Craig Innes
収録論文 10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
- 確率的動的システムにおける尤度不要推論のための潜在的に誤指定されたドメインサポートのヒューリスティック適応sim2real2025/10/1
ロボット工学における尤度不要推論（LFI）において、サポートの誤指定問題を解決するため、EDGE、MODE、CENTREという3つのヒューリスティックLFI変種を提案し、動的変形可能線形物体（DLO）操作タスクで有効性を示した。
- 希少な交通違反に対する再利用可能な時間モニタの適応的分割sim2real2024/5/1
自動運転車の安全性検証において、希少な違反確率を効率的に推定するため、適応的多段階分割とSTLロバストネス指標を組み合わせ、部分軌跡の計算を再利用する手法を提案した。
- 大規模言語モデルを用いた対話による自動運転シミュレーションシナリオ生成自動運転シミュレーション2023/10/1
大規模言語モデルを活用し、ユーザーが自然言語で対話しながら自動運転シミュレーションのシナリオを生成・修正できるシステムを提案した。
- 知覚誤差モデルの適応的サンプリングによる稀な下流安全違反のテストsim2real2022/9/1
知覚誤差モデルと状態依存の適応的重要度サンプリングを組み合わせ、シミュレーション上で実世界の知覚制御システムの稀な故障確率を効率的に評価する手法を提案した。
- リスク駆動型知覚システム設計知覚2022/5/1
知覚誤差が閉ループ系全体の安全性に与える影響を評価するリスク関数を導入し、損失関数と学習データ生成に組み込むことで衝突リスクを37%削減した。
- ソフトロボット操作のための物理情報シミュレーションモデル学習：誘電体エラストマーアクチュエータの事例研究ソフトロボティクス2022/2/1
材料特性のニューラルネットワークと解析的動力学を組み合わせた微分可能モデルをFEMデータから学習し、DEAによるコイン引きタスクのシミュレーション・制御・推論で有効性を示した。
- 適応的実験計画による時相論理仕様に基づくロボット制御器の自動テストテスト/検証2021/9/1
信号時相論理の滑らかなロバスト性指標と適応的実験計画を組み合わせ、限られた実験予算でブラックボックス制御系の仕様に対するロバスト性を効率的に評価する手法を提案した論文。
- ProbRobScene：3Dロボット操作環境のための確率的仕様記述言語sim2real2020/11/1
物体間の関係制約を記述するだけで、その仕様に沿ったロボット操作環境を自動生成する確率的仕様言語を提案し、卓上操作環境でのコントローラのデバッグに有用性を示した。
- 時相論理仕様で示範を洗練する学習手法模倣学習2020/2/1
専門家の示範に線形時相論理(LTL)の追加仕様を与え、微分可能な損失に変換して動的運動プリミティブを学習する手法を提案。敵対的訓練で未知入力への頑健な仕様充足を実現し、PR-2ロボットで対話的な改善を示した。
- 確率的時間ランキングによるロボット超音波走査のための報酬学習模倣学習2020/2/1
探索的なデモンストレーションから報酬関数を推論するため、時間経過とともに報酬が高くなるという仮説に基づく確率的時間ランキング手法を提案し、自律超音波走査に適用した。
