Austin Jones

収録論文 2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

• 強化学習による時相論理仕様のロバストな充足
  強化学習2015/10/1

  未知の確率的ダイナミクスを持つシステムに対し、信号時相論理(STL)式で与えられた時間的に階層化されたタスクを充足するため、充足確率と平均期待ロバストネスを最大化する収束保証付き強化学習アルゴリズムを提案し、ロボットナビゲーションのシミュレーションでロバストネス最大化が確率最大化より優れることを示した。

• 時相論理制約下での情報獲得経路計画のための後退ホライズンアルゴリズム
  経路計画2013/1/1

  時相論理の制約を満たしつつセンシングロボットが最も情報量の多い経路を計画するため、情報理論と形式制御合成を組み合わせた後退ホライズン型オンラインアルゴリズムを提案した。