Jason M. Gregory
収録論文 16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
- 長距離オフロードナビゲーションのための走破性を考慮したグローバルプランナーの学習ナビゲーション2026/7/1
衛星画像やLiDARなどの広域データから走破性マップを学習し、人間の運転軌跡を教師として長距離のオフロード経路計画を行う手法を提案した。実地試験で人間の経路長に近い軌道を生成し、介入回数を大幅に削減した。
- 部分観測環境における自律地上ロボットナビゲーションのための時間サンプリング効率的適応ステートラティスナビゲーション2026/2/1
部分観測環境で地域プランナの出力が急変する問題に対し、過去の軌道と現在の軌道を比較・調停するTSEASLを提案し、手動介入なしで安定したナビゲーションを実現した。
- 未知環境を切り拓く：画像空間におけるパレート最適な視覚的意思決定ナビゲーション2025/11/1
画像空間でデータ駆動の意味理解とパレート最適な意思決定、ビジュアルサーボを組み合わせた軽量なナビゲーションフレームワークを提案。
- オフロード環境における移動ロボットの運動計画のための制御器の確率的挙動を組み込んだ運動力学的効率的適応状態格子運動計画2025/8/1
移動ロボットの運動計画において、制御器の確率的な挙動を運動力学的効率的適応状態格子（KEASL）に組み込む3つの手法を提案し、オフロード環境での実験で衝突予測の改善を実証した。
- Trailblazer: 長距離計画のためのオフロードコストマップ学習ナビゲーション2025/5/1
模倣学習と微分可能A*プランナーを用いて、マルチモーダルセンサデータからオフロード環境のコストマップを自動生成し、長距離経路計画を実現するフレームワークを提案・実証した。
- 地形を考慮した運動力学的計画のための効率的適応状態格子を用いたオフロード移動ロボットナビゲーションナビゲーション2025/4/1
オフロード環境での移動ロボットナビゲーションのために、地形の傾斜や車両の姿勢を考慮した運動力学的制約を効率的適応状態格子（EASL）のエッジにエンコードする新しい計画手法（KEASL）を提案し、実機実験で検証した。
- 自己教師あり高解像度オフロードマッピングのための深層ベイズ未来融合オフロードマッピング2024/3/1
スパースなステレオ・LiDAR深度データからベイズフィルタリングと知覚損失を組み合わせ、30m先まで2cm解像度の高精細オフロード地図を生成する手法を提案。
- 境界を考慮した安全な確率的運動計画のための価値関数生成運動計画2024/3/1
有限要素法とカーネル関数を組み合わせて、安全領域と非ナビゲーション領域を厳密に区別する価値関数を生成し、安全な境界認識ポリシーを実現する手法を提案した。
- PIAug：物理情報に基づくデータ拡張によるオフロード走行の車両ダイナミクス学習sim2real2023/11/1
低速データしかない状況で、物理モデルを用いて中・高速域のデータを生成し、物理に基づく損失関数と組み合わせてニューラルネットワークを学習させることで、オフロード車両の高速・アグレッシブな挙動予測精度を向上させた研究。
- POVNav: パレート最適なマップレス視覚ナビゲータナビゲーション2023/10/1
単眼カメラ画像から周囲の走行可能領域を局所表現し、パレート最適なサブゴール選択と視覚サーボ制御で地図なしに自律走行するフレームワークを提案。
- 野外ロボティクスにおける適応的実験設計のための意思決定支援システムの分類体系実験設計/意思決定支援2022/10/1
野外ロボティクス実験の適応的設計を支援する意思決定支援システム(DSS)について、共通用語と6段階の分類体系を提案し、研究課題を整理したサーベイ論文。
- ロボット観測データのバイアスを除去する因果推論に基づく運動推定因果推論/運動推定2022/10/1
ロボットの観測データに含まれるバイアスを因果推論（IPWとDR）で補正し、確率的運動モデルのパラメータを精度よく推定する枠組みを提案した。
- 自己教師ありコストマップ学習によるオフロード走行の走破性予測走破性予測2022/9/1
外界センサ情報と自己受容感覚による地形との相互作用フィードバックを自己教師ありで組み合わせ、オフロード環境での走破性コストマップを予測する手法を提案。ロボットの速度も考慮し、大規模なナビゲーション実験で介入回数を最大57%削減した。
- カーネル拡散近似MDPによる非構造地形での自律ナビゲーションと制御ナビゲーション2021/11/1
状態遷移モデルを完全には仮定せず、価値関数のカーネル表現と拡散近似でベルマン方程式を偏微分方程式化し、非構造地形でのナビゲーションと制御を実現する手法を提案・実機検証した。
- 拡張現実とジェスチャー操作による直感的な人間-ロボット協働の実現HRI2019/9/1
ARとジェスチャー入力で人間とロボットの情報交換を改善し、直感的な協働を可能にするシステムを提案・評価した研究。
- 人間監督型マルチエージェントチームのレジリエンス向上のためのアラート生成フレームワークマルチエージェント2019/9/1
人間が複数のロボットを監督する災害救助などのミッションで、タスク失敗や性能低下の兆候を確率的に検出しアラートを出すフレームワークを提案。効率的なシミュレーションで低確率事象も検出できる。
