Jonathan P. How
収録論文 137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
- メタ学習による意味的適応で未知物体の動きを予測するオープンワールド物体運動予測物体運動予測2026/10/28
物体の意味・形状・関係性の履歴を活用したメタ学習型グラフニューラルネットにより、新しい環境で少数の観測から物体が動き出すタイミングを予測し、シミュレーションのみで学習しながら実機にもそのまま転移できる手法を提案した。
- 分散型ツリー合意によるマルチロボット協調群制御2026/10/22
分散ツリー探索と列生成による交渉で、マルチロボットの非線形協調をリアルタイムかつ準最適に計画する手法WarpWeaverを提案。
- SPARSER: ロボティクス知覚における分離可能構造を活用したスパース変数射影SLAM2026/9/21
ロボット知覚の非線形最小二乗問題において、変数射影とスパース性を組み合わせ、ゲージ対称性に対応した高速解法フレームワークを提案。SLAMやSfMで平均5〜7倍の高速化を実現。
- フィードバック変調による四足歩行の調和ポリシー歩行2026/9/16
各関節軌道をコマンド条件付きフーリエ級数で表現し、フィードバックでオンライン修正する四足歩行制御を提案。シミュレーションとUnitree Go2実機で高速歩行と積載を実証。
- 辞書式選好による生成ロボット方策の誘導VLA2026/9/14
凍結した拡散・フローマッチング方策を推論時に誘導し、優先順位付きの制約と選好を守らせる手法を提案。ナビゲーションとLIBERO操作で成功率を維持しつつ遵守率を改善。
- 適応的通信ウィンドウを用いた通信制約下のマルチロボット探索群制御2026/9/11
通信が断続的な環境で、ロボットが通信の価値とコストを評価し、探索と情報共有のバランスを取る分散探索フレームワークMACEを提案。シミュレーションで探索時間を最大23%削減。
- 最適制御のための分散前方ツリー探索：被覆性、複雑性、計算量運動計画2026/8/26
非線形システムの運動計画において、前方伝播に基づく決定論的で有限サンプルの準最適性を保証するプランナーを開発し、分散制御コマンドセットを用いた探索アルゴリズムDFT*を提案した。
- 状態推定誤差下での障害物回避のための学習ベース計測ロバスト制御バリア関数安全制御2026/8/20
状態推定誤差にロバストな新しい制御バリア関数（DMR-CBFとNMR-CBF）を提案し、障害物回避の安全性を向上させつつ保守性と計算コストを低減した。シミュレーションと実機（Unitree Go2）で有効性を実証した。
- CILC: マルチエージェント協調SLAMのための暗号学的に安全なエージェント間ループ閉じ込み候補検出協調SLAM/プライバシー保護2026/7/1
協調SLAMにおいて、悪意のあるエージェントによるプライバシー漏洩を防ぐため、秘密計算を用いてグローバル記述子を公開せずにループ閉じ込み候補を検出する手法を提案した。
- CORAL-AUV: CFD指向の強化学習による自律型水中ビークル制御水中ロボット/強化学習/sim2real2026/7/1
CFDデータから学習したサロゲート抗力モデルを強化学習に組み込み、実機の6自由度AUVにゼロショットで適用可能な制御ポリシーを初めて実証した。従来の簡易物理モデルと比較して、エネルギー消費31%削減、移動時間11%短縮、誤差19%低減を達成した。
- メリディアン：都市環境を超えたクロスビュー地理的ローカライゼーションのためのメトリック・セマンティックプリミティブマッチングローカライゼーション2026/6/1
航空画像と地上ロボットのRGB-Dデータから高レベルなメトリック・セマンティックプリミティブをマッチングし、訓練なしで多様な環境に一般化する正確なグローバルローカライゼーション手法を提案した。
- GaussLite: リアルタイムロボットマッピングのためのオンラインタスク条件付き3Dガウススプラッティングマッピング2026/6/1
タスク記述に基づいて3Dガウススプラッティングの表現密度を調整し、関連領域のみを高精細に最適化するリアルタイムマッピングシステムを提案。
- PRISM: 到達可能性保証を備えた効率的かつ局所最適な確率プランニングプランニング2026/6/1
信念空間プランニングにおいて、状態・制御制約下での到達可能性保証を実現する新しいマルチクエリアルゴリズムPRISMを提案。共分散の可制御性を利用して平均計画と共分散縮小に分解し、局所最適化でコストを低減する。
- SANDO: 動的未知環境における安全な自律軌道計画軌道計画2026/4/1
未知の動的環境で衝突回避を保証しつつ高速な再計画を実現する軌道計画手法を提案。ヒートマップA*と時空間安全回廊、MIQP最適化を組み合わせ、変数消去により計算を高速化した。
- 学習された時空間的手がかりによる雑然とした屋内シーンでのロバストな動的物体検出物体検出2026/3/1
LiDARのみを用いて、時間的占有グリッドによる動き分割と学習されたBEV動的先行確率を融合し、雑然とした環境での動的物体検出の再現率とF1スコアを大幅に向上させた。
- 分散ポーズグラフ最適化のための重複領域分割群制御2026/3/1
