Pengda Mao

収録論文 6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

• VIP: 変分に基づく反復学習計画法によるロボットナビゲーション
  ナビゲーション2026/8/25

  ロボットの動作計画を無限次元の関数空間で直接更新する新しいフレームワークを提案し、計算コストを抑えつつ単体・群ロボットの効率的な計画を実現した。

• 仮想チューブ内でのエネルギー最適空間反復学習
  UAV/エネルギー最適化2026/6/1

  UAVの飛行エネルギーを最小化するため、モデル不要で計算コストの低いオンライン反復学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。

• 仮想チューブ理論に基づく拘束環境下でのマルチUAV協調輸送制御
  群制御2026/2/1

  仮想チューブ理論と散逸系理論を組み合わせ、障害物の多い環境で複数のドローンがケーブル吊り荷物を協調輸送する制御フレームワークを提案し、シミュレーションと屋外実験で有効性を示した。

• 最適仮想チューブに基づく群ロボティクスの効率的リアルタイム計画法
  群制御2025/5/1

  群ロボットのための集中型ホモトピー軌道計画と分散制御を組み合わせ、低計算量で高頻度の再計画を可能にする手法を提案した。

• Tube RRT*: 大規模障害物環境を通過する群ロボティクスのための効率的なホモトピーパスプランニング
  群制御2024/4/1

  群ロボティクスの大規模障害物環境でのナビゲーションに向け、RRTを改良しギャップ体積と経路長を考慮してホモトピーパスを生成するTube RRT*を提案し、シミュレーションと実験で有効性を検証した。

• Optimal Virtual Tube Planning and Control for Swarm Robotics
  2023/4/1