He Jiang
Carnegie Mellon University
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
群制御
※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
- 探索支援型エージェント・環境協調強化学習による回転動作を考慮した頑健な生涯マルチエージェント経路探索群制御2026/8/1
実世界の倉庫システムを模した回転制約付き生涯マルチエージェント経路探索問題に対し、探索ベースのプランナーと強化学習を組み合わせ、エージェントと環境のポリシーを同時に最適化する手法を提案した。
- 生涯スケーラブルマルチエージェント現実的テストベッドとAGVフリート管理システムの設計選択に関する包括的研究群制御2026/2/1
AGVフリート管理システムで生涯MAPFアルゴリズムを評価するオープンソースシミュレータLSMARTを提案し、計画タイミングや回復方法などの設計選択を体系的に検討した。
- 離散計画から実世界実行へ：実行を考慮したマルチエージェント経路探索のための世界モデル駆動フレームワーク群制御2025/11/1
マルチエージェント経路探索（MAPF）の離散計画と実機実行のギャップを埋めるため、実行を予測する学習済み世界モデルExecTimeNetを構築し、実行時間を考慮した計画フレームワークREMAPと事後最適化手法ESADGを提案した。最大300体のシミュレーションと実機で評価している。
- 切替可能な時間的計画グラフ最適化の高速化手法群制御2024/12/1
マルチエージェント経路計画の遅延に強い切替可能時間的計画グラフ最適化を、4つの高速化技術で改良し、成功率と速度を大幅に向上させた。
- 1万台のロボットを展開：生涯マルチエージェント経路探索のためのスケーラブルな模倣学習群制御2024/10/1
通信モジュールと衝突解決・全体誘導を組み合わせた模倣学習により、最大1万台のエージェントで従来手法を上回る生涯マルチエージェント経路探索を実現し、実機10台と仮想100台で検証した。
- 生涯マルチエージェント経路探索のためのガイダンスグラフ最適化群制御2024/2/1
生涯マルチエージェント経路探索のスループットを向上させるため、ガイダンスをグラフの辺重みとして表現し、自動最適化する2つの手法を提案した。