Marcus Greiff

Toyota Research Institute

収録論文 7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

• シミュレーション事前分布によるモデルベース強化学習の高速適応：自動運転レースへの応用
  sim2real2026/10/19

  低・高忠実度のシミュレーション軌道で世界モデルを事前学習し、不確実性正則化プランニングで実車の少ない相互作用から高速適応する枠組みを提案し、実車レースで1時間未満の適応を実現した。

• 一般化CVO：二次リーマン最適化による高速・対応点不要の局所点群レジストレーション
  点群レジストレーション2026/6/1

  点群を局所形状を符号化した連続関数として表現し、対応点なしで高速に位置合わせする手法を提案。二次のリーマン最適化により従来比最大10倍の高速化を実現し、LiDARやRGB-Dの追跡精度を向上させた。

• 視覚条件付き変分ベイズ最終層ダイナミクスモデル
  sim2real2026/1/1

  視覚情報を用いて環境変化を予測し、車両のダイナミクスモデルを適応させる手法を提案。水たまりのあるコースでの自動運転レースで有効性を実証した。

• まず未知を知ること：限界走行のための能動的情報収集
  制御/適応学習2024/11/1

  車両の限界走行において、ベイズメタ学習による動的モデルと能動的情報収集を組み合わせ、オンライン適応だけでは不安定な制御を安定化させるフレームワークを提案した。

• 悪条件下のレース向けリスク回避型モデル予測制御
  制御/MPC2024/10/1

  摩擦限界やタイヤパラメータの不確かさをCVaR制約で考慮し、GPU並列化で解くリスク回避型MPCを提案し、実車実験で悪路でも安定した走行を実現した。

• 異種車両群の協調制約付き運動調整
  群制御2022/1/1

  非ホロノミック制約や速度・幾何制約下で複数の異種移動車両を協調運動させるため、微分代数方程式と生存理論に基づく枠組みと実現可能な運動を生成するアルゴリズムを提案した論文。

• 時変制約下の移動体協調のための時間的実行可能性制御
  群制御2018/11/1

  時変な等式・不等式制約を満たすよう制御系を不変集合に保つ「時間的実行可能性制御」理論を構築し、移動体の協調制御に応用した論文。