した方策により、機載センサと計算だけで実機のクアッドロータが高加速度のアクロバット飛行を実現した。
- AlphaPilot：ビジョンベース自律ドローン競技システムドローン自律飛行2020/5/1
複数のゲートを同時検出してドリフト補正した状態推定とグローバルマップを構築し、近時間最適軌道計画でドローンを自律飛行させるシステムを開発、2019年AlphaPilot Challengeで2位を獲得した。
- ビジュアルSLAMのためのボクセルマップビジュアルSLAM2020/3/1
キーフレームの代わりにボクセルグリッドで地図点を管理し、カメラ視錐台をレイキャストして可視点を高速取得するビジュアルSLAM手法を提案。EuRoCでRMSEが平均46%改善。
- 形状変化ドローンのための形状認識型補償手法形状変化ドローン2020/3/1
折りたたみ式クアッドロータでプロペラと機体の部分的重なりが生む空力効果を実験的に解明し、形状に応じた補償制御で飛行精度を向上させた。
- 任意のマルチカメラ構成に対応する適応型SLAMの再設計SLAM2020/3/1
カメラ台数や配置に依存せず動作する適応型SLAMを提案し、初期化・キーフレーム選択・地図構築を理論的に再設計して2〜6台の構成で調整なしに機能することを示した。
- 構造情報で視覚的自己位置認識を強化する手法視覚的自己位置認識2020/3/1
Structure-from-Motionから得た3D構造情報を2D CNNと3D CNNで融合し、画像のみより高精度な場所認識記述子を実現した。
- 最適化型視覚慣性オドメトリにおけるグローバル位置計測の密結合融合VIO2020/3/1
視覚・慣性・GPSなどのグローバル位置情報を非線形最適化で密結合し、長期自律航法でもドリフトのない高精度な姿勢推定を実現した研究。
- スパイキングネットワークによるイベントカメラの角速度回帰イベントカメラ/SNN2020/3/1
イベントカメラの非同期イベントから3自由度の角速度を時間連続的に予測する回帰問題を、スパイキングニューラルネットワークで初めて解いた研究。
- AirSimドローンレースラボ：自律飛行アルゴリズム開発のためのシミュレーション基盤ドローンレース/sim2real2020/3/1
ドローンレース向けに、フォトリアルな環境でコース生成や複数センサー・カメラモデルを備え、計画・制御・視覚・学習アルゴリズムをベンチマークできるシミュレーションフレームワークを提案し、NeurIPS 2019の競技会で実証した。
- イベントカメラによるクアッドロータの低遅延・広帯域制御への挑戦イベントカメラ/姿勢制御2019/11/1
イベントカメラとHough変換+カルマンフィルタを用いてデュアルコプタの姿勢を1kHzで推定し、1600deg/s超の姿勢追従を実現した研究。
- ドリフトに頑健な局所ボリューム統合による探索探索2019/9/1
ドリフトを含む状態推定でも破綻しないよう、局所的な計量ボリュームを相対姿勢でつなぐ2D地図表現を提案し、フロンティア探索で従来のグリッド地図と比較した。
- 飛行ロボットの視覚慣性オドメトリ視覚慣性オドメトリ2019/6/1
カメラとIMUのみを用いて飛行ロボットの姿勢と速度を推定する視覚慣性オドメトリ(VIO)の手法を解説した論文。
- イベントカメラで動的障害物を回避する深層学習ドローン制御障害物回避2019/6/1
単一のイベントカメラと機上計算のみで、クアッドロータが複数の動く障害物を回避する深層学習手法を提案し、シミュレーション学習から実世界へ直接転移させて70%の成功率を達成した。
- SLAM軌道評価の再考：確率的連続時間アプローチSLAM評価2019/6/1
SLAMの軌道評価を確率的・連続時間の枠組みで定式化し、絶対誤差と相対誤差の理論的関連を明らかにするとともに、時間的対応付けを原理的に扱う手法を提案した。
- 深層ドローンレーシング：ドメインランダム化によるシミュレーションから現実への転移sim2real2019/5/1
