Julian Martinez

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

• 逐次凸計画による非線形密度駆動型最適制御（D2OC）：マルチエージェント空間カバレッジ
  群制御2026/10/3

  非線形多エージェント系の空間カバレッジを、密度分布を目標に逐次凸計画で効率的に解く手法を提案し、計算時間を大幅に削減した。

• 安全保証付き非ホロノミックマルチロボットシステムの密度駆動型エリアカバレッジ
  群制御2026/9/19

  非ホロノミックロボット群の密度駆動型カバレッジにおいて、制御バリア関数とフィードバック線形化先読み点を組み合わせ、物理入力に直接安全制約を課すことで安全とカバレッジ性能を両立させた。

• 解析的KKT縮約と収縮型MPCによる計算効率の高い密度駆動最適制御
  群制御2026/3/1

  マルチエージェント群を目標の空間分布へ効率的に誘導する密度駆動最適制御(D2OC)を、予測ホライズンに対して線形スケールする解析的縮約と収縮型リアプノフ制約で高速化・安定化した。

• AI拡張密度駆動型最適制御による分散型環境マッピング
  群制御2026/1/1

  限られたセンシングと通信下で複数ロボットが環境をマッピングするため、AIで密度推定を適応的に補正する分散型最適制御フレームワークを提案し、複雑な空間分布の再構成精度を向上させた。

• 確率的スペクトル制御によるマルチエージェント遍歴カバレッジの対称性由来縮退の解消
  群制御2025/12/1

  マルチエージェントの遍歴カバレッジにおいて、対称性に起因する勾配消失を確率的摂動と収縮項で回避し、エージェントが停止せずに目標分布をカバーできる手法を提案した。