Deepak Gopinath
収録論文 16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
- 近接状態ナッジング：AI支援による技能萎縮の軽減共有自律/技能学習2026/5/1
AI支援下での技能低下を防ぐため、学習しやすい状態へユーザーを誘導する共有自律アルゴリズムを提案し、シミュレーションと人間実験で効果を実証した。
- オープンセット身体支援におけるデータの強みと弱み基盤モデル/一般化2026/3/1
合成環境で多様な支援データを用いて微調整した基盤モデルの、未知のユーザー行動や新構成への一般化能力を調査した論文。
- 計画を学び、学びを計画する：適応的階層型RL-MPCによるサンプル効率の高い意思決定RL-MPC融合/階層型計画2025/12/1
強化学習とMPPIベースのMPCを階層的に融合し、価値推定の不確実性に応じてMPPI探索を適応的に増やすことで、サンプル効率とタスク成功率を向上させる手法を提案した論文。
- 主体性を保つ安全フィルタ：人間中心の安全制約をAI支援モータースポーツに適用共有自律/安全フィルタ2025/4/1
人間の操作を最小限に滑らかに修正するニューラル安全価値関数ベースの安全フィルタを提案し、ブラックボックスなレースシミュレータでのユーザー研究で安全性と満足度の向上を示した。
- 共有自律性による近接発達領域に基づく個別指導教育・共有自律性2025/2/1
共有自律性を活用して学生の近接発達領域を推定し、個別化されたカリキュラムを設計するZ-COACHを提案し、自動運転シミュレータでの高速レース指導で有効性を示した。
- マルチタスク模倣学習による運転教示システム模倣学習2024/10/1
専門家の教示データ不足を補うため、マルチタスク模倣学習で高性能運転のコーチングシステムを訓練し、実車実験と被験者研究で有効性を示した。
- 夢見るアシスト：高速レースにおける共有制御のための人間目標への整合学習共有制御2024/10/1
人間の意図を推論する世界モデルと支援エージェントを組み合わせ、高速レースで人間の目標に沿った協調支援を実現するDream2Assistを提案した。
- 深く速く考える：逆動的ゲームから学ぶ分秒単位のインタラクションのためのニューラル非線形意見ダイナミクスマルチエージェント意思決定2024/6/1
自動運転レースのような非協力的なマルチエージェント環境で、専門家のデモンストレーションから逆動的ゲームを通じてニューラル非線形意見ダイナミクスモデルを学習し、高速でデッドロックのない意思決定を実現する手法を提案した。
- 動的ゲームにおけるデータ駆動型事前分布の融合自動運転2024/2/1
データ駆動型の方策とゲーム理論に基づく方策をKL正則化で融合するKLGameを提案し、自動運転の実環境で有効性を示した。
- Simulation and Retargeting of Complex Multi-Character Interactions2023/5/1
- Leveraging Demonstrations with Latent Space Priors2022/10/1
- Learning Latent Traits for Simulated Cooperative Driving Tasks2022/7/1
- MAAD: A Model and Dataset for "Attended Awareness" in Driving2021/10/1
- Learning to Control Complex Robots Using High-Dimensional Interfaces: Preliminary Insights2021/10/1
- Customized Handling of Unintended Interface Operation in Assistive Robots2020/7/1
- A Robotic Prosthesis for an Amputee Drummer2016/12/1