Matthias Althoff
Technical University of Munich
収録論文 45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
- 法的ガイドラインに基づく順序ゲームによる監査可能で展開可能なマルチエージェント動作計画マルチエージェント計画2026/10/15
法的制約下でのマルチエージェント動作計画を、半順序選好を持つゲーム（posetal games）で定式化し、法規からエージェントの選好とゲームを自動導出する枠組みを提案。海事ナビゲーションに適用し、規則違反が法的階層により強制されたものか判定可能であることを示した。
- 形態を横断する到達可能性: RAMロボット学習2026/6/1
ロボットの形態に依存しない、自己衝突を考慮した到達可能領域を高速に推定する暗黙的ニューラル表現を提案し、大規模データセットで学習して未見の形態にも汎化させる。
- 信号時相論理を用いた辞書式最小違反動作計画動作計画2026/4/1
自動運転車の動作計画において、優先度付きの複数仕様を同時に満たせない場合に、辞書式最適化を単一目的最適化へ変換し、効率的に最小違反計画を求める手法を提案した。
- 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。
- 保証付き知覚：到達可能性解析による認証済み姿勢推定姿勢推定2026/2/1
カメラ画像と既知の対象形状から、到達可能性解析とニューラルネットワーク検証を用いて姿勢を形式的に境界付けし、安全クリティカルなタスクに使える認証済み3D姿勢推定を実現した。
- 2024年CommonRoad自動運転モーションプランニング競技会の結果モーションプランニング2025/12/1
自動運転のモーションプランニングアルゴリズムを標準ベンチマークで比較する第4回CommonRoad競技会の形式と結果を報告し、2023年と2024年の高性能プランナーを比較した。
- 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。
- SanDRA: 到達可能性解析を用いた自動運転車のための安全な大規模言語モデルベース意思決定自動運転意思決定2025/10/1
LLMが生成した運転行動を時相論理式と到達可能性解析で検証し、安全で法的に準拠した意思決定を実現するフレームワークを提案した。
- タスク特化型マニピュレータのための設計コパイロットマニピュレーション2025/9/1
逆運動学を学習し微分可能な枠組みで最適化することで、特定環境に合わせたロボット形態を数秒で自動生成する設計支援手法を提案。
- 解析的勾配を用いた証明可能安全な強化学習安全強化学習2025/6/1
解析的勾配ベースの強化学習に初めての安全保証機構を導入し、微分可能なシミュレータと統合して性能を損なわずに安全な訓練を実現した。
- モジュラーロボットの全体最適化モジュラーロボット最適化2025/5/1
モジュラーロボットの構成・設置位置・軌道を同時に最適化し、タスクのサイクルタイムを最大25%短縮する手法を提案。
- 賢い配置でロボットを高速化：ロボットのベース姿勢最適化アルゴリズムの比較マニピュレーション2025/4/1
産業用ロボットのベース姿勢をベイズ最適化・全探索・遺伝的アルゴリズム・確率的勾配降下法で最適化し、サイクルタイムと成功率を比較した。
- Signal Temporal Logicコストを用いた軌道計画：決定論的経路積分最適化によるアプローチ軌道計画2025/3/1
Signal Temporal Logic（STL）で記述されたコスト関数を持つ最適制御問題を、モデル予測経路積分制御に基づくサンプリング手法で効率的に解く軌道計画法を提案した。
- 強化学習による交通規則遵守の予測経路計画2025/3/1
自動運転の経路計画に強化学習を組み込み、将来の交通規則違反を予測して回避する手法を提案した論文。
- 外洋航行のための知的帆走モデル群制御2025/1/1
海上交通ルールに従いつつウェイポイントを追従する船舶の知能モデルを提案し、多数の船舶が共存するシナリオで衝突なしに高い目標到達率を達成した。
- 交通規則に準拠した軌道修復：SMTと到達可能性解析によるアプローチ自動運転/軌道計画2024/12/1
