Lui Sha
収録論文 12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
- 滑らかな安全性構造化ポリシー合成による安全なオンライン学習安全強化学習2026/6/1
安全性監視と介入を行動生成に統合したポリシーアーキテクチャAutoSafeを提案し、性能追求と安全確保の行動を滑らかに切り替えることで、学習の滑らかさを保ちつつ安全性を確保する。
- 実環境で教え学ぶ強化学習フレームワークReal-DRLsim2real2025/11/1
物理モデルベースの教師役とDRLエージェントを組み合わせ、実機での安全な強化学習を実現するフレームワークを提案し、四足歩行ロボットなどで検証した。
- 野生環境における四足歩行ロボットのランタイム学習歩行2025/3/1
四足歩行ロボットが動的な野生環境で安全に適応できるよう、強化学習エージェントと検証可能な物理モデルベースの制御器を組み合わせたランタイム学習フレームワークを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 物理モデル誘導による最悪ケースサンプリングを用いた安全強化学習安全強化学習2024/12/1
物理モデルを活用して安全上重要なコーナーケースを重点的にサンプリングし、安全な強化学習ポリシーを効率的に学習する手法を提案した。
- 自律飛行体の知覚DNNに向けたベイズデータ拡張と学習sim2real2024/12/1
フォトリアルなシミュレーションと高忠実度の機体ダイナミクスを組み合わせ、VTOL機の着陸知覚DNNをベイズ最適化で効率的に再学習するデータ拡張フレームワークを提案した。
- 自律型VTOLエアタクシー向け視覚ベース着陸システムの検証と妥当性確認sim2real2024/12/1
VTOLエアタクシーの視覚ベース着陸システムについて、形式検証ツールVerseとUnreal Engine製のフォトリアルなシミュレータを組み合わせ、安全性を検証・妥当性確認するフレームワークを提案した。
- Simplex機構による安全な継続学習マシンsim2real2024/9/1
高性能だが未検証の強化学習エージェントと、物理モデルに基づく検証済みの安全教師をSimplex論理で切り替え、生涯安全性を保証しながら実機で継続学習する枠組みを提案。
- 検証可能な安全垂直着陸のための知覚・制御シナプレックス安全制御2023/12/1
障害物検知の故障時でも衝突回避を保証する知覚シナプレックスを垂直着陸に適用し、制御能力の動的確認により安全マニューバの信頼性を高めた。
- 知覚シンプレックス：障害物検出故障下における自動運転車の検証可能な衝突回避自動運転/知覚2022/9/1
検証可能な古典的LiDAR障害物検出アルゴリズムを用いて、検証不能なDNNベース物体検出器の故障を検知し、衝突リスク時に是正動作を行うフォールトトレラントなアーキテクチャを提案した。
- 検証可能な障害物検出自動運転/知覚2022/8/1
LiDARベースの古典的障害物検出アルゴリズムの能力に厳密な限界を定め、安全性検証を行い、実世界のセンサデータで実証した。
- リスク順位付き再現率：自動運転車の物体検出システムにおける衝突安全指標物体検出2021/6/1
衝突リスクに基づいて物体を3段階にランク分けし、各ランクごとに再現率を測る新しい物体検出評価指標R³を提案した論文。
- GPS妨害環境下でのセンサドリフトに耐えるUAVの脱出時間解析状態推定2019/6/1
GPS攻撃検知時にIMUのみで状態推定するUAV向け耐障害フレームワークを提案し、推定誤差が許容範囲に留まる安全時間「脱出時間」の下限を解析的に導出した。
