Peihan Li
収録論文 10本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
群制御
※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
- LLM-Foraging: 大規模言語モデルによる分散型群ロボット採餌群制御2026/5/1
群ロボットの採餌アルゴリズムに大規模言語モデルを組み込み、環境変化に対して再学習不要で適応可能な分散制御手法を提案した。
- 耐故障型マルチロボット協調によるレジリエントで適応的な目標追跡群制御2025/8/1
一時的・恒久的なセンサや通信の故障を明示的に扱い、サブグループ分割と集中/分散最適化を組み合わせて、故障下でも目標追跡を継続できる協調フレームワークを提案した。
- LLM-Flock: 大規模言語モデルと影響力ベース合意による分散型マルチロボット群制御群制御2025/5/1
各ロボットがLLMで局所計画を生成し、近傍への影響を考慮した分散合意プロトコルで反復的に計画を修正することで、安定した群れ形成を実現するフレームワークを提案し、シミュレーションとCrazyflieドローンで検証した。
- 大規模言語モデルによるマルチロボットシステム：サーベイ群制御2025/2/1
LLMをマルチロボットシステムに統合する研究を初めて体系的にレビューし、タスク割り当て・運動計画・行動生成・人間介入への応用と課題を整理した。
- 未知の危険環境下におけるリアルタイムマルチロボット目標追跡のための階層型LLMインザループ最適化群制御2024/9/1
LLMを二層最適化の意思決定ループに組み込み、危険環境でのマルチロボット目標追跡をリアルタイムに適応させる枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- センシング・通信危険地帯における耐故障マルチロボット目標追跡群制御2024/9/1
未知のセンシング・通信危険地帯で確率的・一時的な故障が起きる環境に対し、ソフトチャンス制約付き非線形最適化で追跡性能と耐故障性を動的に両立する協調枠組みを提案し、実機実験で検証した。
- センシング・通信危険領域を考慮したマルチロボット目標追跡群制御2024/4/1
複数ロボットによる目標追跡において、センシングや通信が妨害される危険領域を回避しつつ追跡するリスク認識型の枠組みを提案し、シミュレーションとドローン実験で検証した。
- Learning Decentralized Flocking Controllers with Spatio-Temporal Graph Neural Network2023/9/1
- Assignment Algorithms for Multi-Robot Multi-Target Tracking with Sufficient and Limited Sensing Capability2023/3/1
- Flow-Based Control of Marine Robots in Gyre-Like Environments2022/3/1