Anthony Corso
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
安全性検証プランニング検証・安全性自動運転/安全検証検証・テスト自動運転検証
※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
- 拡散モデルによる安全クリティカル自律システム評価のための故障サンプリング安全性検証2024/6/1
条件付き拡散モデルを反復学習し、高次元ロボティクスにおける故障軌道を効率的にサンプリングする手法を提案。既存のブラックボックス手法より少ないサンプルで多様な故障モードを網羅できることを示した。
- 制約付き階層型モンテカルロ信念状態プランニングプランニング2023/10/1
制約付き部分観測マルコフ決定過程(CPOMDP)において、階層的なオプション分解と信念木探索を組み合わせ、大規模連続ロボット問題でも安全制約を満たすオンラインプランニング手法COBeTSを提案した。
- 確率的推論としてのモデルベース検証検証・安全性2023/5/1
逐次システムの故障軌道分布推定をベイズ推論として定式化し、自動微分による軌道勾配とHMCサンプリングで効率的に検証する手法を提案した。
- 転移学習による効率的な反復型安全性検証安全性検証2020/12/1
強化学習ベースの安全性検証アルゴリズムに転移学習を導入し、過去の検証タスクの知識を注意重みと状態・行動価値変換で再利用することで、関連システムの検証を効率化した研究。
- 自動運転車のための解釈可能な安全性検証安全性検証2020/4/1
信号時相論理式で人間が理解できる故障条件を記述し、発生確率の高い故障を探索することで、自動運転車のシミュレーション安全性検証を改善した研究。
- 動的計画法とシーン分解による自動運転車のスケーラブルな安全検証自動運転/安全検証2020/4/1
近似動的計画法で自動運転ポリシーの失敗分布を推定し、複雑な走行シーンを自車と他車1台の部分問題に分解して組み合わせることで、多数の失敗事例を効率的に発見する安全検証手法を提案した。
- 適応的ストレステストの定式化検証・テスト2020/4/1
安全な自律性の検証に向けて、シミュレーションで効率的に失敗事例を探索するブラックボックス手法「適応的ストレステスト(AST)」の理論を提示し、3つの検証問題への適用例を示した論文。
- 報酬拡張による適応的ストレステストで自動運転車を検証自動運転検証2019/8/1
自動運転の失敗シナリオ探索(AST)にドメイン知識を報酬として組み込み、より多様で有用な失敗事例を発見できるようにした研究。
