P. B. Sujit

収録論文 15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

• マルチロータUAVの多分野物理ベースMDO：離散COTS選定のための決定論的フレームワーク
  UAV設計最適化2026/7/1

  マルチロータUAVの設計を物理ベースの多分野最適化で同時解決し、市販部品への離散マッピングを行うAeroEvalエンジンを提案・検証した。

• 限られたセンシング範囲を持つ複数ロボットによる静的・移動侵入者の探索
  群制御2025/11/1

  直交多角形領域内で複数の探索ロボットが限られたセンシング範囲で侵入者を探す問題を扱い、空間充填曲線やランダム探索などの効率的なアルゴリズムを提案し、ロボット数と探索時間のトレードオフを評価した。

• 通信削減を実現するイベント駆動型CBBA
  群制御2025/9/1

  マルチロボットのタスク割り当てで使われるCBBAの通信量を、イベント駆動型通信で最大52%削減しつつ、解品質を維持できることを示した研究。

• AnyTraverse: VLMと人間オペレータを組み合わせたオフロード走行可能性フレームワーク
  VLA2025/6/1

  自然言語プロンプトと人間オペレータの支援を組み合わせ、多様なロボット車両の走行可能領域をゼロショットでセグメンテーションするフレームワークを提案。未知のシーンでのみオペレータを呼び出すことで監視負荷を抑え、実機検証で既存手法を上回る性能を示した。

• 長時間自律運用のための持続的ロボット充電問題
  群制御2024/9/1

  異種ロボット群の充電スケジュールを最適化し、充電ステーションの利用を最小化するILPモデルを提案した論文。

• 動的環境における自律的意思決定のための深層注意駆動強化学習（DAD-RL）
  自動運転/強化学習2024/7/1

  周囲車両との動的相互作用を時空間注意機構で符号化し、Soft Actor-Criticで訓練する自動運転の意思決定フレームワークを提案。大規模Transformerを使わずにSMARTSベンチマークで最先端性能を達成した。

• CAMEL: Learning Cost-maps Made Easy for Off-road Driving
  2022/9/1
• A reformulation of collision avoidance algorithm based on artificial potential fields for fixed-wing UAVs in a dynamic environment
  2022/8/1
• Multi-AAV Cooperative Path Planning using Nonlinear Model Predictive Control with Localization Constraints
  2022/1/1
• A Model-free Deep Reinforcement Learning Approach To Maneuver A Quadrotor Despite Single Rotor Failure
  2021/9/1
• Multi-Agent Deep Reinforcement Learning For Persistent Monitoring With Sensing, Communication, and Localization Constraints
  2021/9/1
• OffRoadTranSeg: Semi-Supervised Segmentation using Transformers on OffRoad environments
  2021/6/1
• Target-Following Double Deep Q-Networks for UAVs
  2021/5/1
• Risk-Aware Submodular Optimization for Multi-objective Travelling Salesperson Problem
  2020/11/1
• A Reinforcement Learning Approach to Jointly Adapt Vehicular Communications and Planning for Optimized Driving
  2018/7/1