Runge-Kutta Approximations for Direct Coning Compensation Applying Lie Theory
この論文は、古典的ルンゲ・クッタ法に基づいて新たな直交コンイング補正アルゴリズムのクラスを提案し、その導出手順を示すとともに、既存の代表的なアルゴリズムとの関係を明らかにするものである。
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cs.RO
864 件の論文
ROVER: Regulator-Driven Robust Temporal Verification of Black-Box Robot Policies
この論文は、モデル内部にアクセスできないブラックボックスのロボット政策の時間的検証を行うため、優先順位付き信号時相論理（STL）に基づく規制者主導のアプローチを提案し、その実証結果として仮想レースと移動ロボットナビゲーションの両領域で安全性要件の満足度を大幅に向上させたことを示しています。
Observer-Actor: Active Vision Imitation Learning with Sparse-View Gaussian Splatting
この論文は、腕に搭載されたカメラを移動させて最適な視点を確保し、3D ガウススプラッティングを用いて視覚的観測を最適化する「Observer-Actor」フレームワークを提案し、これによりロボットアームの模倣学習における成功率を大幅に向上させることを実証しています。
MarketGen: A Scalable Simulation Platform with Auto-Generated Embodied Supermarket Environments
本論文は、既存のデータセットでは対応が難しかった複雑な商業環境向けに、自動生成機能と大規模アセットライブラリを備えたシミュレーションプラットフォーム「MarketGen」と、その評価基準を提案し、実世界への転移実験を通じてその有効性を検証したものである。
LAP: Fast LAtent Diffusion Planner for Autonomous Driving
この論文は、拡散モデルの推論遅延と低次元キネマティクスへの過剰依存を解決するため、VAE 学習された潜在空間で高レベルの意図を捉え、単一ステップのデノイジングにより 10 倍の高速化と nuPlan ベンチマークにおける SOTA クラスの閉ループ性能を達成する「LAP（Fast LAtent Diffusion Planner）」を提案するものである。
GRAND: Guidance, Rebalancing, and Assignment for Networked Dispatch in Multi-Agent Path Finding
本論文は、強化学習に基づくグラフニューラルネットワークによる大域的なエージェント配分ガイダンスと、最小費用流および局所割り当てによる最適化を階層的に結合した「GRAND」という手法を提案し、大規模な物流倉庫におけるマルチエージェント経路探索タスクの処理量を既存の最優秀スケジューラーと比較して最大 10% 向上させつつ、リアルタイム性を維持することを示しています。
TEMPO-VINE: A Multi-Temporal Sensor Fusion Dataset for Localization and Mapping in Vineyards
本論文は、異なる季節や天候、生育段階を含む複雑なブドウ園環境における自律走行システムの評価を可能にするため、多様なセンサーと高精度な真値軌跡を備えた大規模なマルチタイムデータセット「TEMPO-VINE」を初めて公開したものである。
NeuralRemaster: Phase-Preserving Diffusion for Structure-Aligned Generation
本論文は、拡散モデルのノイズ過程で位相成分を保持し振幅のみをランダム化することで、アーキテクチャの変更なしに幾何学的整合性を保つ構造整合生成を実現する「位相保存拡散（Phase-Preserving Diffusion）」を提案し、画像・動画の再レンダリングやシミュレーションから実世界への転移タスクにおいて高い性能を示すことを示しています。
Efficient Path Generation with Curvature Guarantees by Mollification
この論文は、非微分可能な経路を任意の精度で微分可能関数に近似し、曲率を系統的に制御することで、リアルタイム実装が可能かつ既存の追跡アルゴリズムと互換性のある効率的な経路生成手法（モリフィケーション）を提案するものである。
A Bi-directional Adaptive Framework for Agile UAV Landing
本論文は、従来の「追尾後に降下」という受動的なアプローチを転換し、ドローンと着陸プラットフォームが双方向に協調して最適な姿勢を調整・同期させることで、動的環境下での自律着陸の効率性、精度、堅牢性を飛躍的に向上させる新しいフレームワークを提案しています。
EmboTeam: Grounding LLM Reasoning into Reactive Behavior Trees via PDDL for Embodied Multi-Robot Collaboration
