Hyoseung Kim

収録論文 7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

• PIMbot: マルチロボット強化学習への敵対的操作のための自己適応型攻撃フレームワーク
  群制御2026/5/1

  マルチロボット強化学習の社会ジレンマ環境において、報酬チャネルのインセンティブ操作とエージェント自身の行動ポリシー操作を適応的に組み合わせて結果を操作する攻撃フレームワークPIMbotを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。

• 自動運転システムにおける融合パターンのモデリングとスケジューリング（拡張版）
  スケジューリング2025/10/1

  自動運転システムのDAGスケジューリングにおいて、タイマー起動・全待ち・即時融合の3種類の融合タスクをモデル化し、ILPで複数のリアルタイム指標を最適化するフレームワークを提案した。

• XRテレオペレーションにおけるネットワーク遅延の理解と軽減
  テレオペレーション2025/6/1

  XRを用いたロボット遠隔操作において、ネットワーク遅延の影響を分析し、ローカルセンシングで遅延情報を補完するオープンソースフレームワークTeleXRを提案した。

• 二重仮想空間を用いた予測型XR遠隔操作システムに向けて
  遠隔操作2024/9/1

  XR遠隔操作の遅延を計測し、ユーザ側とエージェント側の二重仮想空間で予測・校正する設計を提案した。

• ROS 2マルチスレッド実行器のタイミング解析と優先度駆動型拡張
  リアルタイムシステム2024/8/1

  ROS 2のマルチスレッド実行器における処理チェーンの応答時間解析フレームワークを提案し、優先度駆動型スケジューリング拡張により応答時間と解析境界を改善する。

• PAAM: ROS 2における協調的かつ優先度駆動型アクセラレータ管理フレームワーク
  リアルタイムシステム2024/4/1

  ROS 2上でGPUやTPUなどのアクセラレータを必要とする安全クリティカルなコールバックの実行を予測可能にするため、優先度駆動型のアクセラレータアクセス管理フレームワークを提案し、応答時間の最大91%削減を実現した。

• R^3: On-device Real-Time Deep Reinforcement Learning for Autonomous Robotics
  2023/8/1