Daniele Palossi
収録論文 27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
- 自動エンドツーエンド最適化とDNN展開による自律ナノドローンの性能向上エッジAI/ナノドローン2026/7/1
ナノドローン向けの視覚ベースCNNナビゲーションの展開を自動化し、メモリ使用量と推論時間を削減しつつ、実機での性能を大幅に向上させた。
- Tiny-DroNeRF: 連合学習対応ナノドローン上の小型ニューラル放射場3D再構成/エッジAI2026/3/1
ナノドローン上で動作する軽量NeRFモデルを提案し、メモリ使用量を96%削減しつつ、複数ドローンによる連合学習でデータ量の制約を克服した。
- 幾何的整合性を強制するナノドローンレースゲートの視覚的3D姿勢推定のための自己教師ありドメイン適応ドメイン適応/姿勢推定2026/3/1
シミュレーションデータで事前学習したCNNを実環境に適応させるため、ドローンのオドメトリを用いた自己教師ありのドメイン適応手法を提案。実画像シーケンスのみで姿勢予測の整合性を保証し、位置誤差40%、姿勢誤差37%改善。
- NanoCockpit：AI自律ナノロボティクスのための性能最適化アプリケーションフレームワークナノドローン/TinyML2026/1/1
ナノドローンの限られた計算資源を最大限に活用するため、コルーチンベースのマルチタスクで画像取得・計算・通信を効率的にパイプライン化するフレームワークを提案し、実アプリで制御性能を大幅に改善した。
- ナノドローン向け非線形システム同定ベンチマークシステム同定2025/12/1
50g未満の小型ドローンCrazyflie 2.1の実飛行データ7.5万サンプルを用い、機体の非線形ダイナミクスを同定する手法を公平に比較するベンチマークを構築した。
- 超小型ドローン向け地図不要の単眼視覚ナビゲーション深層学習フレームワークビジュアルナビゲーション2025/3/1
50g未満のナノドローンに深層学習によるゲート検出とビジュアルサーボ制御を搭載し、地図なしで単眼カメラのみを用いた自律飛行を実現した。
- AI自律ナノUAVによる効率的な地上・空中害虫防除システム群制御2025/2/1
小型UAV群が畑を巡回して害虫を検出し、その情報を基にトラクターが効率的に防除処理を行うシステムを提案。UAV搭載用の軽量CNNとA*経路計画を開発した。
- その場で学習：20mWでナノドローン上に実装するオンデバイス自己教師あり学習TinyML2024/8/1
ナノドローン上で自己教師あり学習によるオンデバイス微調整を行い、超低消費電力（19mW）でドメインシフトに対応する手法を提案した。
- Tiny-PULP-Dronets：マルチタスク自律ナノドローン向けの高速・軽量推論を実現するニューラルネットワーク圧縮ナノドローン/モデル圧縮2024/7/1
ナノドローン上での自律飛行ニューラルネットワークを大幅に軽量化し、パラメータ数を50分の1、演算量を27分の1に削減しつつ同等の飛行性能を維持する手法を提案した。
- 超低消費電力ポケットサイズドローン向け深層学習害虫監視システムエッジAI2024/7/1
超低消費電力SoC上で深層学習モデルを量子化して実装し、ポケットサイズドローンによる害虫検出を可能にした。
- TinyML搭載ナノドローンにおけるマルチセンサ入力と状態情報の融合VLA2024/4/1
直径約10cmのナノドローン上で、低解像度画像と8x8深度マップ、機体状態を融合する深層学習パイプラインを構築し、人間姿勢推定の精度を向上させた。
- ハードウェア制約下のナノドローンにおける視覚知覚タスクのオンデバイス自己教師あり学習オンデバイス学習/ナノドローン2024/3/1
50g未満のナノドローン上で、事前学習済みCNNを自己教師あり学習によりオンデバイスで微調整し、ドメインシフトに対応する手法を提案。平均絶対誤差を最大30%改善し、超低消費電力SoCで22秒の微調整を実現した。
- オンボード完全畳み込みネットワークによる高スループットなナノドローン間相対位置推定群制御2024/2/1
10cm級ナノドローンに搭載した低解像度グレースケールカメラと超低消費電力SoC上で動くFCNNにより、機体間の相対位置を39Hz・101mWで推定するシステムを実現した。
- Self-Supervised Learning of Visual Robot Localization Using LED State Prediction as a Pretext Task2024/2/1
- A Sim-to-Real Deep Learning-based Framework for Autonomous Nano-drone Racing2023/12/1
- Multi-sensory Anti-collision Design for Autonomous Nano-swarm Exploration2023/12/1
- Sim-to-Real Vision-depth Fusion CNNs for Robust Pose Estimation Aboard Autonomous Nano-quadcopter2023/8/1
- Secure Deep Learning-based Distributed Intelligence on Pocket-sized Drones2023/7/1
- Land & Localize: An Infrastructure-free and Scalable Nano-Drones Swarm with UWB-based Localization2023/7/1
- Deep Neural Network Architecture Search for Accurate Visual Pose Estimation aboard Nano-UAVs2023/3/1
- Ultra-low Power Deep Learning-based Monocular Relative Localization Onboard Nano-quadrotors2023/3/1
- Bio-inspired Autonomous Exploration Policies with CNN-based Object Detection on Nano-drones2023/1/1
- Vision-State Fusion: Improving Deep Neural Networks for Autonomous Robotics2022/6/1
- Training Lightweight CNNs for Human-Nanodrone Proximity Interaction from Small Datasets using Background Randomization2021/10/1
- Fully Onboard AI-powered Human-Drone Pose Estimation on Ultra-low Power Autonomous Flying Nano-UAVs2021/3/1
- An Open Source and Open Hardware Deep Learning-powered Visual Navigation Engine for Autonomous Nano-UAVs2019/5/1
- A 64mW DNN-based Visual Navigation Engine for Autonomous Nano-Drones2018/5/1