多ロボットのポーズグラフ最適化を分散・並列に解く手法ROBOを提案。ロボット間で共有する情報量を調整可能な重複ブロック最適化により、収束を高速化する。
- オンボードセンシングと計算による昆虫サイズ羽ばたきロボットの制御飛行飛行ロボット2026/2/1
1.29グラムの昆虫サイズ羽ばたきロボットが、オンボードのセンサと計算だけでホバリングや軌道追従を実現し、モーションキャプチャ外でも障害物回避と着陸に成功した。
- 可視・熱赤外画像融合による未知宇宙物体周辺のナビゲーションSLAM2025/12/1
可視カメラと熱赤外カメラの画像をピクセルレベルで融合し、単眼SLAMによる未知の宇宙物体周辺のナビゲーション精度を向上させる手法を提案した。
- MIGHTY: エルミートスプラインを用いた効率的な軌道計画軌道計画2025/11/1
エルミートスプラインで時空間を同時最適化し、計算時間と移動時間を削減する軌道計画手法を提案。シミュレーションと実機の高速飛行で有効性を示した。
- 暗黙的ニューラル表現による地形走破性モデリングに基づくオフロードナビゲーションオフロードナビゲーション/軌道最適化2025/11/1
地形の走破性を暗黙的ニューラル表現で連続場としてモデル化し、その勾配を利用した軌道最適化により経路形状と速度プロファイルを地形に応じて適応させるオフロードナビゲーション手法TRAILを提案した。
- 最大被覆分布ロバスト後方到達可能木による効率的な確率計画運動計画2025/10/1
線形ガウス系において、高い確率で目標領域に到達するための新しいマルチクエリ運動計画アルゴリズムを提案し、分布ロバストな信念ロードマップ構築により最大被覆を達成する。
- CU-Multi：マルチロボット協調知覚のためのデータセットマルチロボット協調知覚2025/9/1
複数ロボットの協調知覚研究用に、コロラド大学ボルダー校の屋外2地点で収集したRGB-D・RTK GPS・セマンティックLiDARを含む同期済みデータセットを構築した。
- 不確実性を考慮したマルチロボットタスク割り当て：ロボット間の強結合報酬によるアプローチ群制御2025/9/1
タスク要件の不確実性を明示的にモデル化し、強結合な定式化を用いたオークションベースのタスク割り当てアルゴリズムを提案。災害救援シミュレーションで冗長割り当てや反応的手法より最大18%高いミッション価値を達成。
- 近似ベイズ推論による大域データ対応付けの分布推定データ対応付け2025/9/1
曖昧なデータ対応付け問題に対し、近似ベイズ推論で複数の解モードを粒子として推定し、単一解への早期収束を避ける手法を提案。点群や物体マップの位置合わせで有効性を示した。
- 昆虫サイズ羽ばたきロボットにおける深層学習ロバストチューブモデル予測制御による曲技飛行飛行制御2025/8/1
750mgの羽ばたきロボットに深層学習ベースのロバストチューブMPCを実装し、風外乱下でも昆虫のような高速サッカード運動を実現した。
- GRAND-SLAM: 大規模マルチエージェントガウシアンSLAMのための局所最適化によるグローバル一貫性マルチエージェントSLAM2025/6/1
複数ロボットが協調して大規模屋外環境を3DガウシアンスプラッティングでSLAMする手法を提案し、サブマップ局所最適化とループ閉じ込みで高精度な追跡と描画を実現した。
- 言語に基づく階層的計画と実行：マルチロボット3Dシーングラフの活用マルチロボット・タスク計画2025/6/1
複数のロボットが共有する3Dシーングラフと大規模言語モデルを組み合わせ、自然言語の指示を解釈して屋外環境で複雑なタスクを計画・実行するシステムを開発した。
- 地形を考慮した低高度経路計画経路計画2025/5/1
機体カメラのRGB画像と姿勢のみを用いて、地形に沿う低高度飛行の経路をリアルタイム生成する手法を提案。模倣学習と自己教師あり学習を組み合わせ、シミュレーションで平均経路高度を24.7%削減した。
- DYNUS: 不確実性を考慮した動的未知環境での軌道計画軌道計画2025/4/1
動的未知環境で、不確実性を考慮しつつ高速かつ衝突回避を保証する軌道計画手法を提案。
- GRAM: ロバスト適応モジュールによる深層強化学習の汎化sim2real2024/12/1
深層強化学習において、訓練時と同じ環境と未知の環境の両方に適応できるロバスト適応モジュールを提案し、四足歩行ロボットの実験で高い汎化性能を示した。
- REVISE: ガウス確率場におけるロバスト確率論的運動計画運動計画2024/11/1
空間的に依存する外乱をガウス確率場でモデル化し、ロバストな信念ロードマップを生成するマルチクエリ運動計画アルゴリズムを提案。6自由度系で計画精度を10倍改善。
- ROMAN: 視点不変なオープンセット物体マップ整合によるロバストなグローバル自己位置推定グローバル自己位置推定2024/10/1
オープンセットな物体マップを構築し、重力方向や形状・意味類似度を統合したグラフ理論的データ関連付けでマップ間を整合させることで、視点が大きく異なる環境でも高精度に自己位置推定する手法を提案。
- 認定可能なロボット知覚のためのBurer-Monteiro法の概要ロボット知覚2024/10/1
ロボット知覚問題をリアルタイムで認定可能な最適性で解くBurer-Monteiro法について、文献を統合し、LICQの役割を明らかにし、実践的な考慮事項を共有する。
