Mykel J. Kochenderfer
Stanford University
収録論文 112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
- 不確実性下での月面ローバー軌道計画に対する大規模言語モデルによる説明支援LLM説明/ロボット計画2026/11/9
月面ローバーの軌道計画を科学者が検証できるよう、計画結果を専門用語で説明し条件を変えて再実行できるLLMベースの対話型アシスタントを提案し、応答の90.9%が計画出力に忠実であることを示した。
- 適応的合成共分散閾値を用いたスケーラブルなLEO衝突スクリーニング軌道力学/衝突回避2026/10/8
軌道予測の不確かさに応じて物体ごとに閾値を適応させ、二分探索と組み合わせることで、低軌道衛星の衝突候補ペアを効率的に絞り込む手法を提案した。
- 不確実性下の自律衝突回避のための確率制約付き信念空間機動計画宇宙機制御2026/9/11
軌道不確実性をガウス信念で表し、確率制約付き信念空間MCTSで追跡更新を見越した機動判断を行う手法を提案し、過去の接近事例で評価した。
- GPU加速宇宙機ランデブー・近傍運用のための世界モデル宇宙機/世界モデル2026/9/2
宇宙機のランデブー・ドッキング運用に世界モデルを初適用し、GPU並列シミュレーション環境とトランスフォーマー型世界モデルを構築、強化学習より高効率な計画性能を示した。
- 視覚に基づくポーズ推定のための保護水準ポーズ推定2026/8/1
この論文は、航空機のポーズ推定における未検出の故障に対しても有効な確率的誤差限界（保護水準）を導出するアルゴリズムを提案し、冗長性や不確かさの影響を分析したものです。
- 通信制約下における半分散型多宇宙機衝突回避群制御2026/7/1
地上局との断続的な通信を考慮し、宇宙機間の衝突回避を半分散型POMDPとして定式化し、近似アルゴリズムで中央集権型に近い性能を達成した。
- 重要度サンプリングとPCAによる商用自動運転車の故障発見自動運転/安全性検証2026/7/1
商用自動運転トラックのスタックに希少故障発見アルゴリズムを適用し、モンテカルロ法では見つからない衝突を発見。PCAで故障モードを分類し、再現可能なノイズ軌道を抽出する手法を提案。
- 不完全な世界モデルは悪用可能である強化学習2026/5/15
強化学習における世界モデルの悪用可能性を定義し、報酬ハッキングとの理論的関係を明らかにした論文。
- フォールトを考慮したロボット群通信スケジューリングのためのMPC群制御2026/5/9
断続的な通信環境下でロボット群を運用する際、限られた通信機会をどう割り当てるかという問題に対し、故障モードの曖昧性を確率的に扱うIMM-MPCというモデル予測制御手法を提案し、致命的故障の早期発見率を大幅に向上させた。
- 視覚ベース着陸システムの学習保証のためのメカニズム的解釈可能性信頼性保証2026/5/1
視覚ベースの航空機着陸システムにおいて、ニューラルネットワークの状況表現がコンテンツとスタイルに分離可能であることを示し、その分離を利用した実行時保証手法OOMSを提案した論文。
- 基盤世界モデルによる両腕マニピュレータの故障検出の高精度化故障検出2026/3/1
事前学習済み視覚基盤モデルの潜在空間で確率的な世界モデルを学習し、不確実性を故障検出のスコアとして利用するランタイムモニタを開発。シミュレーションと新規データセットで既存手法を大幅に上回る性能を示した。
- 自律点検のための世界モデルによる失敗分類と異常検知異常検知2026/2/1
世界モデルとConformal Predictionを組み合わせ、点検タスクの成功・既知の失敗・異常（分布外）を人間より早くリアルタイムに分類する枠組みを提案し、Spot上で90%以上の精度を実証した。
- SCOUT：自動運転におけるシナリオカバレッジ評価のための軽量フレームワーク自動運転2025/10/1
LVLMの推論結果を蒸留してエージェントの潜在表現からシナリオカバレッジを予測する軽量モデルSCOUTを提案し、大規模データで高精度かつ低計算コストを実現した。
