Ajay Shankar

収録論文 12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

• マルチロボット軌道のノイズ除去計画
  群制御2026/9/28

  拡散・ノイズ除去に基づくD4ormを基盤に、分離型・オンライン・分散型のマルチロボット軌道計画手法を開発し、実機ドローンや大規模シミュレーションで有効性を示した。

• 過去を目覚めさせる：流体後流効果をロボットにモデル化するための記憶の利用
  流体力学/群制御2026/3/1

  マルチコプターや魚雷など、媒体を撹乱して移動するロボットが生み出す後流効果が隣接ロボットに及ぼす影響を、過去の状態履歴と輸送遅延を考慮したデータ駆動モデルで正確に予測する手法を提案・検証した。

• 自然言語でロボットチームを指示するフレームワーク
  群制御2025/9/1

  言語モデルの推論を小型RNNに蒸留し、分散・リアルタイムで動くマルチロボットチームの自然言語指示を実現した研究。

• LF: オンライン多ロボット経路計画と最適軌道制御の融合
  群制御2025/7/1

  多ロボットのナビゲーションを高速なMAPFソルバとロボットごとの最適軌道制御を非同期に組み合わせて実現するフレームワークLFを提案し、15機の実機ドローンで実証した。

• D4orm: 動力学を考慮した拡散ノイズ除去変形によるマルチロボット軌道生成
  群制御2025/3/1

  拡散モデルのノイズ除去を利用し、ロボットの動力学モデルと適合度関数のみから、衝突のない実行可能なマルチロボット軌道を最適化する手法を提案。最大16台のロボットでMPPIより高速に高品質解を発見し、8機のドローンで実機展開を示した。

• 自然言語指示に従うマルチロボットナビゲーションのためのオフライン強化学習
  群制御2024/7/1

  LLMの埋め込みを条件としたナビゲーション方策を、20分程度のランダム収集データによるオフライン強化学習で訓練し、5台の実ロボットで未見の指示にも汎化することを示した。

• ケンブリッジ・ロボマスター：敏捷なマルチロボット研究プラットフォーム
  群制御2024/5/1

  小型で計算・駆動能力に優れた全方向移動ロボット群と、ROS2ベースの制御・シミュレーションスタックを統合し、実世界でのマルチエージェント研究を可能にするプラットフォームを提案。

• Modeling Aggregate Downwash Forces for Dense Multirotor Flight
  2023/12/1
• Docking Multirotors in Close Proximity using Learnt Downwash Models
  2023/11/1
• System Neural Diversity: Measuring Behavioral Heterogeneity in Multi-Agent Learning
  2023/5/1
• Heterogeneous Multi-Robot Reinforcement Learning
  2023/1/1
• A Critical Review of Communications in Multi-Robot Systems
  2022/6/1