- 安全性検証のための制約認識型リファインメントによるニューラルフィードバックループの検証安全性検証2024/10/1
ニューラルネットワーク制御系の安全性検証において、安全制約を明示的に利用して到達可能集合の過近似を必要な領域のみで精密化する効率的な手法を提案する。
- 適応制御と到達可能性解析による無人水上艇の安全な自律航行安全自律航行2024/10/1
モデル参照適応制御と移動ホライズン推定を用いた到達可能性解析を組み合わせ、外乱下でも無人水上艇の軌道追従とリアルタイム安全認証を実現した。
- PIETRA: 分布外地形走行のための物理情報に基づく証拠学習sim2real2024/9/1
自己教師あり学習に物理モデルを組み込み、未知の地形では学習予測と物理予測を切り替えることで、分布外環境での走行性能を向上させたフレームワーク。
- 確率的計画のための分布ロバスト後方到達木のSDP合成確率的計画2024/9/1
確率的な運動不確かさと制御制約下での動的システム計画のため、分布の曖昧集合のロードマップを後方から構築し、多クエリ計画を効率化する手法を提案。
- PRIMER: 知覚を考慮したロバスト学習ベースのマルチエージェント軌道計画群制御2024/6/1
不確実な環境で衝突回避と軌道調整を行う知覚考慮型マルチエージェント計画法PARM/PARM*を提案し、さらにPARM*を模倣学習の専門家として用いた高速な学習ベース計画法PRIMERを開発した。
- TCAFF: ロボット間の座標系アライメントのための時間的一貫性手法群制御2024/5/1
GPSの使えない環境で、隣接ロボットの初期位置が不明でも、物体マップの対応と時間的一貫性から座標系を合わせ、ドリフトも補正する手法を提案した。4台のロボットで6人の歩行者を追跡し、地上真値に近い精度を実現した。
- CGD: 制約誘導拡散ポリシーによるUAV軌道計画軌道計画2024/5/1
拡散ポリシーとオンライン最適化を組み合わせ、衝突回避と動的実行可能性を両立するUAV軌道計画手法を提案。
- 跳ぶ前に見よ：混雑した廊下での社会的に受容される高速地上ロボットナビゲーションナビゲーション2024/3/1
混雑した廊下でロボットが立ち往生する問題を解決するため、のぞき見して追い越す「ピーク・アンド・パス」行動を可能にするプランナを提案し、シミュレーションと実機で社会的規範を守りつつ目標到達時間を改善することを示した。
- 制御制約下の確率的計画のための最大被覆木のSDP合成確率的計画2024/3/1
制御入力制約と確率的な運動不確かさの下で、信念ノードの被覆を最大化する後方到達可能木を半正定値計画（SDP）で構築するマルチクエリ計画アルゴリズムを提案した。
- CLIPPER: 初期推定不要のロバストデータ対応付けデータ対応付け2024/2/1
重み付きグラフの最も密なエッジ重み付きクリークを求める新たな最適化問題を定式化し、凸半正定値緩和と高速一次アルゴリズムCLIPPERを提案。点群位置合わせで95%の外れ値までロバスト。
- SOS-Match: 非構造環境におけるオープンセットロバスト対応探索とロボット自己位置推定のためのセグメンテーション自己位置推定2024/1/1
ゼロショットセグメンテーションで物体マスクを抽出し、その幾何学的関係を利用して非構造環境での自己位置推定を高精度・高速に行うフレームワークを提案。
- MURP: 通信制約下でのマルチエージェントUWB相対姿勢推定群制御2023/12/1
各エージェントに複数のUWBタグを搭載し、局所的な測距データと事前状態制約のみを用いて3次元相対姿勢を推定する手法を提案。学習による測距バイアス補正で精度を向上させた。
- PUMA: 不確実性を考慮した完全分散型マルチエージェント軌道計画と画像セグメンテーションによるフレーム位置合わせ群制御2023/11/1
検出障害物の不確実性を伝播して軌道最適化に組み込み、ゼロショット画像セグメンテーションと幾何学的整合性でエージェント間の座標フレームずれを補正する完全分散型マルチエージェント軌道計画手法を提案した。
- EVORA: 不確実性を考慮した悪路走行のための深層エビデンシャル走破性学習走行制御/不確実性推定2023/11/1
深層エビデンシャル学習で走破性の不確実性を推定し、リスクを考慮した経路計画を行うことで、車輪・四足ロボットの悪路ナビゲーション性能を向上させた研究。
- Tube-NeRF: ロバストMPCとNeRFによる視覚運動方策の効率的模倣学習VLA2023/11/1
ロバストMPCのチューブ情報とNeRFによる画像生成を組み合わせたデータ拡張で、マルチロータの視覚運動方策を効率的に模倣学習し、実機へ転移した。
- REAL: 大規模言語モデルを用いた自律飛行ロボットのレジリエンスと適応VLA2023/11/1
大規模言語モデルをマルチロータのミッション計画と制御ループに組み込み、未知の状況へのレジリエンスと適応性を高める手法を提案し、実機実験で位置追従誤差の低減を示した。
- 限られた視野のカメラによる広域都市環境での位置推定位置推定2023/8/1
パノラマでない狭視野カメラとオドメトリのみを用い、ニューラルネットとパーティクルフィルタを組み合わせて広域での自己位置推定を行う手法ReWAGと、未知環境への汎化を改善したReWAG*を提案。
