David Filliat

収録論文 15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

• 多分岐コンティンジェンシーゲームのためのカスケード合意分割
  マルチエージェント計画2026/9/29

  エージェントの意図が異なるタイミングで明らかになる状況に対応するため、多分岐コンティンジェンシーゲームとADMMベースの並列解法を提案し、従来の単一分岐より優れた性能と計算時間の短縮を実現した。

• 分散型マルチロボット探査のための接続性を考慮したグラフ拡張手法
  群制御2026/9/1

  通信が不安定な環境下での複数UAVによる未知領域探査を対象に、フロンティアの接続性に基づく新しい探査グラフ拡張戦略を提案し、領域分割の安定性と探査効率を向上させた。

• オープンソースのLiDAR・単眼カメラ対応オフロード自律航法スタック
  オフロード航法2026/4/1

  オフロード自律航法向けに、LiDARと単眼カメラの両方をサポートするオープンソースの航法スタックを提案。単眼構成では基礎モデルによる深度推定とSLAM計測を組み合わせ、頑健性を向上させた。

• マルチモーダル身体性認識ナビゲーショントランスフォーマー
  ナビゲーション2026/4/1

  複数のプラットフォームと環境からのデータを用いて、RGB画像、3D LiDAR点群、目標埋め込み、ロボットの身体性記述子を融合するトランスフォーマーベースのナビゲーションポリシーを提案し、拡散モデルによる軌道生成と衝突予測ヘッドによりロバスト性を向上させた。

• 不確実性区間を考慮した決定を行う可動障害物間ナビゲーションNAMOUnc
  ナビゲーション2025/9/1

  観測ノイズや行動失敗などの不確実性を見積もり、障害物を除去するか迂回するかの時間コスト区間を比較して意思決定するNAMOフレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。

• POAR: Efficient Policy Optimization via Online Abstract State Representation Learning
  2021/9/1
• SCOD: Active Object Detection for Embodied Agents using Sensory Commutativity of Action Sequences
  2021/7/1
• Evaluating Robustness over High Level Driving Instruction for Autonomous Driving
  2021/5/1
• DREAM Architecture: a Developmental Approach to Open-Ended Learning in Robotics
  2020/5/1
• Continual Learning for Robotics: Definition, Framework, Learning Strategies, Opportunities and Challenges
  2019/7/1
• Continual Reinforcement Learning deployed in Real-life using Policy Distillation and Sim2Real Transfer
  2019/6/1
• Decoupling feature extraction from policy learning: assessing benefits of state representation learning in goal based robotics
  2019/1/1
• Exploring to learn visual saliency: The RL-IAC approach
  2018/4/1
• Unsupervised state representation learning with robotic priors: a robustness benchmark
  2017/9/1
• Integration of navigation and action selection functionalities in a computational model of cortico-basal ganglia-thalamo-cortical loops
  2006/1/1