Michele Magno
収録論文 42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
- 自律レースにおける継続的RLによる汎化：RoboRacerプラットフォームでの検証継続的RL/自律レース2026/7/1
実世界データのみを用いて、継続的バックプロパゲーションに基づく継続的RLフレームワークを提案し、複数のトラックで汎用的なポリシーを訓練した後、15分以内の微調整で古典的制御器を上回る性能を達成した。
- LocalNav: フロンティアVLMと身体化RLの蒸留によるオンデバイス物体目標ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
大規模VLMの空間推論能力を軽量な4BパラメータのローカルVLMに蒸留し、組み込みGPU上で低遅延な物体目標ナビゲーションを実現する手法を提案した。
- 飛んで、追って、着陸する：異種UAV-UGVチームのためのインフラ不要磁気測位測位/異種ロボットチーム2026/3/1
UGV上で交流磁場を発生させ、軽量な受信コイルのみを搭載したナノUAVが外部インフラなしでセンチメートル級の相対測位を行い、移動プラットフォームへの追従・着陸を実現する手法を提案。
- LEVIO: リソース制約デバイス向け軽量組み込み視覚慣性オドメトリVIO2026/2/1
超低消費電力の組み込み向けに最適化した視覚慣性オドメトリパイプラインLEVIOを提案し、RISC-V SoC上で20FPS・100mW未満のリアルタイム動作を実現した。
- マイクロ・ナノUAV向け高効率・高精度な下向きVisual Inertial OdometryVIO2025/9/1
超低消費電力SoC上で動作する下向きVIOパイプラインを提案し、剛体運動モデルと特徴追跡の最適化により、マイクロ・ナノUAVでのリアルタイム推定精度を向上させた。
- 残差クープマン予測制御による車両ダイナミクス向上：少量の走行データ入力で実現モデル予測制御2025/7/1
車両の軌道追従制御において、線形MPCによるベースライン制御とニューラルネットワークベースの残差クープマンMPCによる補償入力を組み合わせるRKMPCフレームワークを提案し、従来のクープマンMPCの20%の学習データで性能を向上させた。
- M-Predictive Spliner: 自律レースにおける時空間マルチ対戦相手追い越しの実現自律レース2025/6/1
複数の対戦相手の将来意図を考慮し、カルマンフィルタとガウス過程回帰を用いて追い越し軌道を生成する手法を提案し、1/10スケールの自律レースカーで最大91.65%の追い越し成功率を達成した。
- R-CARLA: 自動運転レース向けの交換可能なダイナミクスを備えた高忠実度センサシミュレーションsim2real2025/6/1
自動運転レース向けに、正確な車両ダイナミクスと高忠実度センサシミュレーションを両立させたCARLA拡張を提案し、実世界データからのデジタルツイン構築によりSim-to-Realギャップを車両動力学で42%、センサで82%削減した。
- AniTrack: 制御環境下での動物追跡に向けた省電力・タイムスロット型ロバストUWB測位システム測位・UWB2025/6/1
バッテリー駆動のUWBアンカーとタグを用い、LoRaWANでデータ送信しつつタイムスロット型SS-TWRで省電力化した動物追跡向け測位システムを提案。平均13.96cmの精度を達成。
- 速く走り、速く学ぶ：高性能自律レースのためのオンボード強化学習強化学習/自律走行2025/5/1
シミュレーション事前学習に頼らず、実機上で直接学習する強化学習フレームワークを提案し、F1TENTHで20分の学習でラップタイムを最大11.5%短縮した。
- RobotxR1: 閉ループ強化学習による大規模言語モデルの身体性ロボット知能の実現VLA2025/5/1
小型LLMを閉ループ強化学習で訓練し、ロボットの身体性知能を実現する手法を提案。自動運転タスクでSFTベースラインを上回り、GPT-4oをも超える制御適応性を達成した。
- 自己注意機構によるRGB-イベント融合を用いた衝突予測VLA2025/5/1
RGBカメラとイベントカメラの2つの入力を自己注意機構で融合し、ドローンの動的物体との衝突時刻と位置を予測する手法を提案。単一モダリティとの精度・計算コストのトレードオフを評価した。
- Delaunay三角分割に基づく自律レース向けリアクティブ制御自律走行2025/5/1
LiDARからDelaunay三角分割と走路境界セグメンテーションで中心線を抽出し、FTGの罠を回避するリアクティブ制御器DTRを提案。ラップタイムを70%短縮し、地図依存手法に迫る性能を実現した。
- 資源制約のある小型四足歩行ロボットのための外受容センシングを用いた堅牢な強化学習ベースの歩行制御歩行2025/5/1
計算資源が限られた小型四足ロボット向けに、深度センサとリアルタイム標高マッピングを活用した強化学習ベースの歩行制御器を開発し、VIOなしでも段差17.5cmを安定して踏破できることを示した。
- イベントカメラのオプティカルフローを用いた高速移動ロボットの平面速度推定速度推定/イベントカメラ2025/5/1
地面に垂直に向けたイベントカメラのオプティカルフローと平面運動学を組み合わせ、車輪と路面の滑りに依存せずに移動ロボットの速度を推定する手法を提案し、実車実験で横方向誤差を38.3%改善した。
- TinyCenterSpeed: 自律レーシング向けの効率的なセンター方式物体検出物体検出2025/4/1
1:10スケールの自律レーシングカー向けに、CenterPointを軽量化したリアルタイム物体検出モデルを提案し、TPU上で7.88msの推論を実現した。
- 車載LLMを活用した自動運転システムの意思決定とHMIの強化自動運転2025/4/1
低レベルMPCと車載LLMを組み合わせ、RAG・LoRA・量子化で効率化したハイブリッド自動運転アーキテクチャを提案し、推論精度・制御適応性・計算効率の向上を示した。
- FSDP: 頭対頭自律レースのための高速で安全なデータ駆動型追い越し軌道計画軌道計画2025/3/1
敵車の予測にスパースガウス過程を用い、二段階の二次計画法で運動学的制約と安全性を満たす追い越し軌道をリアルタイム生成する手法を提案し、F1TENTHで成功率と計算速度を大幅に改善した。