- 航空機衝突回避システム：規制受容への道における技術的課題と解決策安全クリティカルシステム2025/10/1
航空機衝突回避システムの監視・意思決定・検証に関する技術的課題と、規制機関に承認された解決策を概説し、他の安全クリティカルシステムへの教訓を示す。
- 深宇宙探査におけるオフライン信念状態計画を用いた適応的科学運用宇宙探査/意思決定2025/10/1
通信遅延の大きい深宇宙探査で、POMDPとベイズネットワークを組み合わせて科学機器の観測手順をオフラインで計画し、試料識別誤りを約40%削減した。
- 学習ベース制御と安全制御の組み合わせによる地下環境でのクアッドロータのレジリエンス向上飛行制御2025/9/1
環境の分布外度を測る正規化フロー事前分布を学習し、実行時に学習ベース制御と安全制御を切り替えることで、地下洞窟でのナビゲーションの迅速性と安全性を両立させた。
- 予測不確かさを活用した実時間着陸システムの実行時保証航空ビジョン2025/8/1
滑走路画像から航空機の姿勢を推定する視覚パイプラインを提案し、不確かさの校正とRAIMによる故障検出で安全性を高めた。
- 記憶の宮殿へ：長期的能動的 embodied 質問応答のための推論と計画VLA2025/7/1
ロボットが過去の経験を記憶しつつ能動的に環境を探索し、時間に根ざした複雑な質問に答える新タスクLA-EQAを提案し、記憶の宮殿に着想を得たシーングラフベースの構造化記憶と情報価値に基づく停止基準で探索と想起のトレードオフを解決する手法を開発した。
- 拡散モデルによる失敗サンプラーを用いた自動運転車のロバスト計画自動運転計画2025/7/1
交差点での衝突を引き起こすセンサーノイズを拡散モデルで生成し、それを用いて自動運転車のロバストな計画手法を提案した。
- 拡散モデルによる自動運転システムの安全検証安全検証2025/6/1
拡散モデルを用いて、任意の初期交通状態から自動運転車の潜在的な失敗事例を生成し、安全検証を効率化する手法を提案した。
- ρ-POMDP計画によるモデル同定適応制御適応制御2025/5/1
システムパラメータを隠れ状態として扱い、信念空間計画（ρ-POMDP）として情報入力設計とモデル同定適応制御を統合し、BiLQRで解く手法を提案。
- 低ランク混合提案による高次元でのスケーラブルな重要度サンプリング重要度サンプリング2025/5/1
高次元空間での希少事象推定のため、確率的PCA混合モデルを提案分布に用いる重要度サンプリング手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 正規化フローの潜在空間探索による重要度サンプリングの改善重要度サンプリング2025/1/1
正規化フローの潜在空間で提案分布を更新することで、ロボティクス応用における希少事象の重要度サンプリングを効率化する手法を提案。
- 累積分布関数に基づくスライス分布マッチングと制御への応用制御2024/12/1
確率分布間の距離を累積分布関数の一次元射影の差で定義し、制御問題に応用した研究。
- 状態依存重要度サンプリングによるブラックボックス自律システムの故障確率推定安全性/故障確率推定2024/12/1
ブラックボックスな逐次意思決定システムの故障確率を、状態依存の適応的重要度サンプリングで高精度に推定する手法を提案した。
- 能力を考慮したタスク割り当てとチーム編成による複雑環境の協調探査分析群制御2024/11/1
異なる自律能力を持つロボットチームの探査ミッションをMDPで定式化し、生産性と報酬を最大化する運用方針を計算。DARPA SubT Challengeの実シナリオで人間の戦略と比較し、異種チーム設計のトレードオフを議論した。
- SayComply: 検索ベース言語モデルによる実環境ロボットタスクの運用コンプライアンス遵守タスクプランニング/RAG2024/11/1
