Kordel K. France
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
嗅覚ナビゲーション/継続学習嗅覚ナビゲーション電気化学センシング嗅覚
※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
- 成長・剪定・凍結ネットワーク：嗅覚ナビゲーションのための適応的・継続的学習手法嗅覚ナビゲーション/継続学習2026/5/1
嗅覚ナビゲーションの非定常環境に対応するため、ポリシーの層を成長・剪定・凍結しながら継続学習する適応的フレームワークを提案し、乱流プルーム追跡で94%の成功率を達成した。
- 幽霊を追う：視覚拡張オプション付きのシミュレーションから実機への嗅覚ナビゲーションスタック嗅覚ナビゲーション2026/2/1
最小限のセンサ構成で、シミュレーションで学習した方策を実機ドローンに展開し、ガス分布地図や外部測位なしで匂い源へ直接ナビゲーションするオープンソースUAVシステムを提案・実証した。
- 室温イオン液体を用いたクロノアンペロメトリー：1秒未満の推定技術電気化学センシング2025/6/1
室温イオン液体中のクロノアンペロメトリー測定を1秒未満に短縮する数学的回帰手法を提案し、初期過渡電流から定常状態パラメータを予測する。
- 嗅覚慣性オドメトリ：香りによる効果的なロボットナビゲーションの方法論嗅覚ナビゲーション2025/6/1
嗅覚センサと慣性計測を組み合わせた嗅覚慣性オドメトリ（OIO）を提案し、5自由度ロボットアームで匂い源追跡を実証した。
- 嗅覚の標準化が身体性AIの発展に不可欠である嗅覚2025/6/1
嗅覚が身体性AI研究で見過ごされている現状を指摘し、ベンチマークやデータセットの標準化に向けた学際的取り組みの必要性を訴えるポジションペーパー。
- 嗅覚慣性オドメトリ：センサ校正とドリフト補償嗅覚ナビゲーション2025/6/1
ガスセンサと慣性データを融合してロボットが匂いを頼りにナビゲートする嗅覚慣性オドメトリ（OIO）において、センチメートル級の精度で匂い源を定位するための校正プロセスを定義し、実機で有効性を示した。
- 危険環境ロボティクスにおける頑健な嗅覚ナビゲーションのための拡散グラフニューラルネットワークとデータセット嗅覚ナビゲーション2025/6/1
拡散モデルによる分子生成と視覚・言語処理を統合し、ロボットが匂いの発生源を正確に特定できる嗅覚ナビゲーション手法とマルチモーダル嗅覚データセットを提案した。