Ricardo B. Grando
Technological University of Uruguay
収録論文 13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
- 四足ロボットの捜索救助のための状況認識フロンティア優先順位付け探索/救助2026/8/3
四足ロボットの捜索救助において、情報利得や救助関連性、地形ペナルティなどを考慮したフロンティア優先順位付け手法を提案し、シミュレーションで有効性を検証した。
- 自動生成デモからの自己教師あり学習による視覚ロボット操作マニピュレーション2026/8/1
ロボットが目標姿勢周辺で自動生成したデモデータを用いて、手首カメラ画像から相対的な位置補正を学習する自己教師あり手法を提案。シミュレーションと実機で評価し、物体把持成功率を報告している。
- データセット構成が組み込みリアルタイムUAV山火事検出に与える影響：コンパクトYOLOモデルを用いた検証物体検出2026/8/1
UAVによる山火事検出において、実画像とAI生成画像の混合やデータ拡張が性能に与える影響を、コンパクトなYOLOモデルで評価した。実データのみの非拡張データセットが最良の性能を示し、合成データや拡張の効果は限定的だった。
- 空中水中ハイブリッド車両のためのクロスドメイン持続モニタリングVLA2026/2/1
空中と水中の両方で活動できるハイブリッド車両に対し、深層強化学習と転移学習を組み合わせ、LiDARとソナー入力を用いた共通ポリシーで持続的モニタリングを実現する手法を提案した。
- ロボットナビゲーション向けLLM自然言語コマンド処理の低遅延化VLA2025/6/1
ChatGPTとROS 2をミドルウェアなしで統合し、シミュレーション環境でテキスト・音声コマンドによる移動ロボット制御の通信遅延を平均7.01%削減した。
- 遅延方策学習による空中・地上移動ロボット制御の汎化性能向上移動ロボット/強化学習2024/6/1
深層強化学習の遅延方策更新(DPU)を空中・地上移動ロボットの自律ナビゲーションに適用し、未知環境への汎化性能と学習効率が向上することを示した。
- 発芽から収穫まで：インスタンスセグメンテーションによる大豆畑の雑草検出のためのGrowingSoyデータセット農業AI/セグメンテーション2024/6/1
大豆の成長段階を通じて雑草と大豆を検出するための1,000枚の注釈付き画像からなるデータセットを構築し、YOLOv8などの6つのモデルを訓練して評価した。
- 高忠実度プロシージャルシミュレーションによる移動ロボットの行動生成の進展sim2real2024/5/1
Unity3DとROSを統合したYamaSシミュレータを開発し、単一・複数エージェントのナビゲーション、テキストからの行動生成、VRによるHRI研究を可能にした。
- DoCRL: Double Critic Deep Reinforcement Learning for Mapless Navigation of a Hybrid Aerial Underwater Vehicle with Medium Transition2023/8/1
- Mapless Navigation of a Hybrid Aerial Underwater Vehicle with Deep Reinforcement Learning Through Environmental Generalization2022/9/1
- Active Perception Applied To Unmanned Aerial Vehicles Through Deep Reinforcement Learning2022/9/1
- Deterministic and Stochastic Analysis of Deep Reinforcement Learning for Low Dimensional Sensing-based Navigation of Mobile Robots2022/9/1
- Virtual Reality Platform to Develop and Test Applications on Human-Robot Social Interaction2022/8/1