Chuchu Fan
Massachusetts Institute of Technology
収録論文 68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
- 対話型ロボット計画における意図曖昧性解消のためのベイズ能動学習VLA2026/9/28
自然言語指示の曖昧さを解消するため、LLMで候補仕様を生成しつつベイズ最適化で情報利得の高い確認質問を選び、形式計画で検証可能な軌道を合成する枠組みを提案した。
- 表現ガイドによるロボットマニピュレーション用実行可能プログラムの生成と統合マニピュレーション2026/9/25
VLMを用いて、物体中心表現を共有しながら知覚・計画・制御プログラムを生成・統合し、ロボットマニピュレーションを実現するフレームワークRIVETを提案。
- 不確実系に対する最小努力敵対ポテンシャルを用いた安全フィルタ安全フィルタ2026/9/23
外乱や不確実性があるシステムでも安全を保証するため、外乱が故障を引き起こすのに必要な努力を定量化するLEAPを提案し、深層強化学習で構築する手法を開発した。
- STL仕様下での論理依存追跡による高速制約抽出と修正制御制御/形式手法2026/9/8
Signal Temporal Logic仕様の不確実性下での充足を保証するため、論理依存追跡で不確実性を伝播させ、十分制約のDNFを高速抽出し、最小努力の制御修正を線形計画で実現する手法を提案。
- ペアシステムを用いた障害発見のためのカバレッジ考慮型能動評価能動学習/障害発見2026/8/13
限られたテスト予算で実世界の障害を効率的に発見するため、プロキシシステムの情報を活用しつつ、実システムの評価結果と組み合わせて障害が起きそうなシナリオを適応的に選択する手法を提案した。
- CBFベース強化学習による安全でスケーラブルなマルチドローンペイロード輸送：ゼロショットsim-to-real転送群制御2026/7/1
マルチドローンによる協調ペイロード輸送を、安全制約を保証するCBFベースの強化学習とドメインランダム化で訓練した分散ポリシーにより実現し、実機でゼロショット転送と動的環境での安全性を実証した。
- 実世界の故障記録を用いた自動運転システムテストのためのシナリオ生成自動運転テスト2026/6/1
自動運転システムのテスト用シナリオを、自然言語の故障記録からLLMを用いて生成するパイプラインを提案し、Metadriveシミュレータで多様なシナリオを生成してシステムの失敗を発見した。
- 時間論理のための価値関数：最適方策と安全フィルタ強化学習/時間論理2026/5/1
時間論理仕様に対する価値関数の最適性と方策の最適性の微妙な関係を解明し、非マルコフ方策を用いて病理を回避する最適方策を構築するとともに、Q関数を複雑な時間論理仕様の安全フィルタとして利用する方法を示した論文。
- 軌道駆動型ポリシー生成によるオンラインポリシー反復法最適制御/ポリシー反復2026/4/16
固定初期状態の決定論的有限ホライズン最適制御問題に対し、軌道データを用いてコストを単調に改善するポリシーを逐次生成するオンライン手法を提案した。
- 障害物環境をナビゲートする：マルチロボットシステムのためのウェイポイントベースの二段階計画群制御2026/4/1
本論文では、タスク計画と動作計画を共同最適化するハイブリッドなマルチロボット制御フレームワークを提案し、ウェイポイント表現とカリキュラム学習を用いて、障害物の多い環境でのタスク成功率を向上させた。
- ReFORM: ノイズ操作によるサポート上オフライン強化学習のための反射フローオフライン強化学習2026/2/1
オフライン強化学習において、フローポリシーを用いてサポート制約を構造的に満たしつつ、反射フローでノイズを操作して性能を最大化する手法を提案。
- 未知の実行可能性を持つパラメータロバスト回避問題を強化学習で解く強化学習2026/2/1
強化学習を用いて、安全な方策が存在する初期条件の部分集合を特定しながら、その集合上で到達可能性問題を解く手法FGEを提案した。
- 安全な最適制御におけるタスク論理のためのベルマン価値分解安全最適制御2026/2/1