- RAYEN: ニューラルネットワークへの硬い凸制約の付与制約付き学習2023/7/1
ニューラルネットワークの出力や潜在変数に、学習・推論時ともに常に満たされる硬い凸制約を、低い計算コストで課すフレームワークを提案。
- MPCからの模倣とチューブ誘導データ拡張によるロバスト方策の効率的深層学習模倣学習2023/6/1
ロバストチューブMPCを模倣学習で圧縮し、データ拡張により少ない実演で未知外乱に頑健な深層方策を効率的に学習する手法を提案。
- ソーシャルロボットナビゲーションアルゴリズム評価のための原則とガイドラインソーシャルナビゲーション2023/6/1
人混み環境でのロボットナビゲーションを公平に評価するための共通ベンチマーク基準を提案し、安全性や快適さなどの原則、メトリクスやシナリオ設計のガイドライン、評価フレームワークを示した。
- 実環境展開に向けた耐障害性分散マルチロボットVisual SLAM：データセット・実験・教訓マルチロボットSLAM2023/4/1
分散型マルチロボットSLAMシステムKimera-Multiを通信途絶に耐えるよう改良し、MITキャンパスで最大8台・8kmの実機実験データセットを公開、集中型との比較で有効性を検証した。
- MOTLEE: 位置推定誤差を解消する分散型モバイル多対象追跡群制御2023/4/1
移動ロボット群が位置推定誤差のある環境で協調して動く物体を追跡する分散型アルゴリズムを提案し、3台のロボットで4人を追跡する実機実験で有効性を示した。
- 多様な視点から構築した意味オブジェクトマップを用いた非構造環境でのグローバル位置推定位置推定2023/3/1
都市構造に依存せず、車両の局所的な意味オブジェクトマップと参照マップをグラフベースで対応付けることで、非構造環境でもロバストにグローバル位置推定と再位置推定を行うフレームワークを提案した。
- Tube MPCガイド付きデータ拡張によるロバストで適応的な方策の効率的深層学習sim2real2023/3/1
MPCから模倣学習でロバスト方策を学ぶ際に、低次元の環境表現を条件付けすることで、マルチロータの適応的な位置・姿勢制御方策を約1.3時間で効率的に学習できる手法を提案した。
- DeepSeeColor: 深層学習による自律型水中ロボット向けリアルタイム適応色補正水中ロボティクス/画像処理2023/3/1
水中画像形成モデルと深層学習を組み合わせ、AUV上で最大60Hzのリアルタイム色補正を実現するアルゴリズムを提案した。
- 通信遅延に頑健な分散型マルチエージェント軌道計画群制御2023/3/1
通信遅延がある環境でも衝突を避けられる分散型マルチエージェント軌道計画手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 証明可能に正確な距離支援SLAMSLAM2023/2/1
距離センサを用いたSLAM問題を半正定値計画に緩和し、初期値に依存せず高品質な解を効率的に求める手法を提案。
- GraffMatch: 広基線LiDAR位置合わせのための3D線と平面の大域マッチングSLAM/位置合わせ2022/12/1
3D線と平面をアフィン・グラスマン多様体で表現し、回転・並進不変な距離に基づくグラフベースのマッチングで広基線LiDAR位置合わせを高精度化した研究。
- 分散フィルタリングにおけるミッション認識型情報価値検閲分散推定2022/11/1
ネットワーク内の各エージェントが近傍とのみ通信しながら分散推定を行う際、情報価値に基づいて通信を検閲することで通信効率を高める手法を提案し、目標追跡シミュレーションで有効性を示した。
- RAMP: 高速オフロード移動ロボットナビゲーションのためのリスク認識型マッピング・プランニングパイプラインナビゲーション2022/10/1
未知空間の不正確な表現と速度考慮の欠如という課題に対し、永続的空間記憶を用いた占有グリッド生成と、ホライズンに変動性を組み込んだMPPIプランナを統合し、3D地形のリスク制約下で高速かつ安全なナビゲーションを実現した。
- MIXER: 不確実なペアワイズ親和性の多属性・多方向融合データ融合2022/10/1
不確実なペアワイズ親和性を直接扱う多方向融合アルゴリズムMIXERを提案し、非マッチ・未決定・マッチの3状態を導入してノイズや低冗長性下でのマッチング精度を向上させた。
- オフロード環境におけるリスクを考慮した運動計画のための確率的走行可能性モデル走行可能性/リスク考慮計画2022/10/1
地形のトラクションを確率的に学習し、最悪ケースを考慮したリスク評価と未知環境での信頼度推定により、オフロードナビゲーションの成功率と効率を向上させる手法を提案。
- 出力フィードバックチューブMPCによるデータ拡張を用いたロバストで効率的な感覚運動方策学習VLA2022/10/1
出力フィードバックロバストチューブMPCとデータ拡張を組み合わせ、空中ロボットの視覚運動追従方策を1回のデモンストレーションから学習する手法を提案した。
- 通信効率の良い協調回転・並進推定のためのスペクトラルスパース化協調SLAM2022/10/1
マルチロボット協調SLAM/SfMのための回転平均化と並進推定を、ヘッセ行列とラプラシアンの関係を利用した近似二次最適化で解き、通信前にスペクトラルスパース化で行列を疎化することで通信効率と精度のトレードオフを実現した。