自動運転車の計画軌道が交通規則に違反した場合に、ゼロから再計画するのではなく、SMTと集合ベース到達可能性解析を組み合わせて軌道を修復する手法を提案し、シミュレーションと実世界で有効性を示した。
- 人間環境における自律マニピュレーションのための汎用安全フレームワークマニピュレーション2024/12/1
接触の種類を到達可能性解析で分類し、各接触タイプで運動エネルギーが痛み・傷害閾値以下であることを形式的に保証するSARAシールドを提案し、高速動作と安全性を両立させた。
- モジュラーロボットによる建設自動化の包括的枠組み：高レベルタスク仕様から実行まで建設ロボット2024/12/1
建設現場でのロボット自動化に向け、BIMを活用してタスクごとに最適なモジュラーロボットを自動設計し、GUIで指定したタスクを自律実行する包括的フレームワークを提案。
- 自動運転車のための2023年CommonRoad動作計画コンペティションの結果動作計画2024/11/1
CommonRoadベンチマークを用いた自動運転の動作計画コンペティションを実施し、効率・安全性・快適性・交通ルール遵守の観点から各手法を比較評価した結果を報告した。
- ロボット接触タスクの形式解析のための到達集合適合モデルの効率的生成形式検証2024/10/1
ハイブリッド動力学を持つロボット接触タスクに対し、非決定性を導入した線形ハイブリッドオートマトンで到達集合適合な抽象モデルを生成し、産業応用でのテスト工数を削減する手法を提案。
- 解析的逆運動学のための自動幾何分解逆運動学2024/9/1
マニピュレータの運動学的分類に基づき逆運動学を自動分解し、1ミリ秒未満で解析的導出・計算を可能にする手法を提案。
- 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。
- 集合ベース強化学習による検証可能なロバストエージェントの訓練強化学習ロバスト性2024/8/1
入力の摂動集合をネットワークで伝播させ、出力集合の大きさを罰則化する集合ベース方策勾配により、あらゆる敵対的攻撃に対して形式的に検証可能なロバスト強化学習エージェントを訓練する手法を提案。
- 到達集合適合システム同定システム同定2024/7/1
実システムの測定値がモデルの到達可能出力集合に含まれる「到達集合適合性」を満たすモデルを、線形・非線形の状態空間モデルや入出力モデルに対して自動同定するフレームワークを提案。
- DrPlanner: 大規模言語モデルを用いた自動運転車のモーションプランナーの診断と修復自動運転/モーションプランニング2024/3/1
大規模言語モデルを活用し、自動運転車のモーションプランナーを自動的に診断・修復するフレームワークを提案。
- Human-Robot Gym：人とロボットの協調における強化学習のベンチマークsim2real2023/10/1
人とロボットの協調(HRC)における安全な強化学習のためのベンチマークスイートを提案し、安全性を保証するシールドを備えた8つのタスクで最先端手法を評価した。
- ARMAXモデルの到達可能性解析到達可能性解析2023/9/1
データ駆動型システム同定で一般的なARMAXモデルに対し、到達可能集合を計算する初の手法を提案し、計算量を解析した。
- モジュラーロボット構成の最適化：辞書式遺伝的アルゴリズムによるアプローチモジュラーロボット設計2023/9/1
遺伝的アルゴリズムと辞書式評価を組み合わせ、産業タスクに適したモジュラーロボットの構成を効率的に探索する手法を提案し、従来手法を上回る性能を示した。
- EDGAR: 自動運転研究プラットフォーム — 機能開発から実世界応用まで自動運転2023/9/1
自動運転研究車両EDGARとそのデジタルツインを公開し、シミュレーションから実車テストまでの一貫した検証環境を提供する。
- 到達可能性解析によるロボット接触タスクの形式検証形式検証2023/7/1
接触を伴うロボットタスクをハイブリッドオートマトンとしてモデル化し、到達可能性解析によってユーザー指定の仕様を満たすかどうかを形式的に検証する手法を提案した。
- OpenSCENARIOからCommonRoadへの自動交通シナリオ変換自動運転シナリオ2023/5/1