運用マニュアルに従う必要があるロボットのタスク計画のため、階層的データベースと木構造RAGを用いてドメイン知識に基づいた計画を生成する手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 画像特徴からの姿勢推定における確率的パラメータ推定器とキャリブレーション指標姿勢推定2024/7/1
画像特徴からの姿勢推定において、測定不確かさを考慮した3つの確率的推定手法を比較し、多変量正規分布向けの新たなキャリブレーション評価指標を提案した。線形近似法が高速で良好な予測を実現し、カルマンフィルタと統合することで連続姿勢推定の精度が向上することを示した。
- 自動運転のための自己教師ありマルチ未来占有予測自動運転2024/7/1
生成モデルの潜在空間でLiDAR占有グリッドの確率的予測を行い、RGBカメラや地図、計画軌道を条件として利用できる枠組みを提案。
- 拡散モデルによる安全クリティカル自律システム評価のための故障サンプリング安全性検証2024/6/1
条件付き拡散モデルを反復学習し、高次元ロボティクスにおける故障軌道を効率的にサンプリングする手法を提案。既存のブラックボックス手法より少ないサンプルで多様な故障モードを網羅できることを示した。
- SEEK: 実世界の検査タスクにおける物体目標ナビゲーションのための意味推論物体目標ナビゲーション2024/5/1
事前の空間配置と常識的な意味知識を組み合わせ、動的シーングラフと関係意味ネットワークを用いて対象物体を効率的に探索・ナビゲートする枠組みを提案し、脚式ロボットで実証した。
- ネットワーク化マルコフゲームにおけるミニマックス問題の分散オンライン計画群制御2024/5/1
ネットワーク化マルコフゲームにおいて、各エージェントが局所的なオンライン計画と分散最適化を組み合わせてミニマックス目的を近似するアルゴリズムを提案し、フォーメーション制御シミュレーションで有効性を示した。
- 適応的情報経路計画のための学習ベース手法に関するサーベイ経路計画2024/4/1
未知環境で効率的にデータ収集する適応的情報経路計画(AIPP)に学習手法を適用した研究を、統一的な数理枠組みと2つの分類軸で整理したサーベイ。
- 情報経路計画のための近似逐次最適化経路計画2024/2/1
グラフ上で情報量を最大化する経路を、凸緩和と動的計画法による逐次近似で効率的に求める手法を提案。
- 解釈可能な運動予測のための分離型ニューラル関係推論運動予測2024/1/1
グラフ表現と時系列モデルを統合した変分オートエンコーダで、動的エージェント間の相互作用を潜在空間で推論し、エッジ特徴を分離して解釈性と分布外汎化性能を高めた運動予測手法を提案。
- 社会的ロボットナビゲーションのためのマルチエージェント動的関係推論社会的ナビゲーション2024/1/1
エージェント間のペア関係に加え、複数ノードを適応的に結ぶハイパーエッジを教師なしで推論し、動的に変化する関係グラフとハイパーグラフを構築することで、マルチエージェント軌道予測と社会的ロボットナビゲーションを高精度化した研究。
- 意味論的信念ビヘイビアグラフ：未知環境における自律ロボット検査の実現自律検査2024/1/1
未知環境での自律ロボット検査のため、意味論に基づく行動ノードと遷移をグラフで表現し、能動的意味探索で対象を発見しながら検査する枠組みSB2Gを提案。脚式ロボットによる都市検査で人間に匹敵する効率を実証した。
- 自律製造のための大規模マルチロボット組立計画群制御2023/11/1
CAD仕様から数千部品の組立手順を自動生成し、ロボット群の配置・タスク割当・協調搬送・衝突回避制御までを一貫して計画するアルゴリズム群を提案。
- 内部状態推論とインタラクティブ性推定による対話型自律ナビゲーション自律ナビゲーション2023/11/1
周囲エージェントの内部状態と将来軌道を反実仮想推論で予測する補助タスクを強化学習に統合し、説明可能な指標と性能向上を実現した。
- 制約付き階層型モンテカルロ信念状態プランニングプランニング2023/10/1
制約付き部分観測マルコフ決定過程(CPOMDP)において、階層的なオプション分解と信念木探索を組み合わせ、大規模連続ロボット問題でも安全制約を満たすオンラインプランニング手法COBeTSを提案した。
