Naveen Kumar Uppalapati

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

• THREAD: 環境認識拡散モデルによるハイブリッド剛軟マニピュレータの軌道計画
  マニピュレーション2026/6/1

  狭い開口部を通すような閉塞環境での操作を可能にする、拡散モデルを用いたハイブリッド剛軟マニピュレータ用の軌道計画手法を提案。物理に基づく損失で剛軟セグメントの連成を考慮し、シミュレーションで訓練、実機転移も実証。

• HyReach: 未知の雑然環境における視覚誘導型ハイブリッドマニピュレータのリーチング
  マニピュレーション2026/3/1

  剛体と軟体を組み合わせた連続体マニピュレータで、視覚と3D再構成に基づく動作計画により、未見の雑然環境でも2cm以下の誤差で対象物に到達できるシステムを実現した。

• CATNAV: キャッシュ型視覚言語走破性による効率的なゼロショットロボットナビゲーション
  ナビゲーション2026/3/1

  マルチモーダルLLMを用いて、ロボットの身体性を考慮したコストマップをゼロショットで生成し、視覚意味キャッシュによりオンライン推論を85.7%削減するナビゲーションフレームワークを提案。四足ロボットで屋内・屋外の5タスクで高い成功率と制約違反の低減を実証した。

• 視覚言語モデルによる園芸ロボットのタスク計画
  VLA2026/1/1

  VLMが異種データを能動的に照会してロボットのタスク計画を導くモジュール式フレームワークを提案し、作物モニタリングのベンチマークで性能を評価した。

• 混雑環境における精密収穫：エンドエフェクタ設計とデュアルカメラ知覚の統合
  マニピュレーション2025/1/1

  高トンネル栽培のような混雑環境で小型果実を精密に収穫するため、エンドエフェクタ設計とグローバルカメラ・手先カメラを組み合わせた協調フレームワークを提案し、閉ループ視覚フィードバックで位置推定とエラー処理を実現した。

• 園芸環境における移動マニピュレータを用いた能動的セマンティックマッピング
  能動的マッピング2024/12/1

  RGB-Dカメラを搭載した移動マニピュレータで、確率的セマンティックマップと情報利得に基づく視点選択を行い、園芸環境のセマンティックマップを効率的に構築する手法を提案した。

• Visual Servoing for Pose Control of Soft Continuum Arm in a Structured Environment
  2022/2/1
• A physics-informed, vision-based method to reconstruct all deformation modes in slender bodies
  2021/9/1