Joseph Moore

収録論文 18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

• RL誘導PAC-NMPCによる未知環境での確率的に安全な知覚ベースナビゲーション
  ナビゲーション2026/9/30

  強化学習で確率的な行動・センサ予測モデルを学習し、それをPAC-NMPCに組み込むことで、未知環境での知覚ベースナビゲーションの安全性を確率的に保証する手法を提案。

• 確率的マルチショット軌道最適化：逐次局所方策評価による手法
  軌道最適化2026/8/1

  本論文は、短い制御シーケンスを局所フィードバック方策で接続する確率的マルチショット軌道最適化手法を提案し、サンプル効率と終端制約への収束性を向上させた。ブラックボックスダイナミクスにも適用可能で、カートポール振り上げやVTOL機の高迎角精密着陸などで有効性を示した。

• マルチモーダル確率計画によるナビゲーションとマルチロボット協調
  マルチロボット協調2025/9/1

  マルチモーダルな方策分布を扱うサンプリングベースの再計画プランナを提案し、局所解への頑健性と探索性を高め、マルチロボットの衝突回避やデッドロック回避に拡張した。

• 非定常流れにおける固定翼UAVのための渦粒子モデルを用いたリアルタイム計画と制御
  飛行制御2025/9/1

  軽量な渦粒子モデルをGPUで並列化し、サンプリングベースの政策最適化と組み合わせることで、非定常空力効果を考慮したリアルタイム計画・制御を実現し、失速後の機動性能を向上させた。

• 長距離協調のための階層的トポロジカル自律性 (STALC)
  群制御2025/3/1

  複数ロボットの長距離協調のため、トポロジカルグラフと混合整数計画を組み合わせた階層的計画手法を提案し、偵察シナリオで有効性を示した。

• 後退ホライズンNMPCによる固定翼機の稠密群制御
  群制御2025/2/1

  後退ホライズン非線形モデル予測制御を用いて、固定翼機の群れが互いに近接した状態で衝突回避しながら機動できるようにした研究。シミュレーションと実機実験で、曲技飛行可能な固定翼機による近接群飛行を初めて実現した。

• 確率的近似正しい非線形モデル予測制御を用いたマルチエージェントフィードバック運動計画
  群制御2025/1/1

  モデルと計測の不確かさを考慮したPAC-NMPCに基づく分散型マルチエージェント運動計画法を提案し、障害物回避とロボット間衝突回避を両立するフォーメーション制御を実現した。

• Survey of Simulators for Aerial Robots: An Overview and In-Depth Systematic Comparisons
  2023/11/1
• Uncertainty-Aware Planning for Heterogeneous Robot Teams using Dynamic Topological Graphs and Mixed-Integer Programming
  2023/10/1
• Robust Perception-Based Navigation using PAC-NMPC with a Learned Value Function
  2023/9/1
• Planning and Control for a Dynamic Morphing-Wing UAV Using a Vortex Particle Model
  2023/7/1
• Multi-Robot Planning on Dynamic Topological Graphs using Mixed-Integer Programming
  2023/3/1
• Probably Approximately Correct Nonlinear Model Predictive Control (PAC-NMPC)
  2022/10/1
• Post-Stall Navigation with Fixed-Wing UAVs using Onboard Vision
  2022/1/1
• High-Speed Robot Navigation using Predicted Occupancy Maps
  2020/12/1
• Direct NMPC for Post-Stall Motion Planning with Fixed-Wing UAVs
  2020/1/1
• Closed-Loop Control of a Delta-Wing Unmanned Aerial-Aquatic Vehicle
  2019/6/1
• Occupancy Map Prediction Using Generative and Fully Convolutional Networks for Vehicle Navigation
  2018/3/1