Anuj Pokhrel
収録論文 11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
- Hydra: 離散潜在プランニングと連続フローマッチング実行を備えたナビゲーション世界行動モデルナビゲーション2026/8/29
世界モデルを用いたロボットナビゲーションのリアルタイム制御を実現するため、プランナーをモデル内部に統合し、離散潜在空間でのプランニングと連続軌道生成を組み合わせたHydraを提案した。
- 自然言語によるキノダイナミクスモデリングでロボットの構造損傷にゼロショット適応sim2real2026/2/1
自然言語で記述された損傷情報を自己教師あり学習でキノダイナミクス挙動に結びつけ、損傷を受けたロボットの順モデルを学習。シミュレータで最大81%の誤差削減を達成し、sim-to-realやスケール間の汎化も示した。
- Narrate2Nav: 人間中心環境における暗黙的言語推論を用いたリアルタイム視覚ナビゲーションナビゲーション2025/6/1
大規模視覚言語モデルの推論を潜在空間に埋め込み、RGB入力から低レベル動作コマンドを生成するリアルタイム視覚-行動モデルを提案。人間中心環境でのナビゲーション性能を大幅に向上させた。
- 飛べ、車よ！――高速オフロード走行のための空中マニューバオフロード走行2025/3/1
物理と機械学習を組み合わせたハイブリッドモデルとサンプリングベースのプランナを用い、既存のスロットルとステアリング操作だけで車両の空中姿勢を制御し、着地位置を高精度に合わせる手法を提案した。
- Verti-Bench：垂直に険しい地形のための汎用かつスケーラブルなオフロード移動ベンチマークオフロード移動ベンチマーク2025/2/1
垂直に険しいオフロード環境での移動性能を評価するための、100環境・1000タスクからなる高忠実度マルチフィジックスシミュレーションベンチマークを提案し、10の移動システムを比較評価した。
- VertiFormer: オフロード走行のためのデータ効率の良いマルチタスクTransformerオフロード走行2025/2/1
わずか1時間のデータで訓練し、次姿勢・行動・地形パッチを予測するマルチタスクTransformerにより、険しいオフロード走行の順・逆キネマティクスを同時に学習する手法を提案。
- M2P2: 極低照度環境でのオフロード移動のためのマルチモーダル受動知覚データセット知覚データセット2024/10/1
LiDARや可視光カメラが使えない極低照度・無光環境でのオフロード自律移動を可能にするため、熱・イベント・ステレオRGBカメラとGPS・IMU・LiDARを組み合わせたマルチモーダル受動知覚データセットを構築し、受動知覚のみでの移動可能性を示した。
- 走破不能領域を走破する：垂直に険しい地形における車輪移動のための走破性推定走破性推定2024/9/1
従来は走破不能とされた垂直に険しい地形を、過去の車両-地形間の動的相互作用データから走破可能と推定し、プランナを効率的に誘導する手法を提案。
- VertiCoder：垂直に険しい地形における自己教師あり運動力学表現学習自己教師あり学習/運動力学2024/9/1
マスク付きパッチ再構成による自己教師あり学習で、垂直に険しい地形でのロボット移動に関する4つの下流タスク（順・逆運動力学、模倣学習、パッチ再構成）を単一表現で扱えるTransformerベースの手法を提案。
- 縦に険しい地形での効率的な6自由度運動力学モデリングのための地形注意学習走行2024/3/1
車輪ロボットが縦に険しい地形を走行する際、現在の車両と地形の相互作用に重要な地形のみに注意を向ける6自由度運動力学学習手法を提案し、予測誤差を平均51.1%削減した。
- CAHSOR: Competence-Aware High-Speed Off-Road Ground Navigation in SE(3)2024/2/1