Shaohang Han

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

• 混合整数凸計画によるリスク信号時相論理の信念空間プランニング
  プランニング2026/10/12

  ノイズのある観測下でリスク信号時相論理タスクを満たすため、ガウス信念空間でのプランニングを混合整数凸計画として定式化し、大域最適性を保証する手法を提案した。

• ランダム有限集合上のリスク認識信念制御バリア関数
  安全制御2026/7/1

  未知・動的な環境で移動物体の数が変動する中、ノイズを含む不完全な観測から安全性を保証する制御手法を提案。粒子フィルタで信念を表現し、リスクを考慮したバリア関数で安全集合の不変性を確保する。

• Signal Temporal Logic仕様下での軌道最適化のための厳密で滑らかな再定式化
  軌道最適化2025/11/1

  Signal Temporal Logicの仕様を満たす軌道最適化問題に対し、max/min演算子を厳密かつ滑らかに再定式化する手法を提案し、数値シミュレーションで有効性を示した。

• 信念制御バリア関数による動的環境でのリスク対応ロボット制御
  安全制御2025/4/1

  サンプルベースの信念分布とテールリスクの集中不等式を組み込んだ信念制御バリア関数を提案し、動的環境での安全なロボット制御を実現した。

• CageCoOpt: ケージング誘導による形態と方策の協調最適化でマニピュレーションのロバスト性を向上
  マニピュレーション2024/9/1

  ケージングの指標を両階層の目的に組み込み、強化学習とベイズ最適化でマニピュレータの形態と制御方策を同時最適化し、不確実性下での把持・操作の成功率を高める手法を提案。

• 不確実な車両挙動に頑健な自動運転向け効率的リスク考慮型分岐MPC
  自動運転/MPC2024/3/1

  他車の挙動予測の確率分布の曖昧さを考慮し、min-max最適化と正則化付き反復法でリスクを抑えた安全な軌道計画を実現する手法を提案した。

• ゲーム理論と分岐モデル予測制御による自動車線合流
  自動運転/行動計画2023/11/1

  車線合流問題を対象に、ギャップ選択をゲーム理論でモデル化し、周囲車両の不確実な均衡戦略を考慮する分岐モデル予測制御を組み合わせた行動・運動計画フレームワークを提案し、実交通データで有効性を検証した。

• 制御Lyapunov障壁関数を用いた安全なロボット制御のための強化学習
  安全強化学習2023/5/1

  動的モデルを使わずデータのみから安全性と到達可能性を評価する制御Lyapunov障壁関数(CLBF)を導入し、その条件を満たす制御器を探索するモデルフリー強化学習手法LBACを提案。2Dクアッドロータのナビゲーション実験で有効性を示した。