Andreas Hofmann
収録論文 12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
- デモンストレータのマルチモーダリティを明示的に捉え拡散ポリシーへ蒸留する手法模倣学習2026/11/7
同じ観測からデモンストレータをk回クエリするvine samplingで行動クローニングデータを収集し、拡散ポリシーがデモの多様な行動分布を再現できるようにする。
- 不確実環境における高自由度ロボットのチャンス制約付き軌道最適化軌道最適化2023/2/1
環境と自己位置の不確実性を考慮し、リスクを制限した軌道を逐次凸最適化で生成するSCORAを提案し、安全性と計算速度で既存手法を上回ることを示した。
- 複数アーム組立システムのための協調タスク・動作計画マニピュレーション2022/3/1
複数ロボットによる組立作業を対象に、タスク割当と衝突回避動作を階層的に同時計画し、メイクスパンを抑えた安全な組立計画を生成するフレームワークを提案した論文。
- 専門家デモンストレーションによる自動カリキュラム学習模倣学習・カリキュラム学習2021/6/1
専門家のデモを分割して訓練開始状態を段階的に難しくし、スパース報酬のロボット操作タスクを効率的に強化学習する手法ACEDを提案。
- 高次元ロボットのための高速反応型確率的動作計画動作計画2020/12/1
高次元ヒューマノイドロボットの動作計画において、プロセスノイズや観測ノイズ下でも衝突リスクの確率的保証を満たしつつ高速に反応できるp-Chekovを提案した論文。
- エンパワーメントに基づくスパース報酬下でのロボットマニピュレーションマニピュレーション2020/10/1
スパース報酬の強化学習において、エンパワーメントと好奇心を組み合わせた内在的動機付けにより、ロボットマニピュレータが有用な操作スキルを学習できる手法を提案した。
- 不確かな凸障害物に対する衝突確率上界の高速認証衝突リスク推定2020/3/1
不確実な凸障害物との衝突リスクの上界を、証明領域探索により高速に計算する2つのアルゴリズムを提案し、理論保証付きで既存手法より桁違いに高速化した。
- 不確かな凸障害物下での安全性保証付き軌道最適化軌道最適化2020/3/1
障害物位置の不確実性を考慮し、ε-shadowsで衝突リスクの上界を推定しながら逐次凸最適化で安全な軌道を高速に生成する手法を提案した。
- 動的環境における自動運転車のためのオンラインリスク境界付き動作計画動作計画2019/4/1
周囲車両の意図をベイズフィルタで確率予測し、POMDPとヒューリスティック探索を組み合わせて衝突確率の上限保証付きでオンライン動作計画を生成するシステムを提案した。
- ロードマップと軌道最適化を統合した運動計画フレームワーク運動計画2018/11/1
サンプリングベースと最適化ベースの運動計画手法を大規模に比較評価し、疎なロードマップに軌道最適化を組み込んだ統合システムを提案した論文。
- 高次元ロボットのための確率的制約付き動作計画動作計画2018/11/1
動作の不確実性や不完全な状態情報のもとで、衝突確率の上限を満たす軌道を高自由度ロボット向けに高速に計画する手法p-Chekovを提案した論文。
- モーメント・二乗和法による不確実環境下での高速リスク推定リスク推定2018/10/1
確率的な不確実性を持つロボットと非凸障害物の衝突リスクを、確率分布のモーメントと二乗和最適化を用いてリアルタイムに上下界推定する手法を提案した。
