Joel W. Burdick

収録論文 49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

• VLPSA: 学習済みポリシーの全身安全を実現する視覚言語ポアソン安全行動
  VLA/安全制御2026/9/18

  VLAポリシーのための安全フィルタリング手法VLPSAを提案し、認識データからポアソン安全関数をオンライン合成してCBF-QPで全身と把持物体の衝突回避を実現、再学習なしで安全性を大幅に向上させた。

• 接触を狙う: 動的モーションリターゲティングのための接触暗黙的多重シューティング
  モーションリターゲティング2026/8/1

  動的に実現可能な全身軌道を生成するため、微分可能なシミュレータを非線形計画法に組み込んだ接触暗黙的直接シミュレーションベース多重シューティング(DSMS)を提案し、RL訓練の加速と実機へのゼロショット転送を実証した。

• D-SafeMPC: 拡散駆動型安全モデル予測制御と離散時間制御バリア関数
  安全制御2026/7/1

  拡散モデルによる軌道生成に制御バリア関数と制御リアプノフ関数を組み込み、各ノイズ除去ステップでMPCが軌道を修正することで、安全で実行可能な軌道を生成する手法を提案した。

• ロボットマニピュレータの全身動的安全確保：CBFベース安全フィルタのための3Dポアソン安全関数
  マニピュレーション2026/4/1

  マニピュレータの全身衝突回避を、環境占有データからポアソン方程式を解いて単一の安全関数を合成し、実時間の安全フィルタで制約を課すことで実現する枠組みを提案した。

• KALIKO: カルマンフィルタによる陰的クープマン作用素学習と非線形力学系予測
  モデルベース制御2025/12/1

  カルマンフィルタを用いて明示的なエンコーダなしに潜在埋め込みを学習し、非線形力学系の長期的予測と制御を高精度化する手法を提案。

• ロボット運動計画のための予測的動的障害物モデルのリアルタイム学習
  運動計画2025/11/1

  部分的なノイズ観測から他エージェントの動きをリアルタイムで予測するため、Hankel動的モード分解を改良したオンライン手法を提案し、シミュレーションとクレーン実験で有効性を示した。

• 船載クレーンによる安全なペイロード輸送：ロバストモデル予測制御アプローチ
  マニピュレーション2025/10/1

  船の動揺を受ける船載クレーンで、障害物回避と目標位置への正確な荷物配置を両立するロバストMPCフレームワークを提案し、5自由度クレーン実験で有効性を示した。

• 入力制約下の安全臨界制御：バックアップ制御バリア関数の閉形式解
  安全制御2025/10/1

  入力制約のあるシステムの安全制御のため、バックアップ制御バリア関数の最適化問題を閉形式で解き、計算負荷を抑えつつ安全性を保証する手法を提案した。

• 状態不確かさ下での安全ナビゲーション：ロバスト制御バリア関数のためのオンライン適応
  安全制御2025/8/1

  状態推定誤差がある環境で、ロバスト制御バリア関数の保守性をオンラインで適応的に低減し、複数障害物間を走行する車両の安全なナビゲーションを実現する手法を提案した。

• AI宇宙コルテックス：未来の宇宙探査に向けた実験システム
  宇宙探査自律性2025/7/1

  氷衛星探査ミッションにおける通信遅延や電力制限に対応するため、異常検知・回復や事前学習済み行動に基づくAI支援自律性フレームワークを開発・実証した。

• 生成的予測制御：動的で実演困難なタスクのためのフローマッチング方策
  VLA2025/2/1

  シミュレーション可能だが実演が難しい高速動的タスクに対し、サンプリングベース予測制御と生成的モデリングを結びつけたフローマッチング方策を提案し、推論時のウォームスタートで高頻度フィードバックを可能にした。

