Amanda Prorok

University of Cambridge

収録論文 64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

• マルチロボット軌道のノイズ除去計画
  群制御2026/9/28

  拡散・ノイズ除去に基づくD4ormを基盤に、分離型・オンライン・分散型のマルチロボット軌道計画手法を開発し、実機ドローンや大規模シミュレーションで有効性を示した。

• 動作による遠隔検出可能な鍵付き通信
  通信/ロボット動作2026/9/8

  ロボットの動作にメッセージをノイズとして埋め込み、遠隔センシングで検出可能な通信手法を提案。ポリシー性能を損なわずに短いペイロードを送信できる。

• ロボット学習のための世界とタスクの因子分解
  ロボット学習2026/6/1

  ロボット学習の汎化を改善するため、ポリシーを世界因子とタスク因子に構造的に分解する方法を提案し、その原理的条件を理論的に分析した。

• 安全なマルチエージェント航法のための微分可能な環境・軌道同時最適化
  群制御2026/4/1

  環境配置を変数として扱い、エージェントの軌道と環境を同時に最適化することで、安全な航法を実現する微分可能な最適化手法を提案した。

• 過去を目覚めさせる：流体後流効果をロボットにモデル化するための記憶の利用
  流体力学/群制御2026/3/1

  マルチコプターや魚雷など、媒体を撹乱して移動するロボットが生み出す後流効果が隣接ロボットに及ぼす影響を、過去の状態履歴と輸送遅延を考慮したデータ駆動モデルで正確に予測する手法を提案・検証した。

• 視覚から意思決定へ：自律ナビゲーションと追跡のためのニューロモルフィック制御
  ニューロモルフィック制御2026/2/1

  カメラ画像をニューロモルフィック回路で直接運動指令に変換し、動的分岐機構で迷いを解消する軽量な視覚誘導ナビゲーション・追跡手法を提案し、シミュレーションとドローンで検証した。

• db-LaCAM: 不連続性を許容した探索と軽量MAPFによる高速でスケーラブルなマルチロボット動力学運動計画
  群制御2025/12/1

  ロボットの動力学を考慮した運動プリミティブとMAPFを組み合わせ、最大50台のロボットの運動計画を最大10倍高速に解く手法を提案し、飛行ロボット群とトレーラー付き車両で実機検証した。

• 遠隔検出可能なロボットポリシー電子透かし
  ロボットポリシー透かし2025/12/1

  ロボットの訓練済みポリシーに、性能を落とさずに遠隔から検出できる電子透かしを埋め込む手法CoNoCoを提案し、実機でも検証した。

• グラフアテンション誘導探索による高密度マルチエージェント経路計画
  群制御2025/10/1

  グラフアテンションを用いた学習済みヒューリスティックを探索アルゴリズムLaCAMに統合し、高密度なマルチエージェント経路計画を高速かつ高品質に解くハイブリッド手法を提案した。

• 自然言語でロボットチームを指示するフレームワーク
  群制御2025/9/1

  言語モデルの推論を小型RNNに蒸留し、分散・リアルタイムで動くマルチロボットチームの自然言語指示を実現した研究。

• LF: オンライン多ロボット経路計画と最適軌道制御の融合
  群制御2025/7/1

  多ロボットのナビゲーションを高速なMAPFソルバとロボットごとの最適軌道制御を非同期に組み合わせて実現するフレームワークLFを提案し、15機の実機ドローンで実証した。

• ReCoDe: マルチエージェント協調のための強化学習に基づく動的制約設計
  群制御2025/7/1

  既存の制約ベース制御器を活かしつつ、強化学習で動的な制約を学習してマルチエージェントの協調行動を改善するハイブリッド手法を提案し、ナビゲーションタスクで有効性を示した。

• D4orm: 動力学を考慮した拡散ノイズ除去変形によるマルチロボット軌道生成
  群制御2025/3/1

  拡散モデルのノイズ除去を利用し、ロボットの動力学モデルと適合度関数のみから、衝突のない実行可能なマルチロボット軌道を最適化する手法を提案。最大16台のロボットでMPPIより高速に高品質解を発見し、8機のドローンで実機展開を示した。

• DVM-SLAM: マルチエージェント向け分散型単眼視覚SLAM
  SLAM2025/3/1

  低コストな単眼カメラのみを用いて複数エージェントが分散協調して自己位置推定と地図構築を行う、初のオープンソース分散型単眼C-SLAMシステムを提案した。

• 時変空間プロセスに対する分散カバレッジ制御
  群制御2025/2/1

  時間とともに変化する未知の空間密度分布に対し、ガウス過程で場をモデル化しつつ探索と活用のバランスを動的に調整する、完全分散型のマルチロボットカバレッジ制御手法を提案した。

• トンプソンサンプリングによる楽観的探索を用いた効率的なモデルベース強化学習
  モデルベース強化学習2024/10/1

  遷移と報酬の不確かさを同時に考慮するトンプソンサンプリングに基づく楽観的探索手法を提案し、MuJoCoやVMASの連続制御タスクでスパース報酬環境での学習を大幅に加速できることを示した。

• コネクテッド自動運転車とロボット群のための小規模テストベッドに関する調査
  sim2real2024/8/1

  自動運転車やロボット群の研究で使われる小規模テストベッドを、sense-plan-actパラダイムに基づく62の特徴で整理し、23のテストベッドを比較した調査論文。

• 自然言語指示に従うマルチロボットナビゲーションのためのオフライン強化学習
  群制御2024/7/1

  LLMの埋め込みを条件としたナビゲーション方策を、20分程度のランダム収集データによるオフライン強化学習で訓練し、5台の実ロボットで未見の指示にも汎化することを示した。

