Amanda Prorok
University of Cambridge
収録論文 69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
- 見つけた時より良い状態に：逐次タスクにおける価値関数を介した協調マルチロボット協調2026/11/5
事前に共同訓練していないロボット同士が、価値関数を共有して環境への選好を伝え合うことで、逐次タスクを協調して遂行できる手法を提案。KNNによる不確実性フィルタで過信を防ぎ、成功率を最大48.5ポイント向上させた。
- 非ロボット合成データからロボット行動の事前分布を学習する基盤モデル2026/10/22
実機データの代わりに、ロボット制御の数学的抽象を模した手続き生成の合成データでTransformerを事前学習し、未見の実機タスクへゼロショットで行動予測が転移することを示した論文。
- ロボットのメタ推論学習：リアルタイム制御のための適応的計算予算メタ推論/計画2026/10/16
移動しながらの計画における計算時間と反応性のトレードオフを、状態に応じて計算予算を動的に決める強化学習ポリシーとして定式化し、ナビゲーション・ドローン飛行・マニピュレーションで固定予算を上回る性能を示した論文。
- 弱教師あり学習による動作スタイルの発見と構成可能なロボット制御歩行2026/10/15
多様な記録からロボットの動作スタイルを弱教師ありで自動発見し、独立したタスク指令と組み合わせて実行できる制御フレームワークCODESを提案。四足ロボットで実機検証した。
- GAMBIT: 連続マルチロボット軌道計画の学習群制御2026/10/5
マルチロボットの軌道実行において、模倣学習と強化学習を組み合わせて協調的な動作プリミティブ選択を学習し、衝突回避を保証するフレームワークを提案。
- マルチロボット軌道のノイズ除去計画群制御2026/9/28
拡散・ノイズ除去に基づくD4ormを基盤に、分離型・オンライン・分散型のマルチロボット軌道計画手法を開発し、実機ドローンや大規模シミュレーションで有効性を示した。
- 動作による遠隔検出可能な鍵付き通信通信/ロボット動作2026/9/8
ロボットの動作にメッセージをノイズとして埋め込み、遠隔センシングで検出可能な通信手法を提案。ポリシー性能を損なわずに短いペイロードを送信できる。
- ロボット学習のための世界とタスクの因子分解ロボット学習2026/6/1
ロボット学習の汎化を改善するため、ポリシーを世界因子とタスク因子に構造的に分解する方法を提案し、その原理的条件を理論的に分析した。
- 安全なマルチエージェント航法のための微分可能な環境・軌道同時最適化群制御2026/4/1
環境配置を変数として扱い、エージェントの軌道と環境を同時に最適化することで、安全な航法を実現する微分可能な最適化手法を提案した。
- 過去を目覚めさせる：流体後流効果をロボットにモデル化するための記憶の利用流体力学/群制御2026/3/1
マルチコプターや魚雷など、媒体を撹乱して移動するロボットが生み出す後流効果が隣接ロボットに及ぼす影響を、過去の状態履歴と輸送遅延を考慮したデータ駆動モデルで正確に予測する手法を提案・検証した。
- 視覚から意思決定へ：自律ナビゲーションと追跡のためのニューロモルフィック制御ニューロモルフィック制御2026/2/1
カメラ画像をニューロモルフィック回路で直接運動指令に変換し、動的分岐機構で迷いを解消する軽量な視覚誘導ナビゲーション・追跡手法を提案し、シミュレーションとドローンで検証した。
- db-LaCAM: 不連続性を許容した探索と軽量MAPFによる高速でスケーラブルなマルチロボット動力学運動計画群制御2025/12/1
ロボットの動力学を考慮した運動プリミティブとMAPFを組み合わせ、最大50台のロボットの運動計画を最大10倍高速に解く手法を提案し、飛行ロボット群とトレーラー付き車両で実機検証した。
- 遠隔検出可能なロボットポリシー電子透かしロボットポリシー透かし2025/12/1
ロボットの訓練済みポリシーに、性能を落とさずに遠隔から検出できる電子透かしを埋め込む手法CoNoCoを提案し、実機でも検証した。
- グラフアテンション誘導探索による高密度マルチエージェント経路計画群制御2025/10/1
