Aleksandra Faust
収録論文 28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
- アフォーダンスを活用したLLMによる部分的世界モデリングVLA2026/2/11
大規模言語モデルを部分的世界モデルとして捉え、アフォーダンスに基づく予測を抽出することで探索効率とタスク性能を向上させる手法を提案した論文。
- A2Perf: 実世界自律エージェントのベンチマークベンチマーク2025/3/4
チップ設計・Webナビゲーション・四足歩行の3環境で、性能・汎化・資源効率・信頼性を評価する実世界志向のベンチマークを提案。
- Waymax: 大規模自動運転研究のための高速データ駆動型シミュレータ自動運転シミュレーション2023/10/1
実世界の走行データを用いてマルチエージェントの自動運転シナリオを再現し、TPU/GPU上で大規模かつ高速にシミュレーションできるデータ駆動型シミュレータWaymaxを提案した論文。
- SayTap: 自然言語から四足歩行を制御する歩行2023/6/1
足の接地パターンを言語と歩行制御の橋渡しに使い、LLMの指示から多様な四足歩行を実機で実現する手法を提案。
- 模倣だけでは不十分：強化学習による難運転シナリオへのロバスト化自動運転2022/12/1
10万マイル超の実走行データで模倣学習した運転方策に、単純な報酬の強化学習を組み合わせることで、衝突リスクの高い難シナリオでの失敗を38%以上削減した。
- タイニーロボット学習：リソース制約ロボットにおける機械学習の課題と方向性エッジML2022/5/1
低コスト・省リソースの小型自律ロボットに機械学習を搭載する「タイニーロボット学習」の課題を整理し、組み込み・ロボティクス・MLの融合領域における今後の研究方向を展望したサーベイ。
- UAV向けルーフラインモデル：自律飛行ドローンの機上計算特性を解析するボトルネック分析ツールUAV/システム設計2022/4/1
自律UAVのセンサ・計算・機体動力学の関係をモデル化し、最適な計算機設計を視覚的に分析できるF-1モデルを提案。実機検証で誤差5.1〜9.5%を達成し、WebツールSkylineも公開。
- 視覚POMDPのための合成学習ベース計画法POMDP計画2021/12/1
オフライン学習した生成モデルとオンラインのモデルベースPOMDP計画を組み合わせ、画像観測を伴うPOMDPを効率的に解くVisual Tree Searchを提案した論文。
- UAVのためのルーフラインモデル：自律ドローンの計算システム設計のためのボトルネック分析ツールUAV設計2021/11/1
自律UAVのセンサ・計算・機体ダイナミクスの関係を可視化し、最適な計算システム設計を支援するボトルネック分析ツールを提案した。
- 系列条件付きトランスポータネットワークによるマルチタスク学習マニピュレーション2021/9/1
産業タスクを模した合成タスクのベンチマークMultiRavensを提案し、系列条件付けと重み付きサンプリングでGoal-Conditioned Transporter Networksを拡張して長期的マルチタスクを効率的に学習する手法を提案した。
- AutoPilot: SWaP制約付き自律UAV向けSoC設計空間探索の自動化設計空間探索2021/2/1
ベイズ最適化を用いて、UAVのサイバー・フィジカル両面の設計空間を自動探索し、自律アルゴリズムとハードウェアアクセラレータの最適な組み合わせを選定するフレームワークAutoPilotを提案した。
- 最適制御を監督者とする人間環境下の視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2020/3/1
単眼RGB画像のみを用い、学習ベースの知覚とモデルベース最適制御を組み合わせて人間のいる動的環境をナビゲートする手法を提案し、シミュレーションで訓練した方策が実機に直接転移できることを示した。
- 階層的予測計画による分散型マルチエージェントランデブーマルチエージェント強化学習2020/3/1
エージェント間の通信なしに、他エージェントの動きを自己教師あり学習で予測し、その予測モデルを用いてサブゴールを提案・評価することで分散型ランデブーを実現するモデルベース強化学習手法を提案した。
- 重要状態を学習するクリティカル確率的ロードマップ経路計画2019/10/1
