Marco Pavone
Stanford University
収録論文 262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
- データ駆動によるソフトヘリコイドロボットの精密制御ソフトロボティクス2026/11/9
ハードウェアから収集したデータのみを用いてソフトヘリコイド胴体ロボットの5次元aSSM縮約ODEモデルを学習し、モデル予測制御で2D/3D軌道追従の高精度リアルタイム制御を実現した。
- アクション専門家はVLMを訓練すべきか？Mixture-of-Transformer型VLAにおけるアクショントークン監督と勾配経路VLA2026/11/3
VLAモデルでVLMへの勾配遮断とアクショントークン監督を独立に操作し、運転とマニピュレーションで比較した研究。アクショントークン監督があれば勾配遮断でも遜色なく、なければ結合が軌道予測誤差を約25%低減することを示した。
- 自己主導のロボット相互作用でダイナミクスギャップを埋めるsim2real2026/11/2
摩擦や反発などの接触ダイナミクスをロボット自身が環境と相互作用して同定し、シミュレーションの誤差を最小化するエージェントシステムCUEを提案。ビリヤードで検証し、実機プールテーブルにも展開した。
- 行動グラフ：ロボット展開データを解釈するための教師なしグラフ構造データ解釈/可視化2026/10/30
ポリシーのロールアウトを解釈可能な有向グラフに圧縮する「行動グラフ」を提案し、展開データの分析やデータ収集戦略の判断を容易にするとともに、進捗予測精度も向上させる。
- 知覚しているのにブレーキを踏まない：推論型VLA運転モデルにおける知覚-行動バインディングのギャップ自動運転/VLA2026/10/20
推論強化型VLA運転モデルが危険を認識しながら制動に反映できない「知覚-行動バインディングのギャップ」を分析し、推論時に危険条件付きエネルギーを注入することで衝突を解消できることを示した論文。
- 推論を分布として扱う：視覚言語行動モデルのための生成的プラン潜在表現VLA2026/10/20
VLAモデルの推論状態をプラン上の低次元条件付き分布として表現し、再学習なしにプランのサンプリング・選択・結果による再重み付けを可能にした研究。
- GGraph: グラフベースロボット展開と学習のためのGPU高速化ライブラリグラフ表現/GPU学習2026/10/20
ロボットの空間表現にグラフを用い、ROS 2対応の実機展開とGPUによる大規模並列RL学習を統合したオープンソースライブラリGGraphを提案。学習時間を1桁短縮した。
- TacitVLA: 推論レイテンシなしで動作する推論型Vision-Language-ActionモデルVLA2026/10/13
推論テキストを行動生成に条件付けず、バックボーン表現の改善のみに活用することで、推論の性能向上を保ちつつ最大3.4倍低レイテンシを実現したVLAモデル。
- GLST: オンライン連鎖目標ナビゲーションのためのグローバル・ローカル時空間記憶分解フレームワークナビゲーション2026/10/13
目標が実行中に変化するオンライン連鎖目標ナビゲーションに対応するため、記憶をグローバル・ローカルの空間表現と長期・短期の時間表現に分解するフレームワークを提案し、シミュレーションとSpot四足ロボットで有効性を示した。
- 非線形低次元MPCのための全次数安全性保証制御/MPC2026/10/13
低次元モデルでMPCを高速化しつつ、予測誤差を2つの半径で伝播させて全次数系の制約違反を防ぐ手法CoRE-MPCを提案。
- BT-Agent: ビヘイビアツリーとマルチフィデリティ評価によるオンボードロボットエージェントの展開VLA2026/10/9
LLMによるタスク判断とビヘイビアツリーのスキルを組み合わせ、限られた計算資源で四足歩行ロボット上にオンボードで動作するエージェントを実現し、161タスクのマルチフィデリティベンチマークで評価した。
- TouchScale：視覚と触覚の大規模ヒューマンインタラクションデータセット触覚2026/10/7
単一のウェアラブル装置で収録した500時間の接触豊富な人間の行動データを構築し、視覚-触覚学習の事前学習に用いることで、未知の触覚センサへのゼロショット予測やロボットの接触を伴う操作タスクの成功率を大幅に改善した。
- 展開を通じたロボットオーケストレーターとポリシーの共進化VLA2026/10/6
VLMオーケストレーターとVLAポリシーを実展開中に共進化させ、自己生成したデモでポリシーを微調整し検証後に採用することで、実世界タスクの成功率を向上させる手法Robo-COPを提案。
- 慎重な審判：安全で効率的な人間とAIの協調的意思決定人間AI協調2026/10/6
AIの判断に人間のレビューを組み合わせ、人間への問い合わせを減らしつつ安全性を保証する適応的な較正・修正パイプラインCAREを提案し、運転・言語・ロボティクス分野で有効性を示した。
- VeriFine: 身体性推論における自己改善のための検証スケーリングVLA2026/10/6
方策・カリキュラム・判定器を共進化させ、人間の助言を活用して判定器を改良することで、身体性推論タスクにおける継続的な自己改善を実現するフレームワークを提案。
- 安全なヒューマノイド全身追従のためのフィルタ考慮型ファインチューニングヒューマノイド制御2026/10/1
ヒューマノイドの全身追従ポリシーと安全フィルタの間に生じる不整合を分析し、フィルタを考慮したファインチューニング手法CoFiTを提案。制約違反時間を大幅に削減し、実機でも安全に動作することを示した。
- CtrlWAM: 意図と予見を整合させた制御可能なワールドアクションモデルVLA2026/10/1
摂動させた行動をシミュレータで実行し、その視覚的結果と対応付けて学習することで、行動予測と映像生成の整合性を高めた制御可能なワールドアクションモデルを提案。
- OrbitTAMP: 宇宙機ランデブーにおけるタスク・モーションプランニングのための言語モデルの接地タスク・モーションプランニング2026/10/1
自然言語指令をLLMで部分的なミッション仕様に変換し、再利用可能な行動グラフと軌道最適化で動的に実行可能な宇宙機ランデブー計画を生成する階層的TAMPフレームワークを提案。
- DeepJEPA：内部計算を適応的に配分する世界モデルプランナー世界モデル2026/9/30
各遷移の計算深さをテスト時スケーリング軸として扱い、意思決定に重要な遷移だけを深く推論する重み共有型の世界モデルを提案し、固定深さのプランナーと同等以上の性能を少ない計算量で実現した。
- LIBERO-MAX：世界が変化したときロボット政策は適応するか？VLA2026/9/29
タスク実行中に環境変化が起きた際のロボット政策の頑健性を評価する8,000ペアのベンチマークLIBERO-MAXを提案し、14のVLA政策が11.0〜25.7ポイントの成功率低下を示すことを明らかにした。
- 言語誘導探索のための構造化世界状態推論ロボット探索2026/9/20
地理空間事前情報と知覚を統合した永続グラフ上で並列推論を行い、マルチモーダル検証で目標を特定するロボット探索フレームワークWORLDSを提案。CityNavで51.8%のナビゲーション成功率を達成し、既存手法を15.7ポイント上回った。
- オープンボキャブラリなシーン地図構築のためのシーン言語モデルシーン理解2026/9/18
シーン全体を構造化テキストの物体リストとして保持し、画像入力ごとに追加・編集・削除で地図を更新するSceneLMを提案。専用モジュール構成の従来手法と同等性能を6〜12倍コンパクトな表現で実現し、四足歩行ロボット上でのオンライン動作も示した。
- OPTED: レンダリング不要な教師によるEnd-to-End自動運転のオンポリシー微調整自動運転/End-to-End2026/9/17
強化学習で訓練した特権教師がベクトル入力から生徒モデルを閉ループで指導することで、シミュレータ操作を大幅に削減しつつEnd-to-End自動運転ポリシーを微調整する手法を提案。
- ElastiQP: 制約付きロボット制御のための常に実行可能なQPソルバ制御/最適化2026/9/16
不等式制約をl1ペナルティで緩和し、実行不可能な問題でも競合する制約のみを違反して解を返す高速QPソルバを提案。
- ペアシステムを用いた障害発見のためのカバレッジ考慮型能動評価能動学習/障害発見2026/8/13
限られたテスト予算で実世界の障害を効率的に発見するため、プロキシシステムの情報を活用しつつ、実システムの評価結果と組み合わせて障害が起きそうなシナリオを適応的に選択する手法を提案した。
- ロボット自律性の原理自律システム2026/8/1
ロボット自律性の基礎から実践までを統一的に解説する教科書であり、古典的ロボティクスと現代の物理AIを橋渡しし、Jupyterノートブックによる実践演習を提供する。
- 近接性と安全性のバランスを取る：歩行者群集内での人間追従のための制約分解群制御2026/8/1
混雑環境での人間追従タスクを、スパースなタスク報酬と独立したコスト制約に分解し、予測不確実性をコストに組み込むことで、近接性と安全性のトレードオフを明示的に調整可能にする強化学習手法を提案した。
- WildCity: 実世界の都市規模テストベッド - レンダリング、シミュレーション、空間知能のための空間知能/都市規模再構築2026/7/7
自律走行車両が収集した都市規模のマルチモーダルデータセットを構築し、都市全体の3D再構築とクローズドループシミュレーションのベースラインを確立した。
- 視覚言語行動モデルは言葉通りに意味しているか？身体化推論における忠実性の役割についてVLA2026/7/1
視覚言語行動モデルの推論が実際の意思決定を反映しているか（忠実性）を検証し、忠実性を高めるための学習手法を提案した論文。
- LLMを検証器として使う：汎用検証フレームワークLLM検証2026/7/1
