Luis F. W. Batista
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
sim2realセグメンテーション強化学習/ロバスト性/自律表面車両
※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
- 浮遊廃棄物回収用ASVにおける統合認識を備えた強化学習制御のSim-to-Real転移とロバスト性評価sim2real2026/5/1
浮遊ゴミ回収用の自律水上艇（ASV）に対し、カメラベースの偏光認識と軽量DRL制御を組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した制御器を実機に直接適用するシステムを構築し、sim-to-real転移の評価手法と実地試験結果を示した。
- 水環境におけるセマンティックセグメンテーションのための偏光融合の評価セグメンテーション2025/9/1
水面の反射や照明変化に強い偏光画像を用いて、浮遊プラスチックごみのセグメンテーション精度を向上させる融合ネットワークを公開データセットPoTATOで評価し、RGB単独より高精度だが計算負荷と偽陽性のリスクが増えることを示した。
- 実環境試験における自律表面車両制御のための深層強化学習のロバスト性評価強化学習/ロバスト性/自律表面車両2025/5/1
浮遊ゴミ回収用の深層強化学習エージェントをドメインランダム化で訓練し、非対称抗力や偏心ペイロードなどの外乱下での実環境性能をMPCと比較評価した。
- RoboRAN: 強化学習ベース自律ナビゲーションのための統合ロボティクスフレームワークsim2real2025/5/1
陸・海・空・宇宙など多様なロボットプラットフォームで強化学習によるナビゲーション方策を訓練・評価・実機展開できる統一フレームワークを提案し、sim-to-real転移と横断的評価基盤を実現した。