Manish Prajapat
収録論文 11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
- ANTE: 予測してから実行——検証済み信念からコーディングエージェントの内部世界モデルを学習コーディングエージェント2026/10/11
コーディングエージェントが行動前に結果を予測し、その予測を実実行で検証して信用度を学習する強化学習フレームワークANTEを提案。SWE-bench Verifiedで大幅な性能向上を達成。
- サンプリングに基づく安全強化学習安全強化学習2026/5/1
モデルベース強化学習において、動的モデルの不確かさを有限サンプルで近似し、学習中の安全性を保証するアルゴリズムを提案した。シミュレーションと実ロボットで安全な探索を実証した。
- 方策事前分布による安全な探索安全強化学習2026/1/1
保守的な方策を事前分布として利用し、確率的ダイナミクスモデルで安全を保証しながら最適方策へ収束する強化学習手法SOOPERを提案した。
- オンライン力学学習による安全かつ準最適な制御制御/強化学習2025/9/1
未知の力学系において、安全性を保証しながらオンラインで力学モデルを学習し、準最適な性能を達成する制御手法を提案した論文。
- 超音波画像誘導ロボット脊椎手術のためのロバスト劣ガウスモデル予測制御医療ロボティクス2025/8/1
画像から推定した状態の誤差を劣ガウス雑音としてモデル化し、その不確かさを伝播させることで、線形システムの閉ループ安全性を保証するモデル予測制御を開発し、超音波画像誘導脊椎手術に応用した。
- SonoGym: ロボット超音波による難易度の高い手術タスクのための高性能シミュレーション医療ロボティクス2025/7/1
ロボット超音波の複雑な手術タスク向けに、CT由来の3D解剖モデルから超音波画像を物理ベースと生成モデルでリアルタイムに並列シミュレーションできるSonoGymを提案し、深層強化学習や模倣学習による解剖再構成・手術ガイダンスの学習を可能にした。
- 性能制約付きMPCのための最適自動チューナー制御最適化2025/3/1
MPCのコスト関数パラメータを、性能制約を常に満たしながら有限時間で最適化する自動チューニング手法COAT-MPCを提案し、自動運転レースで有効性を示した。
- 非線形システムのための安全保証付き探索安全探索2024/2/1
未知の制約下で非線形システムを安全に探索するための枠組みを提案し、モデル予測制御を用いた効率的なアルゴリズムSageMPCを開発した。
- 安全な被覆制御のための準最適マルチエージェント学習群制御2022/10/1
未知の密度と安全制約下で、マルチエージェントが被覆を最大化しつつ安全を保証する準最適アルゴリズムを提案。
- AMZドライバーレス：完全自律レーシングシステム自律走行2019/5/1
未知のコースを自律走行するレースカーの認識・推定・制御を統合したシステムを構築し、複数のFormula Student大会で総合優勝を果たした。
- 信頼性の高い自律レースのための冗長な知覚と状態推定状態推定2018/9/1
自律レースカーにおいて、LiDARとカメラから独立に知覚情報を生成しパーティクルフィルタSLAMで融合する冗長知覚と、スリップダイナミクスと確率的故障検出による速度推定を実装し、実車で検証した。