LLMの検証能力を新たなスケーリング軸として捉え、追加学習なしでエージェントタスクにきめ細かいフィードバックを与える汎用検証フレームワークを提案した。スコアの粒度拡大や繰り返し評価、基準分解により検証精度を向上させ、複数のベンチマークで最高性能を達成した。
- DIRECT: 身体化プランナーにおけるテスト時計算の割り当てはいつ、どこで行うべきか？VLA/プランニング2026/6/10
VLMを高レベルプランナーとして使う際、テスト時計算を増やすと性能が上がるが、コストも増える。シーン文脈に基づいて計算をルーティングするDIRECTを提案し、成功率とコストのトレードオフを改善した。
- X4Val: 分散低減型ポリシー評価のためのニューラルサロゲート学習評価手法2026/6/1
実世界データが乏しい中で、シミュレーションや過去のログなどの多様な補助データを活用し、実世界の性能指標を高信頼に推定するための分散低減フレームワークX4Valを提案した。
- Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデルVLA2026/6/1
言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。
- 大規模言語モデルによる適応的軌道最適化のための意味的制約合成軌道最適化2026/6/1
大規模言語モデルを用いて、自然言語で記述されたミッション要件を実行可能な軌道最適化コードと数式に変換するフレームワークを提案し、宇宙機ランデブーシナリオで有効性を実証した。
- FARM: 関係空間記憶を用いた任意物体の発見物体検索/空間記憶/VLM2026/6/1
ロボットが「ダーツボードの下の背の高いランプ」のような関係的な指示で物体を見つけられるよう、実時間で物体レベルの空間記憶を構築し、VLMでクエリを解析して検索するシステムを提案した。
- 物理基盤のマルチエージェントダイナミクスベンチマーク：ワールドモデルにおけるワールドモデル2026/6/1
ワールドモデルの生成するマルチエージェント衝突シナリオの物理的妥当性を評価するフレームワークCrashTwinを提案し、既存モデルが視覚品質は高いが物理法則に反する挙動を示すことを明らかにした。
- StressDream: ビデオ世界モデルを操縦して堅牢なポリシー評価と改善を実現世界モデル/ポリシー評価2026/6/1
拡散ベースのビデオ世界モデルにおいて、推論時に指定された高影響かつ妥当な未来（例：タスク失敗）へ想像を誘導する手法を提案し、ポリシーの堅牢な評価と改善を可能にした。
- 計画整合型トークン圧縮による長文脈自動運転自動運転2026/6/1
自動運転のためのモノリシックな視覚行動モデルにおいて、長期の文脈を圧縮する際に計画情報を活用するフレームワークを提案し、成功率を向上させた。
- 観測・行動の正準化による姿勢非依存のロボット機能的把持マニピュレーション2026/6/1
マグカップの取っ手を掴む機能的把持タスクにおいて、観測と行動を物体中心座標系に正準化する強化学習フレームワークAnyMugを提案し、シミュレーションのみで訓練した単一ポリシーを実機にゼロショット転移して高い成功率を達成した。
- 人型ロボットのための制約付き全身追従制御全身制御2026/6/1
強化学習で訓練された人型ロボットの全身追従ポリシーに対し、運用時空間制御と制御バリア関数を統合し、衝突回避や関節限界、重心安定性などの任意の制約をリアルタイムで満たす制御フレームワークを提案した。
- 不確実性保証を備えた視覚ベースの安全な人間ロボット協調人間ロボット協調2026/4/1
人間のポーズ推定と動作予測にコンフォーマル予測を適用し、確率的に安全な人間ロボット協調を実現する枠組みを提案した。
- frax: JAXによる高速ロボット運動学・動力学ライブラリシミュレーション2026/4/1
JAXベースのロボット運動学・動力学ライブラリfraxを提案。CPU/GPU/TPUで高速動作し、自動微分もサポートする。
- 連続体ロボットの精密制御のためのアクチュエータ対応スペクトル部分多様体の学習連続体ロボット/モデル低次元化/制御2026/3/1
制御入力を状態表現に組み込んだ制御拡張スペクトル部分多様体(caSSM)を提案し、腱駆動型連続体ロボットの高次元非線形ダイナミクスを低次元モデル化。実機で開ループ予測誤差を40%、MPCでの追従誤差を52%削減した。
- Ψ₀: 汎用人型ロコマニピュレーションに向けたオープン基盤モデルVLA2026/3/1
高品質な一人称視点の人間動画でVLMを事前学習し、人型ロボットの実機データで追加学習する段階的パラダイムにより、少ないデータで人型ロコマニピュレーションを実現するオープン基盤モデルを提案した。
- 視覚-言語-行動モデルにおける特徴の観測と制御VLA/解釈可能性2026/3/1
VLAモデルの内部表現を線形分類器で観測し、最適制御に基づく軽量な介入で出力を望む方向に操る手法を提案。微調整なしでロボットの行動をリアルタイムに調整できることを示した。
- 検証のスケーリングは視覚-言語-行動の整合性において方策学習のスケーリングより効果的になり得るVLA2026/2/1
視覚-言語-行動モデルの指示と行動のずれを減らすため、テスト時に言い換え指示と行動候補を増やして検証する手法CoVerを提案し、方策事前学習のスケーリングより高い性能を示した。
- グラフニューラルモデル予測制御による高次元システムの制御モデル予測制御2026/2/1
グラフニューラルネットワークとモデル予測制御を組み合わせ、ソフトロボットなどの高次元システムをリアルタイム制御するフレームワークを提案。GPU並列化により1000ノードまで100Hzで動作し、物理実験でサブセンチメートル精度を達成。
- 自己教師ありブートストラップによる行動予測的な身体性推論VLA2026/2/1
VLAモデルの身体性Chain-of-Thought推論を、外部報酬や人手注釈なしに自己教師ありで洗練し、操作・歩行ナビ・自動運転で性能を向上させる手法を提案。
- 自動運転における構造化Chain-of-Thoughtの高速化VLA2026/2/1
自動運転のVLAモデル向けに、Chain-of-Thought推論を依存グラフに分解し並列デコードすることで、精度を保ちつつ3〜4倍高速化する手法を提案。
- 潜在連鎖推論によるエンドツーエンド運転の世界モデリング自動運転VLA2025/12/1
運転行動の推論を自然言語ではなく、行動と整合した潜在空間で行うLCDriveを提案し、推論速度・軌道品質・強化学習の効果を向上させた。
- 橋上の基盤モデル：視覚言語モデルによる海事自律航行の意味的ハザード検出と安全機動VLA2025/12/1
視覚言語モデル(VLM)を用いて、港湾シーンでの意味的な危険(ダイバーフラッグや火災など)を検出し、人間が介入可能な短時間のフォールバック機動を選択する「Semantic Lookout」を提案した研究。
- 反事実的VLA：適応的推論を備えた自己反省型視覚-言語-行動モデルVLA2025/12/1
自動運転VLAモデルが計画した行動を反事実的に推論して修正する自己反省フレームワークを提案し、軌道精度と安全性を向上させた。
- 自然言語で宇宙機の安全な軌道を生成するSAGES宇宙機誘導制御2025/12/1
自然言語コマンドを宇宙機の軌道生成に変換し、非凸制約を守りつつ意図を反映するフレームワークSAGESを提案。
- RoaD: 閉ループ教師あり微調整のためのロールアウト活用による自動運転ポリシー改善自動運転2025/12/1
自動運転ポリシーの閉ループ展開時の誤差蓄積を、自身のロールアウトに専門家ガイダンスを加えて追加学習データとすることで軽減し、大規模シミュレータで衝突を54%削減した手法。
- 低速・高速ダイナミクス系に対するマルチタイムスケールモデル予測制御制御/MPC2025/11/1
高速・低速のダイナミクスが混在するシステムに対し、予測ホライズンに沿ってモデルを簡略化・積分刻みを拡大するマルチタイムスケールMPCを提案し、ロボット制御問題で最大10倍の高速化を実現した。
- デモンストレーションから安全な実運用へ：拡散ポリシーのための経路整合型安全フィルタリング安全フィルタリング2025/11/1
拡散ポリシーの生成軌道に沿って経路整合型のブレーキングを行い、集合ベース到達可能性解析で安全性を保証しつつタスク成功率を維持する手法を提案。
- Alpamayo-R1: 長尾シナリオにおける汎化可能な自動運転のための推論と行動予測の橋渡し自動運転/VLA2025/11/1
視覚言語行動モデルに因果連鎖推論を組み込み、拡散ベースの軌道デコーダと強化学習を組み合わせることで、長尾の安全臨界シナリオでの自動運転計画精度と推論品質を向上させた研究。
- Transformerによる宇宙ランデブー設計の機敏なトレードスペース探索宇宙ランデブー/軌道設計2025/10/1
Transformerモデルを用いて、宇宙機ランデブーミッション設計における制御コストと飛行時間のトレードオフを高速に探索し、多目的最適化を効率化するフレームワークを提案。
- マルチモーダル領域適応によるロボットジェイルブレイク防止VLA2025/9/1
テキストと画像の埋め込みを注意機構で融合し、汎用ジェイルブレイクデータをロボット分野のデータに適応させる軽量検出器J-DAPTを提案し、自動運転・海洋ロボティクス・四足歩行ナビゲーションでほぼ100%の検出精度を達成した。
- ネガティブデータの活用：衝突報告から反事実推論へ、安全な自動運転のための判断支援自動運転2025/9/1
衝突報告を自車視点の言語に正規化し、ログと衝突を統一シーン行動表現に変換して検索可能にすることで、提案行動の妥当性を過去事例から判断する自動運転システムを構築した。
- 軌道予測器を前方可到達集合推定器として用いた運動計画の安全性評価安全性検証2025/7/1
多モーダル軌道予測器から凸計画で前方可到達集合を抽出し、conformal predictionとベイズフィルタで較正して、運動計画の安全性を検証するモニタを提案した。
