Francesco Cancelliere

収録論文 5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

• NeSAM: 土壌適応を備えたオフロード移動のためのニューロシンボリック動力学
  オフロード移動/動力学予測2026/8/21

  オフロード車両の運動予測を、土壌力学を明示的に扱うテラメカニクスと学習ベースの残差モデルを組み合わせたニューロシンボリックフレームワークで高精度化した。

• VertiAKD: 垂直に困難な地形における適応型オフロード運動力学
  オフロード移動2026/8/1

  異なる車両と未知の地形に対して、限られたデータから運動力学モデルを転移・適応させる統一フレームワークを提案し、予測誤差を大幅に削減した。

• 精度と効率のバランス：モデル予測制御のための適応的ダイナミクスオーケストレーション
  制御/オフロードナビゲーション2026/6/1

  モデル予測制御（MPC）におけるモデル精度と計算効率のトレードオフを解決するため、現在のナビゲーション状況に応じて適切なダイナミクスモデルを動的に選択するフレームワーク「Adaptive Dynamics Orchestration (ADO)」を提案した。実機実験で、固定の低遅延モデルより誤差を減らしつつ、最高精度モデルに近い精度を低コストで達成した。

• 自然言語によるキノダイナミクスモデリングでロボットの構造損傷にゼロショット適応
  sim2real2026/2/1

  自然言語で記述された損傷情報を自己教師あり学習でキノダイナミクス挙動に結びつけ、損傷を受けたロボットの順モデルを学習。シミュレータで最大81%の誤差削減を達成し、sim-to-realやスケール間の汎化も示した。

• Verti-Arena：マルチテランのオフロード自律走行のための制御可能で標準化された屋内テストベッド
  オフロード自律走行2025/8/1

  オフロード自律走行研究のための再構成可能な屋内テストベッドを提案し、遠隔実験用のWebインターフェースも開発した。