Francisco Affonso
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーション歩行
※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
- LeCropFollow: 不規則な農地におけるナビゲーションのための潜在空間プランニングナビゲーション2026/6/1
作物の不規則な植え付けや途切れなどの非構造環境での農業ロボットのナビゲーションを、幾何学的モデルを使わずに学習された潜在表現とモデルベース強化学習を用いて行うフレームワークを提案した。シミュレーションから実世界へのゼロショット転移を実現し、既存手法よりセマンティックな失敗を大幅に削減した。
- CTS-MoE: 混合専門家による暗黙の地形適応を実現する知覚 locomotion歩行2026/6/1
不連続な地形を歩く四脚ロボットのための、混合専門家アーキテクチャとマルチクリティックを用いた強化学習手法を提案。単一のポリシーで共有動作とタスク特化を両立し、シミュレーションと実機で有効性を実証した。
- CATNAV: キャッシュ型視覚言語走破性による効率的なゼロショットロボットナビゲーションナビゲーション2026/3/1
マルチモーダルLLMを用いて、ロボットの身体性を考慮したコストマップをゼロショットで生成し、視覚意味キャッシュによりオンライン推論を85.7%削減するナビゲーションフレームワークを提案。四足ロボットで屋内・屋外の5タスクで高い成功率と制約違反の低減を実証した。
- 少ないデータで歩行を学ぶ：四足歩行のためのDynaスタイルアプローチ歩行2025/9/1
モデルベースのDynaスタイル枠組みでPPOのロールアウトに合成データを追加し、四足歩行制御のサンプル効率を改善した。
- LiDARと深層強化学習による作物列のエンドツーエンドナビゲーションナビゲーション2025/9/1
LiDARの3D点群を直接制御コマンドに変換する深層強化学習ポリシーをシミュレーションで学習し、作物列に沿った自律走行を実現した。
- 難環境における適応的歩行のための地形特化方策の学習歩行2025/9/1
地形ごとに特化した方策とカリキュラム学習を組み合わせた階層型強化学習により、盲歩行でも低摩擦や不連続地形を含む複雑な環境で汎用方策より高い成功率と追従性能を実現した。