Nicholas Mohammad

収録論文 5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

• 自由空間コリドーに基づく適応型制御バリア・リアプノフ関数による安全な移動ロボットナビゲーション
  移動ロボットナビゲーション2025/7/1

  計画軌道周辺の自由空間コリドーから安全制約を導出するMPCCフレームワークを提案し、SACでCBFパラメータを動的に適応させて未知の混雑環境での移動ロボットナビゲーションを実現した。

• 未知環境におけるロバスト自律ナビゲーションのためのSoft Actor-Criticに基づく制御バリア適応
  ナビゲーション2025/3/1

  強化学習(SAC)を用いて制御バリア関数の制約パラメータを実行時に適応させ、安全性を保ちつつ保守的になりすぎない自律ナビゲーションを実現する手法を提案した。

• 未知環境における俊敏な自律ロボットナビゲーションとリカバリのためのGPベースのロバスト運動計画フレームワーク
  ナビゲーション2024/2/1

  ガウス過程を用いて将来の運動計画失敗リスクを予測し、リスクが高い場合に安全な状態へ回復する行動をトリガーするフレームワークを提案。シミュレーションのみで訓練し、実環境の異なるロボットで俊敏な動きを実現。

• 障害物環境におけるUAVの高速・先見的・不確実性考慮型計画のためのモデル予測パス積分法
  UAV計画2023/8/1

  MPPI制御をベースに、データに基づくリスク関数を組み込んだ再帰的ホライズン運動計画法を提案し、障害物付近では減速、離れた場所では高速移動することで衝突を完全に回避しつつ活発な飛行を実現した。

• 狭所における自律地上ナビゲーション：ICRA 2022 BARNチャレンジからの教訓
  ナビゲーション2022/8/1

  ICRA 2022で開催されたBARNチャレンジでは、狭く制約の厳しい環境でロボットを安全かつ効率的にナビゲートする自律地上ナビゲーションシステムを評価し、上位チームの手法と課題を分析した。