- ニューラルフィードバックループの後方到達可能性に対するハイブリッド分割戦略安全性検証2022/10/1
ニューラルネットワーク制御器を含む閉ループ系の安全性を後方到達可能性解析で検証する際、目標集合分割と後方到達可能集合分割を組み合わせたハイブリッド分割により推定誤差を大幅に低減する手法を提案した。
- 限られた視野のカメラによる広域ジオローカリゼーション自己位置推定2022/9/1
パノラマカメラではなく90度の視野のカメラとオドメトリのみを用いて、GPSのない環境で移動体を広域にわたり高精度に自己位置推定する手法を提案した。
- 深層学習チューブMPCによる昆虫スケール軟体駆動飛行ロボットの高精度・高レート軌道追従飛行ロボット制御2022/9/1
0.7gの超軽量飛行ロボットSoftFlyにおいて、ロバストチューブMPCを模倣したニューラルネットワーク方策と適応姿勢制御を組み合わせ、計算コストを抑えつつ高精度な軌道追従を実現した。
- 通信遅延に頑健な分散非同期マルチエージェント軌道計画群制御2022/9/1
通信遅延があっても安全を保証できる分散・非同期のマルチエージェント軌道計画手法RMADERを提案し、シミュレーションと実機飛行で衝突のない軌道生成を100%達成した。
- ニューラルフィードバックループの後方到達可能性解析：線形・非線形システムのための手法安全性検証2022/9/1
ニューラルネットワーク制御ポリシーを持つ閉ループ系の安全性を検証するため、順方向解析ツールを活用して後方投影集合の過近似を効率的に求める手法を提案した。
- 変化する環境における意味的物体を用いた視点不変な自己位置推定自己位置推定2022/9/1
車両が観測した意味的物体を参照地図上の対応物体に登録することで、視点や環境変化に頑健なリアルタイム自己位置推定・自己運動追跡を実現するフレームワークを提案。
- Deep-PANTHER: 動的環境における知覚考慮型学習ベース軌道計画軌道計画2022/9/1
UAVが動的障害物を避けつつカメラの視野に捉え続ける軌道を、模倣学習で高速に生成する手法を提案。
- 異種ロボットチームのためのエネルギー考慮型衝突回避情報収集群制御2022/8/1
センサ搭載ロボットチームが動的プロセスの不確かさを減らすため、情報利得とエネルギーコストのトレードオフを最適化しつつ衝突を避ける階層的手法を提案。分散プランナと制御バリア関数に基づく分散制御器を組み合わせ、性能保証と安全性を両立させる。
- 3Dグラスマン多様体物体を用いたSLAMのグローバルデータアソシエーションSLAM2022/5/1
LiDAR SLAMにおいて、線と平面の物体をアフィングラスマン多様体上で統一的に表現し、ループ閉じ込みのためのグローバルデータアソシエーションを行う手法を提案。
- ニューラルフィードバックループの後方到達可能性解析安全性検証2022/4/1
NN制御ポリシーを持つ閉ループ系の安全性検証のため、制御入力のアフィン境界と線形計画法を用いて後方投影集合を近似する手法を提案した論文。
- 情報価値に基づく通信抑制を用いた分散フィルタリング分散推定2022/4/1
各エージェントが推定値の情報価値（VoI）を評価し、価値の高いものだけを共有することで通信量を大幅に削減しつつ分散ベイズ推定を行う手法を提案し、シミュレーションと実無線ネットワークで有効性を検証した。
- 遅延通信を用いた協調幾何推定のための分散リーマン最適化分散最適化2022/3/1
協調SLAMやSfMのための分散最適化手法を提案し、通信トリガ条件で通信量を最大78%削減しつつ、大域的劣線形収束を理論的に保証した。
- 学習した速度分布マップによるリスク考慮型オフロードナビゲーションオフロードナビゲーション2022/3/1
経験軌跡からロボットが達成可能な速度分布を学習し、CVaRに基づくリスク考慮型コストマップとして計画に統合することで、オフロード環境でのナビゲーション成功率を向上させた研究。
- 都市規模での地上画像と衛星画像の照合による移動ロボットの自己位置推定自己位置推定2022/3/1
地上カメラ画像と衛星画像をニューラルネットとパーティクルフィルタで照合し、GPSなしで都市規模の自己位置推定を約20m精度で実現した研究。
- UWBと通信制約下でのマルチエージェント相対姿勢推定群制御2022/3/1
各エージェントに複数のUWB測距タグを搭載し、追加の通信データなしで局所的なUWB測定のみから2D相対姿勢を推定する手法を提案。測距バイアスとアンテナ遮蔽をモデル化した最適化により、オドメトリ送信を併用する既存手法より平均位置誤差を改善した。
- マルチモーダル・マルチウェイ対応付けのための混合整数計画フレームワークMIXERデータ対応付け2021/11/1
複数のモダリティと複数のデータ集合を同時に扱う対応付け問題を混合整数二次計画として定式化し、射影勾配降下による新たな連続緩和で効率的に解く手法を提案した。ロボティクスデータセットでF1スコアが最良手法比35%向上した。
- 正規化フローを用いたSLAMのための増分非ガウス推論SLAM2021/10/1
ベイズ木と正規化フローを組み合わせ、非線形・非ガウス因子を含むSLAMの事後分布全体を効率的に増分推定するNF-iSAMを提案した論文。
