Robinroy Peter

収録論文 9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

• HIPPO-MAT: GraphSAGEとマルチエージェント深層強化学習による分散型タスク割り当て
  群制御2025/3/1

  GraphSAGEベースのグラフニューラルネットワークと独立PPOを組み合わせ、UAVとUGVが中央制御なしで協調してタスクを割り当てる分散型フレームワークを提案し、実機検証も行った。

• MAGNNET: 深層強化学習を用いた自律走行車のためのマルチエージェントグラフニューラルネットワークによる効率的なタスク割り当て
  群制御2025/2/1

  通信制約下の異種マルチエージェント系で、グラフニューラルネットワークと集中訓練・分散実行型のマルチエージェント強化学習を組み合わせ、UAVとUGVが衝突なく動的にタスクを割り当てる枠組みを提案した。

• 動的サブゴールに基づく経路形成とタスク割り当て：スケーラブルな群ロボティクスへのNeuroFleetsアプローチ
  群制御2024/9/1

  視覚的に連結したサブゴールを介して経路を形成する新手法と、局所通信・光信号でロボット数を最適化するタスク割り当て戦略を提案し、群ロボットの探索・ナビゲーション性能を向上させた。

• MARLander: マルチエージェント深層強化学習によるドローン群の局所経路計画
  群制御2024/6/1

  マルチエージェント深層強化学習を用いてドローン群を移動する目標地点へ精密に着陸させる手法を提案し、実機実験でPID+APFを上回る着陸精度を達成した。

• TornadoDrone: 風外乱下で6Dプラットフォームに着陸する生物模倣DRLドローン
  飛行制御/着陸2024/6/1

  鳥の適応機構に着想を得た深層強化学習モデルで、風の直接測定なしに位置・速度変化から風力を推定し、動くプラットフォームへの高精度着陸を実現した。

• Lander.AI: 動的3Dプラットフォームへの適応型着陸エージェント
  飛行制御/強化学習2024/3/1

  強化学習を用いて、風外乱や動くプラットフォーム上でもドローンを高精度に着陸させるエージェントを開発し、実機検証した。

• CognitiveOS：あらゆるロボットに生成AIを付与する大規模マルチモーダルモデルベースのシステム
  認知ロボティクス2024/1/1

  多様なロボットに適用可能な認知ロボット向けOSを提案。トランスフォーマーベースのモジュールを内部モノローグで連携させ、適応性と拡張性を実現し、推論タスクで高い性能を示した。

• 進化的群ロボティクス：未知環境探索・ナビゲーションのための動的サブゴール経路形成とタスク割り当て
  群制御2023/12/1

  未知環境での探索・ナビゲーションに向けて、視覚的に連結したサブゴールで経路を形成する手法と、光通信を用いたタスク割り当てでロボット同士の衝突を抑える手法を提案し、シミュレーションでA*と比較評価した。

• NeuroSwarm: UAVと四足歩行ロボットの協調によるマルチエージェント3Dシーン再構成と最適ナビゲーション
  群制御2023/8/1

  UAV群が3Dニューラル再構成で環境地図を作り、四足歩行ロボットが障害物の高さを考慮した適応型プランナで経路を短縮・高速化する協調ナビゲーションシステムを提案した。