グラフ理論の媒介中心性で経路計画に重要な状態を特定し、局所環境特徴からその重要度を学習して階層グラフで活用する手法を提案。一様サンプリング比で最大3桁の効率改善を達成した。
- バッチ動作計画のためのニューラル衝突クリアランス推定器動作計画2019/10/1
分離距離を予測するニューラルネットClearanceNetと、それを用いたCN-RRTを提案し、バッチ衝突判定と勾配による誤差修正で動作計画を高速化・高効率化した。
- QuaRL: 強化学習を高速かつ環境に優しくする量子化手法強化学習効率化2019/10/1
強化学習の学習を8ビット量子化したアクターで高速化するActorQを提案し、最大5.41倍の速度向上と最大3.76倍のCO2排出削減を実現した。
- 三人称視点の人間デモからの脚式ロボット視覚ナビゲーションのゼロショット模倣学習模倣学習2019/9/1
人間の三人称視点デモを用い、視点不変特徴を抽出する特徴分離ネットワークとモデルベース模倣学習により、脚式ロボットの視覚ナビゲーション方策をゼロショットで学習する手法を提案した。
- ナノドローンのマイコン上で動く深層強化学習による自律的音源探索強化学習/ナノドローン2019/9/1
超小型クアッドコプターのCortex-M4マイコン上で深層強化学習を動かし、障害物のある環境でも自律的に音源を探索できる軽量なエンドツーエンド手法を実現した。
- 強化学習による到達可能性推定を組み合わせたRRT運動計画運動計画2019/7/1
深層強化学習で障害物回避の局所計画器を学習し、その到達時間を予測する推定器をRRTの距離関数として用いることで、動力学制約付き運動計画を効率化した論文。
- 小型無人航空機における計算資源の役割ドローン2019/6/1
計算能力がドローンの飛行時間やエネルギー消費にどう影響するかを解析・シミュレーション・実機評価で調べ、サイバー・フィジカル協調設計の重要性を示した研究。
- Air Learning：自律飛行ロボットの視覚ナビゲーション向け深層強化学習ジムsim2real2019/6/1
リソース制約のあるドローン向けに、ドメインランダム化を備えたオープンソースの強化学習シミュレータを開発し、組み込み機器と高性能PC間の性能差をハードウェアインザループで模擬する遅延付加手法で軽減した。
- MAVBench：マイクロ航空機のためのベンチマーク基盤ベンチマーク2019/5/1
閉ループシミュレータとアプリケーションベンチマーク群を組み合わせ、MAVの性能・消費電力・計算ボトルネックを体系的に評価できるオープンソース基盤を提案した。
- PRM-RLによる長距離屋内ナビゲーションナビゲーション2019/2/1
強化学習エージェントと確率的ロードマップを組み合わせ、騒音や障害物のある屋内環境でロボットを長距離誘導する階層的ナビゲーション手法を提案し、実機で5.8km以上の走行を実現した。
- 選好評価強化学習による運動計画PEARL運動計画2018/11/1
ユーザーが与える複数の選好（目標到達や障害物回避など）のバランスを強化学習で学習し、訓練より複雑な環境でも軌道生成できる運動計画手法PEARLを提案した論文。
- AutoRLによるナビゲーション行動のエンドツーエンド学習ナビゲーション2018/9/1
進化的自動化層AutoRLを用いて、ノイズを含むLiDAR観測から速度指令を出力する移動障害物回避ナビゲーション方策を学習し、シミュレーションと実機で頑健性と汎化性能を示した。
- 深層ニューラルネットワークによる2配置間の掃引体積予測運動計画2018/5/1
ロボットの2つの配置間の掃引体積を深層ニューラルネットワークで高速に予測し、従来手法より1500倍以上速く推定できることを示した。
- 自然言語指示に従うロボットナビゲーションのための深層強化学習ナビゲーション2018/5/1
自然言語の指示と視覚・深度入力を用いて移動方策を学習するエンドツーエンドのニューラルネットワークFollowNetを提案し、未見の指示でも52%の成功率を達成した。
- PRM-RL：強化学習とサンプリングベース計画を組み合わせた長距離ロボットナビゲーションナビゲーション2017/10/1
強化学習で短距離の移動ポリシーを学習し、確率的ロードマップ(PRM)でそれらをつないで長距離ナビゲーションを実現する階層的手法を提案し、屋内移動と荷物輸送の空中配送で有効性を示した。
