Lu Feng

収録論文 10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

• SafeManip: ロボット操作における時間的安全評価のためのプロパティ駆動型ベンチマーク
  操作/安全性評価2026/5/1

  ロボット操作の安全性を時間的性質（例：汚染後の接触、完全な格納前の解放）に焦点を当てて評価するベンチマークを提案し、LTLfを用いて安全性を検証する。

• 区間MDPに対する最適化ベースのロバスト許容合成
  ロボット意思決定2025/10/1

  遷移確率が区間で与えられるロボット意思決定問題に対し、ロバスト性を保ちつつ許容度を最大化する方策を混合整数線形計画で合成する手法を提案した。

• 強化学習のための適応的報酬設計
  強化学習2024/12/1

  LTLで指定された複雑なタスクを強化学習で解く際、従来の疎な報酬ではなく、サブタスク達成を促す報酬関数群を提案し、学習中に動的に更新する適応的報酬整形手法を開発した。

• 適応的Conformal Predictionによる動的エージェント環境での安全なPOMDPオンライン計画
  安全計画2024/4/1

  動的エージェントの軌道予測に適応的Conformal Predictionを適用して不確実性を定量化し、POMDPオンライン計画中に安全シールドを動的に構築することで、確率的な安全保証を維持する手法を提案した。

• 人間信頼を考慮した時相論理仕様下での人間-ロボット協調動作計画
  人間-ロボット協調2023/10/1

  人間のロボットへの信頼をPOMDPでモデル化し、信念述語を含む時相論理仕様を満たす最適方策を点ベース価値反復で導出する手法を提案した。

• ベイズ推論による確率的条件付きシステム不変条件の生成
  ロボット検証2020/12/1

  移動ロボットの実行トレースから、状態に依存する確率的な不変条件をベイズ推論で自動生成し、驚き度と情報量でランク付けする手法を提案した論文。

• ユーザーフィードバックによるロボット経路計画のパーソナライズ説明生成
  説明可能ロボティクス2020/11/1

  MDPでモデル化したロボット経路計画に対し、ユーザーの4つの選好（目的・局所性・具体性・コーパス）に基づいて個別化された説明を自動生成し、質問応答や選好の衝突検出・解消も行うシステムを提案した。

• 対比的説明による透明なロボット計画
  説明可能ロボティクス2020/3/1

  MDPに基づくロボット計画方針に対し、社会科学の知見を活かした対比的説明を自動生成し、ユーザー理解と信頼を高める手法を提案した。

• 運転者の視覚的注意を最大エントロピー深層逆強化学習で予測するMEDIRL
  逆強化学習/注意予測2019/12/1

  事故多発状況での運転者の注視点を、最大エントロピー深層逆強化学習で報酬関数を学習して予測する手法を提案し、新データセットEyeCarを導入して既存手法を上回る性能を示した。

• 構造化言語で説明するロボット計画の反例生成
  計画・検証2018/3/1

  ロボットのミッション計画のMDPモデルにおいて、要件違反に至る行動を構造化自然言語で説明する「説明可能な反例」を定義し、混合整数線形計画法で最小かつ健全・完全な反例を生成する手法を提案した。倉庫ロボットの計画事例で有用性を示した。