- RoboMonkey: VLAモデルのためのテスト時サンプリングと検証のスケーリングVLA2025/6/1
VLAモデルのテスト時スケーリングを調査し、サンプリングと検証によりロバスト性を高めるフレームワークRoboMonkeyを提案。合成データで訓練したVLM検証器で行動を選択し、分布外タスクで25%の性能向上を実現。
- 自動運転のための疑似シミュレーション評価自動運転評価2025/6/1
3Dガウススプラッティングで生成した合成観測を実データに付加し、閉ループに近い相関で自動運転を評価する疑似シミュレーション手法を提案。
- CUPID: 影響関数でロボットが好むデータを選別模倣学習2025/6/1
模倣学習において、各デモンストレーションが方策の性能に与える影響を影響関数で推定し、有害なデータを除去・有益なデータを選択するデータキュレーション手法を提案。
- 自動運転オンデマンド交通システムの制御における再現性群制御2025/6/1
自動運転オンデマンド交通（AMoD）研究の再現性を体系的に調査し、モデル化・制御・シミュレーション・評価の各段階での課題を分析して、再現性チェックリストとガイドラインを提案した。
- SkillBlender：スキルブレンドによる汎用人型ロコマニピュレーションロコマニピュレーション2025/6/1
目標条件付きの汎用プリミティブスキルを事前学習し、それらを動的にブレンドすることで、タスク固有の報酬設計を最小限に抑えつつ多様な人型ロコマニピュレーションを実現する階層型強化学習フレームワークを提案。
- 自動運転における基盤モデル：シナリオ生成と分析に関するサーベイ自動運転2025/6/1
自動運転のシナリオ生成・分析に基盤モデル（LLM、VLM、拡散モデル、ワールドモデルなど）を適用した研究を体系的に整理し、データセット・評価指標・課題をまとめたサーベイ。
- Sim2Val: テストプラットフォーム間の相関を活用した分散低減メトリクス推定sim2real2025/6/1
シミュレーションと実世界のペアデータを制御変数として用い、実世界評価の分散を抑えて少ないサンプルで高信頼な性能推定を可能にする枠組みを提案。
- トライプレーンによる効率的なマルチカメラトークン化とエンドツーエンド自動運転自動運転2025/6/1
自動運転向けに、複数カメラの画像をトライプレーン表現で効率的にトークン化し、トークン数を最大72%削減して推論を高速化する手法を提案。
- スキャン・実体化・シミュレーション：物理に基づくロボット計画のための汎用フレームワークsim2real2025/5/1
3Dガウススプラッティングによるシーン再構成、視覚基盤モデルによるセグメンテーション、視覚言語モデルによる材質推定、物理シミュレーションを統合し、ビリヤード風操作とクアッドロータ着陸で実世界汎化を実証した。
- 微小重力下でのAstrobeeによる変形可能な貨物輸送マニピュレーション2025/5/1
NASAのAstrobeeロボットを用いた貨物操作・輸送タスクのためのPythonシミュレーション環境と制御スタックを開発し、サンプリングベースMPCで変形可能な貨物の制御に成功した。
- 展開可能で汎化可能な自律性に向けた動作予測の動向：再訪と展望動作予測2025/5/1
動作予測モデルの汎化性と実展開性に焦点を当て、ロボティクス・自動運転・人間動作への応用を中心に、手法・表現・評価プロトコルの分類と課題を整理したサーベイ。
- 国際宇宙ステーションにおける軌道最適化のための深層学習ウォームスタート軌道最適化2025/5/1
ISS上の自由飛行ロボットAstrobeeで、ニューラルネットによるウォームスタートを用いて軌道最適化を高速化し、収束に必要な反復回数を最大60%削減した初の宇宙実証。
- マルチモーダル推論によるリアルタイムな分布外故障の防止安全・フォールバック2025/5/1
マルチモーダル基盤モデルと動力学を考慮した計画を組み合わせ、分布外の故障を防ぐ安全なフォールバック戦略をリアルタイムに生成するフレームワークFORTRESSを提案。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- RealDrive: 拡散モデルによる検索拡張型運転計画自動運転計画2025/5/1
訓練データから類似の専門家デモを検索し、拡散モデルの初期値として使うことで、長尾の危険シナリオでも安全で多様な軌道を生成する運転計画手法を提案。
- 高次元ダイナミクスを制御する：スペクトル部分多様体への最適射影の学習モデル縮約/制御2025/4/1
高次元非線形システムを低次元モデルに縮約する際、スペクトル部分多様体への最適な射影をデータから学習し、ロボット制御の精度を最大5倍改善した。
- エンドツーエンド自動運転におけるデータスケーリング則自動運転2025/4/1
16〜8192時間の走行データでエンドツーエンド自動運転モデルを訓練し、性能向上に必要なデータ量の関係を開ループ指標と閉ループシミュレーションで分析した。
- 操作空間制御バリア関数による安全でタスク整合的なマニピュレーションマニピュレーション2025/3/1
操作空間制御バリア関数（OSCBF）を提案し、多数の安全制約をリアルタイムで処理しつつタスク性能を維持するマニピュレーション制御を実現した。
- 断熱スペクトル部分多様体によるデータ駆動型ソフトロボット制御ソフトロボット制御2025/3/1
ソフトロボットの非線形ダイナミクスを断熱スペクトル部分多様体（aSSM）で低次元化し、データのみからモデル予測制御を構築して高精度な軌道追従を実現した。
- 軌道予測器のオンライン統合軌道予測2025/2/1
複数の軌道予測モデルを「専門家」として扱い、オンラインで確率ベクトルを更新して最適に混合する軽量な手法を提案し、異なる都市やデータセットでも単一モデルと同等以上の性能を示した。
- 運転シナリオにおけるインタラクティブ性の指標としてのサプライズポテンシャル自動運転2025/2/1
自動運転車の評価に重要なインタラクティブな運転シナリオを、他車への「驚き」の度合いで定量化する新指標を提案し、人間の選好と高い相関を示した。
- 外挿的な都市ビュー合成ベンチマークsim2real2024/12/1
自動運転向けの新規視点合成(NVS)において、訓練視点から大きく外れた視点での性能を評価する初のベンチマークEUVSを構築し、既存手法が訓練視点に過適合しやすいことを示した。
- LoRA3D: 3D幾何学基盤モデルの低ランク自己校正3D再構成2024/12/1
スパースなRGB画像から3D幾何学基盤モデルを自己校正し、低ランク適応でシーンに特化させる手法を提案。単一GPUで5分以内に完了し、3D再構成と多視点姿勢推定で最大88%の性能向上を達成。
- 最適化問題に対する複数の初期解の学習最適化2024/11/1
問題パラメータから多様な初期解を複数予測し、単一または複数の最適化器で利用することで、ロボット制御などの最適化問題の収束を改善する手法を提案。
- Gen-Drive: 報酬モデリングと強化学習ファインチューニングによる拡散生成運転ポリシーの強化自動運転計画2024/10/1
拡散モデルで多様な将来シーンを生成し、VLM支援で学習した報酬モデルで評価する「生成→評価」型の自動運転計画フレームワークを提案し、強化学習で微調整することでnuPlan上での計画性能を向上させた。
- 生成ポリシーの失敗モードを解き明かす：一貫性と進捗のランタイムモニタリングVLA2024/10/1
模倣学習ポリシーの失敗を、行動の時間的一貫性の統計的監視とVLMによるタスク進捗監視を組み合わせて検出するランタイム監視フレームワークSentinelを提案。
- Transformerベースのモデル予測制御：系列モデリングによる軌道最適化MPC2024/10/1
Transformerで非凸軌道最適化の初期解を予測し、MPCの収束と計算時間を大幅に改善する枠組みを提案した。
- Transformerによるマルチモーダル学習を用いた汎用宇宙機軌道生成軌道生成2024/10/1
Transformerでシーン情報と軌道制約をマルチモーダルに学習し、多様な問題設定に対応する宇宙機軌道の初期解を生成して非凸最適化の収束を高速化する枠組みを提案。
- Transformerによる堅牢な宇宙機軌道最適化軌道最適化2024/10/1
Transformerベースの生成モデルARTを拡張し、不確実性下での確率制約付き最適制御問題に対応させ、低軌道ランデブーで従来法より最大30%のコスト改善と50%の実行不可能ケース削減を達成した。
- LoRD: 分布シフトに適応する微分可能な運転ポリシー自動運転2024/10/1
自動運転の微分可能なスタック（予測・計画・制御）を分布シフトに適応させるため、低ランク残差デコーダ（LoRD）とマルチタスク微調整を提案し、破滅的忘却を最大23.33%改善、閉ループOOD運転スコアを9.93%向上させた。
- 自動運転車における知覚故障のシステムレベル安全監視と回復自動運転/安全監視2024/9/1
知覚故障が計画に与える影響を評価し、安全でない計画を検出して修正案を提示するQネットワークSPARQを提案。NuPlan-Vegasデータセットで90%の精度と再現率、42Hzのリアルタイム性能を達成。
- プロンプト可能な閉ループ交通シミュレーション交通シミュレーション2024/9/1
数値・カテゴリ・テキストのプロンプトで各エージェントの挙動を指示し、閉ループで交通シナリオを生成するマルチモーダル交通シミュレーション手法ProSimを提案。
- RoboMorph: インコンテキスト・メタ学習によるロボット動力学モデリングロボット動力学/メタ学習2024/9/1
Transformerを用いて、物理パラメータの事前知識なしにFrankaロボットアームのトルクから関節位置・エンドエフェクタ姿勢を予測するメタ動力学モデルを学習した研究。
- 実世界の事故状況を代表する交通シナリオにおけるADASの性能評価ADAS評価2024/9/1