• マルチエージェント強化学習における行動多様性の制御
  群制御2024/5/1

  方策を共有成分とエージェントごとの動的スケール成分の和で表現し、多様性を指定値に正確に制御するDiCoを提案。協調・競合タスクで性能とサンプル効率の向上を示した。

• CoViS-Net: マルチロボット応用のための協調視覚空間基盤モデル
  マルチロボット2024/5/1

  複数ロボットがカメラ映像から相対姿勢と局所的な鳥瞰図表現を分散的に推定できる視覚空間基盤モデルを提案し、実環境でのフォーメーション制御に応用した。

• ケンブリッジ・ロボマスター：敏捷なマルチロボット研究プラットフォーム
  群制御2024/5/1

  小型で計算・駆動能力に優れた全方向移動ロボット群と、ROS2ベースの制御・シミュレーションスタックを統合し、実世界でのマルチエージェント研究を可能にするプラットフォームを提案。

• 分散型マルチエージェントナビゲーションのための再構成可能環境と方策の共最適化
  群制御2024/3/1

  マルチエージェント系と環境を共進化系と捉え、エージェント行動と環境配置を協調的に最適化するアルゴリズムを提案し、ナビゲーション性能を向上させる。

• タスク非依存型通信によるマルチエージェント協調の汎化
  群制御2024/3/1

  マルチエージェント強化学習において、タスクに依存しない通信戦略を自己教師あり学習で事前訓練し、未知のタスクやエージェント数の増加にも適応できる手法を提案した。

• Modeling Aggregate Downwash Forces for Dense Multirotor Flight
  2023/12/1
• Docking Multirotors in Close Proximity using Learnt Downwash Models
  2023/11/1
• Constrained Environment Optimization for Prioritized Multi-Agent Navigation
  2023/5/1
• System Neural Diversity: Measuring Behavioral Heterogeneity in Multi-Agent Learning
  2023/5/1
• LQR-CBF-RRT*: Safe and Optimal Motion Planning
  2023/4/1
• Online Control Barrier Functions for Decentralized Multi-Agent Navigation
  2023/3/1
• POPGym: Benchmarking Partially Observable Reinforcement Learning
  2023/3/1
• Heterogeneous Multi-Robot Reinforcement Learning
  2023/1/1
• Accelerating Multi-Agent Planning Using Graph Transformers with Bounded Suboptimality
  2023/1/1
• Environment Optimization for Multi-Agent Navigation
  2022/9/1
• See What the Robot Can't See: Learning Cooperative Perception for Visual Navigation
  2022/8/1
• VMAS: A Vectorized Multi-Agent Simulator for Collective Robot Learning
  2022/7/1
• On the properties of path additions for traffic routing
  2022/7/1
• A Critical Review of Communications in Multi-Robot Systems
  2022/6/1
• A Framework for Real-World Multi-Robot Systems Running Decentralized GNN-Based Policies
  2021/11/1
• Beyond Robustness: A Taxonomy of Approaches towards Resilient Multi-Robot Systems
  2021/9/1
• Explanation-Aware Experience Replay in Rule-Dense Environments
  2021/9/1
• Agree to Disagree: Subjective Fairness in Privacy-Restricted Decentralised Conflict Resolution
  2021/7/1
• The Holy Grail of Multi-Robot Planning: Learning to Generate Online-Scalable Solutions from Offline-Optimal Experts
  2021/7/1
• Graph Convolutional Memory using Topological Priors
  2021/6/1
• Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Robot Submodular Action Selection
  2021/5/1
• ModGNN: Expert Policy Approximation in Multi-Agent Systems with a Modular Graph Neural Network Architecture
  2021/3/1
• Learning to Fly -- a Gym Environment with PyBullet Physics for Reinforcement Learning of Multi-agent Quadcopter Control
  2021/3/1
• Pursuer Assignment and Control Strategies in Multi-agent Pursuit-Evasion Under Uncertainties
  2021/3/1
• Fair Robust Assignment using Redundancy
  2021/2/1
• Gaussian Process Based Message Filtering for Robust Multi-Agent Cooperation in the Presence of Adversarial Communication
  2020/12/1
• Message-Aware Graph Attention Networks for Large-Scale Multi-Robot Path Planning
  2020/11/1
• The Emergence of Adversarial Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning
  2020/8/1
• Mobile Robot Path Planning in Dynamic Environments through Globally Guided Reinforcement Learning
  2020/5/1
• Effects of Controller Heterogeneity on Autonomous Vehicle Traffic
  2020/5/1
• Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Robot Path Planning
  2019/12/1
• Culture-Based Explainable Human-Agent Deconfliction
  2019/11/1
• Multi-Vehicle Mixed-Reality Reinforcement Learning for Autonomous Multi-Lane Driving
  2019/11/1
• An Adversarial Approach to Private Flocking in Mobile Robot Teams
  2019/9/1
• Multi-Robot Path Deconfliction through Prioritization by Path Prospects
  2019/8/1
• A Fleet of Miniature Cars for Experiments in Cooperative Driving
  2019/2/1
• Redundant Robot Assignment on Graphs with Uncertain Edge Costs
  2018/10/1
• Graph Neural Networks for Learning Robot Team Coordination
  2018/5/1
• Resilient Assignment Using Redundant Robots on Transport Networks with Uncertain Travel Time
  2018/4/1
• Privacy-Preserving Vehicle Assignment for Mobility-on-Demand Systems
  2017/3/1
• A Macroscopic Model for Differential Privacy in Dynamic Robotic Networks
  2017/3/1