Hemanth Manjunatha

収録論文 7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

• 確率微分可能信号時相論理: 確率的システムのためのpdSTL
  時相論理/不確実性/最適化2026/6/1

  不確実な環境で動作するロボットの安全性や複雑な仕様を満たすため、確率意味論と微分可能なロバスト性を統合したpdSTLを提案。LSTM風の展開により線形時間で微分可能な監視を実現し、シミュレーションと実機実験で有効性を実証した。

• 物理的に優れた空中ロボットとその戦術的に賢い群れ行動に向けて：効率的な共同設計アプローチ
  群制御2024/6/1

  群れロボットの形態と戦術行動を同時最適化する計算効率の良いフレームワークを提案し、物理的才能指標とグラフ強化学習を組み合わせて、偵察・捜索救助ミッションでの性能向上を実現した。

• 単一モデルを超えて：自動運転のためのアンサンブル深層学習
  自動運転2023/12/1

  自動運転向けに媒介知覚・行動反射・直接知覚の3つのニューラルネットモデルを構築し、それらを統合したアンサンブルモデルが個別モデルより優れた性能を示すことを明らかにした研究。

• KARNet: カルマンフィルタ拡張リカレントニューラルネットワークによる自動運転の世界モデル学習
  世界モデル2023/5/1

  前方カメラ画像のみから交通流の潜在表現を学習するため、カルマンフィルタを組み込んだRNNアーキテクチャを提案し、模倣学習と強化学習の両設定で有効性を示した。

• 触覚支援戦略が微細運動課題中の精神的関与に与える影響
  触覚2023/3/1

  手書きリハビリ課題において、誤差低減型と誤差拡大型の触覚制御戦略が脳波で測る精神的関与にどう影響するかを調べ、非利き手では誤差拡大型の方が関与が高いことを示した。

• CARNet: 自動運転タスクにおける潜在ダイナミクス学習のための動的オートエンコーダ
  自動運転/表現学習2022/5/1

  オートエンコーダとリカレントネットワークを組み合わせ、自動運転のセンサデータから現在の潜在表現と将来の潜在表現を同時に学習するCARNetを提案し、模倣学習と強化学習の両設定で有効性を示した。

• 複雑な敵対環境におけるロボット群の戦術学習
  群制御2021/9/1

  地図のグラフ抽象化と入出力エンコーディング、神経進化と方策勾配を組み合わせ、最大60台のロボット群が敵対環境で任務を遂行する戦術方策を学習する枠組みを提案した。