Iman Soltani
収録論文 14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
- 凸形式による障害物回避の定式化自動運転/MPC2025/12/1
凸MPCに組み込める新しい障害物回避の定式化を提案し、予測ホライズン外の障害物にも対応できることを示した。
- 報酬で視線を導く：リターン誘導コントラスト学習による視覚的注意の形成視覚RL2025/10/1
人間の中心窩視に着想を得て、リターンの差を自己教師信号として視覚RLエージェントに学習可能な注意機構を組み込み、サンプル効率を最大2.52倍改善した研究。
- VITA: 視覚から行動へのフローマッチングポリシーVLA2025/7/1
視覚表現から直接潜在行動へ流すノイズ・条件付け不要のフローマッチング方策を提案し、行動オートエンコーダとフロー潜在デコーディングで学習を安定化、従来比1.5〜2倍高速な推論を実現した。
- 見て、集中して、行動する：人間の視線と周辺視型Vision Transformerによる効率的で頑健なロボット学習VLA2025/7/1
人間の視線運動を模した能動的視覚システムGIAVAを開発し、注視点に基づく周辺視パッチトークン化をViTに組み込むことで、計算量を大幅に削減しつつ背景の妨害に対する頑健性と高精度タスクの成功率を向上させた。
- 点群データを用いたインフラ測量の自動化：幾何計測とコンプライアンス評価のフレームワーク点群処理2025/5/1
点群データと深層学習を組み合わせ、スロープのADA基準適合性を自動評価するフレームワークを提案し、手動測定との比較で精度を検証した。
- IN-RIL: 模倣学習と強化学習を交互に組み合わせた方策ファインチューニング模倣学習/強化学習2025/5/1
強化学習の更新の合間に模倣学習の更新を定期的に挿入し、勾配を直交部分空間に分離することで、ファインチューニングの安定性とサンプル効率を向上させる手法を提案した。
- 低視界環境における緊急車両運用の安全性向上のための低コスト赤外線視覚システム赤外線視覚/運転支援2025/4/1
夜間や濃霧などの低視界環境で走行する緊急車両（レッカー車や除雪車など）の衝突リスクを減らすため、低コストな赤外線カメラを既存車両に後付けする手法を検証し、検出性能や運用上の有効性を実験・実地試験・アンケートで評価した。
- Krysalis Hand：ロボット学習と巧みな操作のための軽量・高可搬・18自由度ヒューマノイド型エンドエフェクタマニピュレーション2025/4/1
アクチュエータを手の内部に統合し、各関節に自己ロック機構を備えることで、790gの軽量ながら指あたり10Nの把持力と10ポンド超の受動的可搬能力を実現した18自由度の5指ロボットハンドを開発した。
- 高流量環境での深浅測量研究に向けた双胴型無人水上艇プラットフォームの設計と実装USV/測量2025/2/1
深浅測量研究用に、低コストな航法・制御研究用USVと高解像度マルチビームソナー搭載のデータ評価・後処理研究用USVの2機種を設計・実装した。
- MarineFormer: 動的海洋環境におけるUSVナビゲーションのための時空間アテンションモデルナビゲーション2024/10/1
USVのナビゲーションにおいて、局所的な流れ場の計測をセンサフュージョンと時系列アテンションで統合するTransformerベースの強化学習ポリシーを提案し、成功率を約23%向上させた。
- InterACT: 双腕マニピュレーションのための階層的注意トランスフォーマによる相互依存性を考慮した行動チャンキングマニピュレーション2024/9/1
双腕ロボットの協調動作のため、腕同士の相互依存性を階層的注意機構で捉え、両腕の行動を並列生成する模倣学習フレームワークを提案した論文。
- 少数ショットウェイポイント検出による階層的エンドツーエンド自律ナビゲーションナビゲーション2024/9/1
人間のようにランドマークと行動を結びつけ、未知環境でも少数のランドマーク画像と高レベル行動指示だけで移動ロボットをナビゲートする階層的メタ学習手法を提案した。
- 能動視覚こそが全てかもしれない：双腕ロボットマニピュレーションにおける能動視覚の探求マニピュレーション2024/9/1
模倣学習に能動視覚を導入し、ロボットが人間の実演からカメラ視点を動的に変える方策を学習する双腕テレオペレーションシステムAV-ALOHAを提案し、実世界とシミュレーションで有効性を検証した。
- CarDreamer: 世界モデルベース自動運転のためのオープンソース学習プラットフォーム自動運転2024/5/1
世界モデルベース強化学習による自動運転アルゴリズムの開発・評価を可能にする初のオープンソース学習プラットフォームを提案し、世界モデルバックボーン、組み込みタスク、タスク開発スイートを提供する。