Keith A. Redmill
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーション自動運転/強化学習自動運転歩行ナビゲーション自動運転テスト群集モデリング
※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
- 幾何学的候補モードを用いたマルチモーダル実演からのナビゲーション学習ナビゲーション2026/10/14
局所幾何から候補モードを計算し、実演からどのモードをどう辿るかを階層型ニューラルネットワークで学習するナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと二足歩行ロボットで有効性を示した。
- 準最適方策による強化学習のブートストラップで自動運転を実現自動運転/強化学習2025/9/1
専門家でなくてもよいルールベースの車線変更コントローラをSACに組み込み、探索と学習効率を改善する自動運転手法を提案した。
- 不確実性重み付きDecision Transformerによる密集複雑運転シーンでのナビゲーション自動運転2025/9/1
鳥瞰図占有グリッドとTransformerを組み合わせ、予測エントロピーで損失を重み付けするUWDTを提案し、ラウンドアバウトでの自動運転判断を安全かつ効率的にした。
- データブートストラップ強化学習によるヒューマノイドロボットの動的サブゴール追従ナビゲーション歩行ナビゲーション2025/6/1
階層型強化学習とモデル予測制御を組み合わせ、データブートストラップで訓練を効率化することで、ヒューマノイドロボットが雑然とした環境を安全にナビゲートする手法を提案した。
- 階層型強化学習による複雑な交通シナリオでの広範な探索自動運転/強化学習2025/1/1
複雑な交通環境での自動運転制御に向け、意思決定を階層的に分解し高レベル・低レベル制御器を別々に訓練する強化学習フレームワークを提案し、複雑な高速道路状況での優位性を示した。
- 高自動運転車の安全性能を評価するための敵対的かつ安全なエージェントの訓練自動運転テスト2024/2/1
ブラックボックスの高自動運転車の安全性能を評価するため、周囲の交通車両が安全性を保ちつつ攻撃性を高める戦略を学習し、その攻撃性の度合いを安全指標として用いる新しいテスト手法を提案した。
- 車両影響下の群集歩行者運動のためのサブゴール社会力モデル群集モデリング2021/1/1
車両と歩行者が混在する環境で、歩行者集団の動きを記述するサブゴール社会力モデル(SG-SFM)を提案し、複数データセットで再現性と汎用性を検証した論文。