- 自動運転のための意味情報を活用した将来時空間占有グリッド予測自動運転2023/10/1
環境の意味セグメンテーションと占有情報を組み合わせ、将来の時空間占有状態を予測する枠組みを提案し、Waymo Open Datasetで移動物体の消失やぼやけを抑え予測精度を向上させた。
- SAVME: メタ学習を用いた自律システムの効率的な安全性検証安全性検証2023/9/1
メタ学習とマルチアームドバンディットを組み合わせ、自律システムの故障シナリオを効率的に探索し、シミュレーションの忠実度を適応的に選ぶことで検証を最大18倍高速化した。
- Scene Informer: 部分観測環境におけるアンカーベースの遮蔽推論と軌道予測軌道予測2023/9/1
部分観測環境で観測エージェントの軌道予測と遮蔽領域の推論を統合するTransformerベースの手法を提案し、Waymoデータセットで性能向上を示した。
- 知覚システムの安全要件を効率的に決定する手法知覚/安全要件推定2023/7/1
閉ループ系のブラックボックスシミュレータを用い、知覚システムが満たすべき安全な性能特性の集合を効率的に推定する「スムージングバンディット」を提案し、視覚ベースの航空機衝突回避問題で有効性を示した。
- ガイド付きメタ強化学習によるロバストな運転方策学習自動運転/メタ強化学習2023/7/1
社会車両の多様な運転方策を単一のメタ方策として学習し、それらを相手に訓練することで、未知の挙動にも頑健な自動運転方策を獲得する手法を提案した。
- 状態推定のための深層正規化フロー状態推定2023/6/1
正規化フローと表現力の高い深層ニューラルネットワークを組み合わせてエージェントの真の状態に対する信念を学習し、ロボットの状態推定タスクで従来手法を上回る性能を示した論文。
- 経験フィルタ：未見タスク・環境への過去経験の活用自動運転2023/5/1
過去に学習した複数環境の政策を経験カーネルで補間し、未見環境でもゼロショットで近最適な政策を生成する手法を提案し、自動運転車のT字路走行で有効性を示した。
- 確率的推論としてのモデルベース検証検証・安全性2023/5/1
逐次システムの故障軌道分布推定をベイズ推論として定式化し、自動微分による軌道勾配とHMCサンプリングで効率的に検証する手法を提案した。
- 意味的信念グラフによる極限環境での安全かつ効率的なナビゲーションナビゲーション2023/4/1
未知の不整地でロボットが安全かつ効率的に移動するため、地形の意味情報と不確かさを確率ロードマップ上で扱う「意味的信念グラフ」を提案し、脚ロボットの実環境実験で検証した。
- 最小限の介入で人間の経路選好を考慮したロボットナビゲーションナビゲーション2023/3/1
人間の経路選好と未知の目標をオンラインで同時推定し、疎な介入でもロボットが適切にナビゲーションする手法を提案。
- 未知環境を効率的に探索するための適応的カバレッジ経路計画経路計画2023/2/1
未知環境を限られた時間で探索するため、センサが覆う面積を最大化する経路を木構造の逐次意思決定として計画する手法を提案し、DARPA地下チャレンジでも活用した。
- 能動的ロボット源探索のための高速でスケーラブルな信号推論能動探索2023/1/1
ロボットが未知環境で信号源を探索する際に、大規模な計測データと障害物を扱えるグローバル・ローカル因子グラフモデルを提案し、スケーラブルなプランナーと組み合わせてシミュレーションと実機で性能向上を示した。
- 解釈可能な自己認識ニューラルネットワークによる堅牢な軌道予測軌道予測2022/11/1
自動運転の軌道予測において、低次元で解釈可能な潜在空間上でエビデンシャル深層学習により認識的不確実性を推定し、過去のエージェント行動・道路構造・社会的文脈という意味的概念に不確実性を分配する手法を提案した。
- POMDPの粒子信念近似における最適性保証POMDP/計画2022/10/1
POMDPを有限粒子による信念MDPで近似したときの誤差を理論的に評価し、サンプリングベースMDPアルゴリズムの収束保証をPOMDPに拡張する手法を提案した。