実車13台の衝突防止システムを実世界の事故を代表するシナリオでテストし、衝突頻度と衝撃エネルギーへの影響を評価する新スコアを提案した。
- 自動運転車テストのための現実的な極端挙動生成自動運転テスト2024/9/1
実世界の衝突なしデータから、学習した挙動モデルのパラメータ空間で現実的な摂動を加えて多様な衝突シナリオを生成し、クラスタリングで代表的なテストスイートを構築するフレームワークを提案。
- Text2Interaction: 安全で好ましい人間-ロボットインタラクションの確立人間-ロボットインタラクション2024/8/1
大規模言語モデルを活用し、ユーザーの好みをゼロショットでロボットの行動計画に反映させるフレームワークを提案。タスク完了とユーザー満足度の同時確率を最大化することで、両立を実現した。
- Space-LLaVA：地球外環境に適応した視覚言語モデルVLA2024/8/1
火星などの地球外データベースに言語注釈を付与してLLaVAを微調整し、未知のタスクでゼロショット性能を向上させた視覚言語モデル。
- BEV特徴量への直接アテンションによるオンラインマッピングと行動予測の高速化自動運転/予測2024/7/1
自動運転向けに、オンラインマップ推定の内部BEV特徴量を直接活用して軌道予測と統合する手法を提案し、推論速度を最大73%向上、予測精度を最大29%改善した。
- 大規模言語モデルによるリアルタイム異常検知と反応的計画安全制御/LLM2024/7/1
LLMの埋め込み空間で高速に異常を検知し、生成LLMによる遅い判断をモデル予測制御に組み込むことで、ドローンや自動運転車の安全な反応計画を実現した。
- ReachBot：伸縮ブームで移動を操作に変えるロボットマニピュレーション2024/7/1
月や火星の溶岩チューブ探査に向け、伸縮ブームとマイクロスパイン付きグリッパで不規則な岩面を掴みながら移動するロボットReachBotを開発し、モハーベ砂漠の溶岩チューブで実証した。
- マルチンゲールによる診断的ランタイムモニタリング分布シフト診断2024/7/1
複数の確率的マルチンゲールを同時に用いて、ストリーミングデータ上の分布シフトの原因をリアルタイムに診断する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 世界をオブジェクト知識にトークン化し、自動運転のロングテール事象に対処する自動運転/VLA2024/7/1
自動運転のロングテール事象に対処するため、シーンをオブジェクトレベルの知識にトークン化してLLMの推論能力を活用するマルチモーダルLLM「TOKEN」を提案し、軌道誤差と衝突率を大幅に削減した。
- NAVSIM: データ駆動型非反応的自動運転シミュレーションとベンチマーク自動運転ベンチマーク2024/6/1
大規模データセットと非反応的シミュレータを組み合わせ、実世界に近い大規模ベンチマークを可能にする評価手法NAVSIMを提案。CVPR 2024コンペで143チームが参加し、新たな知見を得た。
- DistillNeRF: 単眼画像からニューラル場と基盤モデル特徴を蒸留して3Dシーンを認識3D認識2024/6/1
単一フレームの多視点カメラ画像から、NeRFの蒸留とCLIP/DINOv2などの2D基盤モデル特徴の蒸留を組み合わせて、自己教師ありで3Dシーン表現を学習する手法を提案。
- ReachBotによる火星溶岩洞探査：科学的調査と運用コンセプト宇宙ロボティクス2024/6/1
伸縮自在な脚で移動するロボットReachBotを火星の溶岩洞に投入する想定ミッションについて、科学目標・ペイロード選定・運用計画・リスク対策を検討した論文。
- ZAPP! 予測と計画のゾノトープ合意による連続時間衝突回避と離散時間ダイナミクス予測計画統合2024/6/1
予測と計画の表現の不一致を解消するため、粗い時間離散化とゾノトープ不確かさ表現を統合し、勾配ベース最適化で衝突回避を実現する手法を提案。
- 火星アナログとしてのモハーベ砂漠溶岩洞におけるReachBotフィールドテストフィールドロボティクス2024/5/1
伸縮ブームとグリッパを脚として不整地を移動する惑星探査ロボットReachBotの部分試作機を製作し、モハーベ砂漠の溶岩洞で実地試験を行って把持性能を評価した。
- 重要なものだけを記憶する：多重走行からの創発的シーン分解3Dマッピング2024/5/1
同じ領域を複数回走行したRGB動画から、自己教師ありで環境と一時的物体を分離し、3Dガウシアンマップを構築する手法を提案。
- RuleFuser: 模倣学習プランナーへのルール注入による分布シフト下でのロバスト性向上自動運転プランニング2024/5/1
模倣学習ベースの自動運転プランナーに古典的なルールベースプランナーを証拠ベイズ的に統合し、分布外シナリオでの安全性を向上させる手法を提案。
- 周期軌道追従を完璧に：周期オブザーバ付きモデル予測制御（Π-MPC）制御/MPC2024/4/1
周期外乱を推定・補償するオブザーバを組み込むことで、モデル誤差があっても周期軌道を漸近的に完全追従できるMPC手法を提案し、ソフトロボットと自動運転カーの実験で有効性を示した。
- GPU加速シミュレーションによるロボットタスク横断的な集団ベース強化学習のベンチマーク強化学習2024/4/1
GPU加速物理シミュレータ上で集団ベース強化学習(PBRL)をPPO/SAC/DDPGと比較し、ハイパーパラメータを動的調整することで累積報酬が向上することを示し、Franka Nut Pickタスクで実機展開も行った。
- 物体認識なしで屋内環境の高レベル意味領域をマッピング意味マッピング2024/3/1
視覚言語モデルと自律ナビゲーションを用いて、物体認識に頼らずに屋内環境の意味領域マップを生成する手法を提案し、フォトリアルシミュレータで既存手法を上回る性能を示した。
- 軌道予測におけるオンラインマップの不確かさの生成と活用自動運転2024/3/1
オンラインマップ推定に不確かさ推定を追加し、軌道予測と統合することで、学習収束を最大50%高速化し、予測性能を最大15%向上させた。
- 再構成可能なパラレルロボットによるタスク駆動型マニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
伸縮ブームを脚として環境に固定しパラレルロボット化するReachBotで、姿勢計画と張力計画を組み合わせて不確実性に頑健な操作を実現した。
- 二層マルコフ決定過程による宇宙ミッションのコンティンジェンシープランニングプランニング2024/2/1
惑星探査ローバーの予期せぬ遅延や逸脱に備え、二層MDPで迅速に方策を計算する枠組みを提案し、計算効率と準最適方策を検証した。
- 大規模言語モデルによる運転ポリシーの適応でどこでも走行自動運転2024/2/1
大規模言語モデルを使って各地域の交通ルールを解釈し、自動運転車の運転行動を新しい環境に適応させる手法LLaDAを提案した。
- 深宇宙自律宇宙機とシミュレータ開発のためのモデリング検討自律航行2024/1/1
深宇宙探査におけるシステムレベルの自律性を実現するため、宇宙機サブシステムのモデル忠実度の段階とそのトレードオフを分析し、機上自律アルゴリズムと物理ベースシミュレータへの示唆を与える。
- CasADiのための学習：数値最適化におけるデータ駆動モデル最適化2023/12/1
PyTorchで学習したモデルをCasADiの数値最適化に統合するフレームワークL4CasADiを提案し、乱流中の魚の軌道最適化やNeRF環境での最適制御で有効性を示した。
- 自動運転のための言語エージェント自動運転/LLMエージェント2023/11/1
大規模言語モデルを認知エージェントとして活用し、ツールライブラリ・記憶・推論エンジンを統合した自動運転フレームワークAgent-Driverを提案。nuScenesで従来手法を大幅に上回る性能と解釈性・少数ショット学習能力を示した。
- カテゴリカル交通トランスフォーマー：トークン化潜在表現による解釈可能で多様な挙動予測交通予測2023/11/1
交通予測モデルCTTを提案し、軌道予測とトークン化されたカテゴリカル予測を同時に出力することで、解釈可能な潜在空間と多様な挙動生成を実現し、予測精度でもSOTAを上回った。
- グラフ強化学習による電動自律型オンデマンド交通システムのリアルタイム制御群制御2023/11/1
電動自律型オンデマンド交通の配車・再配置・充電を、グラフニューラルネットワークを用いた強化学習と線形計画法の二段階構成でリアルタイムに最適化する手法を提案。
- DTPP: 自動運転における木構造ポリシー計画のための微分可能な統合予測とコスト評価自動運転計画2023/10/1
自動運転の意思決定において、自車条件付き運動予測とコストモデルを微分可能な形で統合訓練する枠組みを提案し、木構造ポリシー計画の性能を向上させた。
- 宇宙機ランデブーのためのTransformerによる軌道最適化軌道最適化2023/10/1
Transformerを用いて、過去データから準最適な制御方策を学習し、非凸最適制御問題の逐次最適化をウォームスタートすることで、硬い制約を満たしつつ軌道最適化を効率化する手法を提案した。
- 自動運転車のためのインタラクティブ統合計画自動運転計画2023/10/1
MPCと学習ベース予測モデルを組み合わせ、自車と周囲エージェントの行動を統合最適化する計画手法を提案。
- 人間のフィードバックによる強化学習を用いたリアルな交通シミュレーション交通シミュレーション2023/9/1
人間の選好を強化学習（RLHF）で取り込み、既存の交通モデルを人間の感覚に合うリアルな挙動へ調整するフレームワークTrafficRLHFを提案し、nuScenesで有効性を示した。
- フォールバック安全MPCによるランタイムモニタの閉ループ化安全制御2023/9/1
知覚モデルの信頼性が低下した際に、フォールバック計画の実行可能性を保ちつつロバストMPCで制御し、Conformal Predictionで劣化を検知して安全性を保証するフレームワークを提案。