CNNによる知覚と計画・制御を組み合わせ、ドメインランダム化でシミュレーション訓練したシステムを実機ドローンにファインチューニングなしで展開し、動的環境での高速自律レースを実現した。
- フォーカスこそがすべて：イベントベースビジョンのための損失関数イベントカメラ2019/4/1
イベントカメラの動き補償でイベントの位置合わせを評価する22種類の損失関数を整理・分類し、公開データセットで精度と実行時間を比較して最良の関数を特定した論文。
- イベントベースビジョン：サーベイイベントカメラ2019/4/1
イベントカメラの原理・利用可能なセンサ・低次から高次までの視覚タスク・処理アルゴリズムを包括的に概観したサーベイ論文。
- 美女と野獣：最適手法と学習の融合によるドローンレースドローンレース2018/10/1
単一のデモ飛行から粗いゲート配置を推定し、CNNによるゲート姿勢予測と拡張カルマンフィルタ、モデル予測制御を組み合わせて、未見のコースを高速かつ俊敏に自律飛行する手法を提案した。
- ステレオイベントカメラによる半密3D再構成3D再構成2018/7/1
ステレオイベントカメラの両眼イベントの時空間一貫性を利用したエネルギー最適化と確率的深度融合により、テクスチャ豊富な場面から疎な場面まで対応する半密な3D再構成手法を提案した。
- イベントカメラとフレームを融合した非同期・測光特徴追跡イベントカメラ/特徴追跡2018/7/1
フレームで特徴を抽出し、イベントカメラのデータで非同期に追跡する手法を提案。生成イベントモデルに基づく最尤推定により、従来より高精度で長い特徴追跡を実現した。
- 深層学習によるドローンレース：動的環境での俊敏な飛行の学習ドローン自律飛行2018/6/1
CNNでカメラ画像からウェイポイントと速度を直接推定し、経路計画・制御と組み合わせて動くゲートのあるドローンレースコースを機上のみで自律飛行する手法を提案した論文。
- 64mWで動くDNNベースのナノドローン向け視覚ナビゲーションエンジンナノドローン/エッジAI2018/5/1
超低消費電力の並列計算チップGAP8と小型ドローンCrazyFlie 2.0を用い、深層畳み込みニューラルネットワークによる視覚ナビゲーションを機上で完結させるシステムを実現した。平均64mWで6fpsのリアルタイム動作を達成している。
- 知覚考慮型モデル予測制御によるクアッドロータの制御と計画の統合MPC/知覚考慮制御2018/4/1
クアッドロータにおいて、制御と計画を行動・知覚の両目的で統合する初の知覚考慮型MPCフレームワークを提案し、機体上でリアルタイム動作を実証した。
- イベントカメラのための統一コントラスト最大化フレームワーク：運動・深度・オプティカルフロー推定への応用イベントカメラ2018/4/1
イベントカメラのデータに対し、ワープ後のイベント画像のコントラストを最大化する点軌跡を求めることで、運動・深度・オプティカルフロー推定を統一的に解くフレームワークを提案した。
- イベントカメラと深層学習による自動運転のステアリング予測自動運転/イベントカメラ2018/4/1
イベントカメラの出力に畳み込みニューラルネットを適用し、大規模データセットで車両のステアリング角予測を行い、従来カメラを上回る性能を示した論文。
- 2機ドローンレースのためのリアルタイムゲーム理論プランナマルチエージェント/ドローンレース2018/1/1
相手の行動を予測しながらブロックやフェイントを駆使する2機ドローンレース向けに、ナッシュ均衡をリアルタイムで近似する再帰的計画アルゴリズムと視覚による相手位置推定を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- GPS非依存の障害物環境における高速自律飛行自律飛行2017/12/1
