Ufuk Topcu
University of Texas at Austin
収録論文 75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
- 較正済み潜在プロービングによるVLAモデルの失敗予測と分類VLA2026/11/5
VLAモデルの潜在層に軽量プローブを挿入し、失敗の早期検出・検出漏れ/誤警報率の上限保証・失敗モード分類を低オーバーヘッドで実現した研究。
- 不確実性が引き金となる空中支援要請：オフロード走行のための適応的精緻化空陸協調ナビゲーション2026/11/4
地上車両のMPPI計画の不確実性を評価し、空中観測で解消すると走行改善が見込める場合のみUAVに支援を要請する手法を提案。シミュレーションで98.9%の到達率を保ちつつUAV飛行時間を87.7%削減した。
- マルチフィデリティ方策勾配によるデータ希少強化学習の安定化強化学習2026/10/1
高忠実度データが少ない強化学習において、低忠実度データを制御変量として活用し、PPOに拡張したMFPG-PPOを提案。シミュレーションと実機で安定性とデータ効率を向上させた。
- FORM: 直接的な材料則同定によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/9/29
単一のロボット相互作用から弱形式運動量バランスを用いて変形可能な材料の物理特性を高速同定し、そのモデルを新しい動作や形状のマニピュレーション計画に再利用する手法を提案。
- もし、ならば、そうでなければ：視覚言語ナビゲーションにおける条件分岐の診断VLA2026/8/18
視覚言語ナビゲーションエージェントの条件分岐能力を診断するためのベンチマークCondVLNを導入し、分岐条件をシーングラフに基づいて生成し、エージェントの失敗原因を分析した。
- ViewMind3D: モジュール型ビュー認識推論による学習不要の3D質問応答3D質問応答2026/7/30
3D再構成や追加学習を必要とせず、マルチビュー観測から3D空間推論を行う学習不要のフレームワークを提案。質問駆動のビュー選択、言語条件付き物体接地、鳥瞰図インジケータ、役割ベース推論の4モジュールで構成し、ScanQAとSQA3Dで競争力のある性能を達成した。
- 飛行中に計算する：ドローンコンピューティングの未来を見据えてドローン2026/7/1
ドローンが物流やインフラ点検などで大規模に活躍する未来を描き、その実現に必要な12の技術課題と解決策を報告した論文。
- 物理的に実現可能なワールドモデルにおける経路計画経路計画2026/7/1
ロボットが事前に再構築した3Dシーンに物理シミュレーションを組み合わせ、将来の地形変化を考慮した経路計画を評価するシステムを提案した。
- VASO: 物理AIエージェントのための形式的検証可能な自己進化スキルスキル学習2026/6/3
LLMが生成したロボットスキル契約を、モデル検査による形式的検証と反例に基づくテキスト勾配で自己進化させるフレームワークVASOを提案。未テスト条件下でも時間的安全性を満たすスキルを少数サンプルで獲得できる。
- 物体が「何であるか」ではなく「何を可能にするか」：アフォーダンス推論のための機能的潜在空間アフォーダンス推論2026/6/1
外見ではなく機能（アフォーダンス）に基づく潜在空間を導入し、ロボットのプランニングにおける物体の機能推論を可能にする手法A4Dを提案した。
- Co-GLANCE: 不確実性を考慮した異種ロボットチームの能動的知覚群制御2026/6/1
異種ロボットチームが屋外環境で知覚の不確実性を解決するための、リアルタイムオンボード推論と意思決定システムを提案。視覚言語モデルの知識を蒸留し、適合予測と選択的棄権により統計的に保証された不確実性推定を実現し、能動的知覚をトリガーする。
- 物理的に実行可能な世界モデル：クエリ条件付き身体化AIの事例世界モデル2026/5/28