- 非線形系に対するロバスト低次元モデル予測制御制御/MPC2023/9/1
高次元非線形システムを低次元モデルで予測制御する際に生じるモデル化誤差を動的に見積もり、制約充足と安定性を保証するロバストMPC手法を提案し、約1万状態のソフトロボットで有効性を示した。
- マニューバ分解による障害物知覚安全ゾーンの精緻化自動運転知覚2023/8/1
自動運転車のマニューバ情報を活用し、ハミルトン・ヤコビ到達可能性に基づく知覚安全ゾーンを時間的畳み込みで分解することで、完全性を保ちつつ最大76%縮小する手法を提案した。
- trajdata: 複数の人間軌道データセットへの統合インターフェース軌道予測2023/7/1
自動運転車や歩行者の軌道予測研究で使われる複数のデータセットを、共通のAPIとデータ形式で扱えるようにする統合ライブラリを提案し、既存データセットの比較評価も行った。
- マルチ予測器融合：学習ベースとルールベースの軌道予測器の組み合わせ軌道予測2023/7/1
学習ベースの軌道予測器とルールベースの予測器を確率的に融合し、自律走行車の軌道予測性能を向上させる手法を提案した。
- サンプル平均近似によるリスク回避型軌道最適化軌道最適化2023/7/1
計画期間全体にわたる平均バリュー・アット・リスク制約を導入し、サンプルベースの近似で効率的かつ汎用的なリスク回避型軌道最適化アルゴリズムを提案した。
- 言語指示で制御するシーン単位の拡散型交通シミュレーション交通シミュレーション2023/6/1
大規模言語モデルでユーザーの指示を損失関数に変換し、時空間トランスフォーマーを備えたシーン単位の拡散モデルを誘導することで、現実的で指示に従う交通シミュレーションを生成する手法を提案した。
- 大規模言語モデルによる意味的異常検知VLA2023/5/1
大規模言語モデルを活用し、自動運転や物体操作の方策における意味的異常を検知する監視フレームワークを提案した。
- 自動運転車の知覚失敗に対するタスク認識型リスク推定自動運転2023/5/1
知覚失敗が走行計画の安全に与える影響を評価するタスク認識型リスク推定器を提案し、コピュラを用いて知覚シナリオと代替シナリオ間の相対リスクを推定する。
- ベイズ再パラメータ化による報酬条件付き強化学習のエネルギー基盤モデルオフラインRL2023/5/1
報酬条件付き強化学習の一般化と分布外クエリの問題を、ベイズ定理に基づく再パラメータ化と適応推論で解決し、オフラインRLベンチマークで最高性能を達成した。
- 可到達集合の凸包制御理論2023/3/1
有界外乱と不確かな初期条件をもつ非線形システムの可到達集合の凸包を、球面上の初期条件をもつ常微分方程式の解の凸包として特徴づけ、効率的なサンプリングベースの過近似推定アルゴリズムを提案した。
- ロバスト制御バリア関数の検証と合成：多レベル多項式最適化と半正定値緩和制御バリア関数2023/3/1
有界な不確かさを持つ制御アフィン多項式システムに対し、ロバスト制御バリア関数の検証と合成を多レベル多項式最適化問題として定式化し、半正定値緩和により大域的最適性を保証する手法を提案した。
- 統計的保証付き物体姿勢推定：共形キーポイント検出と幾何的不確かさ伝播姿勢推定2023/3/1
共形予測でキーポイント検出に統計的保証を与え、その不確かさを6D姿勢へ伝播させることで、最悪ケース誤差の上限を保証する姿勢推定手法を提案した。
- 安全な人とロボットのインタラクションのための責任配分の学習：自動運転への応用自動運転2023/3/1
自動運転車が人間ドライバーと安全に相互作用するため、責任配分をデータから学習するResponsibility-Aware Control Barrier Functions (RA-CBFs)を提案し、実世界の運転データで有効性を示した。
- Text2Motion：自然言語指示から実行可能な計画へマニピュレーション2023/3/1
自然言語の指示から長期的な推論を要する逐次マニピュレーションタスクを解くため、LLMによるタスク計画と幾何学的実行可能性を組み合わせた計画フレームワークを提案。
- データから制御指向の動的構造を学習する制御2023/2/1
非線形制御アフィン系のベクトル場をデータから分解して学習し、状態依存リカッチ方程式に基づく安定な追従制御器を構成する手法を提案した。
- 木構造ポリシー計画：学習行動モデルを用いた自動運転の意思決定自動運転計画2023/1/1
自動運転車のための木構造ポリシー計画（TPP）を提案し、深層学習予測モデルと組み合わせてマルチモーダルな環境予測を考慮した多段階の軌道計画を生成する。
- 自動運転車のためのルール階層を用いた後退ホライズン計画計画2022/12/1
ルール階層を微分可能な報酬関数に変換し、勾配ベースの最適化で安全と快適の衝突を解消する2段階プランナを提案。
- DiffStack: 自動運転車のための微分可能でモジュール式な制御スタック自動運転/計画制御2022/12/1
予測・計画・制御を微分可能な最適化でつなぎ、モジュール性を保ちながら上流の予測モジュールまで誤差逆伝播で学習可能にした自動運転スタックを提案。nuScenesで計画性能が向上。
- 不確かさキャンセリングによる適応的ロバストモデル予測制御モデル予測制御2022/12/1
未知の非線形外乱を含む線形系に対し、オンライン学習した動的モデルを用いて不確かさを推定・キャンセルする適応的ロバストMPCを提案し、制約下での安全性を確率的に保証する。
- ロボティクスにおける分布外データのシステムレベル視点ロボティクス一般2022/12/1
ロボット自律スタックにおける分布外（OOD）データの問題をシステム全体の観点から整理し、今後の研究方向を提示した論文。
- 最新性予測によるオンライン分布シフト検出分布シフト検出2022/11/1
ロボットのストリーミング高次元データに対し、偽陽性率を保証しつつ分布シフトをオンライン検出する手法を提案し、視覚サーボで失敗前に警告できることを示した。
- ReachBotの設計：火星溶岩チューブ探査を事例としたシステム設計プロセス移動ロボット設計2022/10/1
伸縮ブームを移動用のプリズマティック関節として使うロボットReachBotについて、地形やミッション要件から設計パラメータを最適化するトレードスタディ手法を提案し、火星溶岩チューブ探査に適用した。
- 制御可能な交通シミュレーションのための誘導付き条件付き拡散モデル交通シミュレーション2022/10/1
拡散モデルと微分可能論理を組み合わせ、信号時相論理で定義した交通ルールに従わせつつ現実的な軌道を生成する制御可能な交通シミュレーション手法を提案。
- デモンストレーションから自動運転車の安全概念を学習自動運転安全2022/10/1
周囲の車両の合理的な挙動をデータから学習し、制御理論を用いて自動運転車の安全概念を合成する手法を提案した。
- 二段階変分オクルージョンモデルによる遮蔽された交通エージェントを考慮した計画自動運転計画2022/10/1
遮蔽された交通エージェントの位置と軌道を二段階で生成するBiVOを提案し、下流の計画に統合可能な軌道分布を出力することで、危険な場面での計画精度を向上させた。
- 確率的把持を伴うクライミングロボットの動作計画マニピュレーション2022/9/1
火星洞窟探査用クライミングロボットReachBotのための、把持の不確実性を考慮したグラフ探索と動作計画手法を提案し、シミュレーションで95%以上の成功率を達成した。
- データ駆動型スペクトル部分多様体縮約による高次元ロボットの非線形最適制御制御/モデル縮約2022/9/1
データから低次元のアトラクタ上の力学を抽出するスペクトル部分多様体縮約（SSMR）を提案し、高次元ロボットの非線形最適制御において、訓練データと大きく異なる軌道追従でも既存手法より優れることを示した。
- スペクトル部分多様体を用いた非線形周期制御制御理論2022/9/1
スペクトル部分多様体理論を活用し、高次元非線形システムのモデル低減を行い、フィードバック制御器を効率的に設計する手法を提案した。
- 適応的メタ学習による行動予測の展開範囲の拡大行動予測2022/9/1
メタ学習（ベイズ回帰）を用いて行動予測モデルに適応層を追加し、新しい環境への効率的な適応を可能にした研究。
- BITS: 交通シミュレーションのための二階層模倣学習交通シミュレーション2022/8/1
実走行ログから交通参加者の行動を生成する二階層模倣学習手法を提案し、リアルさ・多様性・長期安定性を両立させた。
- ロボットナビゲーションと探索のための深層SDFマップのオンライン学習ナビゲーション2022/7/1
LiDARを搭載したロボットが深層符号付距離関数（SDF）をオンラインで学習し、その学習済みマップ上で衝突のない軌道を計画する手法を提案。
- 自動運転における軌道予測器のタスク関連故障検出自動運転2022/7/1
軌道予測の誤りが計画コストに与える影響を伝播させ、タスクに関連する故障を検出する確率的ランタイムモニタを開発した。
- ScePT: 計画のためのシーン整合性を持つポリシーベース軌道予測軌道予測2022/6/1
エージェント間の衝突を防ぐシーン整合性を明示的に強制し、シーン全体の軌道を予測するポリシーベースの軌道予測モデルScePTを提案。歩行者・自動運転データセットで精度と整合性を両立し、下流の計画への応用も示した。
- 相互作用ダイナミクスを考慮した障害物検出の安全評価ゾーン安全評価2022/6/1
自動運転車の障害物検出評価において、エゴ車両と障害物の閉ループ動的相互作用を考慮した安全ゾーンを構築し、安全性に重要な知覚誤差をより適切に捉える評価指標を提案した。
- Robust-RRT: 不確かな非線形システムに対する確率的完全動作計画動作計画2022/5/1
不確かな非線形システムに対し、前向き到達可能性解析をサンプリングベース計画に統合したRobust-RRTを提案し、有界な不確かさを持つ系で確率的完全性を証明した。
- 制御指向メタ学習による適応制御適応制御2022/4/1
