Markus Buchholz

収録論文 8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

• 洋上風力発電所近傍のAUV・ASV航法のためのワールドモデル基盤LLMプランニング
  航法/LLMプランニング2026/8/20

  大規模言語モデルによるプランニングに物理的ワールドモデルを組み合わせ、水中・水上ロボットの航法を実現。衝突回避と目標到達精度を大幅に向上させた。

• SAGE: 海底インフラの自律適応点検のためのエルゴード制御
  群制御2026/8/20

  海底クリスマスツリーのバルブ点検において、センサーから得られるリスク分布に応じて車両の滞在時間を割り当てるエルゴード制御アーキテクチャを提案し、固定ルート方式と比較して高リスクバルブの再訪頻度を向上させることを示した。

• 水中ロボティクスにおける異常診断のための協調推論フレームワーク
  異常診断2025/11/1

  LLMとデジタルツイン、人間参加型の対話を組み合わせ、水中ロボットの異常をリアルタイムで検知・診断し、専門家の知識をAIに還元して継続的に改善する協調フレームワークAURAを提案した。

• 海洋環境におけるテザー付きマルチロボットシステムのロバストな動作計画フレームワーク
  経路計画2025/8/1

  ASVとAUVのテザー付きシステム向けに、A*を拡張しカテナリー曲線とベジェ補間を組み合わせた経路計画・軌道最適化フレームワークCoralGuideを提案し、実海域実験で有効性を検証した。

• 海洋環境におけるテザー結合マルチロボットシステム
  群制御2025/8/1

  AUVとASVをテザーで繋いだマルチロボットシステムの運動制御を評価するため、GazeboSimとArduPilot SITLを用いた高忠実度シミュレーションフレームワークを提案した。

• 知識グラフとRAGを統合した水中ミッションにおける共有・マルチエージェント自律性の向上
  マルチエージェント自律2025/7/1

  知識グラフと検索拡張生成（RAG）を組み合わせた大規模言語モデルにより、水中ロボットのマルチエージェント自律意思決定と人間との共有自律を実現し、ミッション検証と行動完全性で100%を達成した研究。

• 水中マニピュレーションのためのヒューリスティック運動記憶を用いた文脈認識行動学習
  水中マニピュレーション2025/7/1

  水中ロボットのマニピュレーション向けに、ヒューリスティック運動空間とベイジアンネットワークを組み合わせ、過去の運動経験とリアルタイムの不確実性を考慮した適応的な運動計画フレームワークを提案した。

• 分散型AIエージェントによる水中ロボットの認知的自律性
  VLA2025/7/1

  ROS 2上で分散型大規模言語モデルAIエージェントを統合し、水中ロボットに適応的な認知自律性を実現するアーキテクチャUROSAを提案・検証した論文。