グラフアテンションを用いた学習済みヒューリスティックを探索アルゴリズムLaCAMに統合し、高密度なマルチエージェント経路計画を高速かつ高品質に解くハイブリッド手法を提案した。
- 自然言語でロボットチームを指示するフレームワーク群制御2025/9/1
言語モデルの推論を小型RNNに蒸留し、分散・リアルタイムで動くマルチロボットチームの自然言語指示を実現した研究。
- LF: オンライン多ロボット経路計画と最適軌道制御の融合群制御2025/7/1
多ロボットのナビゲーションを高速なMAPFソルバとロボットごとの最適軌道制御を非同期に組み合わせて実現するフレームワークLFを提案し、15機の実機ドローンで実証した。
- ReCoDe: マルチエージェント協調のための強化学習に基づく動的制約設計群制御2025/7/1
既存の制約ベース制御器を活かしつつ、強化学習で動的な制約を学習してマルチエージェントの協調行動を改善するハイブリッド手法を提案し、ナビゲーションタスクで有効性を示した。
- DVM-SLAM: マルチエージェント向け分散型単眼視覚SLAMSLAM2025/3/1
低コストな単眼カメラのみを用いて複数エージェントが分散協調して自己位置推定と地図構築を行う、初のオープンソース分散型単眼C-SLAMシステムを提案した。
- D4orm: 動力学を考慮した拡散ノイズ除去変形によるマルチロボット軌道生成群制御2025/3/1
拡散モデルのノイズ除去を利用し、ロボットの動力学モデルと適合度関数のみから、衝突のない実行可能なマルチロボット軌道を最適化する手法を提案。最大16台のロボットでMPPIより高速に高品質解を発見し、8機のドローンで実機展開を示した。
- 時変空間プロセスに対する分散カバレッジ制御群制御2025/2/1
時間とともに変化する未知の空間密度分布に対し、ガウス過程で場をモデル化しつつ探索と活用のバランスを動的に調整する、完全分散型のマルチロボットカバレッジ制御手法を提案した。
- トンプソンサンプリングによる楽観的探索を用いた効率的なモデルベース強化学習モデルベース強化学習2024/10/1
遷移と報酬の不確かさを同時に考慮するトンプソンサンプリングに基づく楽観的探索手法を提案し、MuJoCoやVMASの連続制御タスクでスパース報酬環境での学習を大幅に加速できることを示した。
- コネクテッド自動運転車とロボット群のための小規模テストベッドに関する調査sim2real2024/8/1
自動運転車やロボット群の研究で使われる小規模テストベッドを、sense-plan-actパラダイムに基づく62の特徴で整理し、23のテストベッドを比較した調査論文。
- 自然言語指示に従うマルチロボットナビゲーションのためのオフライン強化学習群制御2024/7/1
LLMの埋め込みを条件としたナビゲーション方策を、20分程度のランダム収集データによるオフライン強化学習で訓練し、5台の実ロボットで未見の指示にも汎化することを示した。
- CoViS-Net: マルチロボット応用のための協調視覚空間基盤モデルマルチロボット2024/5/1
複数ロボットがカメラ映像から相対姿勢と局所的な鳥瞰図表現を分散的に推定できる視覚空間基盤モデルを提案し、実環境でのフォーメーション制御に応用した。
- ケンブリッジ・ロボマスター：敏捷なマルチロボット研究プラットフォーム群制御2024/5/1
小型で計算・駆動能力に優れた全方向移動ロボット群と、ROS2ベースの制御・シミュレーションスタックを統合し、実世界でのマルチエージェント研究を可能にするプラットフォームを提案。
- マルチエージェント強化学習における行動多様性の制御群制御2024/5/1
方策を共有成分とエージェントごとの動的スケール成分の和で表現し、多様性を指定値に正確に制御するDiCoを提案。協調・競合タスクで性能とサンプル効率の向上を示した。
- タスク非依存型通信によるマルチエージェント協調の汎化群制御2024/3/1
マルチエージェント強化学習において、タスクに依存しない通信戦略を自己教師あり学習で事前訓練し、未知のタスクやエージェント数の増加にも適応できる手法を提案した。
- 分散型マルチエージェントナビゲーションのための再構成可能環境と方策の共最適化群制御2024/3/1