閉ループ追従シミュレーションをメタ学習の目的に据え、ニューラルネットで非線形特徴を内部モデル化した適応制御器をオフライン学習する手法を提案し、風外乱下のロータクラフトで回帰指向メタ学習より優れることを示した。
- ブラックボックス到達可能性解析を用いた安全強化学習安全強化学習2022/4/1
未知のロボットモデルに対してデータ駆動の到達可能性解析とアンサンブル予測を組み合わせ、安全制約を守りながら行動を補正する安全層BRSLを提案した論文。
- リアルタイムNeural-MPC：クアッドロータと俊敏なロボットのための深層学習モデル予測制御制御/MPC2022/3/1
大規模ニューラルネットワークを動力学モデルとしてMPCパイプラインに組み込み、組み込み環境で50Hzのリアルタイム制御を実現した。クアッドロータ実験で位置追従誤差を最大82%削減した。
- Motron: マルチモーダル確率的な人間の動作予測動作予測2022/3/1
人間の動作をマルチモーダルかつ確率的に予測するグラフ構造モデルMotronを提案し、ロボットの計画制御ループに統合可能な高速・高精度予測を実現した。
- 信号時相論理仕様のための半教師付き軌道フィードバック制御器合成制御器合成2022/2/1
STL仕様を満たしつつ人間らしい挙動に沿う制御器を、敵対的学習と模倣正則化によるオフライン学習とオンライン勾配更新で合成する手法を提案した。
- カーネル分布埋め込みを用いたデータ駆動型チャンス制約制御確率制御2022/2/1
カーネル分布埋め込みを利用し、システムの事前知識なしに観測軌道データから確率的制約付き最適制御問題を線形計画として効率的に解く手法を提案した。
- 自動運転向け運転者予測モデルの個人化フェデレーテッドラーニングフェデレーテッドラーニング2021/12/1
多様な人間ドライバーの分布に対応するため、個人化フェデレーテッドラーニングの新しい手法を提案し、CARLA/CARLOシミュレータでの車線合流実験で標準手法の最大2倍の性能を実現した。
- 汎用到達可能性解析のための簡便で効率的なサンプリングベースアルゴリズム到達可能性解析2021/12/1
入力をサンプリングして真の到達可能集合内の像を評価し、εパディング付き凸包を集合推定器とする汎用的な到達可能性解析アルゴリズムを提案し、ランダム集合論による精度保証とニューラルネット検証・ロバストMPCへの応用を示した。
- 不確かなダイナミクスを持つ系の確率微分方程式による再定式化の問題点制御理論2021/11/1
パラメータ不確かさを持つ系をブラウン運動の外乱を加えた確率微分方程式で置き換える近似の誤りを指摘した論文。
- 軌道予測における状態不確かさの伝播軌道予測2021/10/1
上流の知覚が持つ不確かさを軌道予測に組み込み、統計的距離に基づく損失関数で予測の過信を抑えて較正された予測を実現した研究。
- ドローンとトラックの道路網上における協調マルチエージェント経路計画マルチエージェント経路計画2021/10/1
ドローンがトラックを一時的な移動手段として利用する協調経路計画を、トラックとドローンの2段階に分けて解くフレームワークを提案し、マンハッタン道路網の大規模シミュレーションで移動距離を50%以上削減した。
- 追跡と予測の統合による誤差伝播の抑制：マルチ仮説追跡・予測フレームワーク予測/追跡2021/10/1
追跡誤差が予測性能を大きく劣化させる問題に対し、複数の追跡結果を同時に考慮して予測するマルチ仮説フレームワークを提案し、誤差伝播を軽減した論文。
- 計画を考慮した予測・検出評価の導入予測評価2021/10/1
自動運転などの知覚・軌道予測で使われる精度指標がタスク非依存である問題を指摘し、下流の計画・意思決定への影響を反映するタスク考慮型評価指標を提案した。
- ReachBot：大型移動マニピュレーションタスク向けの小型ロボット移動マニピュレーション2021/10/1
伸縮ブームと移動マニピュレーションを組み合わせ、低重力や登攀環境で大きな作業空間と力を発揮する小型ロボットReachBotを提案し、2D力学モデルと微小重力下の経路追従制御を開発した。
- リアプノフ安定なニューラルネットワーク制御制御/安定性保証2021/9/1
混合整数計画法を用いてリアプノフ安定性を保証するニューラルネットワーク制御器とリアプノフ関数を同時に合成する手法を提案し、倒立振子やクアッドロータでLQRを上回る性能を示した。
- Conformal Predictionによるサンプル効率の良い安全保証安全保証2021/9/1
Conformal Predictionとロボット・環境ダイナミクスのシミュレータを組み合わせ、1/ε程度の少ないデータで偽陰性率εを理論的に保証する警告システムを構築し、運転警告やロボット把持に適用した。
- 屋内高頻度接触面のビジョン自律消毒UAVUAV/消毒/自律ナビゲーション2021/8/1
小型自律飛行ドローンで屋内のドアノブなどの高頻度接触面を自動検出し、適切な消毒液噴霧で消毒するシステムを開発した。
- データ駆動型の自動運転安全コンセプト合成に向けて自動運転安全性2021/7/1
ハミルトン・ヤコビ到達可能性を共通枠組みとして既存の自動運転安全コンセプトを比較し、データ駆動的に安全性の責任分担や文脈依存性を扱う手法を提案した論文。
- 自動運転EVフリート運用と充電ステーション配置の同時最適化フリート最適化2021/7/1
電力網と交通網をつなぐ充電インフラの配置と、自動運転EVフリートの経路・充電計画を線形計画法で同時に最適化し、サンフランシスコでのケーススタディでコスト効率の良い車両と充電ステーション配置を示した論文。
- 軌道予測評価の再考：タスク認識型指標の提案軌道予測2021/7/1
軌道予測の評価指標がタスク非依存である問題を指摘し、下流の計画・意思決定を考慮したタスク認識型評価指標を提案した論文。
- 軌道生成のための凸最適化チュートリアル軌道最適化2021/6/1
非凸な軌道生成問題を凸最適化で解く3手法（LCvx、SCvx、GuSTO）の理論と応用を解説したチュートリアル論文。
- グラフニューラルネットワーク強化学習による自動運転オンデマンド交通の制御グラフ強化学習2021/4/1
都市交通網をグラフとして捉え、グラフニューラルネットワークを用いた強化学習で自動運転オンデマンド車両の再配置を制御し、他都市へのゼロショット転移やサービスエリア拡張への高い汎化性能を示した論文。
- 適合・不適合不確かさに対応する適応ロバストモデル予測制御ロバストMPC2021/4/1
未知の非線形項を含む線形系に対し、オンライン学習と適応制御の推定・相殺則を組み合わせたロバストMPCを提案し、統計的保証付きで安全制約を満たしつつ大きな不確かさに耐えることを示した。
- クラス不確実性を考慮した異種エージェント軌道予測軌道予測2021/4/1
エージェントのクラス確率分布を明示的に取り込み、不確実性下での軌道予測性能を向上させる手法HAICUと、知覚不確実性を検証する実世界自動運転データセットPUPを提案した。
- 不確実性と学習ベース制御のためのパーティクルMPCMPC2021/4/1
パーティクルで表された不確実性を直接取り込む非線形MPCを提案し、部分的な合意ホライズンを導入して過度な保守性と楽観性を緩和、時変・部分観測ダイナミクスやセンシング不確実性、モデルベース強化学習で性能向上を示した。
- 非線形システムのための適応制御指向メタ学習適応制御/メタ学習2021/3/1
閉ループ追従シミュレーションをメタ学習の目的に据え、ニューラルネットで非線形特徴を内部パラメトリックモデルとして学習する適応制御器を提案し、風外乱下の回転翼機で回帰指向メタ学習より優れることを示した。
- マルチエージェント集合行動アルゴリズムの構造・応用別アトラス群制御2021/3/1
マルチエージェントの集合行動アルゴリズムを数学的構造ごとに分類し、応用視点で整理したサーベイ。アルゴリズム選択の指針と研究課題を示す。
- マルチタスク・プルバック束力学系による合成可能な幾何学的動作ポリシー動作計画2021/1/1
非ユークリッド多様体上でタスクを合成可能な動作ポリシーを設計するPBDSフレームワークを提案し、局所解を避けつつマニピュレータ上で300-500Hzの高速動作を実現した。
- 軌道最適化にニューラルネットワークの勾配を活用した先読み型ヒューマンロボットインタラクション軌道最適化2020/12/1
人間の軌道予測モデルの勾配情報を勾配ベースの軌道最適化に組み込み、最大10人の歩行者群の中を安全かつ効率的に移動するロボットの計画手法を提案した論文。
- ロボットとクラウド間の継続学習のための訓練データサンプリング継続学習2020/12/1
ロボット搭載の知的サンプリングアルゴリズムHarvestNetを提案し、希少で有用なイベントのみを保存することで、クラウドでの知覚モデル再学習の精度を向上させつつ、ストレージ・注釈・計算コストを大幅に削減した。
- 人間とロボット車両のインタラクションにおける計画フレームワークへの到達可能性に基づく安全保証の導入安全制御/計画2020/12/1
到達可能性解析を用いて、人間が運転する車両との衝突を避けつつ、上位プランナの軌道追従と安全確保を両立する100Hzの安全コントローラを開発し、実車の車線変更実験で危険な相手行動にも衝突回避できることを示した。
- フロー分解による高速な準最適異種タスク割り当て群制御2020/11/1
異種能力を持つマルチロボットのタスク割り当てを、最小費用流で解ける同種サブ問題に分解し、最適解の1/2以上の近似保証で高速に解く手法を提案した。
- タスク関連表現学習によるネットワーク化ロボット知覚ネットワーク化知覚2020/11/1
ロボットの高次タスクに必要な情報だけを残すよう知覚モデルと共設計した圧縮表現を学習し、従来法より最大11倍の圧縮を実現した論文。
- 次元削減有限要素モデルによるソフトロボットの最適制御ソフトロボティクス/制御2020/11/1