- ロバストチューブMPCの模倣による実演効率の高い誘導方策探索模倣学習2021/9/1
ロバストチューブMPCを模倣学習で深層ネットワークに圧縮し、チューブ特性を活かしたデータ拡張で実演効率と外乱ロバスト性を高めた。
- ニューラルフィードバックループの到達可能性解析安全性検証2021/8/1
NNコントローラを持つ閉ループ系の前方到達集合を、凸最適化と入力集合分割で高速かつ高精度に推定する枠組みを提案し、後方到達解析アルゴリズムも示した。
- Kimera-Multi：マルチロボット向け堅牢な分散密メトリック・セマンティックSLAMマルチロボットSLAM2021/6/1
視覚慣性センサ搭載の複数ロボットがピアツーピア通信のみで分散的に位置推定と地図構築を行い、誤ったループ閉じ込みを頑健に排除しつつ、意味ラベル付き3Dメッシュをリアルタイム生成するシステムを提案した。
- 正規化フローによるインクリメンタル平滑化とマッピングSLAM2021/5/1
非ガウス因子を含むSLAM問題に対し、正規化フローとベイズ木を組み合わせて効率的な逐次更新を可能にする推論アルゴリズムNF-iSAMを提案した論文。
- マルチロータ向け気流慣性オドメトリによる堅牢な状態推定状態推定2021/5/1
低コストIMUと生物模倣の気流センサのみを用い、深層学習と風速マップ、フィルタ融合で位置センサ故障時にもドリフトを大幅に抑えるデッドレコニング手法を提案した。
- 動的環境における知覚考慮型軌道計画手法PANTHER軌道計画2021/3/1
動的障害物を避けつつセンサ視野内に捉え続けブレを抑える軌道を、並進と回転を同時最適化してリアルタイム生成するマルチロータUAV向けプランナを提案。
- 学習表現のオンライン照合による未知環境でのマルチロボット分散セマンティックマッピングマルチロボット/セマンティックマッピング2021/3/1
各ロボットがオンラインで教師なしセマンティックモデルを学習し、多方向マッチングでラベル対応を取ることで、未知環境でも高品質な分散セマンティックマップを統合できる手法を提案した。
- LION: 視覚不可環境向けLiDAR慣性オブザーバビリティ認識ナビゲータLiDAR慣性オドメトリ2021/2/1
IMUとLiDARを固定ラグ平滑化で融合し、外部キャリブレーションをオンライン推定する高速オドメトリ手法を提案。幾何学的制約の弱さを自己評価するオブザーバビリティ指標を備え、地下環境での性能を実証した。
- 歩行者環境ナビゲーションのためのサブゴール推薦ポリシーの学習ナビゲーション2021/2/1
深層強化学習で周囲エージェントとの相互作用を考慮したサブゴールを推薦し、MPCローカルプランナに長期誘導を与えることで群衆内ナビゲーション性能を向上させた研究。
- 異種ロボットチームのための非単調なエネルギー考慮型情報収集群制御2021/1/1
情報獲得とエネルギーコストのトレードオフを最適化する分散型軌道計画を提案し、地上・航空ロボット混成チームの目標追跡で通信と計算を大幅に削減しつつ性能を向上させた。
- ニューラルネットワーク制御器を持つ閉ループ系の効率的な到達可能性解析制御検証2021/1/1
NN制御器付き閉ループ系の前方到達集合を凸最適化で推定する手法を提案し、入力集合分割で精度を補い、従来法より10倍低保守的かつ高速に計算できることを示した。
- Kimera-Multi：分散型マルチロボット計量意味SLAMシステムマルチロボットSLAM2020/11/1
視覚慣性センサを搭載した複数ロボットが通信しながら分散的に3Dメッシュと意味ラベル付き地図をリアルタイム構築するSLAMシステムを提案。
- CLIPPER: ロバストデータ対応付けのためのグラフ理論フレームワークデータ対応付け2020/11/1
ノイズや外れ値に強いデータ対応付けをグラフ理論で定式化し、組合せ最適化の緩和と射影勾配法で高速かつ最適解を保証する手法を提案した論文。
- MINVO基底：多項式曲線を包む最小体積シンプレックスの導出最適化・幾何2020/10/1
与えられた多項式曲線を包む最小体積のn-シンプレックスを生成する多項式基底（MINVO基底）を提案し、SOS計画法などで最適性を数値的に証明した。
- マルチエージェント・動的環境における軌道計画手法MADER軌道計画2020/10/1
UAV向けに、静的・動的障害物や他エージェントを考慮して衝突回避軌道を生成する分散非同期3D軌道計画器を提案し、MINVO基底による外側多面体表現で安全性と効率を向上させた。
- CNNによるクレーター検出を用いた月面地形相対航法地形相対航法2020/7/1
CNNで月面画像からクレーターを検出し、既知のクレーターと照合してEKFで宇宙機の位置を推定する地形相対航法を構築し、従来の画像処理手法より位置・速度推定誤差を大幅に低減した。
- サンプリング不要な連続時間系の衝突確率推定安全性/確率推定2020/6/1
連続時間の力学系に対して、離散化を細かくするほど真値に収束する軽量な衝突確率の近似を導出し、モンテカルロ推定を高精度かつ低計算コストで再現できることを示した論文。
- 大規模編隊飛行のための分散パイプライン：衝突回避とタスク割当によるデコンフリクト群制御2020/3/1
