Luca Benini
収録論文 27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
- 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。
- LocalNav: フロンティアVLMと身体化RLの蒸留によるオンデバイス物体目標ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
大規模VLMの空間推論能力を軽量な4BパラメータのローカルVLMに蒸留し、組み込みGPU上で低遅延な物体目標ナビゲーションを実現する手法を提案した。
- LEVIO: リソース制約デバイス向け軽量組み込み視覚慣性オドメトリVIO2026/2/1
超低消費電力の組み込み向けに最適化した視覚慣性オドメトリパイプラインLEVIOを提案し、RISC-V SoC上で20FPS・100mW未満のリアルタイム動作を実現した。
- マイクロ・ナノUAV向け高効率・高精度な下向きVisual Inertial OdometryVIO2025/9/1
超低消費電力SoC上で動作する下向きVIOパイプラインを提案し、剛体運動モデルと特徴追跡の最適化により、マイクロ・ナノUAVでのリアルタイム推定精度を向上させた。
- RobotxR1: 閉ループ強化学習による大規模言語モデルの身体性ロボット知能の実現VLA2025/5/1
小型LLMを閉ループ強化学習で訓練し、ロボットの身体性知能を実現する手法を提案。自動運転タスクでSFTベースラインを上回り、GPT-4oをも超える制御適応性を達成した。
- 車載LLMを活用した自動運転システムの意思決定とHMIの強化自動運転2025/4/1
低レベルMPCと車載LLMを組み合わせ、RAG・LoRA・量子化で効率化したハイブリッド自動運転アーキテクチャを提案し、推論精度・制御適応性・計算効率の向上を示した。
- BatDeck：ナノドローン向け超低消費電力超音波による自己速度推定と障害物回避ナノドローン/超音波センシング2024/12/1
コウモリに着想を得て、下向き・前向きの超低消費電力超音波センサによる往復測距でナノドローンの自己速度推定と障害物回避を実現し、透明・反射物や暗闇でも動作することを示した。
- 超軽量なロボット群協調マッピング群制御2024/7/1
1.5MBのメモリしか持たない小型ロボットでも動作する分散型の協調SLAM手法を提案し、46gの小型ドローンで30cm以下の精度を実現した。
- GAP9Shield: ナノドローン向け150GOPS AI対応超低消費電力ビジョン・測距モジュールエッジAI/ナノドローン2024/7/1
ナノドローン向けに、150GOPSのGAP9 SoCと5MPカメラ、WiFi-BLE、測距センサを搭載した超低消費電力モジュールを開発し、物体検出や自己位置推定を100mW以下で動作可能にした。
- Tiny-PULP-Dronets：マルチタスク自律ナノドローン向けの高速・軽量推論を実現するニューラルネットワーク圧縮ナノドローン/モデル圧縮2024/7/1
ナノドローン上での自律飛行ニューラルネットワークを大幅に軽量化し、パラメータ数を50分の1、演算量を27分の1に削減しつつ同等の飛行性能を維持する手法を提案した。
- 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。
- BatDeck：低電力超音波障害物回避によるナノドローン航法の進展ナノドローン/超音波障害物回避2024/3/1
コウモリに着想を得て、軽量・低電力の超音波センサをナノドローンに搭載し、透明・反射・吸音素材のある環境でも自律飛行と障害物回避を可能にした研究。
- ナノドローン群の自律探査のためのマルチセンサ衝突回避設計群制御2023/12/1
10cm級ナノドローン群の自律探査に向け、レーザ測距・視覚ベース深層学習・UWB測距を組み合わせた衝突回避システムを構築し、実環境で成功率を20%から80%に改善した。
- TinyissimoYOLOによるAI統合スマートグラス上の超効率的なオンデバイス物体検出オンデバイス物体検出2023/11/1
小型・低消費電力のスマートグラス向けに、100万パラメータ未満のTinyissimoYOLOネットワーク群とRISC-VプロセッサGAP9を組み合わせ、18FPS・62.9mWで動作する常時オンのオンデバイス物体検出システムを実現した。
- ナノUAVにおける間取り図を用いたセマンティックセンサフュージョンによる完全オンボード低電力自己位置推定自己位置推定2023/10/1
ナノUAVが間取り図とセマンティック情報を融合し、オンボードで低電力に自己位置推定を行う手法を提案し、実オフィス環境で90%の成功率を達成した。
- NanoSLAM: 超小型ロボット向け完全オンボードSLAMの実現SLAM2023/9/1
87.9mWの低消費電力で動作する軽量SLAMアルゴリズムを提案し、44gのナノドローンに搭載して4.5cm精度の地図生成を実現した。
- ナノドローン群による完全オンボードSLAMと分散マッピング群制御2023/9/1
35gのナノドローン群が搭載センサと低電力マイコンだけで分散協調SLAMを行い、外部インフラなしで地図生成するシステムを実現した。
- 離陸して自己位置推定：UWB測位を用いたインフラ不要でスケーラブルなナノドローン群群制御2023/7/1
一部のナノドローンを動的なアンカーとして自動配置・着陸させることで、固定インフラなしにUWB測位で群れを自己位置推定させるシステムを提案し、実機実験で精度とスケーラビリティを検証した。
- ナノUAVナビゲーション向け超低電力RISC-Vクラスタ上でのオプティカルフロー推定の並列化ナノUAVナビゲーション2023/5/1
8コアの低電力RISC-Vマイコン上でオプティカルフロー計算を並列化し、単一コア比で最大7.21倍の高速化と500fpsの処理を実現した。
- ナノUAV搭載の高精度視覚姿勢推定に向けた深層ニューラルネットワークアーキテクチャ探索VLA2023/3/1
NASを用いて小型UAV向けの視覚姿勢推定CNNを自動設計し、27gのCrazyflie上でリアルタイム動作を実現して制御誤差を32%削減した。
- 生体模倣型自律探索ポリシーとCNN物体検出を搭載したナノドローンナノドローン2023/1/1
生体模倣ナビゲーションとCNN物体検出を組み合わせ、超低消費電力のナノドローンで未知環境の探索と物体検出を実現した。
- 小型自律ドローンのための堅牢で効率的な深度ベース障害物回避障害物回避2022/8/1
64画素マルチゾーンToFセンサとモデルフリー制御則を用いて、35gのナノドローンで屋内障害物回避を実現し、0.5m/sで100%の信頼性を達成した。
- 義手・ロボット向け低遅延組み込みスマートハンドのための触覚センサ活用触覚2022/3/1
高解像度触覚センサアレイを搭載した手型組み込みシステムを開発し、毎秒100フレームの取得と軽量CNNによる物体分類をマイコン上で実現した。
- SmartHand：義手・ロボット向け組み込み型スマートハンド触覚2021/7/1
手の形をした多点触覚センサアレイから高解像度の触覚情報をリアルタイム処理する組み込みシステムを開発し、小型CNNをマイコン上に実装して低消費電力・低遅延で物体認識を実現した。
- 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。
