Stefano Arrigoni

収録論文 16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

• ホモトピー誘導ポテンシャルゲームによる混雑を考慮したナビゲーション
  群制御2026/4/15

  マルチエージェントの動作計画において、ホモトピークラスを戦略集合として用い、ポテンシャルゲームと組み合わせることで、混雑を回避しつつ効率的で安全な経路を生成する新しいフレームワークを提案した。

• RLCNet：LiDAR・RADAR・カメラを同時オンラインキャリブレーションするエンドツーエンド深層学習フレームワーク
  キャリブレーション2025/12/1

  LiDAR・RADAR・カメラの外部キャリブレーションを同時にオンラインで行うエンドツーエンドの深層学習フレームワークを提案し、実データで有効性を示した。

• Raci-Net: 悪天候下における自車オドメトリ推定
  オドメトリ推定/センサフュージョン2025/7/1

  視覚・慣性・ミリ波レーダーを統合し、天候に応じて各センサの寄与を動的に調整することで、雪や雨、悪条件下でも高精度な自己位置推定を実現する深層学習モデルを提案。

• ベイズ最適化による自動運転機能の仮想検証加速
  自動運転検証2025/7/1

  ベイズ最適化を用いて自動運転機能の危険シナリオを効率的に探索し、従来の総当たり手法より桁違いに少ないシミュレーションで発見できるフレームワークを提案。

• プラトゥーニングのための共同走行経路最適化フレームワーク
  群制御2025/4/1

  車両群（プラトゥーン）の集中管理による経路計画最適化を提案し、燃料消費・疲労・時間のコスト指標で評価した結果、個別経路計画より平均14%改善した。

• ホモトピー類制約を用いた戦術的ゲーム理論的意思決定
  ゲーム理論的計画2024/6/1

  都市運転を一般化ナッシュ均衡問題として定式化し、ホモトピー類で解空間を分割して混合整数二次計画を解くことで、計算効率よく大域的最適な戦術的判断を導く手法を提案した。

• Vehicle State Estimation through Modular Factor Graph-based Fusion of Multiple Sensors
  2023/8/1
• A Map-Free LiDAR-Based System for Autonomous Navigation in Vineyards
  2023/7/1
• Extended Object Tracking in Curvilinear Road Coordinates for Autonomous Driving
  2022/2/1
• Control of a Hexapod Robot Considering Terrain Interaction
  2021/12/1
• Two algorithms for vehicular obstacle detection in sparse pointcloud
  2021/9/1
• Design of a prototypical platform for autonomous and connected vehicles
  2021/6/1
• NMPC trajectory planner for urban autonomous driving
  2021/5/1
• MPC path-planner for autonomous driving solved by genetic algorithm technique
  2021/2/1
• Development and Simulation-based Testing of a 5G-Connected Intersection AEB System
  2021/2/1
• Advances in centerline estimation for autonomous lateral control
  2020/2/1