Mahmoud Ali
収録論文 11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
- T-MOR: 動作を考慮した骨格表現の学習による人間行動認識行動認識2026/6/19
骨格系列から転移可能な行動表現を学ぶフレームワークT-MORを提案。ビデオと言語の教師信号で骨格表現を整列させ、軽量な骨格入力のみで高精度な行動認識を実現する。
- 多目的方策最適化のための適応的スムーズ・チェビシェフ注意機構多目的強化学習2026/5/1
ロボットの多目的強化学習において、非凸なパレート最適解を安定して発見するため、勾配干渉に応じて最適化の滑らかさを動的に調整する適応的スムーズ・チェビシェフ枠組みを提案した。
- ゼロから高速レースへ：自律走行レーススタック自律走行レース2025/12/1
インディ・オートノマス・チャレンジ向けに開発された自律走行レーススタック（ARS）の3世代を紹介し、最大260km/hでの走行を実現。制御・知覚・推定の性能評価と高速走行データセットを公開した。
- 高速タイムトライアル競技向けのミニマル自律走行スタック自律走行2025/9/1
限られた走行機会でも迅速に展開できる最小構成の自動運転レーシングスタックを開発し、実車で最高速度206km/hを達成した。
- 不確実な動的環境における衝突回避のためのチャンス制約付きサンプリングベースMPCMPC/衝突回避2025/1/1
サンプリングベースMPCに確率的チャンス制約を組み込み、知覚・運動の不確実性下でもリアルタイムに複数障害物を回避できるC2U-MPPIを提案した論文。
- 視覚と幾何のスパースガウス過程による自律ナビゲーションのための走行可能空間モデリングナビゲーション2024/7/1
シーンを意味論と幾何の両面から捉えるため、2つのスパースガウス過程を統合したVG-SGPを提案し、両者が重なる走行可能領域を推定して自律移動の性能を高めた。
- ガウス過程に基づく不整地の走行可能性解析と地図なしナビゲーションナビゲーション2024/3/1
スパースガウス過程で局所地図を作り、RRT*プランナと組み合わせて不整地を安全に走行する地図なしナビゲーション手法を提案した。
- 不整地における自律マップレスナビゲーションナビゲーション2024/2/1
スパースガウス過程による局所地形認識モデルを用い、ロボットの姿勢を安全範囲に保ちながら不整地をリアルタイムで自律走行する手法を提案した。
- 地図なし局所ナビゲーションのためのGPフロンティアナビゲーション2023/7/1
スパースガウス過程の不確かさ評価に基づくGPフロンティアを提案し、地図や経路計画なしに局所的な測距センサのみで安全かつ持続的にロボットを目標へ誘導できることを示した。
- GP誘導MPPIによる複雑未知環境での効率的ナビゲーションナビゲーション2023/7/1
スパースガウス過程で不確実性マップを学習し、サブゴールを提案することでMPPIを誘導する、地図不要のオンライン学習型ナビゲーション手法を提案した論文。
- スパースガウス過程による軽量点群表現点群圧縮2023/1/1
スパースガウス過程を用いて点群をコンパクトに符号化し、自由空間と占有空間を単一モデルで表現することで、通信量を70〜100倍削減する手法を提案した。