身体化AIの世界モデルは、将来の観測予測ではなく、介入クエリに答えるために物理構造を表現すべきであり、観測予測型モデルの物理的誤りを指摘し、モジュール構成とオーケストレータによる設計原理を提案する。
- GPS劣化・スプーフィング下での小型無人航空機の分離保証のためのロバストなマルチエージェント強化学習群制御2026/3/1
GPSの劣化やスプーフィングによる位置情報の改ざんを敵対的摂動としてモデル化し、その閉形式解を用いてロバストな分離保証ポリシーをMARLで学習する手法を提案した。
- 微分可能な逐次意思決定問題においてエージェントはいつ協調すべきか群制御2026/2/1
微分可能な運動計画問題において、協調行動をスペクトルとしてモデル化し、目的関数の二階特性に基づいて協調すべきタイミングを決定するアルゴリズムを提案した。
- 高次元マルチモーダル観測を用いたベイズ逆ゲーム逆ゲーム/ベイズ推論2026/1/1
複数エージェントの非協力ゲームにおいて、観測データから隠れた目的関数の事後分布を近似ベイズ推論で推定し、安全な意思決定を可能にするフレームワークを提案。
- UNCAP: 不確実性誘導型ニューロシンボリック計画と自然言語通信による協調自動運転VLA2025/10/1
自動運転車同士が自然言語メッセージで通信し、知覚の不確実性を明示的に考慮して協調計画を行う視覚言語モデルベースの手法を提案。通信帯域を削減しつつ安全性を向上させる。
- RepV: 安全分離可能な潜在空間によるスケーラブルなニューロシンボリック計画検証計画検証2025/10/1
安全・不安全な計画が線形分離可能な潜在空間を学習し、自然言語ルールに対する計画の遵守を確率的保証付きで検証するニューロシンボリック検証器を提案。
- MoS-VLA: ワンショットスキル適応を可能にする視覚-言語-行動モデルVLA2025/10/1
ロボット操作方策を学習済み基底関数の線形結合として表現し、新しいタスクには1回の実演だけで勾配更新なしに適応できるVLAフレームワークを提案。
- VLN-Zero：ゼロショット移動のための高速探索とキャッシュ活用型ニューロシンボリック視覚言語ナビゲーションVLA2025/9/1
VLMでシーングラフを効率的に構築し、ニューロシンボリックな計画とキャッシュ実行を組み合わせることで、未知環境でのゼロショット視覚言語ナビゲーションを高速・高精度に実現した研究。
- LAD-VF: LLM自動微分による形式手法フィードバックを用いたファインチューニング不要のロボットプランニングVLA2025/9/1
形式検証のフィードバックをプロンプト改善に活用し、モデルの再学習なしでLLMのロボット計画の安全性・仕様遵守を高めるフレームワークを提案。
- 実時間でのゼロからの自律化：非構造環境における動力学のオンライン適応sim2real2025/9/1
関数エンコーダと再帰的最小二乗法を組み合わせ、ストリーミングオドメトリから動力学モデルをオンラインで適応させる手法を提案し、氷上を含む非構造地形でのナビゲーション性能を向上させた。
- 不整地環境における計画のための地形認識ダイナミクスのオンライン適応sim2real2025/6/1
関数エンコーダを用いて、多様な地形上のロボットダイナミクスを表現するニューラルネットワーク基底関数を学習し、新しい地形にオンラインで迅速に適応する手法を提案。シミュレータ実験で、ベースラインより衝突が少なくナビゲーション性能が向上することを示した。
- マルチフィデリティ制御変数による方策勾配推定強化学習2025/3/1
高忠実度データが乏しい状況で、低忠実度シミュレータのデータを制御変数として活用し、分散を低減した不偏な方策勾配推定器を構築するマルチフィデリティ強化学習フレームワークを提案。
- IG-MCTS：不完全情報下での人間参加型協調ナビゲーション人間ロボット協調ナビゲーション2025/2/1
