Yasheerah Yaqoot
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
- AgenticSwarm: 異種マルチUAVミッションのための意味的知覚と適応的タスク割り当て群制御2026/9/18
航空画像と言語指示からミッション表現を構築し、制約付きタスク割り当てと障害発生時の再計画を統合したマルチUAVエージェントフレームワークを提案。
- AgenticRL: 視覚条件付きUAVナビゲーションのための自己改善型エージェント強化学習強化学習/UAVナビゲーション2026/6/1
報酬設計とポリシー改善を大規模言語モデルエージェントが自動で行う、UAVナビゲーションのための強化学習フレームワークを提案した。
- ImpedanceDiffusion: 拡散モデルによるUAV群ナビゲーションのための大域経路計画と生成的インピーダンス制御群制御2026/3/1
RGB画像から拡散モデルでUAV群の大域軌道を生成し、APF追従とVLM-RAGによる意味的インピーダンス制御を組み合わせて、混雑環境での安全な飛行とsim-to-real展開を実現した。
- HumanoidVLM: 視覚言語ガイドによるインピーダンス制御で接触の多いヒューマノイドマニピュレーションマニピュレーション2026/1/1
視覚言語モデルとRAGを用いて、一人称視覚画像からタスクに適したインピーダンスパラメータと把持設定を選択し、Unitree G1ヒューマノイドの柔軟な操作を実現した。
- SwarmVLM：動的倉庫環境における異種ロボット群の自律ナビゲーションのためのVLM誘導インピーダンス制御群制御2025/8/1
UAVとAGVの異種ロボット群が、VLMとRAGを用いてインピーダンス制御パラメータを適応させ、動的倉庫内を協調自律ナビゲーションするシステムを提案。実環境12試行で92%の成功率を達成。
- UAV-CodeAgents: マルチエージェントReActと視覚言語推論によるスケーラブルなUAVミッション計画VLA2025/5/1
LLM/VLMを活用したマルチエージェントフレームワークで、衛星画像と自然言語指示からUAVのミッションを自動生成し、火災検知タスクで93%の成功率を達成した。
- ImpedanceGPT：VLM駆動のインピーダンス制御による動的環境下でのミニドローン群の知的ナビゲーション群制御2025/3/1
Vision-Language ModelとRAGを組み合わせ、障害物の種類に応じてインピーダンス制御パラメータをリアルタイムに調整することで、ミニドローン群の動的環境下での安全なナビゲーションを実現した研究。
- UAV-VLRR: 視覚言語情報を用いたNMPCによるUAV捜索救助の迅速応答VLA2025/3/1
視覚言語モデルとLLMでシーンを解釈し、障害物回避機能付き非線形モデル予測制御でドローンを飛行させる捜索救助システムを開発し、既存の自動操縦や人間のパイロットより高速な応答を実現した。
- UAV-VLPA*：大規模環境での最適経路生成のための視覚・言語・経路・行動システム経路計画2025/3/1
衛星画像と視覚言語モデル、GPTの自然言語処理を組み合わせ、テキスト指示から飛行計画を生成するUAVシステムを提案。TSP最適化とA*による障害物回避で経路長を18.5%削減した。
- CognitiveDrone: UAVのリアルタイム認知タスク解決と推論のためのVLAモデルと評価ベンチマークVLA2025/3/1
ドローンの複雑な認知タスク向けに、一人称視点の画像とテキスト指示からリアルタイム4D行動指令を生成するVLAモデルと、推論モジュールを組み合わせた改良版、および認知タスク評価用ベンチマークを提案した論文。
- UAV-VLA：大規模航空ミッション生成のための視覚言語行動システムVLA2025/1/1
衛星画像とVLM・GPTを組み合わせ、テキスト指示から飛行経路と行動計画を生成するUAV向けシステムを提案。
- FlightAR: 複数映像ストリームと物体検出を統合した没入型ドローン操縦支援ARインターフェースヒューマンドローンインタラクション2024/10/1
ドローンのFPVカメラと底面カメラ映像をARでHMDに重畳表示し、周囲状況の把握と直感的操縦を支援するインターフェースを開発、FPVゴーグルより高いユーザ評価を得た。
- MorphoMove: 多肢形態形成型UAVのためのMPCベース経路追従を備えたバイモーダル経路プランナ経路計画/歩行2024/7/1
飛行と地上歩行の両方が可能な多肢形態形成型ドローンMorphoGearに対し、A*ベースのハイブリッド経路計画とMPCによる歩行経路追従を開発し、Unityシミュレーションで検証した。