- GPとADMMベースiLQRを用いた自動運転ドリフト制御フレームワーク制御/最適化2025/3/1
ガウス過程回帰でモデル誤差を補償し、ADMMベースのiLQRでリアルタイムに軌道最適化を行う自動ドリフト制御手法を提案し、横方向誤差と計算時間を大幅に削減した。
- RLPP: スケールプラットフォームにおけるゼロショット実世界自動運転レースのための残差手法sim2real2025/1/1
Pure Pursuit制御器に強化学習の残差を組み合わせ、シミュレーションで学習した方策を実世界にゼロショット転移して自動運転レースのラップタイムを改善する手法を提案。
- ロボティクス応用に向けたPMD Flexx2深度カメラのノイズ解析とモデリング深度センサ/ノイズモデリング2024/12/1
ToF深度カメラPMD Flexx2の軸方向・横方向ノイズをガウス分布でモデル化し、シミュレーション精度を高める手法を提案した。
- 2D LiDARを用いた人物追跡を組み込んだ動的人間環境における自律ナビゲーションナビゲーション2024/12/1
2D LiDARベースの人物検出と多対象追跡をナビゲーション計画に統合し、四足ロボットで実環境における人物追跡と衝突回避の性能を検証した。
- BatDeck：ナノドローン向け超低消費電力超音波による自己速度推定と障害物回避ナノドローン/超音波センシング2024/12/1
コウモリに着想を得て、下向き・前向きの超低消費電力超音波センサによる往復測距でナノドローンの自己速度推定と障害物回避を実現し、透明・反射物や暗闇でも動作することを示した。
- スケール自律走行レースにおける1分以内の学習ベース走行中システム同定システム同定2024/11/1
ニューラルネットワークによる誤差補正を組み込んだ走行中システム同定手法を提案し、30秒の走行データと3秒の学習でタイヤモデルを高精度に同定できることを示した。
- 予測スプライナー：対戦相手の軌道予測を用いたデータ駆動型自動レースの追い越し自動運転レース2024/10/1
ガウス過程回帰で対戦相手の挙動を学習し、将来のコース区間での追い越し経路を計画する手法を提案。1/10スケールの自動レース車両で従来手法より高速かつ高成功率の追い越しを実現した。
- 超軽量なロボット群協調マッピング群制御2024/7/1
1.5MBのメモリしか持たない小型ロボットでも動作する分散型の協調SLAM手法を提案し、46gの小型ドローンで30cm以下の精度を実現した。
- ForzaETHレーススタック：市販ハードウェアで実現するスケール自律対戦レース自律レース2024/3/1
1:10スケールのF1TENTH向けに、市販の既製ハードウェアだけで動くモジュール式の自律レースソフトウェア基盤を構築し、タイムトライアルと対戦レースの両方で有効性を示した。
- BatDeck：低電力超音波障害物回避によるナノドローン航法の進展ナノドローン/超音波障害物回避2024/3/1
コウモリに着想を得て、軽量・低電力の超音波センサをナノドローンに搭載し、透明・反射・吸音素材のある環境でも自律飛行と障害物回避を可能にした研究。
- Robustness Evaluation of Localization Techniques for Autonomous Racing2024/1/1
- Ultra-Efficient On-Device Object Detection on AI-Integrated Smart Glasses with TinyissimoYOLO2023/11/1
- Fully Onboard Low-Power Localization with Semantic Sensor Fusion on a Nano-UAV using Floor Plans2023/10/1
- Assessing the Robustness of LiDAR, Radar and Depth Cameras Against Ill-Reflecting Surfaces in Autonomous Vehicles: An Experimental Study2023/9/1
- Towards Robust Velocity and Position Estimation of Opponents for Autonomous Racing Using Low-Power Radar2023/9/1
- Fully Onboard SLAM for Distributed Mapping with a Swarm of Nano-Drones2023/9/1
- NanoSLAM: Enabling Fully Onboard SLAM for Tiny Robots2023/9/1
- TinyTracker: Ultra-Fast and Ultra-Low-Power Edge Vision In-Sensor for Gaze Estimation2023/7/1
- Parallelizing Optical Flow Estimation on an Ultra-Low Power RISC-V Cluster for Nano-UAV Navigation2023/5/1
- Model- and Acceleration-based Pursuit Controller for High-Performance Autonomous Racing2022/9/1
- Robust and Efficient Depth-based Obstacle Avoidance for Autonomous Miniaturized UAVs2022/8/1
- TC-Driver: Trajectory Conditioned Driving for Robust Autonomous Racing -- A Reinforcement Learning Approach2022/5/1
- Leveraging Tactile Sensors for Low Latency Embedded Smart Hands for Prosthetic and Robotic Applications2022/3/1
- SmartHand: Towards Embedded Smart Hands for Prosthetic and Robotic Applications2021/7/1