- LOPR: 生成モデルを用いた潜在占有予測予測2022/10/1
LiDARの占有グリッドマップ予測を表現学習と潜在空間での確率的予測に分離し、生成モデルで将来の占有を予測する手法を提案。
- ニューラルフィードバックループの後方到達可能性解析：線形・非線形システムのための手法安全性検証2022/9/1
ニューラルネットワーク制御ポリシーを持つ閉ループ系の安全性を検証するため、順方向解析ツールを活用して後方投影集合の過近似を効率的に求める手法を提案した。
- 不確実性下の探索におけるリスクを考慮したメタレベル意思決定探索2022/9/1
未知環境のロボット探索において、局所・大域方策を状況に応じて切り替えるリスク考慮型メタレベル意思決定フレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で大規模環境の探索効率を向上させた。
- マルチモーダルセンシングを用いた適応的情報経路計画のための逐次ベイズ最適化情報経路計画2022/9/1
複数のセンサを持つエージェントが、限られた資源の中で未知環境を探索し情報を集める問題を、逐次ベイズ最適化とオンライン計画で解き、従来手法より平均報酬を2倍以上に改善した研究。
- 都市環境における動態認識型時空間占有予測自動運転/占有予測2022/9/1
移動物体の検出・セグメンテーションと周囲環境の将来占有状態予測を、占有表現で統合した深層学習フレームワークを提案し、Waymo Open Datasetで高精度を実証した。
- EvolveHypergraph: 群れを考慮した動的関係推論による軌道予測軌道予測2022/8/1
エージェント間のペア関係だけでなく、複数ノードを結ぶハイパーエッジを教師なしで推論し、群れ単位の関係を捉えて軌道予測精度を向上させる手法を提案。
- 潜在的な協力度を考慮した合流計画フレームワーク自動運転計画2022/7/1
高速道路の合流において、周囲のドライバーの協力度をパーティクルフィルタで推定し、POMDPでオンライン計画を行う手法を提案した。
- リスク駆動型知覚システム設計知覚2022/5/1
知覚誤差が閉ループ系全体の安全性に与える影響を評価するリスク関数を導入し、損失関数と学習データ生成に組み込むことで衝突リスクを37%削減した。
- 安全志向の階層型敵対的模倣学習による都市環境での自動運転自動運転/模倣学習2022/4/1
安全な低レベル制御器群から選択する高レベル方策を敵対的模倣学習で獲得し、実データ駆動のラウンドアバウトシミュレータで従来法より優れた運転模倣を実現した。
- 速度変更による衝突回避アドバイザリの衝突リスクと運用影響衝突回避2022/4/1
ACAS Xr向けに速度変更アドバイザリを出すMDPベースの衝突回避ロジックを開発し、水平・垂直ロジックとモンテカルロシミュレーションで安全性と運用効率を比較した論文。
- 悪天候下の自動運転知覚はどう失敗するか：強化学習によるストレステスト知覚/ロバスト性2022/3/1
強化学習を用いて、雨・霧・雪などの悪天候でLiDAR知覚や軌道予測が失敗しやすい入力の乱れ系列を探索する手法を提案し、実走行データで有効性を示した。
- モデル予測最適化パス積分戦略モデル予測制御2022/3/1
MPPIを制御系列全体の同時分布に拡張し、適応的重要度サンプリングを組み込むことで、少ないサンプルでより良い制御性能を実現する手法を提案した。
- ラウンドアバウトにおける分散ゲーム理論計画による複数車両制御マルチエージェント計画2022/1/1
車両が観測範囲内の相手とのみゲームを並列に解く分散型ゲーム理論計画を提案し、ラウンドアバウトで衝突のない効率的な走行を実現した。
- 歩行者をセンサーとして用いるマルチエージェント変分オクルージョン推論オクルージョン推論2021/9/1
観測されたドライバーの軌跡から見通し外の占有グリッドを推定するため、離散潜在空間を持つ条件付き変分オートエンコーダで多峰的写像を学習し、複数エージェントの測定を証拠理論で統合する手法を提案した。
