Fatemeh Afghah

収録論文 6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

• FlameVQA: 放射温度計測による物理基盤のUAV山火事VQAベンチマーク
  VQA/ベンチマーク2026/6/1

  UAVによる山火事監視のための、RGB画像と放射温度画像を組み合わせた多肢選択式VQAベンチマークを構築し、代表的なMLLMの性能を評価した。

• FIRE-VLM：物理ベース火災デジタルツインにおけるUAV山火事追跡のための視覚言語駆動強化学習フレームワーク
  VLA2026/1/1

  高忠実度の山火事デジタルツイン内で、視覚言語モデル（VLM）の意味的報酬整形を用いてUAVの強化学習を行い、火災検出時間を最大6倍短縮した。

• 考え、記憶し、ナビゲートする：VLM推論によるゼロショット物体目標ナビゲーション
  ナビゲーション2025/11/1

  VLMをナビゲーションの能動的な戦略立案者として活用し、構造化された思考連鎖プロンプトと行動履歴・障害物マップの解釈により、ゼロショット物体目標ナビゲーションの効率を大幅に向上させた。

• 履歴拡張型視覚言語モデルによるフロンティアベースのゼロショット物体ナビゲーション
  ナビゲーション2025/6/1

  VLMに行動履歴を与えて動的にプロンプトし、フロンティア探索の意味的誘導と経路生成を行うゼロショット物体ナビゲーション手法を提案。HM3DでSR46%を達成。

• O-RANにおける適応的リソース最適化のためのメタ強化学習アプローチ
  ネットワーク最適化2024/10/1

  O-RANのリソースブロックと下り電力配分を、MAMLに着想を得たメタ深層強化学習で適応的に最適化し、従来手法より19.8%性能を改善した。

• PyroTrack: 部分観測環境における航空機による山火事監視のための信念ベース深層強化学習経路計画
  経路計画2024/3/1

  限られた視野の低高度ドローンで山火事の最前線を追跡するため、ベイズ更新による信念状態表現を用いた深層強化学習経路計画手法を提案し、検出率と監視面積で評価した。