Robinroy Peter
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
群制御飛行制御/着陸飛行制御/強化学習
※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
- HIPPO-MAT: GraphSAGEとマルチエージェント深層強化学習による分散型タスク割り当て群制御2025/3/1
GraphSAGEベースのグラフニューラルネットワークと独立PPOを組み合わせ、UAVとUGVが中央制御なしで協調してタスクを割り当てる分散型フレームワークを提案し、実機検証も行った。
- MAGNNET: 深層強化学習を用いた自律走行車のためのマルチエージェントグラフニューラルネットワークによる効率的なタスク割り当て群制御2025/2/1
通信制約下の異種マルチエージェント系で、グラフニューラルネットワークと集中訓練・分散実行型のマルチエージェント強化学習を組み合わせ、UAVとUGVが衝突なく動的にタスクを割り当てる枠組みを提案した。
- 動的サブゴールに基づく経路形成とタスク割り当て：スケーラブルな群ロボティクスへのNeuroFleetsアプローチ群制御2024/9/1
視覚的に連結したサブゴールを介して経路を形成する新手法と、局所通信・光信号でロボット数を最適化するタスク割り当て戦略を提案し、群ロボットの探索・ナビゲーション性能を向上させた。
- TornadoDrone: 風外乱下で6Dプラットフォームに着陸する生物模倣DRLドローン飛行制御/着陸2024/6/1
鳥の適応機構に着想を得た深層強化学習モデルで、風の直接測定なしに位置・速度変化から風力を推定し、動くプラットフォームへの高精度着陸を実現した。
- MARLander: マルチエージェント深層強化学習によるドローン群の局所経路計画群制御2024/6/1
マルチエージェント深層強化学習を用いてドローン群を移動する目標地点へ精密に着陸させる手法を提案し、実機実験でPID+APFを上回る着陸精度を達成した。
- Lander.AI: 動的3Dプラットフォームへの適応型着陸エージェント飛行制御/強化学習2024/3/1
強化学習を用いて、風外乱や動くプラットフォーム上でもドローンを高精度に着陸させるエージェントを開発し、実機検証した。
- CognitiveOS: Large Multimodal Model based System to Endow Any Type of Robot with Generative AI2024/1/1
- Evolutionary Swarm Robotics: Dynamic Subgoal-Based Path Formation and Task Allocation for Exploration and Navigation in Unknown Environments2023/12/1
- NeuroSwarm: Multi-Agent Neural 3D Scene Reconstruction and Segmentation with UAV for Optimal Navigation of Quadruped Robot2023/8/1