Ryan K. Cosner
収録論文 15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
- 接触を伴う確率ハイブリッドシステムのための到達回避証明制御理論2026/10/12
確率微分方程式と制御されたリセットカーネルからなる確率ハイブリッドシステムに対し、無限ホライズンで目標到達と危険回避を保証する証明と安全フィルタを提案した。
- MARCH: モデル支援強化学習による疎な足場上のヒューマノイドの知覚制御歩行2026/6/1
モデルベース手法とモデルフリー強化学習を組み合わせ、安全な参照軌道とCLF報酬を用いて教師ポリシーを訓練し、視覚ベースの学生ポリシーへ蒸留することで、疎な足場上の二足歩行を実現する。
- Safe-SAGE: ラプラス変調ポアソン安全関数による社会意味適応型安全誘導歩行2026/3/1
視覚と言語の意味理解を統合し、ポアソン安全関数とラプラス誘導場で障害物ごとに安全余裕を変える脚ロボットのナビゲーション手法を提案。
- ポアソン安全関数とラプラス誘導場によるリスク認識型安全フィルタ安全フィルタ2025/10/1
ポアソン方程式とラプラス方程式を解いて安全関数と誘導場を生成し、環境のリスクレベルを考慮した安全フィルタを構築する手法を提案。
- ヒューマノイドのための幾何認識型予測安全フィルタ：ポアソン安全関数からCBF制約付きMPCへ安全制御/MPC2025/8/1
ポアソン安全関数を用いて知覚データから制御バリア関数制約を数値的に生成し、ロボットの形状を考慮した非線形MPCによる予測安全フィルタをヒューマノイドと四足歩行ロボットに実装した研究。
- SHIELD: 学習ダイナミクスに基づく確率的制御バリア関数によるヒューマノイドの安全確保ヒューマノイド/安全制御2025/5/1
実機データから確率的な残差ダイナミクスモデルを学習し、制御バリア関数を確率的に適用する安全層を既存の強化学習歩行制御に追加することで、Unitree G1ヒューマノイドの屋内・屋外での障害物回避を実現した。
- 構成的安全臨界制御：部分フィードバック線形化可能系に対する制御バリア関数の合成安全制御2024/6/1
部分フィードバック線形化可能な系において、出力上の安全制約を全次数の制御バリア関数に拡張する手法を提案し、クアッドロータの実験で検証した。
- 微分平坦系に対する安全なマルチレート制御器の構成的設計法制御/安全性2024/3/1
微分平坦性を利用して、非線形動的システムの安全性を保証する二層マルチレート制御器を構成的に設計する手法を提案し、地上ローバーと四脚ロボットで実証した。
- 確率論的入力状態安定性歩行2023/4/1
有界な外乱に対する入力状態安定性(ISS)を、非有界な確率的外乱を持つ離散時間系に拡張した「確率的ISS(ISSp)」を提案し、マルチンゲール理論に基づくリアプノフ条件を与え、二足歩行ロボットの段差外乱に適用した。
- 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。
- 近似離散時間モデルとサンプルデータCBFによるサンプルデータ系の安全性安全制御2022/3/1
連続時間CBF設計と離散時間実装のギャップを埋めるため、近似離散時間モデルとサンプルデータCBFを用いて実装時の安全性を保証する凸最適化ベースの制御器を提案した。
- ステレオビジョンを用いた安全臨界制御のための自己教師ありオンライン学習安全制御2022/3/1
ステレオビジョンの不確かさを正解データなしで自己教師あり学習し、オンラインで新環境に適応させて制御バリア関数ベースの制御器を頑健化、四足ロボットで安全性と保守性低減を実証した論文。
- 安全性を考慮した選好学習による安全クリティカル制御安全制御2021/12/1
選好ベース学習と制御バリア関数を組み合わせ、四足ロボットの性能と安全性のトレードオフを自動調整する設計手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- モデルフリー安全臨界制御：ロボットシステムへの応用安全制御2021/9/1
制御バリア関数に基づき、高精度な力学モデルなしで安全速度を生成し追従制御するモデルフリー安全臨界制御を提案し、セグウェイ・ドローン・四足ロボットで障害物回避を実証した。
- 制御バリア関数と状態射影安全を用いた二足歩行のエピソード学習歩行2021/5/1
制御バリア関数と機械学習を組み合わせ、モデル不確かさを学習して二足歩行ロボットの安全な動的歩行を実現する手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