マルチエージェント系と環境を共進化系と捉え、エージェント行動と環境配置を協調的に最適化するアルゴリズムを提案し、ナビゲーション性能を向上させる。
- 密集マルチロータ飛行における集合ダウンウォッシュ力のモデリング群制御2023/12/1
複数のマルチロータが近接飛行する際に生じるダウンウォッシュの相互作用を計測し、その非線形な集合効果をグラフベースの学習モデルで予測する手法を提案した。
- 学習した吹き下ろしモデルを用いた近接マルチロータのドッキング飛行制御/ドッキング2023/11/1
リーダー機の吹き下ろし干渉を学習モデルで補償し、2機のマルチロータを空中で垂直にドッキングさせる手法を実機で実証した。
- システム神経多様性：マルチエージェント学習における行動の異質性の測定群制御2023/5/1
マルチエージェント系の行動多様性を定量化する指標「System Neural Diversity」を提案し、その理論的性質を証明するとともに、協調マルチロボットタスクのシミュレーションで有効性を示した。
- 優先度付きマルチエージェントナビゲーションのための制約付き環境最適化群制御2023/5/1
マルチエージェントのナビゲーションにおいて環境配置を決定変数として扱い、エージェントの性能と環境コストを考慮した制約付き確率最適化問題を定式化し、強化学習と主双対法で解く手法を提案した。
- LQR-CBF-RRT*: 安全で最適な動作計画動作計画2023/4/1
制御バリア関数とLQRを組み合わせ、安全性と最適性を両立させたサンプリングベース動作計画アルゴリズムを提案し、計算効率を改善した。
- POPGym: 部分観測強化学習のベンチマーク部分観測強化学習2023/3/1
部分観測強化学習のための多様な環境とメモリモデルのベースラインを提供するライブラリを提案し、大規模な比較評価を可能にした。
- 分散型マルチエージェントナビゲーションのためのオンライン制御バリア関数群制御2023/3/1
制御バリア関数のハイパーパラメータを強化学習とグラフニューラルネットワークでリアルタイム調整し、混雑環境での安全なマルチエージェントナビゲーションを実現する手法を提案。
- 異種マルチロボット強化学習群制御2023/1/1
異なるロボットの特性を活かすため、グラフニューラルネットワークを用いた異種マルチエージェント強化学習手法HetGPPOを提案し、実世界実験で有効性を示した。
- グラフトランスフォーマーによる有界準最適なマルチエージェント計画の高速化マルチエージェント計画2023/1/1
マルチエージェント経路探索を高速化するため、グラフトランスフォーマーをヒューリスティック関数として用いる学習ベース手法を提案。完全性と任意の有界準最適性を保証し、密なグラフ環境で汎化性能と高速性を示した。
- マルチエージェントナビゲーションのための環境最適化群制御2022/9/1
マルチエージェントのナビゲーション性能を高めるため、環境レイアウトを固定制約ではなく最適化変数として扱い、強化学習でオンライン・オフライン両対応の環境最適化手法を提案した論文。
- ロボットが見えないものを見る：視覚ナビゲーションのための協調知覚学習視覚ナビゲーション2022/8/1
未知環境で移動ロボットが目標へ向かうため、複数の視覚センサーがGraph Neural Networkで情報を集約・通信し、最短経路方向を予測する手法を提案。シミュレーションと実世界で有効性を示した。
- VMAS: 集団ロボット学習のためのベクトル化マルチエージェントシミュレータ群制御2022/7/1
PyTorchで書かれたベクトル化2D物理エンジンと12のマルチロボットシナリオを備えたオープンソースのMARLベンチマークフレームワークを提案し、既存のMPEより100倍以上高速に並列シミュレーションできることを示した。
- 交通経路設計における経路追加の性質について交通経路設計2022/7/1
交通ネットワークに経路を追加したときの総旅行時間への影響を、自己利益的なUEと協調的なMC/SOで比較し、協調的経路では単調性が成り立つことなどを証明した。
- マルチロボットシステムにおける通信の批判的レビュー群制御2022/6/1
