Adam J. Thorpe
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
経路計画世界モデルsim2real人間中心AI確率制御
※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
- 物理的に実現可能なワールドモデルにおける経路計画経路計画2026/7/1
ロボットが事前に再構築した3Dシーンに物理シミュレーションを組み合わせ、将来の地形変化を考慮した経路計画を評価するシステムを提案した。
- 物理的に実行可能な世界モデル：クエリ条件付き身体化AIの事例世界モデル2026/5/28
身体化AIの世界モデルは、将来の観測予測ではなく、介入クエリに答えるために物理構造を表現すべきであり、観測予測型モデルの物理的誤りを指摘し、モジュール構成とオーケストレータによる設計原理を提案する。
- 実時間でのゼロからの自律化：非構造環境における動力学のオンライン適応sim2real2025/9/1
関数エンコーダと再帰的最小二乗法を組み合わせ、ストリーミングオドメトリから動力学モデルをオンラインで適応させる手法を提案し、氷上を含む非構造地形でのナビゲーション性能を向上させた。
- 不整地環境における計画のための地形認識ダイナミクスのオンライン適応sim2real2025/6/1
関数エンコーダを用いて、多様な地形上のロボットダイナミクスを表現するニューラルネットワーク基底関数を学習し、新しい地形にオンラインで迅速に適応する手法を提案。シミュレータ実験で、ベースラインより衝突が少なくナビゲーション性能が向上することを示した。
- ニューラルODEのゼロショット転移sim2real2024/5/1
関数エンコーダ理論を用いてニューラルODEの基底関数空間を学習し、オンラインで勾配計算や再学習なしに未知環境へゼロショット転移できる手法を提案した。
- サイド情報を活用した人間中心の自律性の洗練人間中心AI2023/5/1
人間中心の自律システムにおいて、データ駆動型モデルに事前知識（サイド情報）を組み込むことで、安全性や正確性を向上させる方法を探る。
- カーネル分布埋め込みを用いたデータ駆動型チャンス制約制御確率制御2022/2/1
カーネル分布埋め込みを利用し、システムの事前知識なしに観測軌道データから確率的制約付き最適制御問題を線形計画として効率的に解く手法を提案した。