時相論理で記述された複雑なタスクのベルマン価値を、到達回避・回避・新たに提案する到達回避ループの各ベルマン方程式で結ばれたグラフに分解し、それを二層ニューラルネットに埋め込むVDPPOを提案。高次元タスクで安全性と活性を自動的に両立させ、既存手法を大きく上回る性能を示した。
- 未知パラメータの安全なオンライン学習のためのパラメータロバストMPPI制御/オンライン学習2026/1/1
パラメータの不確かさに対処するため、オンライン学習と確率的な安全制約を統合したMPPI制御フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 3Dシーングラフを用いた自動推論のための構造化インターフェースVLA2025/10/1
LLMと3Dシーングラフを連携させて自然言語を接地する際、シーングラフ全体をテキスト化する代わりにグラフデータベースとCypherクエリを介して必要な部分だけを取得する手法を提案し、大規模シーングラフでの性能とトークン効率を改善した。
- シミュレーションからルールへ：形式的視覚計画のためのデュアルVLMフレームワークVLA2025/10/1
視覚言語モデルとPDDLプランナを組み合わせ、シミュレーションと生成の2つのVLMでPDDLのドメインと問題ファイルを自動生成し、未知の環境や外観でも計画を可能にするフレームワークを提案。
- TGPO: 信号時相論理タスクのための時間的根拠付き方策最適化強化学習2025/10/1
信号時相論理（STL）で記述された複雑な長期タスクを、時間割り当てを階層的に探索する強化学習手法で解く。
- 制御バリア関数を用いた階層型マルチエージェント強化学習による安全クリティカル自律システムマルチエージェント強化学習2025/7/1
制御バリア関数に基づく階層型マルチエージェント強化学習を提案し、多数のエージェントが衝突を避けつつ協調してタスクを達成する安全な方策を学習する。
- 言語に基づく階層的計画と実行：マルチロボット3Dシーングラフの活用マルチロボット・タスク計画2025/6/1
複数のロボットが共有する3Dシーングラフと大規模言語モデルを組み合わせ、自然言語の指示を解釈して屋外環境で複雑なタスクを計画・実行するシステムを開発した。
- 衝突と到達可能性を考慮したLLMプランナーによるマルチロボット制御マルチロボット制御2025/5/1
物理制約を考慮した計画を生成するため、検証可能な報酬を用いた強化学習で小型LLMを訓練し、マルチロボット制御における衝突や到達不能問題を解決した。
- TeLoGraF: グラフ符号化フローマッチングによる時相論理プランニング時相論理プランニング2025/5/1
信号時相論理(STL)仕様を満たす行動を、グラフニューラルネットとフローマッチングで学習する手法を提案し、20万件のSTLデータセットで訓練してロボットアームや四足歩行のナビゲーションなどで従来法より高速・高成功率を達成した。
- AuDeRe: LLMによるロボット計画・制御の戦略自動決定と実現VLA2025/4/1
タスク記述や環境制約に基づき、LLMが適切な計画・制御アルゴリズムを選択し、APIを呼び出して実行するフレームワークを提案。性能フィードバックによる反復推論で選択を洗練させ、ロボットの自律性を高める。
- 分散エピグラフ形式によるマルチエージェント安全最適制御MARL2025/4/1
制約付きマルコフ決定過程をエピグラフ形式で解くことで訓練を安定化させ、集中訓練・分散実行型の安全マルチエージェント強化学習手法Def-MARLを提案し、シミュレーションと実機ドローンで有効性を示した。
- コードを記号的プランナーとして用いる基盤モデルによるロボット計画タスク・動作計画2025/3/1
LLMにコードを生成させ、それをソルバー・プランナー・チェッカーとして使うことで、複雑な制約下のロボットタスク・動作計画の成功率を平均24.1%向上させた。
- グラフニューラルネットワーク変分オートエンコーダによる信頼性と効率性を両立したマルチエージェント協調群制御2025/3/1
MILPの解をGNN-VAEで潜在空間に学習し、大規模なロボット群の協調問題を高速かつ制約を守りながら解く手法を提案した。
