Alejandro Ribeiro

収録論文 34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

• 双線形世界モデル：構造化ダイナミクスによる効率的制御のための表現学習
  世界モデル2026/9/28

  世界モデルの潜在ダイナミクスを双線形に制約することで、表現崩壊を防ぎつつ計画時間を約1000分の1に短縮し、長期的・リアルタイム制御も可能にするJEPA型手法を提案。

• 空間トランスフォーマーによる推論空間でのAIエージェント群制御
  群制御2026/9/23

  各ロボットが空間トランスフォーマーで群内メッセージを集約し推論フィードバックを生成する分散型マルチロボット制御アーキテクチャCOMPASSを提案し、最大1024台の群れを自然言語命令で制御できることを示した。

• ポーズ注意機構付き視覚ナビゲーションTransformer
  ナビゲーション2026/9/18

  カメラポーズを位置エンコーディングとして使うTransformerプランナーを提案し、HM3Dのポイントゴールナビゲーションで93.3%の成功率を達成した。

• カバレッジ制御のためのスケーラブルなマルチエージェント拡散ポリシー
  群制御2025/9/1

  拡散モデルを用いて分散ロボット群の協調行動を生成し、カバレッジ制御タスクで高い汎化性能とベースラインを上回る性能を実現した。

• MAST: マルチエージェント空間トランスフォーマーによる協調学習
  群制御2025/9/1

  分散協調マルチロボットシステム向けに、局所観測と限られた通信範囲で通信方針を学習する分散型トランスフォーマーMASTを提案し、割り当て・ナビゲーション・カバレッジ制御で有効性を示した。

• オンデバイス言語モデルによるロボット計画のための最小限の人間介入での蒸留
  VLA2025/6/1

  クラウドに依存せずオンデバイスで動作する小型言語モデルベースのロボットプランナーを、既存のLLMプランナーから合成データを用いて蒸留するフレームワークPRISMを提案し、Llama-3.2-3Bの性能をGPT-4oの10-20%から93%以上に向上させた。

• 分散型ラベルなし動作計画におけるグラフニューラルネットワークの汎化性
  群制御2024/9/1

  各ロボットが近傍のロボットと目標位置のみを知る状況で、グラフニューラルネットワークを用いた分散政策を模倣学習と強化学習で訓練し、大規模なラベルなし動作計画を実現した。

• LPAC: Learnable Perception-Action-Communication Loops with Applications to Coverage Control
  2024/1/1
• Navigation with shadow prices to optimize multi-commodity flow rates
  2023/9/1
• A Scalable Multi-Robot Framework for Decentralized and Asynchronous Perception-Action-Communication Loops
  2023/9/1
• Robust Localization of Aerial Vehicles via Active Control of Identical Ground Vehicles
  2023/8/1
• A Networked Multi-Agent System for Mobile Wireless Infrastructure on Demand
  2023/6/1
• Active Collaborative Localization in Heterogeneous Robot Teams
  2023/5/1
• Learning Connectivity-Maximizing Network Configurations
  2021/12/1
• Coverage Control in Multi-Robot Systems via Graph Neural Networks
  2021/9/1
• Scalable Perception-Action-Communication Loops with Convolutional and Graph Neural Networks
  2021/6/1
• Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Robot Submodular Action Selection
  2021/5/1
• Composable Learning with Sparse Kernel Representations
  2021/3/1
• Learning Connectivity for Data Distribution in Robot Teams
  2021/3/1
• State Augmented Constrained Reinforcement Learning: Overcoming the Limitations of Learning with Rewards
  2021/2/1
• Sufficiently Accurate Model Learning for Planning
  2021/2/1
• Large Scale Distributed Collaborative Unlabeled Motion Planning with Graph Policy Gradients
  2021/2/1
• ROS-NetSim: A Framework for the Integration of Robotic and Network Simulators
  2021/1/1
• Multi-Robot Coverage and Exploration using Spatial Graph Neural Networks
  2020/11/1
• Graph Neural Networks for Motion Planning
  2020/6/1
• Mobile Wireless Network Infrastructure on Demand
  2020/2/1
• Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Robot Path Planning
  2019/12/1
• Graph Policy Gradients for Large Scale Unlabeled Motion Planning with Constraints
  2019/9/1
• Source Seeking in Unknown Environments with Convex Obstacles
  2019/9/1
• Graph Policy Gradients for Large Scale Robot Control
  2019/7/1
• Learning Safe Unlabeled Multi-Robot Planning with Motion Constraints
  2019/7/1
• Inverse Optimal Planning for Air Traffic Control
  2019/3/1
• Learning Decentralized Controllers for Robot Swarms with Graph Neural Networks
  2019/3/1
• Learning Sample-Efficient Target Reaching for Mobile Robots
  2018/3/1