Cedric Pradalier

収録論文 9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

• PINGU: オープンソースアクチュエータと学習制御による接触の多い近接操作のための空気軸受宇宙機エミュレータの拡張
  宇宙機GNC2026/9/20

  オープンソースのATMOSテストベッドに反動ホイールと力/トルク感知ロボットアームを追加し、強化学習環境とデジタルツインを構築して、古典的最適制御と学習ポリシーを同一ハードウェアで交換可能にした。

• 多様体上の状態推定のための可逆カルマンフィルタ
  状態推定2025/9/1

  多様体上でのカルマンフィルタによる状態推定において、既存手法の精度評価を可能にし、数値的安定性を改善した新しいフィルタを提案。

• 水環境におけるセマンティックセグメンテーションのための偏光融合の評価
  セグメンテーション2025/9/1

  水面の反射や照明変化に強い偏光画像を用いて、浮遊プラスチックごみのセグメンテーション精度を向上させる融合ネットワークを公開データセットPoTATOで評価し、RGB単独より高精度だが計算負荷と偽陽性のリスクが増えることを示した。

• ガウス過程潜在場整形による効率的な占有マッピング
  占有マッピング2025/6/1

  ガウス過程の潜在場を直接操作し、センサ視野形状に基づく自由空間の事前情報を効率的に統合する占有マッピング手法を提案した。

• RoboRAN: 強化学習ベース自律ナビゲーションのための統合ロボティクスフレームワーク
  sim2real2025/5/1

  陸・海・空・宇宙など多様なロボットプラットフォームで強化学習によるナビゲーション方策を訓練・評価・実機展開できる統一フレームワークを提案し、sim-to-real転移と横断的評価基盤を実現した。

• ASVナビゲーションにおけるsim-to-realギャップを低減する深層強化学習フレームワークと手法
  sim2real2024/7/1

  浮力・流体力モデルとシステム同定・ドメインランダム化を組み合わせ、自律水面艇の強化学習を実環境に転移しやすくし、浮遊ゴミ回収タスクでエネルギー消費と完了時間を削減した。

• Accurate Gaussian-Process-based Distance Fields with applications to Echolocation and Mapping
  2023/2/1
• How To Train Your HERON
  2021/2/1
• Robust Monocular Edge Visual Odometry through Coarse-to-Fine Data Association
  2019/9/1