• 状態と入力に依存する安全制約をもつサンプル値システムのためのゼロ次制御バリア関数
  制御・安全2024/11/1

  微分を必要とせず、連続するサンプリング時刻間の値の差で安全性を評価するゼロ次制御バリア関数を提案し、衝突回避や横転防止の例で有効性を示した。

• 等式制約付き拡散モデルによる直接軌道最適化
  軌道最適化2024/10/1

  拡散モデルを用いた軌道最適化において、非線形等式制約を扱える手法を提案し、直接法による軌道最適化を可能にした。

• ベイズ最適実験設計によるロボット運動学キャリブレーション
  キャリブレーション2024/9/1

  リーマン多様体上のガウス過程とベイズ最適化を用いて、ロボットの運動学パラメータを効率的に校正する手法を提案し、NASAのOWLATで有効性を実証した。

• 複雑環境におけるUGVの安全設計フレームワーク：データ駆動型のモデル誤差を考慮したアプローチ
  移動ロボット2024/3/1

  学習データからモデル誤差の確率的な上限を推定し、それを考慮した安全な経路計画と制御を統合したUGVナビゲーション手法を提案。

• リスクを考慮したロボティクス：計画・制御・検証におけるテールリスク指標
  リスク考慮型計画・制御2024/3/1

  自動運転車やサービスロボットなどの自律システムの安全確保に向け、金融工学由来のテールリスク指標を計画・制御・検証に応用する研究をサーベイした論文。

• 制御バリア関数による移動ロボットの転倒防止：微分器ベース適応と状態射影安全
  移動ロボット安全制御2024/3/1

  移動ロボットの転倒防止のため、ゼロモーメントポイント条件を制御バリア関数で扱い、時変・ノイズを含むパラメータを微分器で推定しつつ厳密な安全保証を与える手法を提案し、急斜面での実験で有効性を示した。

• Robust Control Barrier Functions using Uncertainty Estimation with Application to Mobile Robots
  2024/1/1
• A Learning-Based Framework for Safe Human-Robot Collaboration with Multiple Backup Control Barrier Functions
  2023/10/1
• The Fractal Hand-II: Reviving a Classic Mechanism for Contemporary Grasping Challenges
  2023/9/1
• STEP: Stochastic Traversability Evaluation and Planning for Risk-Aware Off-road Navigation; Results from the DARPA Subterranean Challenge
  2023/3/1
• An Active Learning Based Robot Kinematic Calibration Framework Using Gaussian Processes
  2023/3/1
• FRoGGeR: Fast Robust Grasp Generation via the Min-Weight Metric
  2023/2/1
• Adaptive Conformal Prediction for Motion Planning among Dynamic Agents
  2022/12/1
• Learning Disturbances Online for Risk-Aware Control: Risk-Aware Flight with Less Than One Minute of Data
  2022/12/1
• Risk-Averse Receding Horizon Motion Planning for Obstacle Avoidance using Coherent Risk Measures
  2022/4/1
• Distributionally Robust Model Predictive Control with Total Variation Distance
  2022/3/1
• Moving Obstacle Avoidance: a Data-Driven Risk-Aware Approach
  2022/3/1
• Quadrotor Trajectory Tracking with Learned Dynamics: Joint Koopman-based Learning of System Models and Function Dictionaries
  2021/10/1
• Koopman NMPC: Koopman-based Learning and Nonlinear Model Predictive Control of Control-affine Systems
  2021/5/1
• Limits of Probabilistic Safety Guarantees when Considering Human Uncertainty
  2021/3/1
• Learning Invariant Representation of Tasks for Robust Surgical State Estimation
  2021/2/1
• Risk-Sensitive Motion Planning using Entropic Value-at-Risk
  2020/11/1
• ROIAL: Region of Interest Active Learning for Characterizing Exoskeleton Gait Preference Landscapes
  2020/11/1
• daVinciNet: Joint Prediction of Motion and Surgical State in Robot-Assisted Surgery
  2020/9/1
• Safe Multi-Agent Interaction through Robust Control Barrier Functions with Learned Uncertainties
  2020/4/1
• Human Preference-Based Learning for High-dimensional Optimization of Exoskeleton Walking Gaits
  2020/3/1
• Barrier Functions for Multiagent-POMDPs with DTL Specifications
  2020/3/1
• Temporal Segmentation of Surgical Sub-tasks through Deep Learning with Multiple Data Sources
  2020/2/1
• Stochastic Finite State Control of POMDPs with LTL Specifications
  2020/1/1
• Energy-Efficient Motion Planning for Multi-Modal Hybrid Locomotion
  2019/9/1
• Safe Policy Synthesis in Multi-Agent POMDPs via Discrete-Time Barrier Functions
  2019/3/1
• A Function Approximation Method for Model-based High-Dimensional Inverse Reinforcement Learning
  2017/8/1
• Clinical Patient Tracking in the Presence of Transient and Permanent Occlusions via Geodesic Feature
  2017/7/1
• Inverse Reinforcement Learning in Large State Spaces via Function Approximation
  2017/7/1
• Bellman Gradient Iteration for Inverse Reinforcement Learning
  2017/7/1
• Online Inverse Reinforcement Learning via Bellman Gradient Iteration
  2017/7/1
• Convex Model Predictive Control for Vehicular Systems
  2014/10/1
• Optimal Navigation Functions for Nonlinear Stochastic Systems
  2014/9/1