Brian Plancher
収録論文 30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
- MR. POP: ほぼ確実に漸近最適なマルチロボット並列最適化プランナマルチロボット計画2026/9/25
GPUの大規模並列性を活用し、dRRTとAO-xを基盤としたマルチロボット運動計画を高速化する手法を提案。最大35自由度の系で100%の解決率を達成し、下流の最適化の成功率も大幅に向上させた。
- GLASS: エッジロボティクス向けのアーキテクチャ適応型・構成可能なデバイスサイド線形代数ライブラリ線形代数/エッジGPU2026/9/23
GPU上でロボティクス向け線形代数・幾何計算をスレッド/ワープ/ブロック単位で実行できるヘッダオンリーCUDA C++ライブラリGLASSを提案し、実装選択をアーキテクチャごとにオフライン計測で最適化することでエッジGPUで最大73倍の高速化を実現した。
- RAYA: ロボット復帰のための介入タイミングと場所を学習する制御2026/9/18
制御器内部で復帰可能性を考慮し、タスク優先度を適応させる学習ベースのハイブリッド制御フレームワークを提案。ドローンと自動運転車のシミュレーションおよび実機で有効性を実証。
- AccelMPC：超小型ドローン向け高速・低消費電力FPGAアクセラレーテッドモデル予測制御制御/FPGA/ドローン2026/9/8
FPGAと専用基板を組み合わせ、35gの超小型ドローン上で動的障害物を考慮した制約付きモデル予測制御を1kHzで実行可能にした研究。
- ASCIIアートがLLMをVLAコントローラに変えるVLA2026/6/1
視覚情報をASCII表現に変換してテキストのみのLLMに入力することで、VLAスタイルのコントローラを構築できることを示した論文。シミュレーションと実機の2D操作タスクで有効性を実証している。
- TurboMPC: GPU上での高速・スケーラブル・微分可能なモデル予測制御モデル予測制御2026/6/1
GPU上で動作する微分可能なMPCソルバーを提案し、制約付きプランニングや模倣学習、強化学習などでCPU/GPU既存ソルバーより最大58倍高速化し、実車のタイムレースにも適用した。
- MPC注入：オフポリシー歩行強化学習を制御器誘発の行動盆地へバイアスする手法歩行2026/6/1
強化学習が非実用的な局所解に陥る問題を解決するため、モデル予測制御器の遷移をリプレイバッファに注入し、設計者が好む歩容へ学習を誘導する手法を提案した。報酬設計や敵対的模倣学習の複雑さを避けつつ、シミュレーションと実機で効果を実証した。
- 円錐線形二次制御のための並列動的計画法最適制御2026/6/1
ADMMを用いて時間軸に沿ってLQ制御問題を分割し、各サブ問題を動的計画法で並列に解くことで、マルチコアCPU上で最大5倍の高速化を実現した。
- TinySDP: 証明可能かつ機敏なエッジロボティクスのためのリアルタイム半正定値最適化最適化/制御2026/5/1
組み込みシステム向けに設計された初の半正定値計画ソルバーを提案し、マイクロコントローラ上で非凸障害物制約を扱うモデル予測制御をリアルタイムで実現した。
- FPGAアクセラレーションによるリアルタイム・省エネルギーのサンプリングベース最適制御制御/FPGA2026/1/1
MPPIアルゴリズムをFPGA向けに最適化し、組み込みGPU/CPU比で3.1〜7.5倍高速化と2.5〜5.4倍の省エネを実現した。
- 消耗下におけるマルチエージェント通信網の堅牢な地理空間調整群制御2025/12/1
ドローンの群れが山火事などの過酷な環境で通信網を構築する際、機体の損失によるネットワーク分断を防ぐため、物理に着想を得たポテンシャル場を用いたトポロジカルなアルゴリズムを提案し、99.9%以上のタスク稼働率を達成した。
- GATO: スケーラブルなエッジモデル予測制御のためのGPU加速バッチ軌道最適化モデル予測制御2025/10/1
GPU上でバッチ軌道最適化を高速化し、中規模バッチのリアルタイムMPCを実現するオープンソースソルバーGATOを提案。
- TAG-K: 尾部平均化貪欲Kaczmarz法による計算効率と性能を両立したオンライン慣性パラメータ推定パラメータ推定2025/10/1
Kaczmarz法を軽量化し、貪欲な行選択と尾部平均化を組み合わせることで、ノイズに強く高速なオンライン慣性パラメータ推定を実現した。
- HJCD-IK: バッチ型ハイブリッドヤコビアン座標降下法によるGPU高速化逆運動学マニピュレーション2025/10/1
GPU上でサンプリングとヤコビアン法を組み合わせ、衝突回避を考慮した逆運動学を高速かつ高精度に解くソルバを提案し、実機で検証した。
- 一次適応キャッシュによる組み込み向け凸最適化の堅牢化と高速化MPC/組み込み最適化2025/7/1
MPCの一次法で使うキャッシュをハイパーパラメータ感度ごと事前計算し、オンライン更新を可能にすることで、27gの超小型ドローンでも風外乱下の8の字飛行を実現した。
- フェイザー：レーザー光による移動ロボットへの電力伝送と制御無線給電・光通信2025/4/1
移動ロボットにレーザー光を照射し、無線給電と通信を同時に行うシステムを開発。バッテリーレスの小型ロボットを高速で動かしつつ制御できることを示した。
- pRRTC: GPU並列RRT-Connectによる高速・安定・低コストな動作計画動作計画2025/3/1
RRT-ConnectをGPU向けに全面並列化し、衝突判定と木の拡張をSIMT最適化することで、最大10倍の高速化と経路コスト削減を実現、14自由度双腕ロボットでの動的障害物回避も示した。
- 自律システム向けドメイン特化アクセラレータ設計における7つの課題と機会ハードウェアアクセラレーション2024/7/1
ムーアの法則の終焉とアジャイルハードウェア設計の進歩を背景に、ドメイン特化アクセラレータ設計の7つの課題を自律システムを例に挙げて整理し、今後の機会を提示した。
- Conic-TinyMPC：マイコン上での錐制約付きモデル予測制御のためのコード生成MPC2024/3/1
ADMMベースの組込み向け高速ソルバを拡張し、二次錐制約のサポートとPython/MATLAB/JuliaからのC++コード生成を実現。マイコン上で最大142.7倍の高速化と大規模問題のメモリ搭載を可能にし、Crazyflieドローンの軌道追従で有効性を実証した。
- TinyMPC: Model-Predictive Control on Resource-Constrained Microcontrollers2023/10/1
- Differentially Encoded Observation Spaces for Perceptive Reinforcement Learning2023/10/1
- MPCGPU: Real-Time Nonlinear Model Predictive Control through Preconditioned Conjugate Gradient on the GPU2023/9/1
- Symmetric Stair Preconditioning of Linear Systems for Parallel Trajectory Optimization2023/9/1
- RobotPerf: An Open-Source, Vendor-Agnostic, Benchmarking Suite for Evaluating Robotics Computing System Performance2023/9/1
- Just Round: Quantized Observation Spaces Enable Memory Efficient Learning of Dynamic Locomotion2022/10/1
- Tiny Robot Learning: Challenges and Directions for Machine Learning in Resource-Constrained Robots2022/5/1
- RobotCore: An Open Architecture for Hardware Acceleration in ROS 22022/5/1
- GRiD: GPU-Accelerated Rigid Body Dynamics with Analytical Gradients2021/9/1
- RoboRun: A Robot Runtime to Exploit Spatial Heterogeneity2021/8/1
- The Role of Compute in Autonomous Aerial Vehicles2019/6/1