有限要素モデルをモデル次数削減で低次元化し、逐次凸計画法で軌道追従の最適制御を実現した研究。9768次元のケーブル駆動ソフトロボットのシミュレーションで有効性を示した。
- 有限サンプリングによる準最適マルチロボット運動計画マルチロボット運動計画2020/11/1
テンソルロードマップに基づくマルチロボット運動計画において、有限サンプル数で準最適解を保証する条件を初めて解析し、必要なサンプル数や接続半径を明らかにした。
- 条件付き変分オートエンコーダにおけるマルチモーダル潜在空間の証拠的スパース化生成モデル2020/10/1
学習済み条件付きVAEの離散潜在空間から、入力条件に直接証拠を持つ潜在クラスだけを証拠理論で選別し、マルチモーダル性を保ちつつサンプル空間を縮小する事後手法を提案した。
- 連続時間最適制御における逐次凸計画法の理論的・数値的性質の解析最適制御2020/9/1
連続時間最適制御問題に対する逐次凸計画法(SCP)の統一的な理論解析を行い、収束保証を導出するとともに、多様体型制約の扱いやすさや間接法の技法による加速手法を示した論文。
- MATS: 計画・制御に適した解釈可能な軌道予測表現軌道予測2020/9/1
軌道予測の出力を、計画・制御で扱いやすいアフィン時変システムの混合表現として学習し、大規模自動運転データで計算効率の向上を示した論文。
- リスク感度付き逐次行動制御とマルチモーダル歩行者予測による安全な群衆-ロボットインタラクション群衆ナビゲーション2020/9/1
エントロピックリスク尺度を用いたリスク感度型確率的制御とTrajectron++によるマルチモーダル軌道予測を組み合わせ、群衆環境で安全かつ効率的にロボットをナビゲートするオンラインフレームワークを提案した。
- 安全な能動的ダイナミクス学習と制御：逐次探索・活用フレームワーク安全制御2020/8/1
ベイズメタ学習と最終層適応を用いて動力学の不確かさに対処し、探索で不確かさを減らしてから活用することで、全タスク期間にわたり制約を高確率で満たす安全な軌道計画を実現する手法を提案した。
- 到達可能性に基づく安全性をマルチエージェント計画・制御に統合マルチエージェント/安全計画2020/8/1
HJ到達可能性理論を用いて、衝突回避の先読みを行うプランナと最小介入で安全を保つマルチエージェント制御器を組み合わせ、高速道路の交通シナリオで高い性能と安全性を両立できることを示した論文。
- ランダム集合論と敵対的サンプリングによるサンプリングベース到達可能性解析到達可能性解析2020/8/1
任意の力学系に対しランダム集合論で正当化したサンプリングベース到達可能性解析を提案し、敵対的サンプリングで収束を加速、従来より高速かつ保守性の低いことを示した。
- 軌道予測のためのマルチモーダル深層生成モデル：条件付き変分オートエンコーダによるアプローチ軌道予測2020/8/1
人間の過去の行動とロボットの将来行動を条件として、将来の人間軌道のマルチモーダル確率分布を生成するCVAEベースの人間行動予測手法をチュートリアル形式で解説した論文。
- シェイプシフター：タイタン探査のための変形・マルチエージェント・マルチモーダルロボットプラットフォーム群制御2020/3/1
小型ドローンの集合体が結合・分離して転がり・飛行・遊泳に形態変化するタイタン探査ロボットの実現可能性を検討した論文。
- 惑星着陸・探査のためのソフトテンセグリティシステムテンセグリティ/着陸2020/3/1
テンセグリティ構造の衝撃吸収と移動機能を組み合わせ、着陸時の運動エネルギーを蓄え移動に再利用できる格子状構造を実験と計算で実証した。
- マルチエージェント系最適化における局所計算の理論群制御2020/2/1
各エージェントの決定変数が少数の隣接エージェントとしか結合しない局所構造に着目し、局所近傍情報だけで全体解の一部を計算できる度合いを定量化する理論を構築。問題の局所性と目標精度に応じた部分問題を各エージェントが解く簡潔なアルゴリズムを提案した。
- シェイプシフター：タイタン探査のためのマルチエージェント・マルチモーダルロボットプラットフォーム群制御2020/2/1
小型ドローン型ロボット「Cobot」が結合・分離して転がり・飛行・泳ぎを切り替える探査システムを開発し、タイタンの地形探査への応用可能性を示した。
- Trajectron++: 異種データを活用した動的に実行可能な軌道予測軌道予測2020/1/1
エージェントの動力学やセマンティックマップなどの異種データを組み込み、ロボットの計画・制御と連携可能なグラフ構造の再帰モデルによる軌道予測手法を提案した。
- 未知環境における地図予測型動作計画ナビゲーション2019/10/1
周囲の観測から未観測領域の地図をデータ駆動で予測し、その予測地図を用いてフロンティア選択なしに目標までの軌道を計画する手法を提案した。
- RRT*の漸近最適性の再検討経路計画2019/9/1
RRT*の最適性証明の論理的なギャップを指摘し、時間次元を考慮して接続半径を大きくすべきとする厳密な代替証明を与えた論文。
- 公共交通網を活用した大規模マルチドローンの効率的配送群制御2019/9/1
バスやトラムなどの公共交通にドローンが乗り継ぎながら配送する枠組みを提案し、最大配送時間を最小化する二層アルゴリズムで最大200機・5000荷物の都市規模問題を数秒で解く。
- ε-ネットによる確率的ロードマップのサンプル複雑性経路計画2019/9/1
確率的ロードマップ(PRM)の完全性・最適性保証がサンプリング分布と接続半径にどう依存するかを有限時間で解析し、ε-ネットを用いて必要サンプル数の上下界を導出した。また、グリッド並みの被覆を少ないサンプルで実現する分布を提案した。
- 安定化可能な非線形ダイナミクスを収縮理論に基づく正則化で学習する枠組みsim2real2019/7/1
収縮理論とRKHSの統計学習を組み合わせ、学習したモデルが任意の開ループ軌道に対してロバストな追従制御器を持つことを保証する制御理論的正則化を提案し、平面クアッドロータのシミュレーションと実機で軌道生成・追従性能の向上を実証した。
- 接触を伴う計画のための二段階最適化：セミダイレクト法接触計画2019/6/1
接触の発生・解消を含む軌道を効率的に生成するため、二段階最適化を活用したアルゴリズムを提案し、ベンチマークで既存手法を上回る性能と15自由度四足ロボットの周期歩容設計への応用を示した。
- オンデマンド自動運転モビリティと配電網の協調：最適潮流アプローチEV充電/配電網2019/5/1
電動オンデマンド自動運転車両群と配電網を協調制御する最適化モデルを提案し、協調により過負荷の99%と電圧低下の50%を解消できることを示した。
- 多様体上の軌道最適化：理論保証付き埋め込み逐次凸計画法軌道最適化2019/5/1
幾何学的埋め込みを用いて多様体制約付き軌道最適化問題をユークリッド空間上の等価問題に変換し、既存の逐次凸計画法を多様体設定へ拡張した理論保証付き手法を提案した。
- フランク・ウルフ最適化による混雑考慮型オンデマンド自動運転車両のスケーラブルな経路計画経路計画2019/3/1
オンデマンド自動運転サービスの経路計画において、混雑による旅行時間変化を明示的に考慮しつつ、従来手法より一桁以上高速かつ高品質な解を出すフランク・ウルフ最適化ベースの手法を提案した。
- GuSTO: 逐次凸計画法による保証付き逐次軌道最適化軌道最適化2019/3/1
制御アフィン系に対する軌道最適化を逐次凸計画法で解く枠組みGuSTOを提案し、少なくとも停留点への収束を理論的に保証するとともに、間接最適制御のアイデアを取り入れた高速実装で従来手法を上回る性能を示した。
- 二段階非線形最適化のための微分可能な拡張ラグランジュ法最適化2019/2/1
拡張ラグランジュ法と自動微分を組み合わせ、二段階最適化問題に適した汎用非線形最適化ソルバを開発し、ロバスト制御と接触系のパラメータ推定で有効性を示した。
- クラウドロボティクスのためのネットワークオフロード方針：学習ベースのアプローチクラウドロボティクス/オフロード/強化学習2019/2/1
ロボットが不確実なときや高精度な計算が必要なときに、クラウドへセンシングタスクをいつ・どのようにオフロードするかを深層強化学習で決定し、通信コストを抑えつつ視覚タスク性能を1.3〜2.6倍改善する手法を提案した。
- 人間-車両インタラクションの確率的計画に到達可能性ベースの安全保証を組み込む手法安全制御2018/12/1
自動運転の計画系に、他車の不確実な行動によらず衝突回避の逃げ道を常に確保する100Hzの安全コントローラを組み込み、車線変更実験で危険行動時も衝突回避できることを示した。
- Trajectron：動的時空間グラフによる確率的マルチエージェント軌道モデリング軌道予測2018/10/1
動的に変化する時空間グラフ構造と変分深層生成モデルを組み合わせ、複数エージェントの将来軌道分布を同時に予測するモデルTrajectronを提案した論文。
- 制御収縮計量による安定化可能な力学系の学習制御理論・モデルベースRL2018/8/1
制御収縮理論に基づく正則化を導入し、学習した力学系が常に安定化可能な制御器と組み合わせられることを保証する半教師あり学習手法を提案。少数のデモでも軌道生成・追従性能が向上することを平面クアッドロータで示した。
- モデル不整合下での高速・安全な計画のためのロバスト追従：SOS最適化アプローチ制御/最適化2018/8/1
低次元モデルで計画し高次元モデルで追従する際の追従誤差をSOS計画でオフライン計算し、安全マージンとして利用する枠組みを提案した。
- 二乗和最適化と動的計画法による到達回避問題の解法制御理論2018/7/1
多項式系の到達回避問題に対し、二乗和最適化と動的計画法を組み合わせて到達と回避の保証を維持する保守的な解法を提案し、計算スケーラビリティを実証した論文。
- 学習潜在空間におけるロボット運動計画運動計画2018/7/1
オートエンコーダ・ダイナミクス・衝突判定ネットワークで構成される学習潜在空間上でRRTベースの計画を行うL-SBMPを提案し、視覚空間計画やヒューマノイドの運動計画に適用した論文。