ロボットが局所知覚で移動し人間が不正確な地図で指示する協調ナビゲーションにおいて、情報共有と移動を同時最適化するオンライン計画法IG-MCTSを提案し、通信量と認知負荷を低減しつつ性能を維持できることを示した。
- 静かで安全な都市航空モビリティ交通管理のための強化学習アプローチ群制御2025/1/1
都市航空モビリティ(UAM)の交通管理において、マルチエージェント強化学習を用いて高度調整を行い、騒音低減と航空機間の安全な間隔確保の両立を目指した研究。
- マルチモーダル基盤モデルによる計画時の不確実性を分離・定量化する形式的手法VLA2024/11/1
視覚理解に起因する知覚不確実性と計画生成の決定不確実性を分離し、形式検証とConformal Predictionで定量化して、能動的再観測や高確信データでの微調整によりロボットタスクの信頼性を高める枠組みを提案した。
- 安全制約付き計画のための言語モデルの検証と改良の統合手法VLA2024/10/1
言語モデルが生成するロボットプログラムをオートマトン表現に変換して安全仕様を検証し、その結果を活用した微調整で安全なプログラム生成を効率化する手法を提案。
- MultiNash-PF: 軌道ゲームにおける複数の局所一般化ナッシュ均衡を計算する粒子フィルタリング手法マルチエージェント軌道計画2024/10/1
マルチエージェントの軌道計画をゲーム理論的に定式化し、暗黙的粒子フィルタリングで複数の局所一般化ナッシュ均衡を効率的に求める手法を提案。人とロボットの実環境インタラクションで有効性を実証。
- エージェント間依存を疎にした近似フィードバックナッシュ均衡群制御2024/10/1
マルチエージェント動的ゲームにおいて、他エージェントの状態に選択的に依存する疎なフィードバック政策を正則化動的計画法で求め、ノイズがある場合でも標準ナッシュ均衡より低コストを達成する手法を提案。
- OpenAI o1モデルの計画能力：実現可能性・最適性・汎化性の評価LLM計画2024/9/1
OpenAIのo1モデルの計画能力を、制約の多いタスクや空間的に複雑な環境で評価し、制約遵守や状態遷移管理に優れる一方、冗長な行動や空間的汎化に課題があることを明らかにした。
- ニューラルODEのゼロショット転移sim2real2024/5/1
関数エンコーダ理論を用いてニューラルODEの基底関数空間を学習し、オンラインで勾配計算や再学習なしに未知環境へゼロショット転移できる手法を提案した。
- MM3DGS SLAM：視覚・深度・慣性計測を用いたマルチモーダル3DガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2024/4/1
3Dガウシアンスプラッティングと視覚・深度・慣性計測を統合し、未姿勢カメラ画像から高精度なSLAMを実現する手法を提案。追跡精度が3倍、描画品質が5%向上し、リアルタイムで高解像度3Dマップを生成できる。
- ロボットナビゲーションのためのランダム化アルゴリズムによるスケーラブルなネットワーク特徴選択群制御2024/3/1
未知環境を航行するロボット群の自己位置推定に有用な視覚特徴を、グラフラプラシアンとネットワーク接続性を利用したランダム化アルゴリズムで効率的に選択する手法を提案した。
- ベイズ逆ゲームの自動符号化逆ゲーム/ベイズ推定2024/2/1
観測からゲームパラメータの事後分布を推定するため、微分可能なゲームソルバを組み込んだ変分オートエンコーダを提案し、不確実性を考慮した推定を可能にした。
- ロボティクスにおけるオンライン基盤モデル選択基盤モデル選択2024/2/1
ロボットタスクでオープンソースと有料の基盤モデルを状況に応じて選ぶオンライン学習手法を提案し、性能・時間・コストのトレードオフを改善した。
- 検証可能で合成的な強化学習のためのマルチフィデリティsim-to-realパイプラインsim2real2023/12/1
