Johannes A. Gaus

収録論文 5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

• 信頼度ゲート型ロボット自律性：不確実性は実際にいつ役立つのか？
  不確実性推定/自律性ゲーティング2026/5/1

  ロボットの自律行動とフォールバックの切り替えに使う不確実性指標の有効性を、ランク相関やブートストラップ検定で評価し、ベースモデルの能力が一定以上でないと不確実性は役立たないことを示した。

• いつ支援すべきか：支援ロボティクスにおける信頼性の高い人間意図予測のための校正済み信頼度
  支援ロボティクス2026/1/1

  日常生活動作における次行動予測の信頼度を事後校正し、信頼度が高いときだけ支援を実行するACT/HOLDルールを提案した。

• SUPER：視覚慣性オドメトリにおける感度ベースの不確実性を考慮した性能・リスク評価フレームワーク
  VIO/リスク評価2025/12/1

  VIOのリアルタイムリスク評価のため、ガウス・ニュートン正規行列のシュア補完を用いて不確実性を伝播させるバックエンド非依存のフレームワークを提案し、軌道劣化を50フレーム先まで予測できることを示した。

• GUARD: 従来制御と学習の妥協点を目指す安全なロボットシステム
  安全制御2025/9/1

  不確実性の帰属と確率的カーネル最適化を組み合わせ、従来の制御と学習を融合させた安全な衝突回避フレームワークGUARDを提案した。

• 点群位置合わせにおける人間が解釈可能な不確かさの説明
  点群位置合わせ2025/9/1

  点群位置合わせの不確かさを定量化し、その原因を既知の誤差要因に帰属させて説明するガウス過程概念帰属(GP-CA)を提案し、能動学習で新たな不確かさ要因も発見する。