Nived Chebrolu
収録論文 25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
- 確率的ピア意図とマルチホップ計画伝播による分散型マルチロボット探索群制御2026/9/19
限られた通信下での分散マルチロボット探索において、ピアの意図を確率的な空間表現に変換してMCTSに組み込み、さらにマルチホップで計画を伝播させる手法を提案し、シミュレーションと実機3台で有効性を示した。
- 飛行を学ぶ：コンパクトなターゲット中心キューと強化学習による安定した視覚誘導UAVサーボVLA2026/9/7
RGB画像の代わりに軽量なターゲットセグメンテーションから得られる画像空間オフセットと相対深度、機体速度・重力投影を組み合わせた12次元観測でUAVの視覚サーボを強化学習し、カリキュラム学習で安定化と外乱頑健性を実現した。
- OASIS-Map: セマンティック対応マッチングを用いたマルチセッションマッピングにおけるオブジェクトレベルの変化検出マッピング/変化検出2026/7/1
複数回の訪問で得た地図間のオブジェクト変化を、パッチレベルのセマンティック対応を用いて検出・関連付けるマッピングシステムを提案。実環境での物体移動や置換を高精度に検出した。
- DigiForest: 持続可能な林業のためのデジタル分析とロボティクス林業ロボティクス2026/4/1
森林管理の持続可能性向上を目指し、自律ロボット群による樹木データ収集、自動特性抽出、意思決定支援、低影響伐採を統合した大規模精密林業システムを提案・実証した論文。
- TreeLoc++: コンパクトな森林インベントリを用いた頑健な6自由度LiDAR位置推定位置推定2026/3/1
森林管理のためのロボット位置推定において、従来の大容量点群ではなく、コンパクトなデジタル森林インベントリ（DFI）を直接利用する新しいグローバル位置推定フレームワークを提案し、センチメートル精度を達成した。
- Sapling-NeRF: 森林における苗木の地理的位置推定再構成による生態モニタリング3D再構成/生態モニタリング2026/2/1
NeRF・LiDAR SLAM・GNSSを融合し、森林内の苗木を地理的位置を保ったまま高精度に3D再構成する手法を提案。幹の高さや枝分かれ、葉と木質の比率をTLSより正確に計測できる。
- TreeLoc: 森林における樹木間幾何マッチングによる6自由度LiDARグローバル位置推定位置推定2026/2/1
森林環境でLiDARを用いて樹木の幹と胸高直径を手がかりに場所認識と6自由度姿勢推定を行うグローバル位置推定フレームワークを提案し、多様な森林ベンチマークで高精度を達成した。
- LT-Exosense: 外骨格の生涯安全ナビゲーションのための視覚中心マルチセッションマッピングシステムナビゲーション2025/10/1
下肢障害者向けの自平衡外骨格の長期的な自律ナビゲーションを支援するため、複数セッションの空間情報を逐次融合し、環境変化を検出して永続的な地図を更新する視覚ベースのマッピングシステムを開発した。実環境実験で5cm未満の精度を達成し、動的環境での適応的経路計画の可能性を示した。
- PlanarMesh: LiDARからのコンパクトな3Dメッシュを漸進的適応解像度再構成で構築3D再構成2025/10/1
LiDARデータから平面モデリングとメッシュ化を組み合わせ、局所曲率と自由空間情報に応じて解像度を適応的に変えながらリアルタイムでコンパクトな3Dメッシュを漸進的に構築するシステムを提案。
- 脚式ロボットによる自律的な森林インベントリ構築：システム、教訓、今後の課題歩行2025/6/1
四足歩行ロボットANYmalを用いて森林内を自律走行し、樹木の検出と胸高直径推定を行うシステムを開発し、欧州3カ国の森林で1年半にわたる実証実験を行った。
- 変形可能なポーズグラフを用いた森林点群のマーカーレス航空・地上統合点群統合/sim2real2024/10/1
反射マーカーを使わずに、航空レーザースキャンと地上レーザースキャンの点群をポーズグラフで自動統合し、森林の詳細な3次元再構成を可能にする手法を提案した。
- 脚式ロボットによる自律的な森林インベントリ：システム設計と実地展開フィールドロボティクス2024/4/1