複雑なロボットタスクをサブタスクに分解し、マルチフィデリティシミュレーションで検証しながら強化学習ポリシーを訓練・実機展開するフレームワークを提案し、Warthog無人地上ロボットの走行制御で実証した。
- 形式手法フィードバックによる言語モデルのファインチューニングVLA2023/10/1
自然言語タスク記述から自動運転などの制御ポリシーを生成するため、形式手法による検証結果を報酬として言語モデルを自動でファインチューニングする手法を提案し、仕様充足率を60%から90%に改善した。
- 3分のデータから学習・汎化する：物理制約と不確実性を考慮したニューラル確率微分方程式モデルベース制御2023/6/1
物理知識を組み込んだドリフト項と不確実性を表す拡散項を持つニューラルSDEを提案し、3分の飛行データのみからヘキサコプタのアグレッシブな軌道追従制御を実現した。
- 潜在空間の最近傍誘導探索による画像からのスパース制御タスク学習マニピュレーション2023/2/1
少数のデモンストレーションを用いて、画像のみからスパース報酬のロボットマニピュレーションタスクを効率的に学習する手法を提案。
- Safely: 双対性を利用した制約付きセンシング下での安全な確率的運動計画運動計画2022/3/1
センシング制約のある不確実環境で、軌道計画と各時刻に計測すべき障害物の選択を同時に最適化し、衝突確率を閾値以下に保つ運動計画手法を提案した。
- 自律システムの動的認証認証・安全性2022/3/1
複雑で予測不能な実環境に展開される自律システムに対し、不確実性を考慮した新しい認証手法と数学的ツールの必要性を論じた論文。
- 頭対頭自律レースのための階層制御自律レース2022/2/1
安全・公平ルールを考慮した1対1自律レース向けに、離散ゲームで経由点を計画する高レベル層と、MARLまたはLQNGで高解像度制御を行う低レベル層からなる階層制御器を構築し、既存手法より勝率とルール遵守で優れることを示した。
- 安全な人間-ロボット共有自律のためのバリアペア手法共有自律/安全制御2021/12/1
人間の入力を履歴から推測して安全制約を定義し、バリア関数と制御器のペアをRRTで探索することで、人間の介入下でもロボットが安全に動作する二層制御フレームワークを提案した。
- 物理情報を組み込んだニューラルネットワークによる力学系モデリング物理情報ニューラルネット/力学系モデリング2021/9/1
物理法則やロボット設計などの事前知識をネットワーク構造と制約に組み込み、軌道データから力学モデルを学習する枠組みを提案し、ロボット環境で大幅な精度向上を示した。
- 俊敏な地上から空中ナビゲーションへ：学習された幻覚からの学習ナビゲーション2021/8/1
幻覚生成関数を手設計せず自己教師ありで学習し、地上・空中ロボット向けの高速で反応的な制約環境ナビゲーション計画器を実現した研究。
- 1回の試行で到達・遊泳・歩行・飛行を学習：乏しいデータと副次情報を活用したデータ駆動制御データ駆動制御2021/6/1
未知の動的システムに対し、1回の試行から得られるノイズ付きストリーミングデータと物理法則などの副次情報だけを用いて、データ駆動型微分包含を反復的に精緻化し最適制御を近似する学習制御アルゴリズムを提案した。F-16シミュレータとMuJoCoで、数百万回の環境相互作用で訓練した強化学習に匹敵する性能を示した。
- タスク仕様を満たす非パラメトリック神経適応制御適応制御2021/6/1
未知の非線形ダイナミクスを持つシステムに対し、信号時相論理で表された時空間タスクを満たすよう、ニューラルネット学習と適応制御を統合した制御アルゴリズムを提案し、理論保証とロボット実験で有効性を示した論文。
- 断続通信下のマルチエージェントシステムに対する時間論理仕様を満たす制御器合成群制御2021/4/1
中継エージェントが探索エージェント群に断続的に状態情報を提供する系で、安定性と近似合意を保証しつつMTL仕様を満たす中継エージェントの最適制御入力を反復計算する手法を提案した。
