Interactive World Simulator for Robot Policy Training and Evaluation
本論文は、一貫性モデルを活用して物理的に整合性のある長期的な相互作用を高速にシミュレートする「Interactive World Simulator」を提案し、これにより実世界データと同等の性能を持つロボット政策の学習と、シミュレーションと実世界で高い相関を示す信頼性の高い評価が可能になることを示しています。
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cs.RO
864 件の論文
OA-Bug: An Olfactory-Auditory Augmented Bug Algorithm for Swarm Robots in a Denied Environment
この論文は、GNSS やデータ共有が制限された拒否環境において、動物のような嗅覚・聴覚シグナルを活用した「OA-Bug」アルゴリズムを提案し、シミュレーションおよび実機実験を通じて、既存アルゴリズムよりも高い探索カバレッジ（96.93%）を達成することを示しています。
RAG-Driver: Generalisable Driving Explanations with Retrieval-Augmented In-Context Learning in Multi-Modal Large Language Model
RAG-Driver は、専門家のデモンストレーションを検索して文脈学習に活用する新しいマルチモーダル大規模言語モデルであり、追加のトレーニングなしで未知の環境にも対応可能な、説明可能かつ汎用性の高い自律運転を実現します。
FALCON: Future-Aware Learning with Contextual Object-Centric Pretraining for UAV Action Recognition
本論文は、UAV 映像における背景ノイズの影響を排除し、物体中心の未来予測とマスク付きオートエンコーディングを統合した自己教師あり事前学習手法「FALCON」を提案し、UAV 行動認識タスクにおいて既存の教師あり手法を凌ぐ精度と推論速度を実現したことを報告しています。
Integrated Hierarchical Decision-Making in Inverse Kinematic Planning and Control
この論文は、逆運動学計画と制御における階層的な意思決定を効率的かつ高精度に統合する、ノルムを活用した新しい非線形プログラミングフレームワークを提案し、複雑な離散選択問題を従来の手法よりも迅速に解決可能にすることを示しています。
Generative Predictive Control: Flow Matching Policies for Dynamic and Difficult-to-Demonstrate Tasks
この論文は、実証が困難で動的なタスクにおいて、実証データへの依存を減らし高速なフィードバックを可能にするために、サンプリングに基づく予測制御と生成モデルを統合した「生成予測制御（Generative Predictive Control）」という新しい学習枠組みを提案し、フローマッチングを用いた方策の推論時ウォームスタート手法を紹介しています。
CAPS: Context-Aware Priority Sampling for Enhanced Imitation Learning in Autonomous Driving
本論文は、ベクトル量子化変分オートエンコーダ（VQ-VAE）を用いてデータから意味のあるパターンを抽出し、希少かつ価値の高いサンプルの優先度を高める「文脈認識型優先サンプリング（CAPS）」を提案することで、模倣学習におけるデータ効率と自動運転モデルの汎化性能を向上させる手法を CARLA シミュレータ上で実証したものである。
Whole-Body Model-Predictive Control of Legged Robots with MuJoCo
この論文は、MuJoCo と有限差分近似を用いた単純な反復 LQR（iLQR）アルゴリズムが、シミュレーションから実世界への転移を最小限に抑えつつ、四足歩行や二足歩行など多様な足場ロボットにおいてリアルタイムの全身モデル予測制御を成功させることを実証しています。
Graph-based Online Lidar Odometry with Retrospective Map Refinement
この論文は、単一の進化マップではなく複数の重なり合うサブマップへの登録とポーズグラフ最適化を通じて、リアルタイムで高精度な Lidar オドメトリを実現し、地図のアンカーポイントを事後に精緻化することで長期的な精度を向上させる手法を提案しています。
FindAnything: Open-Vocabulary and Object-Centric Mapping for Robot Exploration in Any Environment
本論文は、ビジョン・言語特徴を物体レベルで集約して効率的に保存する「FindAnything」というフレームワークを提案し、大規模な未知環境におけるリアルタイムかつメモリ効率の高いオープンボキャブラリ3D マッピングを実現し、自律型MAV による探索タスクなどへの実用性を示しています。
