Jonathan DeCastro
収録論文 15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
- 時空間検索に基づく事前知識を用いた運転指導の適応的計算モデル模倣学習/適応的指導2026/6/1
運転などの複雑な運動技能の指導において、学習者の長期的な学習過程と指導者との繰り返しの相互作用を考慮した適応的指導モデルを提案。限られたデータでも、類似した過去の相互作用を検索して活用する手法で、非適応的なベースラインより優れた性能を示した。
- ポントリャーギンの最大原理による予測的安全フィルタ学習のための境界サンプリング安全フィルタ/学習制御2026/4/1
安全制約を守るためのフィルタ学習において、危険境界付近の軌道をポントリャーギンの最大原理で特定し、効率的にデータ収集する手法を提案。自動車レースの共有制御実験で学習効率と安全性が向上した。
- オープンセット身体支援におけるデータの強みと弱み基盤モデル/一般化2026/3/1
合成環境で多様な支援データを用いて微調整した基盤モデルの、未知のユーザー行動や新構成への一般化能力を調査した論文。
- 計画を学び、学びを計画する：適応的階層型RL-MPCによるサンプル効率の高い意思決定RL-MPC融合/階層型計画2025/12/1
強化学習とMPPIベースのMPCを階層的に融合し、価値推定の不確実性に応じてMPPI探索を適応的に増やすことで、サンプル効率とタスク成功率を向上させる手法を提案した論文。
- メッセージのタイミング：時間制約のある支援環境における言語ベース通知言語支援・強化学習2025/9/1
時間制約のある支援運転などの場面で、言語による通知の内容とタイミングのトレードオフを強化学習で最適化する枠組みを提案し、遅延を無視する手法より成功率を40%以上改善した。
- マルチタスク模倣学習による運転教示システム模倣学習2024/10/1
専門家の教示データ不足を補うため、マルチタスク模倣学習で高性能運転のコーチングシステムを訓練し、実車実験と被験者研究で有効性を示した。
- 夢見るアシスト：高速レースにおける共有制御のための人間目標への整合学習共有制御2024/10/1
人間の意図を推論する世界モデルと支援エージェントを組み合わせ、高速レースで人間の目標に沿った協調支援を実現するDream2Assistを提案した。
- 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。
- 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。
- NashFormer: Leveraging Local Nash Equilibria for Semantically Diverse Trajectory Prediction2023/5/1
- Specification-Guided Data Aggregation for Semantically Aware Imitation Learning2023/3/1
- Analyzing Multiagent Interactions in Traffic Scenes via Topological Braids2021/9/1
- The Logical Options Framework2021/2/1
- Behaviorally Diverse Traffic Simulation via Reinforcement Learning2020/11/1
- Discovering Avoidable Planner Failures of Autonomous Vehicles using Counterfactual Analysis in Behaviorally Diverse Simulation2020/11/1