- 効率的なオンライン・ベイズ回帰のためのメタ学習事前分布ベイズ回帰/メタ学習2018/7/1
ニューラルネットで有限次元特徴表現と重みの事前分布をメタ学習し、ガウス過程回帰より計算・データ効率良くオンライン予測するALPaCAを提案。
- BaRC：ロボット強化学習のための後方到達可能性カリキュラム強化学習2018/6/1
近似ダイナミクスモデルを用いて、ゴールに近い状態から学習を始め、性能向上に応じて初期状態分布を後方に拡大するカリキュラムを提案し、モデルフリーRLの学習を加速した。
- 自動運転オンデマンド交通と公共交通の連携交通システム2018/4/1
自動運転オンデマンド交通(AMoD)と公共交通を組み合わせたネットワークフローモデルを構築し、社会厚生を最大化する料金・課金スキームを設計。ニューヨーク市の実データで連携の効果を検証した。
- 未知環境における安全な動作計画：最適性の基準と実用的な方策動作計画2018/4/1
障害物が事前に未知でオンラインで明らかになる環境での安全な経路計画に対し、比較分析に基づく最適性の基準を提案し、衝突を保証しつつ事前・学習情報を組み込める準最適方策を導出した。
- 集団行動のためのマルチエージェントアルゴリズムのレビュー：構造的分類群制御2018/3/1
マルチエージェントの集団行動アルゴリズムを数学的構造に基づいて分類し、適用可能な協調タスクやスケーラビリティ、帯域使用、成熟度を分析したレビュー論文。
- マルチモーダルな多人数行動の生成モデリング行動予測2018/3/1
複数人が相互作用する場面で、各人をグラフのノードとして関係を表現し、条件付き変分オートエンコーダで将来行動の多峰分布を学習・予測する手法を提案した。バスケットボール選手の軌跡予測で有効性を示した。
- リスク感受性を考慮した逆強化学習：半パラメトリックおよびノンパラメトリック手法逆強化学習2017/11/1
人間のリスク選好を明示的に扱うため、整合的リスク尺度に基づく逆強化学習の枠組みを提案し、運転ゲーム実験で多様な運転スタイルを効率的に推定・模倣できることを示した。
- ロボットはリスクをどう評価すべきか：ロボティクスにおけるリスクの公理的理論に向けて安全・リスク評価2017/10/1
ロボットのリスク評価に使う指標が満たすべき公理を提唱し、それらを満たす歪みリスク指標の理論的枠組みと応用例を示した論文。
- マルチモーダル確率的モデルベース計画による人とロボットのインタラクションヒューマンロボットインタラクション2017/10/1
人間の行動のマルチモーダルな確率分布をCVAEで学習し、並列サンプリングによりロボットの行動計画をリアルタイムに構築する手法を提案。合流・分流の車線変更シナリオで有効性を示した。
- 自動運転オンデマンド交通と電力網の連携：モデル化と協調アルゴリズム交通・電力連携2017/9/1
電動自動運転オンデマンド交通(AMoD)と電力網の相互影響をモデル化し、両者を統合最適化する手法を提案。ダラス・フォートワースでの事例で協調の効果を検証した。
- 示範から学習した非一様サンプリング分布によるロボット動作計画動作計画2017/9/1
条件付きVAEで示範からサンプリング分布を学習し、最適解が存在しうる領域にサンプルを偏らせることで、サンプリングベース動作計画の成功率と最適コストへの収束を大幅に改善した。
- データ駆動型モデル予測制御による自動運転オンデマンド交通システムの制御群制御2017/9/1
自動運転車両フリートの配車最適化のため、時短縮ネットワークとLSTM需要予測を組み合わせたMPCアルゴリズムを提案し、実データで平均待ち時間を最大89.6%削減した。
- 確率的動力学系におけるゼロショット適応ポリシー転送sim2real2017/7/1
シミュレータで学習したRLポリシーを、オンラインのチューブ型MPCと組み合わせることで、動力学誤差のある未知環境へ安全かつゼロショットで転送するADAPTを提案した。
- GPU上の多目的探索による知覚考慮型運動計画運動計画2017/5/1
知覚の自己位置推定品質を制約として考慮し、GPU並列化した多目的探索で低コストかつ頑健な運動計画を約1秒で求めるMPAPを提案し、クアッドロータで実証した。
- GPU向け並列サンプリングベース近似最適動作計画法GMT*動作計画2017/5/1
サンプル集合をコスト閾値以下の群ごとに並列展開する近似動的計画法により、GPU上で約10msで準最適経路を計画する手法を提案し、漸近最適性を証明した。
- チーム生存オリエンテア問題：生存制約下での不確実環境におけるロボット経路計画マルチロボット経路計画2016/12/1
各辺に通過時の生存確率が与えられたグラフ上で、K台のロボットの生存確率制約を満たしつつ訪問ノード数の期待値を最大化する経路選択問題を定式化し、近似保証付きの貪欲手法を提案した。
- 適応的重要度サンプリングによる軌道衝突確率評価と安全な動作計画安全動作計画2016/9/1
閉ループ制御下のロボット軌道が確率的衝突回避制約を満たすかを、適応的重要度サンプリングを用いたモンテカルロ法で評価し、信頼区間付きの精度保証を与える手法を提案した。
- GPU上の多目的探索によるリアルタイム確率的キノダイナミック運動計画運動計画2016/7/1
衝突確率制約下で低コストな動的実行可能運動計画を求めるPUMPアルゴリズムを提案し、GPU上の大規模並列多目的探索でパレートフロントを構築して約100msで解を発見した。
- 確率的制約付き最適制御における混合戦略最適制御2016/7/1
確率的制約を持つ最適制御問題で制御入力をランダム化すると期待コストが下がることを示し、双対最適化に基づく効率的な解法を提案した。
- 近似動的計画法による無人航空機の最適化された信頼性の高い衝突回避衝突回避2016/2/1
パラメータ化された衝突回避ロジックを、遭遇状態に応じてオンラインで適応的に調整する手法を提案。オフラインの近似動的計画法で適応方針を学習し、安全性と運用性能を向上させつつ信頼性を維持する。
- 収縮理論に基づくロボットネットワークの3次元対称フォーメーションの分散アルゴリズム群制御2015/11/1
巡回追跡と収縮理論を組み合わせ、複数ロボットが3次元空間で正多角形やジョンソン立体などの対称フォーメーションへ大域収束する分散制御則を設計し、クアッドコプター群で実証した。
- 安全性と性能のトレードオフ：ロバスト性能制約下でのロボット群の迅速展開群制御2015/11/1
ロボット群を期限までに各目標へ配置する問題で、速度と故障率の関係を考慮し、制約付きマルコフ決定過程とロバスト最適化により成功率を最大化する制御方策を求めた。
- 双方向探索による漸近最適なサンプリングベース運動計画アルゴリズム運動計画2015/7/1
FMT*を双方向探索に拡張したBFMT*を提案し、遅延探索と漸近最適性を保ちながら単方向版や既存手法より優れることを実験で示した。
- 車両型ロボットの軌道平滑化のための凸最適化手法軌道最適化2015/6/1
サンプリングベースの経路計画で生じるギザギザな軌道を、形状と速度の最適化を凸計画問題として反復的に解くことで高速に平滑化するCESアルゴリズムを提案した。
- 決定論的サンプリングに基づく運動計画：最適性・計算量・性能運動計画2015/5/1
PRMを決定論的低分散サンプリング列で構成すると漸近最適性が成り立つことを示し、収束率と計算・空間計算量を明らかにした論文。
- 不確実性下のロボット軌道最適化のためのモンテカルロ運動計画運動計画2015/4/1
LQG追従制御器の実行をモンテカルロサンプリングして衝突確率を見積もり、分散低減手法でリアルタイム化を図りつつ、障害物の膨張・縮小を繰り返して確率的衝突回避制約を満たす低コスト経路を計画する手法を提案した。
- ロボットネットワークにおける分散意思決定の性能限界分散制御2014/9/1
ロボットネットワーク上の分散意思決定について、I/Oオートマタに基づく形式モデルを提案し、時間・メッセージ・バイト複雑性の限界を示した理論研究。
- ドリフトを伴う微分制約下の最適サンプリングベース運動計画：線形アフィン力学系の場合運動計画2014/5/1
慣性で即座に停止できないドリフト制御系に対し、サンプリングベースアルゴリズムの漸近最適性を保証する理論枠組みを構築し、線形アフィン系で収束率の具体的な上界を与えた。
- 待ち行列理論で解く自動運転オンデマンド交通の制御群制御2014/4/1
自動運転のオンデマンド交通を待ち行列ネットワークとしてモデル化し、車両再配置を線形計画で最適化。ニューヨーク市の事例で現行タクシーの約6割の台数で需要を満たせることを示した。
- ドリフトレス微分制約下における最適サンプリングベース運動計画運動計画2014/3/1
ドリフトレス制御アフィン系に対するサンプリングベース運動計画の最適性保証の理論枠組みを構築し、最適解への確率収束を保証する2つの新アルゴリズムを提案・解析した。
- 高速マーチング木法：高次元最適運動計画のための高速サンプリングベース手法運動計画2013/6/1
高次元空間での最適運動計画を高速に解くサンプリングベース手法FMT*を提案し、PRM*やRRT*より速く最適解に収束することを示した論文。
- 確率的・動的環境における車両経路制御の分散適応アルゴリズム群制御2009/3/1
到着時刻や位置が確率的に変動する要求を複数の自律車両で処理する問題に対し、負荷変動に頑健な分散・適応型の経路制御アルゴリズムを提案した。
- 複数クラスの需要を持つ動的マルチビークル経路計画経路計画2009/3/1
複数の車両と複数クラスの需要がある動的経路計画問題で、各クラスの遅延の凸結合を最小化する新しい経路政策を提案し、高負荷時に最適解の定数倍以内で性能を保証した。
- 移動ロボットネットワークのための公平分割ポリシー群制御2009/3/1
複数の移動エージェントが凸領域を等面積のサブ領域に分割し、各エージェントが担当領域の要求を処理する公平分割ポリシーを、パワー図形の性質を利用して分散・適応的に設計した論文。