Robustness-Aware Tool Selection and Manipulation Planning with Learned Energy-Informed Guidance
本論文は、外乱に対するロバスト性を明示的に最適化するエネルギーベースの指標を用いて、道具の選択と接触に富む操作軌道計画を統合的に行うロバスト性意識型の手法を提案し、シミュレーションおよび実世界実験を通じてその有効性を検証したものである。
ROS-related Robotic Systems Development with V-model-based Application of MeROS Metamodel
本論文は、ROS ベースのロボットシステムの複雑な開発プロセスを管理し、システム間の意味的整合性と構造的な追跡可能性を確保するため、MBSE の手法と SysML メタモデル「MeROS」を V 字モデルに統合した体系的な開発手法を提案するものである。
Diverse and Adaptive Behavior Curriculum for Autonomous Driving: A Student-Teacher Framework with Multi-Agent RL
この論文は、教師がグラフベースのマルチエージェント強化学習を用いて自動運転エージェントの性能に応じて適応的に交通行動を生成する「生徒 - 教師フレームワーク」を提案し、これによりルールベースの交通シナリオに依存する従来の手法よりも汎化性と堅牢性に優れた自動運転ポリシーの学習を実現することを示しています。
Bridging Simulation and Usability: A User-Friendly Framework for Scenario Generation in CARLA
本論文は、プログラミング知識が不要なグラフィカルインターフェースとグラフベースの表現を用いて、CARLA におけるシナリオ生成のアクセシビリティと効率性を向上させる対話型ノーコードフレームワークを提案するものである。
VEGA: Electric Vehicle Navigation Agent via Physics-Informed Neural Operator and Proximal Policy Optimization
本論文は、物理情報ニューラル演算子（PINO）を用いた車両固有のパラメータ推定と、強化学習（PPO）に基づく充電考慮の経路計画を統合し、米国から日本・フランスの道路網へも汎用可能な電気自動車向けエネルギー効率最適化ナビゲーションシステム「VEGA」を提案するものである。
Language Conditioning Improves Accuracy of Aircraft Goal Prediction in Non-Towered Airspace
この論文は、自然言語理解と空間推論を統合したマルチモーダルフレームワークにより、管制塔のない空域における航空機の目標予測精度を向上させ、自律的な意思決定を支援する手法を提案し、実世界のデータセットを用いてその有効性を検証したものである。
GLIDE: A Coordinated Aerial-Ground Framework for Search and Rescue in Unknown Environments
この論文は、無人航空機（UAV）2 機と無人地上車両（UGV）を連携させた「GLIDE」と呼ばれる協調型捜索救助フレームワークを提案し、UAV による被害者検出と地形偵察を UGV の経路計画に統合することで、未知環境における迅速かつ安全なナビゲーションを実現することを示しています。
Decision-Driven Semantic Object Exploration for Legged Robots via Confidence-Calibrated Perception and Topological Subgoal Selection
この論文は、密な幾何学的再構成を必要とせず、信頼性較正された意味的証拠の仲裁、制御成長型意味トポロジー記憶、および意味的有用性に基づくサブゴール選択という 3 つの主要コンポーネントを通じて、脚付きロボットがノイズの多い異種観測から安定した探索意思決定を可能にする「意思決定駆動型意味的物体探索」手法を提案し、シミュレーションおよび実環境での実験でその有効性を検証したものである。
Taxonomy-aware Dynamic Motion Generation on Hyperbolic Manifolds
この論文は、人間の運動の階層的な分類構造と時間的ダイナミクスを双曲多様体上で学習する「GPHDM」という新しいアプローチを提案し、手把持のタキソノミーを用いた実験により、構造的かつ物理的に整合性のある新しい運動軌道の生成を実証しています。
ROSflight 2.0: Lean ROS 2-Based Autopilot for Unmanned Aerial Vehicles
この論文は、UAV 研究の参入障壁を下げ、シミュレーションから実機への移行を加速させるために、ROS 1 から ROS 2 への移行やモジュール性の向上などアーキテクチャの大幅な改良を行った軽量オープンソース・オートパイロット「ROSflight 2.0」のアーキテクチャと、コンパニオンコンピュータ上で 400Hz で制御ループを閉じる実機実験結果を報告しています。