- 自己教師ありオンライン報酬整形による疎報酬環境の効率化強化学習2021/3/1
疎な報酬しか得られない環境で、軌跡のランキングを自己教師信号として報酬関数を自動的に密化し、任意のRLアルゴリズムのサンプル効率を向上させる手法を提案した。
- 飛行中に3Dプリントするヘキサコプターの設計と実証空中3Dプリント2021/3/1
飛行中にFDM方式で3Dプリントできるヘキサコプターを開発し、簡単な制御戦略で初期プリント試験に成功して、ドローンによる3D造形の実現可能性を示した。
- 多様な確率的計画：複数の計画は一つより優れる計画2020/12/1
人間の選好など完全にはモデル化できない目的を持つ計画問題に対し、既知の目的関数の下で多様かつ準最適な方策群を生成する「多様確率的計画」を定式化し、Frank-Wolfe法に基づく解法を提案した論文。
- 自律システムのための最小違反計画：理論と実践的考察計画/時相論理2020/9/1
優先度付き安全仕様を時相論理で表現し、違反を最小化する軌道を漸近最適性保証付きで求める増分サンプリング手法を提案し、自動運転の交通ルール適用例で有効性を示した論文。
- 不確実なPOMDPに対するロバスト有限状態コントローラロバスト計画2020/9/1
遷移・観測の確率分布に不確実性があるPOMDPに対し、あらゆる許容分布で仕様を満たす有限メモリ方策を、双対化と線形化により既存手法より指数関数的に小さい問題として求める手法を提案した。
- BP-RRT：時相論理動作計画のためのバリアペア合成動作計画2020/9/1
非線形システムのLTL仕様を満たす制御器設計を、バリアペアをノードとするRRTで非凸問題として解く手法を提案し、2リンクマニピュレータのシミュレーションで実証した。
- 実行時情報を組み込んだ準最適リアクティブ合成リアクティブ合成2020/7/1
実行時にしか得られない情報を活用するため、候補シナリオごとに戦略を事前合成し、安全性と活性を保証しつつ動的に切り替える手法を提案し、性能劣化の上限も示した。
- 分散最適化による最小情報線形ガウス制御のスケーラブルな合成制御最適化2020/4/1
状態から制御入力への有向情報量と制御コストの重み付き和を最小化するLQG制御を、時間ステップごとに分解する分散アルゴリズムで解き、ホライズン長に対して線形時間で合成できることを示した論文。障害物のある経路計画に応用し、知覚と制御のコストを同時最小化する局所最適解を数千ステップ規模で計算できる。
- 能動的タスク推論に導かれる深層逆強化学習逆強化学習2020/1/1
時間的に拡張されたタスクの報酬学習のため、タスク構造の推論と報酬学習を交互に繰り返すアルゴリズムを提案し、推論したオートマトンで状態空間を拡張して深層IRLを行う。
- 学習による可視性最適化を伴う監視・回避ゲームの戦略合成監視ゲーム2019/11/1
敵対的目標の監視を時相論理制約として課しつつ、CNNで情報利得を近似して短期的可視性を最大化する視点を貪欲に選ぶ手法を提案した論文。
- 差分プライバシーを考慮したMTL仕様下でのマルチエージェント制御器合成マルチエージェント制御2019/9/1
各エージェントが出力にノイズを加えてクラウドに送る設定で、MTL仕様を確率的に満たしつつ差分プライバシーを保証する制御器を合成する手法を提案し、2台のロボットで検証した。
- 間欠通信下のマルチエージェントシステムに対する制御器合成：メトリック時相論理アプローチ群制御2019/9/1
リーダーが複数のフォロワーを切り替えながら間欠的に状態情報を送るマルチエージェント系で、安定性と合意を保証しつつリーダーの実用的制約をMTLで満たす最適制御入力を反復計算する手法を提案した。
- 確率的時間論理仕様を満たす共有制御の自律プロトコル合成共有制御2019/5/1
