Muhayy Ud Din
収録論文 17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
- ProAct-VLM: 継続的知覚フィードバックによる失敗前の視覚言語タスク再計画VLA2026/9/29
VLMをリアルタイム知覚フィードバックループに組み込み、環境変化を検知した時点で失敗前に再計画する適応型タスク計画フレームワークを提案。
- 言語ガイドによるセンサ非依存な触覚表現学習触覚2026/9/13
触覚画像を言語埋め込みに整列させる蒸留フレームワークを提案し、異なる触覚センサ間での材料認識の汎化性能を大幅に向上させた。
- RIT*: コスト適応型最適動作計画のためのリーマン情報木動作計画2026/8/1
ユークリッド距離の代わりにリーマン距離を用いた情報探索木を構築し、衝突フィードバックから障害物近接コスト場を学習する手法を提案。高次元・異方性環境で既存手法より低コストな経路を生成する。
- SAGP: 粗いゾーンVLM推論による意味的アフォーダンス誘導型把持計画マニピュレーション2026/7/1
幾何学的な把持計画に意味的推論を組み合わせ、物体の点群を粗い領域に分割してVLMで評価し、タスクに適した把持候補を再ランキングする訓練不要のパイプラインを提案した。
- LLMとVLMを融合した異種UAV-USVシステムによる自律港湾検査フレームワーク群制御2026/1/1
大規模言語モデルによる記号計画と視覚言語モデルによる意味的検査を組み合わせ、UAVとUSVの協調で港湾を自律検査する枠組みを提案し、シミュレータと実機で検証した。
- Lang2Manip: LLMによる記号計画から幾何計画への変換ツールマニピュレーション2025/12/1
自然言語の指示をLLMで記号的な行動計画に変換し、Kauthamの動作計画フレームワークと連携させて、ロボットに依存しないマニピュレーションを実現するツールを提案した。
- AquaChat: LLMが導く養殖網生け簀の適応型検査ROVフレームワーク水中ロボティクス2025/7/1
大規模言語モデルを活用し、自然言語指示から養殖網生け簀の検査タスクを計画・実行するROVシステムを提案し、シミュレーションと実環境で有効性を示した。
- 水産養殖における生成AIのレビュー：スマートで持続可能な養殖のための基盤、応用、将来展望水産養殖×生成AI2025/7/1
水産養殖分野における生成AIの基盤技術、応用事例、課題を包括的にレビューし、スマート養殖への可能性をまとめた論文。
- ロボットマニピュレーションにおける視覚言語行動モデル：系統的レビューVLA2025/7/1
視覚・言語・制御を統合するVLAモデル102件、基盤データセット26件、シミュレーション環境12件を体系的に整理し、アーキテクチャやデータの分類枠組みと今後の課題を示したレビュー論文。
- 大規模言語モデルを用いた無人水上艇のミッション計画VLA2025/3/1
GPT-4などの大規模言語モデルを活用し、人間の高レベル指示を実行可能な計画に変換して、動的な海洋環境にリアルタイムで適応する無人水上艇のミッション計画フレームワークを提案した。
- 複雑な海洋環境におけるUSV向け視覚ベース物体追跡のベンチマーク物体追跡2024/12/1
無人水上艇（USV）の視覚誘導物体追跡フレームワークを提案し、7種の深層学習トラッカーと制御アルゴリズムをシミュレーションと実海域実験で評価した。
- 知識ベース推論でLLMを導くタスク・動作計画フレームワークタスク・動作計画2024/12/1
ドメイン知識でプロンプトを拡張し、LLMによるタスク・動作計画の動的環境への適応性と意味的正しさを高めるOnto-LLM-TAMPを提案。
- GNSS不通の海上環境における空中輸送システム空中輸送/自律航行2024/11/1
GNSSが使えない海上で、揺れる船のデッキから小型貨物を自律的に運搬するUAVシステムを開発し、UWBとQRコードによる位置推定と貨物把持機構で実現した。
- UAV支援による長距離ビジョンベースの無人水上艇の位置推定位置推定2024/8/1
GPSが使えない海洋環境で、UAVがカメラでUSVを追跡し三角測量とEKFで位置を推定する手法を提案した。
- 強化学習による海洋環境での物体マニピュレーションマニピュレーション2024/6/1
波による外乱がある港湾環境で、ドック上の物体を把持・回収するタスクに深層強化学習(SAC)を適用し、WMO海況2の条件下で80%の成功率を達成した研究。
- 条件付き変分オートエンコーダに基づく動的運動プリミティブによるマルチタスク模倣学習模倣学習2024/5/1
動的運動プリミティブと条件付き変分オートエンコーダを組み合わせ、タスクIDに応じたトルクを生成して目標位置に適応する軌道を生成するマルチタスク模倣学習フレームワークを提案し、手書き数字データセットで訓練後、押し・到達タスクで100%の成功率を達成した。
- Marine$\mathcal{X}$: Design and Implementation of Unmanned Surface Vessel for Vision Guided Navigation2023/11/1