オンボード測位と分散型の衝突回避・タスク割当を統合し、大規模な機体編隊をデッドロックなく収束させるパイプラインを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 非同期並列分散ポーズグラフ最適化SLAM2020/3/1
マルチロボットSLAMのための初の非同期分散ポーズグラフ最適化アルゴリズムASAPPを提案し、通信遅延に強くストラグラーを待たずに動作することを示した。
- 風を感じる：マルチロータ機における気流・抗力・接触の同時推定状態推定2020/3/1
生物模倣の気流センサとUKFを組み合わせ、ドローンの風・抗力・接触力を同時推定する手法を提案し、モデルベースと深層学習ベースを比較検証した。
- 帯域制限環境での協調ロボット視覚探索のための能動的報酬学習視覚探索2020/3/1
通信帯域が限られた環境で、ロボットが人間オペレータと協調しながら科学的に価値のある画像を自律収集するためのPOMDP定式化と、経路後悔を最小化する能動的報酬学習手法を提案した論文。
- 深層強化学習と力ベース計画のハイブリッドによる密集動的環境でのマルチエージェント運動計画マルチエージェント計画2020/1/1
深層強化学習と力ベース運動計画(FMP)を組み合わせ、密集・動的環境での分散運動計画を改善したハイブリッド手法を提案。成功率と到達時間の両面で各単独手法を上回る。
- 未知環境を高速かつ安全にナビゲートする軌道プランナFASTER経路計画2020/1/1
未知空間も含めて局所プランナが最適化しつつ、既知自由空間に安全なバックアップ軌道を常に確保することで、UAVの高速飛行と安全性を両立させた軌道計画手法を提案した。
- 交差点における歩行者軌道予測のための運動プリミティブの逐次学習歩行者軌道予測2019/11/1
歩行者の軌道を運動プリミティブに分割し、新データが得られるたびに類似プリミティブを統合しつつ新規パターンを追加する逐次学習法を提案。単一・複数交差点の実験でオフライン学習より予測誤差を低減し、モデルサイズの増加も抑えた。
- 分散型で証明可能に正しいポーズグラフ最適化分散最適化2019/11/1
分散環境でポーズグラフ最適化を大域最適まで解く初の証明可能な手法を提案し、リーマン多様体上のブロック座標降下と分散検証・脱出法で実現した。
- 深層強化学習のための認証付き敵対的ロバスト性強化学習ロバスト性2019/10/1
深層強化学習の実行時に状態行動価値の保証付き下限を計算し、入力の最悪ケース変動下でも最適行動を選べるオンライン防御手法を提案した。
- 深層強化学習による歩行者密集環境での衝突回避衝突回避2019/10/1
LSTMを用いた深層強化学習により、任意の数の異種動的エージェント間で衝突回避を学習する手法を提案し、従来手法より優れた性能とスケーラビリティを示した。
- 報酬関数の補間による多目的強化学習の最適価値関数予測多目的強化学習2019/9/1
多目的強化学習において、重み付き和の報酬関数の重みを変化させたときの最適価値関数をガウス過程で滑らかに補間し、未学習の重み設定でも再計算なしに高精度に予測できることを示した論文。
- 学習した文脈を用いたセンシング地平線を越えた計画探索計画2019/8/1
屋外の未地図環境での配送を想定し、意味グリッドマップから地形の文脈を画像変換で抽出して探索計画に利用する手法を提案。衛星画像由来の42軒のテストで、文脈非考慮の計画より189%速くゴールに到達した。
- ランドマークベース推定器のためのオンライン可観測性考慮型軌道最適化に向けてSLAM/軌道最適化2019/8/1
SLAMのような未知ランドマークに依存する観測モデルでも推定器の共分散を効率的に予測できる手法を提案し、計画目的に組み込めるようにした。
- 複数UAVによる森林冠下での捜索救助群制御2019/8/1
GPSが使えない森林冠下で複数のドローンが協調して探索・地図作成を行うシステムを提案し、木の配置を特徴としたループ閉じ込みとサイクル整合な多方向マッチングで位置推定の精度を高めた。
- 計算・通信資源を考慮した協調ループ閉じ込め検出と性能保証付き近似アルゴリズム協調SLAM2019/7/1
複数ロボット間のループ閉じ込め検出において、計算量と通信量の予算内で検証対象を選別する劣モジュラ最適化フレームワークを提案し、NP困難性を示した上で性能保証付きの近似解法を実データと合成データで評価した。
- 未知環境を高速かつ安全に飛行する軌道プランナFASTER経路計画2019/3/1
未知空間も含めて局所プランナが最適化しつつ、常に安全なバックアップ軌道を確保することで、未知の混雑環境での高速飛行を実現した軌道計画手法。
- マルチビューデータ対応付けのための一貫性リフティング・埋め込み・整合補正アルゴリズムCLEARマルチビューマッチング2019/2/1
複数視点の観測を整合させる多方向データ対応付けを、スペクトラルグラフクラスタリングを用いて高速かつサイクル一貫性を保って解くCLEARアルゴリズムを提案した論文。
- 分散ループ閉じ込み検出のための資源制約付きアルゴリズムと性能保証協調SLAM2019/1/1
通信・計算資源が限られたロボット群で協調SLAMのループ閉じ込み検出を行うため、劣モジュラ最適化に基づく近似アルゴリズムを提案し、性能保証と実データでの検証を示した。
- モデル不確実性推定を用いた安全強化学習安全強化学習2018/10/1
