Ameya Salvi

収録論文 5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

• Fail-RAG：ロボット障害識別のための検索拡張生成フレームワーク
  障害検出2026/6/1

  倉庫内のロボット操作における予期せぬ障害を検出するため、障害画像と文脈情報をデータベースと照合するRAGベースのフレームワークを提案し、VLMを組み合わせて障害分析を行う。実験では既製VLMより平均25ポイント高い検出精度を達成した。

• 姿勢情報を活用した強化学習によるスキッドステア車両の視覚ナビゲーションの実験的検討
  視覚ナビゲーション2025/6/1

  スキッドステア車両の視覚ナビゲーションにおいて、姿勢情報を組み込んだ強化学習の定式化を提案し、シミュレーションと実機実験で従来手法より大幅な性能向上を示した。

• スキッドステア車両の状態推定のための運動モードのガウス混合モデルによる特性評価
  状態推定2025/5/1

  スキッドステア移動ロボットの角速度推定において、運動モードをガウス混合モデルでクラスタリングし、IMMベースの状態推定に組み込む手法を提案した。

• 深層強化学習による不整地走行車両の上下動安定化
  sim2real2024/9/1

  不整地を走る車両の上下振動を抑えるため、深層強化学習で車両速度を制御する方策を学習させた研究。

• 相互作用多重モデル推定による横滑りモードのオンライン同定
  移動ロボット/状態推定2024/9/1

  スキッドステア型車輪移動ロボットの走行中に生じる車輪と地面の相互作用による動作モードを、相互作用多重モデル（IMM）フィルタで確率的にオンライン同定するフレームワークを提案した。