人間と自律プロトコルの指令を統合する共有制御系をMDPでモデル化し、逆強化学習で人間行動を抽象化した上で、確率的時間論理の安全・性能仕様を満たす自律プロトコルを準凸計画で合成する手法を提案した。
- 人間の作業負荷を考慮したロボット制御の形式保証HRI2019/3/1
人間の生産性を支えるロボット制御器を、作業負荷モデルとリアクティブ合成により形式的仕様を満たすよう設計し、HSRで実証した論文。
- 移動センサネットワークの分散型監視戦略合成群制御2019/2/1
移動センサ群による監視戦略を、多エージェントゲームを部分ゲームに分解して分散合成する手法を提案し、局所仕様の充足が大域監視目的を保証することを示した。
- 制約環境におけるロバストな全身動的歩行のための反応型タスク・動作計画歩行2018/11/1
時相論理ゲームで高レベル歩行計画を合成し、動的環境変化に再計画で対応する全身動的歩行の階層アーキテクチャを提案した論文。
- 構造化言語で説明するロボット計画の反例生成計画・検証2018/3/1
ロボットのミッション計画のMDPモデルにおいて、要件違反に至る行動を構造化自然言語で説明する「説明可能な反例」を定義し、混合整数線形計画法で最小かつ健全・完全な反例を生成する手法を提案した。倉庫ロボットの計画事例で有用性を示した。
- 信念抽象による監視戦略の合成計画・制御2017/9/1
移動する敵対的ターゲットの位置を把握し続ける監視タスクを時相論理で定式化し、部分情報ゲームを抽象化で完全情報ゲームに変換して戦略を合成する手法を提案した。
- その場で学ぶ制御指向の学習制御学習2017/9/1
動力学がほぼ未知のシステムに対し、小さな制御摂動で局所ダイナミクスを学習しながら到達回避を目指すミオピック制御アルゴリズムを提案し、劣最適性の厳密な限界を示した。
- ゲーム抽象化によるPOMDPの戦略合成計画/意思決定2017/8/1
POMDPを完全観測の確率ゲームへ抽象化し、抽象化精緻化で安全・性能を保証する戦略を効率的に合成する手法を提案した。
- 人間とロボットの協調における複雑な認知タスクのための確率的モデル検査人間ロボット協調2016/10/1
人間の行動をQテーブルからマルコフ決定過程としてモデル化し、確率的モデル検査でロボットの最適方策を合成する手法を提案した論文。
- 安全性と性能を保証する共有制御プロトコルの合成共有制御2016/10/1
人間と自律制御が発する指令を統合してロボットを動かす共有制御系を設計し、時相論理仕様を満たすことを保証する手法を提案した論文。
- リスク回避型ω正則マルコフ決定過程制御MDP制御2016/3/1
長期的に仕様違反が避けられないMDPにおいて、失敗を先延ばししつつ各目標状態への到達確率を最大化する新たな最適化基準と方策計算アルゴリズムを提案し、ロボット制御で有効性を示した。
- 確率的セマンティックマップにおける時相論理計画の最適化経路計画2015/10/1
セマンティックSLAMで得られる不確実な地図上で、線形時相論理制約を満たすロボット経路計画を、信頼度パラメータδを用いて決定論的最短経路問題に還元し、A*で効率的に最適解を得る手法を提案した。
- 時相論理制約下での共有自律ポリシー合成におけるパレート効率性共有自律2014/12/1
人間と自律制御器が制御権を共有する系をモデル化し、人間の負担と時相論理仕様の充足確率のトレードオフを考慮したパレート効率的な協調・制御ポリシーを二段階で合成する手法を提案した。
- 部分観測下の時相論理制約に対する能動センシング統合型リアクティブ合成計画/時相論理2014/10/1
部分観測環境での時相論理制約を満たすため、観測ベース戦略と能動センシング戦略を交互に用いて不確実性を減らし、仕様を確率1で満たす手法を提案した論文。
- 時相論理制約下でのPAC型MDP学習と制御強化学習2014/4/1
未知の遷移確率を持つMDPにおいて、時相論理仕様を高い確率で満たす制御方針を、モデルベースのPAC-MDP手法で学習・合成するアルゴリズムを提案した。
