Meysam Basiri
収録論文 15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
- GPU高速化された経路依存型限界情報利得による自律探索自律探索2026/9/30
深度バッファを用いて視点間の観測重複を考慮した経路依存の限界情報利得をGPUで並列計算し、探索計画を高速化する手法を提案した。
- 単一UAVプランナを活用した集中制御型マルチUAV探索と3D再構成群制御2026/9/30
既存の単一UAV向けサンプリングベース探索プランナをそのまま流用し、共有TSDFマップと集中計画で複数UAVが協調探索・3D再構成を行うフレームワークを提案。
- ベイズ情報利得で強化した漸近有界な3次元フロンティア探索探索2026/4/1
OctoMapベースのフロンティア探索アルゴリズムを提案し、環境規模に依存しない計算量を実現。ベイズ回帰で情報利得を推定し、探索時間を最大54%短縮する。
- 確率的フロンティア優先順位付けによるマルチロボット探索の強化：ディリクレ過程ガウス混合モデルを用いて群制御2026/4/1
既存のフロンティア探索アルゴリズムに、ディリクレ過程ガウス混合モデルと確率的情報利得を導入し、フロンティアの優先順位付けを改善する手法を提案。シミュレーションで平均10〜14%の性能向上を確認し、実機のデュアルドローンでも有効性を実証した。
- 特徴のない環境におけるロバストな協調自己位置推定：DCL、StCL、CCL、CI、標準CLの比較研究群制御2026/3/1
GPSの使えない環境で複数ロボットが協調して位置推定する5手法をROS上で実装し、モンテカルロシミュレーションで精度と一貫性のトレードオフを比較評価した。
- 軽量3D LiDARを用いたUAV追跡：適応拡張カルマンフィルタによるアプローチ群制御2026/3/1
小型UAV向けに、軽量な3D LiDARと適応拡張カルマンフィルタを用いて、スパースでノイズの多い点群から他機を頑健に追跡する手法を提案した。実機実験で標準的なカルマンフィルタより高い追跡性能を示した。
- 移動ロボットネットワークにおける適応的不確実性重み付けを用いた分散カルマン・コンセンサスフィルタによる複数物体追跡群制御2026/3/1
移動ロボットネットワークでの複数物体追跡において、各ロボットの位置推定精度の違いによるフレームずれを補正しつつ、推定の共分散に基づいて隣接情報の影響を動的に調整する適応的重み付けを提案し、追跡性能を向上させた。
- 極限的スパース環境下におけるLiDARベースの教師なし複数UAV検出・追跡検出・追跡2026/3/1
非反復走査の固体LiDARで1スキャンあたり1-2点しか得られない超スパースな空中UAV検出・追跡を、教師なしクラスタリングと確率的データ同定で実現した研究。
- 疎で認識協調型ネットワーク航空ロボットチーム（SpArC-NARTs）の経路計画最適化：最適化ツールと地上センシングカバレッジのユースケース群制御2026/2/1
無線で繋がる航空ロボットチームのための経路計画ツールを提案し、限られた通信・エネルギー・事前情報のもとで協調的に探索・カバレッジを行う手法を検証した。
- グラフ方策を用いたマルチタスク強化学習によるクアッドコプターの姿勢安定化と追従マルチタスク強化学習/飛行制御2025/3/1
IsaacGymでの並列シミュレーションとグラフ畳み込みネットワーク方策を組み合わせたマルチタスクSACで、クアッドコプターの姿勢追従と安定化を同時に学習し、Pixhawk上で400Hz制御を実現した。
- フロンティア・シェパーディング：大規模探索のための生物に着想を得たマルチロボットフレームワーク群制御2024/9/1
牧羊犬が羊の群れを誘導する行動を模倣し、フロンティアを羊の群れ、ロボットを牧羊犬として扱うことで、大規模環境を効率的に探索するマルチロボット手法を提案した。シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- BogieCopter: 長時間点検アプリケーション向けのマルチモーダル空中・地上車両ハイブリッド空中地上ロボット2023/3/1
傾斜可能なアクスルと受動輪を備えたハイブリッド空中・地上車両を設計し、飛行・地上移動・壁登りを実現して長時間点検の可能性を示した。
- テザード小型飛行ロボットの張力推定と位置推定飛行ロボット2023/2/1
テザーで繋がれた小型クアッドコプターについて、カテナリー曲線に基づくテザー模型を構築し、IMUとモータ推力のみから張力を推定する手法と、張力とテザー形状を利用した位置推定手法を提案した。
- ポテンシャル場を用いた低レベル能動視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2018/1/1
人工ポテンシャル場に基づき、特徴量の多い領域を通りつつ目標へ向かう制御を行うことで、地図を用いずに視覚的自己位置推定の失敗を防ぐ軽量なナビゲーション手法を提案し、小型ドローンの実験で有効性を示した。
- 特徴量に基づくポテンシャル場を用いた低レベル能動的視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2017/9/1
画像中の特徴量に引力ポテンシャルを与え、特徴量の多い領域を好みながら目標へ向かう能動的視覚ナビゲーション手法を提案し、小型クアッドロータで検証した。