- マルチエージェント安全最適制御のための離散GCBF近接方策最適化マルチエージェント安全制御2025/2/1
未知の離散時間動力学・部分観測・近傍変化・入力制約下で、離散グラフ制御バリア関数と高性能安全方策を同時学習するDGPPOを提案し、複数シミュレータで安全性と性能の両立を示した。
- 予測地平線の先まで安全に：ニューラル制御バリア関数を用いた効率的なサンプリングベースMPCMPC/安全制御2025/2/1
予測地平線を超えた安全性を保証するため、ニューラル制御バリア関数を変分推論MPCに組み込み、サンプリング戦略を改善してCPU上でのリアルタイム計画を可能にした。
- 限られた実機デモンストレーションからの失敗予測sim2real2024/10/1
実機での限られたデモとモデルシミュレーションを組み合わせ、ガウス過程回帰で失敗を予測する3段階手法を提案し、ロボットアームの押し操作と自動運転車の追従制御で有効性を示した。
- 強化学習による最小コスト到達回避問題の解法強化学習2024/10/1
到達と安全回避の制約下で累積コストを最小化する問題を、Hamilton-Jacobi到達可能性との関連を用いて強化学習で直接解くRC-PPOを提案し、Mujocoベンチマークで最大57%のコスト削減を達成した。
- オンラインでのロバスト安全フィルタ構築：方策制御バリア関数によるアプローチ安全制御2024/10/1
価値関数をオンライン推定することでロバストな制御バリア関数を近似し、高相対次数・入力制約系でも外乱下で安全を保証するRPCBFを提案。シミュレーションとクアッドコプター実機で有効性を実証。
- 混合整数線形計画法による剛体経路計画経路計画2024/9/1
衝突のない凸多面体グラフを構築し、小さなMILPを多数解くことで、混雑環境でもスケーラブルに剛体の経路をオンライン生成する手法を提案。
- 道路網上におけるマルチエージェント型フライングサイドキック巡回セールスマン問題の最適化群制御2024/8/1
複数のトラックとドローンによる配送システムを実際の道路網上で扱うMA-FSTSPを定式化し、3段階ヒューリスティックで大規模問題を高速に解く手法を提案した。
- 画像ベースNN制御システムの合成と展開によるスケーラブルな代理検証制御検証2024/5/1
画像を入力とするニューラルネット制御システムの安全性検証において、cGANを代理モデルとして用い、制御ループを展開して検証ツールで解析することで、精度とスケーラビリティを向上させる手法を提案した。
- 制御バリア関数誘導ニューラルコントローラによるマニピュレータの効率的動作計画マニピュレーション2024/4/1
制御バリア関数（CBF）を学習したニューラルコントローラでRRTのサンプリングを誘導し、混雑環境でのマニピュレータ動作計画を高速化・高成功率化する手法を提案。
- RADIUM: 勾配加速サンプリングによるエンドツーエンドロボット故障の予測と修復sim2real2024/4/1
微分可能なシミュレーションとレンダリングを活用し、ベイズ推論の枠組みでロボットシステムの故障を予測し、設計や制御則を自動修正する手法を提案。群ロボット探索やUAV編隊制御などで検証。
- 基盤モデルによる救済：接続型マルチロボットシステムのデッドロック解消群制御2024/4/1
LLMやVLMを高レベルプランナとして用い、リーダーと経由点を割り当てることで、マルチロボットシステムのデッドロックを解消する階層制御フレームワークを提案した。
- 多段階タスクにおけるプロンプト最適化：人間のフィードバックとヒューリスティックサンプリングの統合プロンプト最適化2024/2/1
人間が設計したフィードバックルールと学習済みヒューリスティックモデルを組み合わせ、LLMエージェントの多段階タスク向けプロンプトを自動最適化するフレームワークPROMSTを提案し、11タスクで既存手法を大幅に上回った。
- GCBF+: A Neural Graph Control Barrier Function Framework for Distributed Safe Multi-Agent Control2024/1/1
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