MC-Dropoutとブートストラップで計算可能な不確実性推定を安全強化学習に組み込み、未知の歩行者行動に対して慎重に衝突回避する方策を実現した。
- 未知環境での俊敏な飛行のためのマルチフィデリティモデルによるリアルタイム計画UAV計画2018/10/1
高・中・低フィデリティのモデルを組み合わせ、局所計画と大域計画の不一致を抑えつつ計算負荷を保った未知環境向けUAV計画手法を提案し、シミュレーションと実機で5〜40msの再計画時間を実証した。
- 意味的SLAMのための効率的な星座ベース地図統合SLAM2018/9/1
ランドマークの星座（配置パターン）を検出して重複を統合する効率的な地図統合フレームワークを提案し、局所情報のみで不確実性を近似することで大規模SLAMでも高速かつ頑健なループ閉じ込めを実現した。
- 分散ループ閉じ込め検出のための予算制約付きデータ交換の準最適化協調SLAM2018/6/1
協調SLAMにおけるロボット間ループ閉じ込め検出を、総データ送信量の予算制約下でタスク目的を最大化する問題として定式化し、単調劣モジュラ最大化に基づく近似アルゴリズムで効率的に解く手法を提案した。
- 異なる形状の交差点に適用可能な歩行者運動予測モデル歩行者予測2018/6/1
路側座標系の反変成分を用いることで、未学習の形状の交差点でも歩行者の軌道を高精度に予測できる枠組みを提案した。
- 都市交差点における文脈認識型歩行者運動予測歩行者予測2018/6/1
環境の意味的特徴（路側帯までの距離や信号状態）をガウス過程に組み込み、混雑した都市交差点での歩行者軌道予測精度を向上させた研究。
- 多様な動的エージェント間での深層強化学習による衝突回避計画ナビゲーション2018/5/1
他エージェントの行動を仮定せず、LSTMで任意数の周囲エージェントを扱える深層強化学習ベースの衝突回避アルゴリズムを開発し、実機ロボットで実証した。
- 高レートグラフSLAMのための計算量解析と効率的な計測選択プリミティブSLAM2017/9/1
グラフSLAMの計算量を測る指標「消去複雑度(EC)」を提案し、間引きやキーフレーム化がなぜ計算削減に効くのかを理論的に示した論文。
- 通信を効率的に：分散ループ閉じ込め検出のための最適通信計画協調SLAM2017/9/1
協調SLAMにおけるロボット間ループ閉じ込め検出のため、通信データ量と作業分担を考慮した資源効率の良い通信計画フレームワークを提案し、KITTIデータで評価した。
- マクロ行動を用いた部分観測確率環境下でのマルチロボット協調学習マルチロボット協調2017/7/1
観測・マクロ行動・報酬のみの軌道データからEMベースの反復サンプリングでマルチロボットの協調方策を学習し、実機の探索救助タスクで有効性を示した論文。
- 乗客需要推定とチャンス制約付きフリート管理によるライドヘイリングフリート管理2017/3/1
歩行者交通からベイズ推定で乗客需要を不確実性付きで学習し、探索計画とチャンス制約付き経路計画で、手を挙げて乗る形式のライドヘイリングの乗車人数を最大化する。
- 連続観測空間におけるスケーラブルな分散マルチロボット方策探索の加速マルチロボット/方策探索2017/3/1
連続観測の分散部分観測マルコフ決定過程(Dec-POMDP/Dec-POSMDP)を初めて解く手法を提案し、カーネルベースの確率有限状態オートマトンとエントロピー注入による方策探索加速で収束を改善した論文。
- 車載センサで歩行者到着率を推定するオンデマンド交通網の動的評価群制御2017/3/1
オンデマンド交通の車両に搭載したLiDARとカメラで歩行者を検出し、移動観測手法により歩行者の到着率を推定するフレームワークを提案した。
- 確率的マクロ観測を用いた意味レベル分散型マルチロボット意思決定群制御2017/3/1
低レベル分類器のノイズを階層ベイズで推定するマクロ観測手法をDec-POSMDPに組み込み、複数クアッドロータ上でリアルタイムに意味レベルの分散意思決定を行う。
- 深層強化学習による社会的規範を考慮した移動計画移動計画2017/3/1
歩行者が多い環境で、社会的規範に反する行動を避けるよう深層強化学習でナビゲーションポリシーを学習し、人混みを自律走行できるようにした論文。
- 信念空間マクロ行動を用いた分散型部分観測マルコフ決定過程の制御マルチロボット計画2015/2/1
マルチロボット計画のためのDec-POSMDPを提案し、閉ループの信念空間マクロ行動を自動構築して計画に組み込むことで、大規模な不確実環境下の配送問題を高品質に解けるスケーラブルな手法を示した。
- 不確実で変化する意図を持つ歩行者のリアルタイム予測モデリングとロバストな回避歩行者予測・ナビゲーション2014/5/1
歩行者の意図変化をチェンジポイント検出とクラスタリングで素早く捉え、オンライン学習で未知の動きも予測。確率的制約付き計画でリアルタイムに安全な軌道を生成し、実機実験で動的環境でのロバストな走行を実証した。
- 不確実性下における複数ロボットの分散制御のための計画群制御2014/2/1
環境・センサモデルとコスト関数が与えられた一般のマルチロボット系に対し、Dec-POMDPとマクロ行動を用いて分散制御ポリシーを合成する枠組みを提案し、倉庫タスクの3変種でタスク割当・直接通信・シグナリングを適宜用いた協調行動を単一プランナで生成できることを示した。
