Arshiya Taj Abdul

収録論文 4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

• cuNRTO: GPU高速化による非線形ロバスト軌道最適化
  軌道最適化2026/3/1

  不確実性下でのロバスト軌道最適化をCUDA上で高速化するcuNRTOを提案し、二つの動的最適化アーキテクチャで最大139.6倍の高速化を実現した。

• 群れのためのロバスト最適化のスケーリング：分散的アプローチ
  群制御2025/8/1

  不確実性下での安全なマルチエージェント制御のための分散ロバスト最適化フレームワークを提案し、ADMMに基づく分散手法でスケーラビリティを実現した。

• 非線形ロバスト最適化による計画と制御
  ロバスト制御2025/4/1

  未知の有界外乱を受ける非線形動的システムに対し、二段階最適化でロバストな軌道計画と制御則を求める手法を提案した。

• マルチエージェントロボットシステムのためのスケーラブルなロバスト最適化：分散型アプローチ
  群制御2024/2/1

  マルチロボット系の不確実性に対処するロバスト最適化を、ADMMによる分散計算でスケーラブルかつ通信効率良く解く枠組みを提案した論文。