自動運転のシナリオ記述形式OpenSCENARIOをCommonRoad形式へ変換する初のオープンソースコンバータを開発し、公開シナリオで有効性を検証した。
- 自動運転のための深い占有予測表現自動運転2023/3/1
確率的占有マップを予測する自己教師あり表現学習により、都市交通環境で動作する強化学習エージェントの性能を向上させた研究。
- 安全介入を減らす証明可能な安全強化学習安全強化学習2023/3/1
強化学習エージェントの行動がフェイルセーフ介入を引き起こしそうな場合に事前に行動を置換・投影することで、安全性を保ちつつ介入回数を削減する手法を提案し、安全ジムベンチマークと人間-ロボット協調タスクで有効性を示した。
- 時相論理仕様を満たす確率的保証付き安全強化学習：連続行動空間への適用安全強化学習2022/12/1
連続行動空間において、時相論理仕様に対する確率的な安全保証を維持しつつ強化学習で性能を向上させる3段階の手法を提案し、動的障害物を回避するタスクで有効性を示した。
- 多項式ゾノトープと到達可能性解析を用いた行動投影による証明可能な安全強化学習安全強化学習2022/10/1
強化学習エージェントの行動を安全な行動に投影する安全シールドを提案し、多項式ゾノトープによる到達可能性解析で非線形連続システムの安全性を保証する。
- 信号時相論理述語のモデル予測ロバスト性自動運転2022/9/1
信号時相論理の述語ロバスト性をモデル予測に基づいて評価する手法を提案し、自動運転の交通規則遵守に応用した。
- Timor Python: 産業用モジュラーロボティクスのためのツールボックスモジュラーロボティクス2022/9/1
産業用モジュラーロボットのモデル生成とタスクベースの構成最適化を行うPythonツールボックスを開発し、URDF出力により既存のシミュレーションツールと統合可能にした。
- 人間環境におけるロボットマニピュレーションのための安全保証付き深層強化学習安全強化学習2022/5/1
人間とマニピュレータの高速な到達可能性解析によるシールド機構を導入し、強化学習の訓練・運用中にISO準拠の人間安全を保証する手法を提案した。衝突によるエピソード終了を防ぎ、RL性能も向上することを人間のモーションキャプチャデータを用いたシミュレーションで示した。
- CoBRA: ロボティクス応用のための構成可能ベンチマークベンチマーク2022/3/1
ロボット・ベース姿勢・軌道の同時最適化を評価するため、ロボット・環境・タスクを統一形式で扱うベンチマークを提案し、モジュール式ロボットや実環境スキャンを含むタスクを共有プラットフォームで提供する。
- 実機ロボットへの保証：形式制御合成と到達集合適合同定の統合形式制御合成2021/3/1
到達集合適合モデル同定と形式制御合成を組み合わせ、モデルの安全性質が実機ロボットに引き継がれることを追従制御実験で示した論文。
- 部分準同型暗号を用いたプライバシー保護型集合ベース推定状態推定/暗号2020/10/1
ゾノトープ表現と部分準同型暗号を組み合わせ、暗号化されたまま集合の交差演算を行うことで、分散センサの計測値を秘匿しつつ安全な状態推定を実現した研究。
- 反例探索に基づくロバスト敵対的強化学習ロバスト強化学習2020/7/1
時相論理の反例探索（falsification）を敵対的強化学習に組み込み、報酬設計なしで頑健な方策を学習する枠組みを提案し、自動運転の制動支援・ACCで有効性を示した。
- 自動運転のための歩行者モデル 第II部：人間行動の高次モデル歩行者行動モデリング2020/3/1
自動運転車が歩行者の将来行動を予測・モデル化するための研究を、個々の歩行者の経路予測から歩行者と車両のゲーム理論的相互作用まで階層的に整理したレビュー論文。
- 自動運転のための歩行者モデル 第I部：センシングから追跡までの低レベルモデル歩行者検知・追跡2020/2/1
自動運転車が歩行者を検知・追跡するための技術を、センシングから検出・認識・追跡まで階層的に整理したレビュー論文。
- イベントトリガ型拡散カルマンフィルタ分散推定2017/11/1
推定誤差に基づくイベントトリガで通信を削減する分散カルマンフィルタを提案し、ドローンの測位・時刻同期実験で通信量を86%削減しつつ性能劣化を16%に抑えた。
