Arup Kumar Sahoo

収録論文 4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

• DVL-DeepONet：耐障害性水中航法のための物理誘導オペレータ学習
  水中航法2026/6/1

  AUVの航法において、DVLの欠損やノイズ、慣性センサ非搭載時でも速度推定を可能にする、物理的整合性を考慮したディープニューラルオペレータフレームワークを提案した。

• AI支援による自律型水中ビークル航法の進歩
  水中航法2026/5/1

  自律型水中ビークル（AUV）の航法精度向上のため、慣性航法システムとドップラー速度ログ、カメラを統合するセンサフュージョン技術と、AI駆動の学習アプローチによる慣性デッドレコニング改善を解説した章。

• PiDR: 自律プラットフォームのための物理情報に基づく慣性デッドレコニング
  慣性航法2026/1/1

  GNSSや視覚情報が使えない環境で、慣性センサのみを用いた航法において、物理法則を学習に組み込むことで軌道のずれを抑え、測位精度を29%以上改善するフレームワークを提案した。

• MoRPI-PINN: 移動ロボットの純慣性航法のための物理情報ニューラルネットワークフレームワーク
  慣性航法2025/7/1

  物理法則を組み込んだニューラルネットワークにより、慣性センサのみを用いた移動ロボットの位置推定精度を大幅に向上させる手法を提案し、実世界実験で85%以上の精度改善を達成した。