Marlin P. Strub
収録論文 8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
- 位置推定失敗に耐える蛇型ロボットのリスク考慮型統合タスク・動作計画タスク・動作計画2025/2/1
蛇型ロボットの位置推定失敗と衝突リスクに対処するため、固有感覚のみの移動と間欠的スキャンを組み合わせたBLISSを提案し、CC-HPOMDPを混合整数線形計画問題に再定式化して高速に最適なタスク・動作計画を導出した。
- タスク・動作統合型情報木探索（TMIT*）：ほぼ確実に漸近最適な統合タスク・動作計画タスク・動作計画2022/10/1
タスク計画と動作計画を統合し、非対称な前向き・後向き探索を交互に行うことで、計算コストの高い処理を遅延させつつ最適解へ収束するTMPアルゴリズムを提案した。
- 努力情報付きロードマップ (EIRM*)：検証努力を能動的に再利用する効率的な漸近最適マルチクエリ計画マルチクエリ計画2022/5/1
マルチクエリ計画において、既存の有効な経路を再利用することを明示的に優先し、非対称双方向探索で計算努力を削減する漸近最適アルゴリズムEIRM*を提案。抽象問題とロボット問題で初期解を最大10倍高速に発見。
- AIT*とEIT*：非対称双方向サンプリングベース経路計画経路計画2021/11/1
双方向探索が互いに情報を交換しながら問題固有のヒューリスティックを同時に学習・活用する、ほぼ確実に漸近最適な2つのサンプリングベース経路計画アルゴリズムを提案し、ロボット・生体医療など12問題で有効性を示した。
- 障害物クリアランス最適化目標に対する許容ヒューリスティック経路計画2021/4/1
経路計画における障害物クリアランスを最適化するための許容ヒューリスティックを提案し、情報に基づく経路計画アルゴリズムの性能向上を図る。
- 漸近最適なサンプリングベース運動計画法運動計画2020/9/1
サンプリングベースの運動計画法が計算量の増大に伴い最適解へ確率的に収束するという近年の理論結果を整理し、その前提条件と研究動向を解説したサーベイ。
- 高度化BIT*：グラフ探索技術を統合したサンプリングベース経路計画経路計画2020/2/1
経路計画を探索と近似の2問題に分解し、打ち切り可能なグラフ探索と漸近最適サンプリングプランナを統合したABIT*を提案。初期解を素早く見つけつつ最適解へ収束し、既存手法を上回る性能を示した。
- 適応的インフォームド木探索（AIT*）：適応的ヒューリスティックによる高速な漸近最適経路計画経路計画2020/2/1
問題ごとに双方向探索でヒューリスティックを推定・活用し、RRT-Connect並みの速さで初期解を見つけつつ最適解へ収束するサンプリングベース経路計画手法を提案した。
