Chandan Kumar Sah
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
安全制御/制御バリア関数マルチロボット安全制御制御/学習HDマップ/クラウドソーシング自動運転/知覚飛行制御制御/ロバスト制御
※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
- 機動障害物に対する非ホロノミックロボットの敵対的ロバスト幾何学的安全証明安全制御/制御バリア関数2026/9/29
視線証明の幾何学的ゲインが最悪ケースで相殺される性質を利用し、障害物の機動能力とロボットの制御能力を直接比較する閉形式の安全集合縮約を提案。AR-DPCBFを構成し、未知の障害物能力にはスライディングウィンドウ推定で高確率保証を維持する。
- マルチロボットCBF安全フィルタの厳密な実行可能性認定と最適な責任配分マルチロボット安全制御2026/9/14
複数ロボットのCBF安全フィルタが実行不可能になる原因を厳密に特定する認定手法を開発し、共有安全制約を最適配分することで実行不可能な制御ステップを約50%から6.2%に削減した。
- 不確かなシステムのための安全な能動的連続クープマン学習：収縮性保証付き制御/学習2026/5/1
クープマンモデルをオンラインで安全に適応学習させる枠組みSACKを提案し、収縮則による理論的収束保証と能動学習によるデータ効率向上を実現した。
- CleanMAP: マルチモーダルLLM蒸留による信頼度駆動型クラウドソースHDマップ更新HDマップ/クラウドソーシング2025/4/1
マルチモーダルLLMを蒸留してクラウドソースの車載データから信頼度スコアを算出し、高品質なローカルマップのみを融合することでHDマップ更新精度を向上させるフレームワーク。
- 自動運転知能の進化：深層学習とマルチモーダルLLMによる交通標識認識と堅牢な車線検出自動運転/知覚2025/3/1
深層学習モデルとマルチモーダルLLMを組み合わせ、交通標識認識と悪条件でも機能する車線検出を統合的に実現した研究。
- 移動プラットフォームへのオプティックフロー誘導着陸のためのイベントベース適応Koopmanフレームワーク飛行制御2025/1/1
単眼カメラのオプティックフローからKoopman線形モデルを構築し、イベント駆動型MPCとオンライン適応で移動プラットフォームへの軟着陸を実現する手法を提案。
- 複雑な非線形動的システムのロバスト制御のための適応的Koopman埋め込み制御/ロバスト制御2024/5/1
Koopman埋め込みをオンラインで適応的に修正するニューラルネットワークを提案し、モデル予測制御と組み合わせることで、外乱やパラメータ変動に対するロバスト性を向上させた。