脚式ロボットを用いて森林の樹木調査を自律的に行うシステムを構築し、フィンランドと英国の森林で実地試験を実施した。英国では20分で0.96ヘクタールを調査し、100本以上の樹木を同定、胸高直径を約2cmの精度で推定した。
- 野生環境の視覚ナビゲーション：事前学習モデルとオンライン自己教師あり学習による高速走行可能性学習ナビゲーション2024/4/1
森林や草原などの自然環境で、事前学習済みモデルの特徴量とオンライン自己教師あり学習を組み合わせ、短時間の実地デモから走行可能領域を推定してロボットをナビゲートするシステムを提案した。
- 密林環境におけるLiDAR位置認識の評価と展開位置認識2024/3/1
4つのLiDAR位置認識手法を森林データで比較し、最良のLogg3dNetを6自由度姿勢推定に統合してSLAMや地図統合、再位置推定に応用した。
- 移動ロボットシステムによるオンライン樹木再構成と森林インベントリ森林計測/移動ロボット2024/3/1
移動型レーザースキャナを用いて、森林内を移動しながらリアルタイムで樹木を検出・再構成し、森林インベントリをオンライン生成するシステムを提案した。ポーズグラフLiDAR SLAMでデータを逐次更新し、TLSや手動測定に匹敵する精度を達成した。
- SiLVR: ロボット検査のためのスケーラブルなLiDAR-視覚再構成とニューラル放射輝度場NeRF/3D再構成2024/3/1
LiDARとカメラ画像を融合し、NeRFを用いて大規模環境を幾何学的に正確かつ写実的に再構成するシステムを提案。脚ロボットやドローンでの実証実験を行った。
- Osprey: LiDAR SLAMと次善視点計画による複数セッション自律空中マッピング空中マッピング2023/11/1
LiDARベースのSLAMと次善視点計画を組み合わせ、非専門家が指定した領域を複数回の飛行で自律的にマッピングする空中システムを開発し、産業現場での実証実験で手動調査を上回るカバレッジを達成した。
- PhenoBench：農業分野における意味的画像解釈のための大規模データセットとベンチマーク農業ロボティクス/データセット2023/6/1
UAVで撮影した農地の画像に作物・雑草・葉のインスタンスをピクセル単位で注釈付けした大規模データセットと、未知の圃場を含むベンチマークを提供する。
- 野外環境における高速な走行可能領域推定走行可能領域推定2023/5/1
自己教師あり学習と視覚トランスフォーマーを用いて、森林や草原などの自然環境でロボットが走行可能な地形をオンラインで推定するシステムを提案した。
- 意味的文脈を考慮した密なコストマップ予測によるロボットナビゲーションナビゲーション2022/10/1
未知環境で意味的ラベル（例：ソファ）を目標とするナビゲーションのため、意味的文脈を暗黙的に含む密なコストマップを予測する深層学習手法を提案し、MPCと組み合わせて連続制御を実現した。
- ロボットナビゲーションのための確率的深度補完を用いた3D LiDAR再構成3D再構成2022/7/1
LiDARの疎な深度計測をカメラ画像で補完し、不確かさを考慮して高密度な3D再構成を行う学習ベース手法を提案。実環境でフリースペースを40%以上拡大し、ナビゲーション計画の改善を示した。
- 視覚的ティーチ・アンド・リピートにおける安全なナビゲーションのための効率的な局所反応型コントローラナビゲーション2022/1/1
VT&Rシステムに局所反応型コントローラを組み込み、局所標高マップからRMPで10Hzの速度指令を生成して、障害物や視覚追跡喪失時でもロボットを安全に誘導できることをANYmal Cで実証した論文。
- 非線形最小二乗問題のための適応的ロバストカーネル状態推定2020/4/1
残差分布に基づいて自動調整される汎用ロバストカーネルを提案し、ICPやバンドル調整で手動調整なしに高いロバスト性を実現した。
- 空陸協調ロボティクスによる精密農業システムの構築空陸協調ロボティクス2019/11/1
小型UAVの空撮とUGVの選択的作業を組み合わせ、作物モニタリングから除草・可変散布までを人手なしで行う適応型精密農業ロボットシステムを開発・実証した。
- 作物列に沿ったビジュアルサーボによる農場ナビゲーション農業ロボット/ビジュアルサーボ2019/9/1
作物列の規則的な構造を利用し、カメラ画像のみで地図や高価なRTK-GPSなしに畑の列を正確に走行し、次の列への切り替えも行えるナビゲーション手法を提案・実機検証した。
