Seunghwan Kim

収録論文 5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

• CIG-RL: 不確実な環境下での発生源推定のための好奇心駆動型情報誘導強化学習
  強化学習/探索戦略2026/8/31

  ガス発生源の特性を推定する問題に対し、好奇心による探索と不確実性適応型報酬を組み合わせた強化学習手法を提案し、高ノイズ環境でのロバスト性を実証した。

• 物理依存性に基づく逐次推論による深層確率的屋内ガス源位置推定
  ガス源位置推定2026/8/17

  移動ロボットのスパースでノイズの多い測定からガス源の位置を推定する深層確率フレームワークを提案。風と濃度場の物理的依存性を逐次条件付き推論に組み込み、精度と効率を向上させた。

• LiDARと深層強化学習による通信不要のUAV群集ナビゲーション
  群制御2026/1/1

  LiDARのみを搭載したUAV群が、エージェント間通信や外部測位なしでリーダーに追従し障害物を避けながら集合的に移動できる深層強化学習制御器を開発し、実機5機で実証した。

• 不確かさを考慮した情報予測による探索効率の向上
  自律探索2024/12/1

  ニューラルネットワークによる占有格子地図予測の不確かさをベイズ推定で確率的に相互情報量へ統合し、未知環境の自律探索効率を高める手法を提案した。

• 非構造環境におけるキーポイントパッチの設計と識別
  知覚2024/10/1

  雑然とした環境でも頑健に検出できる4種類のキーポイントパッチを設計し、Superpointネットワークを改良して実映像で有効性を示した研究。