本論文は、LLM の推論能力と PDDL ベースの古典的プランナー、そして行動木を統合した「EmboTeam」フレームワークを提案し、異種ロボットチームによる長期的なタスク実行の成功率を大幅に向上させることを示しています。
MOSAIC: Modular Scalable Autonomy for Intelligent Coordination of Heterogeneous Robotic Teams
本論文は、単一のオペレーターによる監視下で、 Points of Interest（POI）に基づく統一ミッション抽象化と多層自律構造を活用し、ロボット間の能力に応じた動的タスク割り当てを可能にする「MOSAIC」というモジュール型スケーラブル自律枠組みを提案し、月面探査を模倣した異種ロボットチームの実地実験において、1 台の故障にもかかわらず高いタスク達成率と自律性を維持したことを実証しています。
DDP-WM: Disentangled Dynamics Prediction for Efficient World Models
本論文は、物理相互作用と背景更新を分離する「解離された動的予測」の原理に基づき、既存の高密度トランスフォーマーモデルに比べ推論速度を約 9 倍向上させつつ、ナビゲーションや操作タスクなど多様な領域で成功率を高める効率的な世界モデル「DDP-WM」を提案するものである。
Towards Exploratory and Focused Manipulation with Bimanual Active Perception: A New Problem, Benchmark and Strategy
この論文は、視覚的遮蔽を本質的な情報不足として捉え、タスク完了に必要な情報を能動的に収集する「探索的・焦点型操作（EFM）」という新たな問題を定義し、その解決策として片腕で能動的視覚を、もう片腕で力覚を統合する「両腕能動知覚（BAP）」戦略と、それを検証するためのベンチマーク「EFM-10」およびデータセット「BAPData」を提案しています。
Viewpoint Matters: Dynamically Optimizing Viewpoints with Masked Autoencoder for Visual Manipulation
この論文は、人間の能動的知覚に着想を得て、事前学習済みマルチビュー・マスクドオートエンコーダーの表現を活用し、ラベルなしで動的に最も情報量の多い視点を選択する「MAE-Select」という新たなフレームワークを提案し、単一カメラシステムのパフォーマンスを向上させ、場合によってはマルチカメラシステムを上回ることを実証しています。
Infinite-Dimensional Closed-Loop Inverse Kinematics for Soft Robots via Neural Operators
本論文は、閉ループ逆運動学（CLIK）を無限次元領域に拡張し、微分可能なニューラル演算子を用いてアクチュエーションから形状へのマッピングを学習することで、従来困難だった軟体ロボットのタスク遂行を可能にする新しい手法を提案しています。
Scout-Rover cooperation: online terrain strength mapping and traversal risk estimation for planetary-analog explorations
この論文は、脚部ロボットが歩行中の身体感覚データから地盤強度を推定しリアルタイムで地形マップを作成することで、車輪型ローバーが砂地やクレーターなどの危険な惑星環境を安全に探索できるよう支援する「スカウト - ローバー協調」フレームワークを提案し、アナログミッションを通じてその有効性を検証したものである。
Environment-Aware Learning of Smooth GNSS Covariance Dynamics for Autonomous Racing
本論文は、環境特徴を注意機構を通じて学習し、収縮性に基づく安定性保証により GNSS 測定共分散の時間的滑らかさと適応性を両立させる「LACE」と呼ばれる学習ベースの枠組みを提案し、自律レーシングにおける状態推定精度の向上を実証したものである。
Interpretable Multimodal Gesture Recognition for Drone and Mobile Robot Teleoperation via Log-Likelihood Ratio Fusion
本論文は、Apple Watch の慣性センサーとカスタムグローブの静電容量センサーを対数尤度比で融合する解釈可能なマルチモーダル手法を提案し、視覚ベースの手法に匹敵する精度で計算コストを削減しつつ、ドローンや移動ロボットの安全な遠隔操作を実現する新しいデータセットとフレームワークを提示しています。
RL-Based Coverage Path Planning for Deformable Objects on 3D Surfaces
本論文は、調和 UV マッピングとスケーリングされたグループ畳み込みニューラルネットワークを用いて接触フィードバックを処理する強化学習エージェントを提案し、変形性物体による 3D 表面の拭き取りタスクにおける経路計画の精度と効率を向上させ、実機での実証実験に成功したことを報告するものである。