Jaime Fernández Fisac
収録論文 12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
- 勝利済みゲームに勝つ：高次元ブラックボックス系に対する厳密な到達・回避・滞在制御バリア関数安全制御/制御バリア関数2026/9/16
高次元ブラックボックス系に対し、目標へ安全に到達し到達後は永続的に安全を保つ厳密な到達・回避・滞在（sRAS）を保証するQ制御バリア関数ベースの安全フィルタを提案し、四足ロボットのギャップ跳躍などで検証した。
- 一回の対話で修正可能な支援：実用的・教育的ベストレスポンスHRI/協調制御2026/7/1
非対称情報下での人間とロボットの協調を扱う支援ゲームにおいて、実用的・教育的推論により目標の不確実性を単一ステップで解消できるクラスを特定し、効率的な最適戦略計算を可能にした。
- 敵対的強化学習による最大ロバスト制御バリア関数の合成と展開安全制御/強化学習2026/4/1
一般の非線形システムに対して、動的計画法とQ関数を用いた新しいロバスト制御バリア関数を提案し、敵対的強化学習で合成・展開する手法を導入した。
- ロボティクスにおける動画生成モデル：応用・研究課題・将来展望世界モデル2026/1/1
動画生成モデルをロボティクスの世界モデルとして活用する研究をサーベイし、模倣学習や強化学習などへの応用と課題を整理した。
- 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。
- MAGICS: 暗黙的クリティックStackelbergに導かれるミニマックスアクターによる敵対的RL — 収束保証付きロボット安全制御のニューラル合成安全制御/敵対的RL2024/9/1
敵対的強化学習にミニマックス均衡への局所収束保証を与えるMAGICSを提案し、四足ロボット実験で既存のニューラル安全合成手法を上回る堅牢な制御を実現した。
- 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。
- 汎用交通エージェントシミュレーションのための多様な行動拡散モデル交通シミュレーション2024/4/1
拡散生成モデルを用いて、複数エージェントの相互作用を考慮した現実的で制御可能な交通シナリオを生成するフレームワークVBDを提案。推論時のシナリオ編集や安全クリティカルな長尾シナリオの生成を可能にする。
- 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。
- The Safety Filter: A Unified View of Safety-Critical Control in Autonomous Systems2023/9/1
- Emergent Coordination through Game-Induced Nonlinear Opinion Dynamics2023/4/1
- ISAACS: Iterative Soft Adversarial Actor-Critic for Safety2022/12/1