M. Ani Hsieh
収録論文 34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
- 平坦性を保つ残差学習によるリアルタイム密接クワッドローター編隊飛行群制御2026/7/1
クワッドローターの密接編隊飛行で問題となる空力干渉を、物理情報を組み込んだ残差学習で補償しつつ、システムの微分平坦性を維持することで、計算効率の高いフィードバック線形化制御を実現した。ハードウェア実験で追従誤差を31%削減し、NMPCと同等の性能を1桁少ない計算量で達成した。
- ゼロショット汎化可能な動作計画のためのニューラルナビゲーション関数動作計画2026/6/1
学習したナビゲーション関数を構造化された楕円型プランナーに組み込み、未知の環境形状に対してゼロショットで転移可能な衝突回避動作を生成する手法を提案した。
- KoopMotion: ほぼ発散のないKoopman流れ場を学習する動作計画動作計画2025/9/1
Koopman作用素で流れ場を表現し、発散特性を利用して任意の初期状態から目標軌道へ滑らかに収束・追従する動作計画法を提案。LASAや3Dマニピュレータ、実機の自律表面艇で検証した。
- 物理保存環境モデルを用いた複雑流れにおけるマルチロボット多源局在化群制御2025/9/1
各ロボットが機械学習した有限要素環境モデルを搭載し、相互情報量基準に基づくインフォタクシス制御で化学漏洩や油流出の源を効率的に特定する分散センシング手法を提案。
- 狭い編隊飛行におけるクアッドロータのオンライン適応制御群制御2025/6/1
複数クアッドロータが近接編隊飛行する際の複雑な空力干渉に対し、L1適応と混合エキスパート学習を組み合わせたMPCで軌道追従しながらオンライン適応する手法を提案。
- 未知環境における言語指定ミッションのための空陸協調システム空陸協調2025/5/1
UAVとUGVが自然言語で指定されたミッションを協調して遂行し、仕様変更にも即応するシステムを開発した。LLMベースのプランナと意味地図の機会的共有により、都市・農村でのタスク駆動ナビゲーションを実現した。
- 基盤モデル搭載の空中・地上ロボットの実環境展開：課題と機会VLA2025/5/1
LLMを活用した自律フレームワークSPINEを実環境のロボットに展開し、数キロ規模の非構造環境での大規模計画やオンボード小型言語モデルによるUAV計画を実証した。
- EnKode: Koopman作用素による未知流れ場の能動学習能動学習/流れ場モデリング2024/10/1
Koopman作用素理論とアンサンブル法を組み合わせ、ロボットが流れ場を効率的にモデル化するための能動サンプリング手法を提案し、ベンチマークで有効性を示した。
- 学習ベースモデル予測制御による狭い編隊でのクアッドロータ飛行制御/編隊飛行2024/10/1
第一原理モデルとデータ駆動モデルを組み合わせ、編隊飛行時の複雑な空力効果を軽量に表現し、学習ベース非線形MPCで軌道追従と外乱抑制を大幅に改善した。
- マルチロボットチームのための衝突回避を考慮した時間最適経路パラメータ化群制御2024/9/1
複数台の車両型ロボットの経路の実行時間を最小化するため、優先度キューと時空間グラフを用いて衝突を避けつつ各ロボットの速度を調整するTOPPアルゴリズムを提案し、シミュレーションと実機実験で従来手法より10〜20%の時間短縮を達成した。
- EvMAPPER: イベントカメラによる高高度オルソマッピングイベントカメラ2024/9/1
イベントカメラを初めてオルソモザイク生成に用い、厳しい照明条件や高速運動下でも地図生成を可能にする手法を提案した。
- 知識ベースのニューラル常微分方程式によるCosseratロッド型ソフトロボットのモデリングソフトロボティクス2024/8/1
Cosseratロッドの物理モデルとニューラル常微分方程式を組み合わせ、ソフトロボットのダイナミクスを高精度かつ高速に学習・予測するフレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。
- セマンティクスを活用した空地協調チームによる大規模探査の課題と可能性群制御2024/5/1
空中と地上のロボットチームがセマンティクスを共通言語として使い、機会的通信に頼りながら大規模環境を探査するシステムを実証し、その課題と教訓をまとめた。
- Towards Understanding Underwater Weather Events in Rivers Using Autonomous Surface Vehicles2023/12/1
- TOPPQuad: Dynamically-Feasible Time Optimal Path Parametrization for Quadrotors2023/9/1
- Enabling Large-scale Heterogeneous Collaboration with Opportunistic Communications2023/9/1
- Enhancing Sample Efficiency and Uncertainty Compensation in Learning-based Model Predictive Control for Aerial Robots2023/8/1
- EV-Catcher: High-Speed Object Catching Using Low-latency Event-based Neural Networks2023/4/1
- Leveraging Predictive Models for Adaptive Sampling of Spatiotemporal Fluid Processes2023/4/1
- Stochastic Nonlinear Ensemble Modeling and Control for Robot Team Environmental Monitoring2022/12/1
- Receding Horizon Control on the Broadcast of Information in Stochastic Networks2022/12/1
- Proportional Control for Stochastic Regulation on Allocation of Multi-Robots2022/12/1
- Online Estimation of the Koopman Operator Using Fourier Features2022/12/1
- Learning-enhanced Nonlinear Model Predictive Control using Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations and Deep Ensembles2022/11/1
- LEARNEST: LEARNing Enhanced Model-based State ESTimation for Robots using Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations2022/9/1
- Adaptive Sampling of Latent Phenomena using Heterogeneous Robot Teams (ASLaP-HR)2022/8/1
- Online Dynamics Learning for Predictive Control with an Application to Aerial Robots2022/7/1
- MARLAS: Multi Agent Reinforcement Learning for cooperated Adaptive Sampling2022/7/1
- Flow-Based Control of Marine Robots in Gyre-Like Environments2022/3/1
- Learning and Leveraging Features in Flow-Like Environments to Improve Situational Awareness2021/9/1
- Learning to Swarm with Knowledge-Based Neural Ordinary Differential Equations2021/9/1
- KNODE-MPC: A Knowledge-based Data-driven Predictive Control Framework for Aerial Robots2021/9/1
- Scalable Multirobot Planning for Informed Spatial Sampling2021/5/1
- Heterogeneous robot teams for modeling and prediction of multiscale environmental processes2021/3/1