マルチロボットシステムを支える通信技術とロボット応用の関係を概観し、ロボットとネットワークの協調設計の不足や機械学習の役割、sim-to-realギャップなどの課題を指摘したレビュー論文。
- 分散型GNNポリシーを実機マルチロボットで動かすフレームワーク群制御2021/11/1
ROS2ベースのフレームワークを構築し、GNNで学習したマルチエージェント方策をアドホック通信による完全分散型の実機ロボット群で初めて実行した。
- ロバスト性を超えて：レジリエントなマルチロボットシステムへのアプローチ分類群制御2021/9/1
マルチロボットシステムにおけるレジリエンス（予期せぬ障害からの回復力）の定義・測定・維持方法を、知覚・制御・計画・学習の各領域にわたり整理し、アプローチの形式的分類を提案したサーベイ論文。
- 説明認識型経験リプレイ：ルール稠密環境における学習手法強化学習2021/9/1
経験バッファをルール説明ごとのクラスタに分割し、希少性や重要度に基づいて優先的にサンプリングするExplanation-Aware Experience Replayを提案し、DQN・TD3・SACに適用して従来の優先経験リプレイより優れた性能を示した。
- 意見の相違を認める：プライバシー制約下の分散型紛争解決における主観的公平性分散制御2021/7/1
分散環境でエージェントが部分観測しかできない状況での公平な紛争解決のため、仮説と事実の対話による説明可能な相互作用アーキテクチャを提案し、プライバシーと公平性の関係を形式化した。
- マルチロボット計画の聖杯：オフライン最適専門家からオンライン拡張可能な解を学習する群制御2021/7/1
小規模系の最適解を学習して大規模マルチロボット計画へ転移するアイデアの課題を整理し、今後の研究方向を論じたブルースカイ論文。
- トポロジカル事前分布を用いたグラフ畳み込みメモリ強化学習/記憶2021/6/1
部分観測マルコフ決定過程(POMDP)を解くため、人間定義またはデータ駆動のトポロジカル事前分布でグラフ近傍を形成し、グラフ畳み込みで関連記憶を統合するハイブリッド記憶モデルGCMを提案。人間の事前分布を用いると制御・記憶・ナビゲーションタスクで最先端手法を上回り、パラメータ数も大幅に削減できる。
- グラフニューラルネットワークによる分散型マルチロボットのサブモジュラー行動選択群制御2021/5/1
グラフニューラルネットワークを用いてロボット間の局所的な相互作用を捉え、専門家の解を模倣学習することで、大規模なロボット群でも分散通信のみで協調的な目標追跡を高速に行える手法を提案した。
- 不確実性下における多エージェント追跡逃避問題の追跡者割当と制御戦略群制御2021/3/1
ノイズを含むセンサ情報からマルコフ局所化で相手位置を確率的に推定し、冗長性を考慮した改良ハンガリアン法で追跡者を割り当てて捕獲時間を最小化する追跡逃避戦略を提案した論文。
- ModGNN: モジュラーグラフニューラルネットワークによるマルチエージェント系の専門家方策近似群制御2021/3/1
GCNを一般化した分散型フレームワークModGNNを提案し、マルチエージェントの群れ行動で既存手法より高い性能と未知環境への汎化を示した。
- マルチエージェント・クアッドコプター制御の強化学習のためのPyBullet物理演算Gym環境マルチエージェント/強化学習環境2021/3/1
Bullet物理エンジンを用いた複数クアッドコプター向けのOpenAI Gym風オープンソース環境を提案し、マルチエージェント・視覚ベースの強化学習インターフェースや衝突・空力効果を備え、制御と強化学習の両面で応用例を示した。
- 冗長性を活用した公平なロバスト割り当て群制御2021/2/1
マルチエージェントのタスク割り当てにおいて、冗長な割り当てを公平に行う問題を定式化し、超モジュラ性を利用した多項式時間の近似解法を提案した。
- 敵対的通信下での頑健なマルチエージェント協調のためのガウス過程に基づくメッセージフィルタリング群制御2020/12/1
エージェント間通信にガウス過程で真偽の信頼度を推定し、疑わしいメッセージを重み付けで抑制するフィルタリング手法を提案。非協力エージェントの影響をほぼ無視できるレベルまで低減できることを示した。
- メッセージ依存アテンションを用いた大規模マルチロボット経路計画マルチロボット経路計画2020/11/1