- 不確実な動的環境のための3Dレーダー速度マップ認識/マッピング2021/7/1
空間座標を高次元特徴空間に射影しベイズ線形回帰で3D速度マップを推定、不確実性も定量化する手法を提案し、空中・地上データセットで有効性と拡張性を示した。
- 離散オイラー・ラグランジュ残差最小化による構造化力学モデルの学習モデル学習2021/5/1
構造化力学モデルを離散オイラー・ラグランジュ残差の最小化で学習する手法を提案し、二重振り子の時系列データで従来法より高精度なモデルが得られることを示した。
- 生成的モデルを用いた画像ベースニューラルネットワーク制御器の検証形式検証2021/5/1
GANで状態から画像を生成するモデルと制御ネットワークを結合し、低次元入力空間で既存の形式検証ツールを適用することで、画像ベース制御器の安全性を形式的に保証する手法を提案した。
- 選好学習による報酬関数の特徴量獲得選好学習2021/3/1
人間の比較データから報酬関数を学習する際、手設計の特徴量に加えてニューラルネットで追加特徴量も同時に学習し、運転シナリオで予測性能と表現力の向上を示した論文。
- 転移学習による効率的な反復型安全性検証安全性検証2020/12/1
強化学習ベースの安全性検証アルゴリズムに転移学習を導入し、過去の検証タスクの知識を注意重みと状態・行動価値変換で再利用することで、関連システムの検証を効率化した研究。
- 自動運転知覚のための分布外検出自動運転知覚2020/11/1
訓練時にOODデータを必要とせず推論コストも増やさない分布外検出法を提案し、実世界の自動車データセットで最先端手法を上回った。
- 動的環境における時空間占有予測のための双叉型ConvLSTM時空間予測2020/11/1
静的環境の観測変化と動的物体の動きを別々の枝で予測し融合する二重枝ニューラルネットを提案し、長期予測での動的物体の消失やぼやけを改善した。
- 環境予測のための注意機構拡張ConvLSTM環境予測2020/10/1
占有グリッドの時空間予測において、移動物体のぼやけや消失を抑えるため、時間注意機構と自己注意機構をConvLSTMに組み込んだ2つの手法を提案し、KITTIとWaymoで性能向上を示した。
- 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。
- 都市環境における不確実性を考慮した運動推定のための方向プリミティブ運動予測2020/7/1
道路網の事前情報を方向プリミティブとして表現し、周囲車両の将来挙動を確率分布として予測する手法を提案した論文。
- 確定的等価EMによる部分観測系のスケーラブルな同定システム同定2020/6/1
部分観測非線形系のオフライン同定において、確定的等価近似EMをブロック座標上昇として定式化し、高次元系でも効率的に学習できる手法を提案。曲技ヘリのダイナミクス同定で従来法を上回る予測性能を示した。
- 優先順位制約付きマルチロボット組立計画の最適逐次タスク割当と経路探索マルチエージェント計画2020/6/1
タスク間の順序制約がある工場環境で、多数ロボットのタスク割当と衝突回避経路を階層的に最適化し、メイクスパン最小の解を求める手法を提案・評価した。
- 不確実性と時間制約下での動的マルチロボットタスク割り当て群制御2020/5/1
時間窓とタスク完了の不確実性がある環境で、失敗タスク数を最小化する階層型マルチロボット割り当てアルゴリズムSCoBAを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 反復推論を用いた強化学習による密集交通での合流自動運転/強化学習2020/5/1
ゲーム理論のレベルk思考と強化学習を組み合わせ、多様な他車挙動に頑健な密集交通での合流ポリシーを学習させた研究。
- 選好比較から報酬関数を能動学習するガウス過程回帰報酬学習2020/5/1
人間による軌道間の比較選好のみを用い、ガウス過程で報酬関数をモデル化して能動的に効率よく学習する手法を提案した論文。
