Ignacio Torroba
KTH Royal Institute of Technology
収録論文 9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
- ガウス過程で補強したモデル予測輪郭制御によるホロノミックAUVの6自由度軌道追従モデル予測制御2026/11/10
ホロノミックAUVの6自由度軌道追従のため、ガウス過程回帰で学習した残差ダイナミクスをゼロ次ロバスト最適化でMPCCに組み込み、25Hzでリアルタイム動作する制御手法を提案・実機検証した。
- ランダム有限集合上のリスク認識信念制御バリア関数安全制御2026/7/1
未知・動的な環境で移動物体の数が変動する中、ノイズを含む不完全な観測から安全性を保証する制御手法を提案。粒子フィルタで信念を表現し、リスクを考慮したバリア関数で安全集合の不変性を確保する。
- Marinarium：海洋・宇宙アナログフィールドロボティクスのためのモジュラー型再現可能実験施設sim2real2026/2/1
シミュレーションと実海域実験のギャップを埋めるため、モーションキャプチャやデジタルツインを備えた水槽型実験施設を開発し、水中ロボットの同定・異種マルチドメインランデブー・sim2real・宇宙機自律性の検証で有効性を示した。
- 海藻養殖場の自律監視のためのサイドスキャンソナーSLAMSLAM2025/9/1
サイドスキャンソナーを用いて、海藻養殖場の構造ロープを個別ランドマークの系列としてモデル化し、AUVの自己位置推定と地図構築を効率的に行うSLAMフレームワークを提案した。
- 大規模海底地形マッピングのための効率的な非近視眼的階層ベイズ最適化情報経路計画情報経路計画2024/10/1
AUVによる海底地形マッピングで、大規模な確率的変分ガウス過程マップ上で非近視眼的なリアルタイム経路計画を階層ベイズ最適化で実現し、従来手法より高効率なマッピングを可能にした。
- 大規模SLAMのためのリアルタイムオンライン確率的変分ガウス過程マッピングSLAM2022/11/1
GPSや事前地図が使えない深海でAUVが自己位置推定を行うため、オンラインで学習する確率的変分ガウス過程によるマッピング手法を提案し、大規模SLAMをリアルタイムで実現する。
- 海底地形点群におけるデータ駆動型ループ閉じ込み検出：水中SLAMへの応用水中SLAM2022/9/1
AUVのマルチビーム測深データからループ閉じ込みを検出するニューラルネットワークを提案し、従来手法より優れることを示した。
- 不確かな入力に対応する確率的変分ガウス過程による地形マップ構築地形マッピング2022/3/1
入力ノイズを考慮した確率的変分ガウス過程で大規模地形マップを構築し、AUVの測深データで検証した研究。
- PointNetKL: 海底地形SLAMのためのGICP共分散推定に向けた深層推論SLAM2020/3/1
生の海底地形点群からPointNetで特徴量と共分散を同時学習し、モンテカルロ法とのKLダイバージェンスを損失に用いてGICPの不確かさを推定する手法を提案した。
