Kunal Garg

収録論文 6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

• BarrierFormer: Transformerによる予測的バリア制約を用いた安全なロボット制御
  安全制御2026/9/20

  モデル不要のTransformerベース安全制御フレームワークを提案し、予測ロールアウト上でCBF制約を学習してオンライン計算なしに安全な制御を実現した。

• 限られた実機デモンストレーションからの失敗予測
  sim2real2024/10/1

  実機での限られたデモとモデルシミュレーションを組み合わせ、ガウス過程回帰で失敗を予測する3段階手法を提案し、ロボットアームの押し操作と自動運転車の追従制御で有効性を示した。

• 基盤モデルによる救済：接続型マルチロボットシステムのデッドロック解消
  群制御2024/4/1

  LLMやVLMを高レベルプランナとして用い、リーダーと経由点を割り当てることで、マルチロボットシステムのデッドロックを解消する階層制御フレームワークを提案した。

• GCBF+：分散型安全マルチエージェント制御のためのニューラルグラフ制御バリア関数フレームワーク
  群制御2024/1/1

  グラフ制御バリア関数（GCBF）を提案し、グラフニューラルネットワークでパラメータ化することで、大規模なマルチエージェントシステムの分散型安全制御を実現するフレームワークGCBF+を開発した。ドローン群での実機実験により有効性を示した。

• マルチロボットシステムのための安全制御の学習：手法・検証・未解決課題
  群制御2023/11/1

  複数ロボットの安全な制御を学習ベースで実現する手法を、安全性の概念からシールディング、制御バリア関数学習、安全考慮型マルチエージェント強化学習、検証ツールまで体系的にサーベイし、今後の課題を整理した。

• 動的対称性を利用したLSTMによるクアッドロータの故障検出と同定
  故障検出2023/9/1

  クアッドロータの動的対称性を利用し、1つのモータの故障データのみで学習したLSTMベースのモデルフリー故障検出・同定手法を提案し、90%以上の精度を達成した。