- 動的計画法とシーン分解による自動運転車のスケーラブルな安全検証自動運転/安全検証2020/4/1
近似動的計画法で自動運転ポリシーの失敗分布を推定し、複雑な走行シーンを自車と他車1台の部分問題に分解して組み合わせることで、多数の失敗事例を効率的に発見する安全検証手法を提案した。
- 自動運転車のための解釈可能な安全性検証安全性検証2020/4/1
信号時相論理式で人間が理解できる故障条件を記述し、発生確率の高い故障を探索することで、自動運転車のシミュレーション安全性検証を改善した研究。
- ロボット学習と制御のための構造化力学モデルモデルベース制御2020/4/1
ロボットの力学をデータから学習する際に、物理的構造を組み込んだ「構造化力学モデル」を提案し、ブラックボックスなニューラルネットより少ないデータで汎化し、信頼性の高いモデルベース制御ができることを示した。
- 確率的移動時間を考慮したマルチエージェント経路探索のための競合ベース探索アルゴリズムマルチエージェント経路計画2020/4/1
各辺の移動時間をガンマ分布でモデル化し、ペアごとの衝突確率の上限を保証しつつ期待総移動時間を最小化するSTT-CBSを提案した。
- 適応的ストレステストの定式化検証・テスト2020/4/1
安全な自律性の検証に向けて、シミュレーションで効率的に失敗事例を探索するブラックボックス手法「適応的ストレステスト(AST)」の理論を提示し、3つの検証問題への適用例を示した論文。
- 適応的ストレステストによる画像ベースNN制御器の検証検証/安全性2020/3/1
画像入力のニューラルネット制御システムに対し、適応的ストレステストとNN検証を組み合わせ、故障を引き起こす最も起こりやすい画像外乱系列を探索する手法を提案し、航空機の自動走行タスクで有効性を示した。
- 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。
- 報酬拡張による適応的ストレステストで自動運転車を検証自動運転検証2019/8/1
自動運転の失敗シナリオ探索(AST)にドメイン知識を報酬として組み込み、より多様で有用な失敗事例を発見できるようにした研究。
- 協調性を考慮した強化学習による密集交通での合流自動運転/強化学習2019/6/1
他車の協調度合いに関する信念を保持しながら強化学習で合流行動を学習し、オンライン計画法よりデッドロックを減らした研究。
- 自動運転の戦術的意思決定における計画と深層強化学習の統合自動運転/計画+強化学習2019/5/1
AlphaGo Zeroを連続状態空間に拡張し、モンテカルロ木探索と深層強化学習を組み合わせた自動運転の戦術的意思決定フレームワークを提案。高速道路のシミュレーションでベースラインを上回る性能を示した。
- 遮蔽環境における歩行者衝突回避システム自動運転/衝突回避2019/4/1
歩行者の位置不確実性に対処するためPOMDPで方針を導出し、不可避時のみ作動するAEBと統合することで不要な急ブレーキを減らす頑健な自動運転ブレーキ系を提案した。
- 再帰表現学習による都市環境の動的予測予測/自動運転2019/4/1
都市部の動的障害物を考慮し、占有グリッドデータからPredNetで将来の占有状態を予測する枠組みを提案し、KITTIで高精度を示した。
- 確率的保証付き強化学習による自動運転自動運転2019/4/1
線形時相論理で表した確率的仕様を満たす行動に探索を制限する強化学習手法を提案し、交差点シナリオで安全性の保証と効率性を両立できることを示した。
- シーン分解を用いた安全強化学習による複雑な都市環境の走行自動運転/安全強化学習2019/4/1
モデル検査で安全性を保証する強化学習に信念更新とシーン分解を組み合わせ、複数の交通参加者がいる複雑な交差点を安全に自律走行する手法を提案した。
- 敵対的強化学習による自動運転制御の堅牢性と安全性の向上強化学習/自動運転2019/3/1
自動運転の制御において、環境の外乱を考慮した2プレイヤーゲームとして強化学習を定式化し、半競争的な設定に拡張することで、より意味のある外乱を捉え、衝突率を低減しつつ走行効率を改善する堅牢な方策を実現した。
