Francesco Conti
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
エッジAI/ナノドローン3D再構成/エッジAIナビゲーションsim2realナノUAV/オンボード推論ナノUAV/視覚ナビゲーションナノドローン/エッジAI
※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
- 自動エンドツーエンド最適化とDNN展開による自律ナノドローンの性能向上エッジAI/ナノドローン2026/7/1
ナノドローン向けの視覚ベースCNNナビゲーションの展開を自動化し、メモリ使用量と推論時間を削減しつつ、実機での性能を大幅に向上させた。
- Tiny-DroNeRF: 連合学習対応ナノドローン上の小型ニューラル放射場3D再構成/エッジAI2026/3/1
ナノドローン上で動作する軽量NeRFモデルを提案し、メモリ使用量を96%削減しつつ、複数ドローンによる連合学習でデータ量の制約を克服した。
- ナノUAVの自律ナビゲーションに向けた局所・大域知覚の融合ナビゲーション2024/3/1
ナノUAV上で、CNNによる視覚的な大域知覚と8x8pxの深度マップによる近接局所知覚を融合し、未知環境での自律飛行を実現した。複雑な経路で15回の飛行すべてに成功した。
- シミュレーションから実機への深層学習による自律ナノドローン競技フレームワークsim2real2023/12/1
約10cmのナノドローンで自律飛行レースに参加するため、シミュレーション画像のみで学習したオンボード深層学習による視覚ナビゲーションを開発し、国際大会で優勝した。
- 超低消費電力ナノドローン上でのAIによるオンボード人体姿勢推定ナノUAV/オンボード推論2021/3/1
27gのナノUAV上で、PULPプロセッサと8bit量子化DNN(PULP-Frontnet)を用い、135fpsのリアルタイム人体姿勢推定と自律飛行を実現した研究。
- オープンソース・オープンハードウェアの深層学習搭載ナノUAV向け視覚ナビゲーションエンジンナノUAV/視覚ナビゲーション2019/5/1
27gのナノUAV上で深層学習による閉ループ視覚ナビゲーションを実現し、未知の113m経路の自律飛行と最大1.5m/sでの動的障害物回避を実証した。コード・データセット・学習済みネットワークを公開。
- 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。
