Rahul Kumar
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーション/VLA両腕操作/データ生成/行動クローニング群制御運動計画サンプリングベース計画自律ナビゲーション
※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
- VEGA: 実世界の自己中心視点ビデオと幾何学的軌道監視によるナビゲーションVLAの学習ナビゲーション/VLA2026/6/1
未ラベルの自己中心視点ナビゲーションビデオから、幾何学的軌道監視を用いて障害物回避可能なナビゲーションVLAモデルを訓練する手法を提案。
- PGDG: 単一デモからの堅牢な両腕ポリシー学習のための物理的根拠に基づくデータ生成両腕操作/データ生成/行動クローニング2026/5/1
単一のデモンストレーションから、物理的に妥当で成功する多様な回復行動を含むデータセットを自動生成し、両腕操作の行動クローニングの堅牢性を向上させるフレームワークを提案した。
- 適応的エルゴディック探索とエネルギー考慮型スケジューリングによる持続的多ロボットミッション群制御2025/5/1
時空間的に変化する環境での情報収集とエネルギー制約下での持続運用を両立するため、適応的エルゴディック探索と移動充電ステーションを共有するロボット群のオンラインスケジューリングを統合したフレームワークを提案し、実機実験で検証した。
- meSch: 長期的タスク遂行のためのマルチエージェントエネルギー考慮型スケジューリング群制御2024/6/1
バッテリー容量が限られた自律ロボット群が長期的なタスクを途切れなく遂行できるよう、単一の充電ステーションへ順番に戻るスケジュールを組むプロトコルを提案し、移動充電ステーションや不確実性にも対応できることをシミュレーションと実機実験で示した。
- 学習したクリティカル領域と局所サンプリングを用いたロボット運動計画運動計画2020/6/1
学習モデルでボトルネック領域を特定し、局所サンプリングで確率的完全性を保ちつつ効率的に経路計画を行う手法を提案。
- LEGO: 経験を活用したサンプリングベース計画のためのロードマップ生成サンプリングベース計画2019/7/1
過去の計画経験からCVAEを用いてロードマップを生成する際、ボトルネック領域かつ多様なサンプルのみを学習対象とすることで、複雑な障害物配置や訓練・テスト間のミスマッチに頑健なロードマップ生成手法LEGOを提案した。
- 低コストで自律走行と手動走行を両立する機械式バランス自転車の開発自律ナビゲーション2016/11/1
通常の自転車を低コストで改造し、手動運転の形態を保ちながらスイッチ一つで自律走行も可能にしたデュアルモード自転車を開発した。