- 動的なリアルタイムマルチモーダル経路計画の階層型ハイブリッドプランニング経路計画2019/2/1
ドローンが飛行と地上車両を乗り継ぐような不確実な交通網で、階層型ハイブリッド計画により経路を計画・実行するフレームワークを提案し、大規模シミュレーションで既存手法を上回る性能を示した。
- 機械システムの構造化学習のための汎用フレームワークモデルベース強化学習2019/2/1
ラグランジアンと一般化力をニューラルネットでモデル化し、事前知識を柔軟に組み込めるグレーボックスな力学モデル学習手法を提案。二重振り子でデータ効率とモデルベース強化学習性能がブラックボックス手法を上回ることを示した。
- 単眼動画からの自動車衝突リスクのリアルタイム予測リスク予測2019/2/1
ダッシュボードカメラの単眼動画から物体検出・追跡・状態推定を行い、10秒先までの衝突リスクを5Hz以上でリアルタイム予測する低コストシステムを提案した。
- 自動運転車のための適応的ストレステスト自動運転/テスト2019/2/1
自動運転車の意思決定システムを検証するため、環境の確率的要素を摂動させて衝突シナリオを探索する手法を提案し、MCTSと深層強化学習で最も起こりやすい失敗事例を効率的に見つけられることを示した。
- HG-DAgger：人間の専門家との対話型模倣学習模倣学習2018/10/1
人間の専門家が常に操作権を持つ形でDAggerを改良し、モデル不確実性に基づく安全閾値も学習することで、自動運転タスクでの性能向上を実現した。
- 深層強化学習による自律航空機群の分散型山火事監視群制御2018/10/1
深層強化学習を用いて複数の固定翼自律機を分散制御し、山火事の拡大を追跡・監視する手法を提案し、既存のオンライン再cedingホライズン制御より優れることを示した。
- 山火事監視・予測のための画像に基づく自律航空機誘導航空ロボティクス2018/10/1
小型無人機が撮影した山火事画像からノイズを除去し火災の成長を予測しながら、深層強化学習で火災を直上飛行せず監視する経路を自律生成する手法を提案した。
- ニューラルネットワークによる移動センサ向け情報マップ生成情報マップ生成2018/9/1
畳み込みニューラルネットワークを用いて、目標推定とセンサモデルから情報マップをリアルタイムに生成する手法を提案し、計算時間を大幅に削減した。
- マルチロータUAVによる低コストで効率的な電波源の位置推定UAV測位2018/8/1
2本のアンテナで受信強度を測り、情報理論的制御でUAVの探索を誘導することで、市販の低コスト部品のみを用いて電波源を効率的に位置推定するシステムを提案した。
- 情報収集タスクにおけるエルゴディック軌道の最適性について情報収集・エルゴディック制御2018/8/1
同一状態からの繰り返し計測における劣モジュラ性と情報の線形減衰を仮定すると、最適な情報収集軌道がエルゴディックになることを示し、実験で検証した論文。
- 人をセンサーとして活用：人間の行動から地図を推定するマッピング2017/11/1
人間ドライバーと歩行者の相互作用を利用し、他のエージェントの行動から遮蔽された地図領域を推定するマッピング手法を提案。実世界データで従来手法を上回る環境認識性能を示した。
- DropoutDAgger：ベイズ的手法による安全な模倣学習模倣学習2017/9/1
ドロップアウトを用いて初心者ポリシーをベイズニューラルネットワークとして学習し、その行動分布から専門家行動に対する安全性を確率的に評価することで、探索と活用のバランスを取りながら安全な模倣学習を実現した。
- 都市交差点を自律走行するための信念状態プランニング自動運転計画2017/4/1
信号のない都市交差点の走行をPOMDPとして定式化し、モンテカルロサンプリングで計画する手法を提案。シミュレーションで安全性と効率の指標において閾値ベースのヒューリスティックを上回ることを示した。
- 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。
