Sebastian Schroder

収録論文 4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

• NEUROSYMLAND: 神経記号的着陸地点評価による堅牢かつエッジ展開可能なUAV自律性
  UAV自律性2026/7/1

  本論文は、UAVの安全な着陸地点評価のために、軽量な知覚と明示的な安全推論を統合した神経記号的システムNEUROSYMLANDを提案し、シミュレーションとハードウェア実験でその堅牢性とエッジ展開可能性を示した。

• 人間に着想を得たニューロシンボリック世界モデリングと論理推論による解釈可能な安全UAV着陸地点評価
  UAV着陸/ニューロシンボリック2025/10/1

  軽量セグメンテーションで確率的意味シーングラフを構築し、LLMで生成した記号的安全ルールを実行することで、説明可能なUAV着陸地点評価を実現したニューロシンボリック手法。

• 堅牢な自律ドローン試験パイプライン構築のためのステップバイステップガイド
  自律ドローン試験2025/6/1

  自律ドローンの安全性と信頼性を確保するため、SILシミュレーションから実機試験までの段階的なテスト手法を、マーカー着陸システムの例を交えて解説したガイド。

• 堅牢な自律着陸システムに向けて：反復的解決と得られた重要な教訓
  自律着陸2025/5/1

  UAVのマーカー基盤自律着陸システムを反復開発し、遭遇した課題と解決策、教訓を共有する。