Nicolò Botteghi

収録論文 11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

• CAVEAT: 地図なし空中探査のためのリカレント多モーダル拡散プランニング
  空中ロボット/探査/拡散ポリシー2026/9/6

  この論文は、UAVの探査経路生成を、グローバルマップを保持せずに、LiDAR・視覚・姿勢の多モーダル観測と固定次元のリカレント内部状態から行う拡散ポリシーCAVEATを提案している。シミュレーションと実機実験で有効性を示した。

• 強化学習による非定常流れ場での流れを考慮した最適ナビゲーション
  ナビゲーション2026/7/1

  非定常な流体環境での自律ロボットナビゲーションを強化学習（TD3）で解決し、生物に着想を得た複数の観測戦略を比較して最適なセンサ構成を明らかにした。

• 俊敏な固定翼UAVのためのロバストなコデザイン最適化
  UAV設計最適化2026/3/1

  パラメータ不確かさと風外乱を同時最適化に組み込んだ二段階コデザイン手法を提案し、俊敏な固定翼UAVの機体設計と制御を統合的に最適化した。

• スパースニューラルODEを用いた相互結合と減衰割り当てに基づく受動性制御
  制御/ニューラルODE2025/12/1

  整合PDEを厳密に解かずに、スパース辞書学習でニューラルODEとしてIDA-PBCを設計し、安定化以外の周期振動発見などの複雑タスクへ適用可能にした。

• ノイズ除去拡散プランナ：低品質デモンストレーションからの複雑経路学習
  経路計画2024/10/1

  DDPMを用いてロボットエンドエフェクタの複雑な経路を生成し、低品質なデモでも任意の目標到達と障害物回避が可能なことを示した。

• 不可視サーボイング：リターン条件付き潜在拡散によるビジュアルサーボアプローチ
  ビジュアルサーボ2024/9/1

  潜在拡散モデルを用いて、目標が初期視界にない場合でもUAVを目標視点へ誘導するビジュアルサーボ手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。

• Trajectory Generation, Control, and Safety with Denoising Diffusion Probabilistic Models
  2023/6/1
• Discovering Efficient Periodic Behaviours in Mechanical Systems via Neural Approximators
  2022/12/1
• Low Dimensional State Representation Learning with Robotics Priors in Continuous Action Spaces
  2021/7/1
• Towards Autonomous Pipeline Inspection with Hierarchical Reinforcement Learning
  2021/7/1
• On Reward Shaping for Mobile Robot Navigation: A Reinforcement Learning and SLAM Based Approach
  2020/2/1