GPSが使えない倉庫などの混雑環境で、事前知識をほとんど持たずに障害物を避けながら高速で自律飛行するロボットのシステム設計とソフトウェア構成を提案し、実環境実験で有効性を示した論文。
- ロータードラッグを考慮したクアッドロータの微分平坦性と高速軌道追従飛行制御2017/12/1
ロータードラッグを受けるクアッドロータの力学が位置と方位について微分平坦であることを証明し、参照軌道から直接フィードフォワード制御を計算して高速飛行の追従精度を大幅に向上させた。
- データ効率の良い分散型ビジュアルSLAM分散SLAM2017/10/1
複数ロボットの分散型ビジュアルSLAMにおいて、2段階のデータ関連付けで通信量をロボット数に対して線形に抑え、公開データで評価した研究。
- 究極のSLAM？イベントカメラ・通常画像・IMUを融合したHDR・高速シーン対応のロバスト視覚SLAM視覚SLAM2017/9/1
イベントカメラと通常カメラ、IMUを密結合で融合し、高速運動やHDR・低照度環境でも高精度に自己位置推定できるSLAMパイプラインを提案。イベントカメラによる世界初の自律ドローン飛行も実証した。
- 全画像記述子を用いた効率的な分散型視覚位置認識視覚位置認識2017/5/1
NetVLADの全画像記述子をk-meansクラスタリングでキーバリュー検索問題に変換し、分散型視覚位置認識をよりシンプルに実現した研究。
- イベントカメラのための連続時間ビジュアル・イナーシャル・オドメトリVIO2017/2/1
イベントカメラの姿勢を3次スプラインで連続時間表現し、非同期イベントと慣性計測を直接融合することで高精度なビジュアル・イナーシャル・オドメトリを実現した論文。
- オンボードセンシングとアクティブビジョンによる狭い隙間の高速自律飛行飛行制御2016/12/1
機体搭載カメラとIMUのみで隙間を検出・自己位置推定し、隙間の位置を事前に知らなくても狭い隙間を高速で通過する軌道生成と再計画を実現した研究。
- イベントカメラのデータセットとシミュレータ：姿勢推定・視覚オドメトリ・SLAM向けイベントベースデータイベントカメラ/データセット2016/10/1
DAVISイベントカメラで収集した実環境・合成環境のデータセットと、合成イベントデータを生成するオープンソースシミュレータを公開し、姿勢推定やSLAM研究を促進する。
- 光度深度マップを用いたイベントカメラの6自由度トラッキングビジュアルオドメトリ2016/7/1
イベントカメラの各イベント到着ごとに光度深度マップ上で6自由度姿勢を推定し、低遅延かつ高速動作に対応したトラッキング手法を提案・評価した。
- SLAMの過去・現在・未来：ロバスト知覚時代に向けてSLAM2016/6/1
SLAMの30年の進展を概観し、標準的定式化・ロバスト性・長期マッピング・意味表現・性能保証・能動SLAMなどの研究動向を整理して未解決課題を提示したサーベイ兼チュートリアル論文。
- 知覚を考慮した経路計画経路計画2016/5/1
視覚制御ロボットの経路計画において、シーンの幾何構造だけでなくテクスチャ情報も考慮し、視覚的自己位置推定の不確かさを最小化する手法を提案した論文。
- 多様体上の事前積分によるリアルタイム視覚慣性オドメトリ視覚慣性オドメトリ2015/12/1
キーフレーム間の慣性計測を回転群の多様体構造を考慮して事前積分し、因子グラフに統合することで、リアルタイム視覚慣性オドメトリを高速化した論文。
- 生成イベントモデルを用いたイベントカメラの姿勢追跡自己位置推定2015/10/1
イベントカメラの出力を確率的生成モデルとベイズフィルタで扱い、既知環境での6自由度カメラ位置姿勢推定を実現した研究。
- LightPanel：高密度3Dモデリングのための能動型移動プラットフォーム3Dモデリング2015/6/1
光源と距離センサを備えた撮像装置を移動ロボットに搭載し、遠隔操作で手の届かない物体を照らしながらフォトメトリックステレオで高密度3Dモデルを復元するシステムを提案した。
