Charles Kekeh

収録論文 2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

• 物理情報を組み込んだニューラル制御微分方程式による大規模長期間マルチエージェント運動予測
  マルチエージェント予測2025/10/1

  複数ロボットの長期的な軌道予測のため、物理制約を組み込んだニューラル制御微分方程式モデルPINCoDEを提案し、10台から100台へのスケーリングを実現した。

• DeepFleet: 大規模モバイルロボット群のためのマルチエージェント基盤モデル
  群制御2025/8/1

  アマゾン倉庫の数十万台のロボットの移動データで訓練した4種類の基盤モデルを比較し、ロボット中心型とグラフ床型が最も有望であることを示した。