分散型マルチロボット経路計画のため、受信メッセージの重要度を学習するメッセージ依存アテンション機構をGNNに組み込み、大規模環境でも高い成功率と汎化性能を示した研究。
- マルチエージェント強化学習における敵対的コミュニケーションの創発マルチエージェント強化学習2020/8/1
自己利益を持つエージェント間で微分可能な共通通信チャネルを学習させ、協調チームを凌駕する操作的な通信戦略が創発することを示した。
- 大域的ガイド付き強化学習による動的環境での移動ロボット経路計画経路計画2020/5/1
環境の時空間情報を活用し、任意環境に汎化する新たな報酬構造を組み込んだ大域ガイド付き強化学習(G2RL)を提案し、分散型リアクティブ方式で多ロボット経路計画を解く。
- 自動運転車の制御器の多様性が交通に与える影響交通シミュレーション2020/5/1
自動運転車の制御パラメータの平均とばらつきを変え、交通流・安全性・快適性への影響をシミュレーションで分析した研究。
- グラフニューラルネットワークによる分散型マルチロボット経路計画マルチロボット経路計画2019/12/1
CNNで局所観測から特徴を抽出し、GNNでロボット間の通信と意思決定を学習する分散型経路計画手法を提案。専門アルゴリズムを模倣して訓練し、未知の環境や大規模チームにも汎化できることを示した。
- 複数車両の混合現実強化学習による自動運転マルチレーン走行sim2real2019/11/1
混合現実環境で他車や障害物を仮想空間に置き、衝突を安全に学習できるsim2real強化学習フレームワークを提案し、数回の走行で衝突が大幅に減少することを示した。
- 文化規範に基づく説明可能な人間エージェント間の衝突解消説明可能AI2019/11/1
人間の規則を人工エージェントの文化として写像する論証ベースのアーキテクチャを提案し、経路衝突解消のユーザー実験で説明が複雑な系ほど人間の性能を大きく向上させることを示した。
- 群れロボットのリーダーを隠す敵対的プライベートフロッキング群制御2019/9/1
観測者からリーダーの正体を隠しながら群れ制御を行うため、制御パラメータとリーダー推定器を敵対的に共最適化する手法を提案した。
- 経路見通しに基づく優先順位付けによるマルチロボット経路衝突解消群制御2019/8/1
各ロボットが現在地から目標へ到達する経路の見通し（ホモロジー類の数）をオンラインで計算し、それを優先順位として分散経路計画の交渉に用いることで、衝突のない経路計画を実現する手法を提案した。
- 協調運転研究のための小型車両フリート実験環境群制御2019/2/1
アッカーマン操舵の小型ロボットカー16台からなる実験プラットフォームを構築し、多車線ミニチュア道路で協調運転の有効性を実証した。
- 不確実な移動時間下での冗長ロボット割り当てフレームワーク群制御2018/10/1
移動時間が不確実なグラフ上で、冗長ロボットを活用して目的地での平均待ち時間を最小化する割り当て手法を提案し、多項式時間で準最適解を求める。
- グラフニューラルネットワークによるロボットチームの協調学習群制御2018/5/1
ロボットチームをグラフとしてモデル化し、グラフニューラルネットワークで分散協調メカニズムを学習させる手法を提案。例として各ロボットがネットワークトポロジーの代数連結度を局所推定する問題に適用した。
- 不確実な移動時間下での冗長ロボットによる耐障害性のある割り当て群制御2018/4/1
移動時間が不確実な輸送ネットワーク上で、冗長なロボットを活用し目的地の平均待ち時間を最小化する割り当て手法を提案。超モジュラー関数とマトロイド制約への還元により多項式時間の貪欲アルゴリズムを導出し、シミュレーションで有効性を示した。
- 動的ロボットネットワークにおける差分プライバシーのマクロモデルプライバシー2017/3/1
ロボットネットワークの状態スナップショットから参加者種別が特定されるリスクを差分プライバシーで定量化し、定常状態の閉形式解と任意時刻の数値計算法を提案した。
- オンデマンド交通におけるプライバシー保護型車両割当配車最適化2017/3/1
乗客の降車地点を秘匿しつつ、余剰車両を活用したハンガリアン法の反復で待ち時間を抑える車両割当手法を提案し、大規模タクシーデータで評価した。
