Kooktae Lee
収録論文 16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。
- 分割最適輸送による高速でスケーラブルなマルチエージェント分布マッチング群制御2026/9/30
大規模マルチエージェント系の終端分布マッチングを、エージェントと目標サンプルを空間ブロックに分割して局所最適輸送問題を解くことで高速化し、大域的なワッサースタイン距離との理論的関連を保つフレームワークを提案。
- リーマン多様体上の密度駆動型最適制御：接空間LQRによる二階マルチエージェント系群制御2026/9/19
曲面上を動く二階マルチエージェント系に対し、各エージェントの接空間で局所分布目標を構成し、有限時間LQRで目標分布へ誘導するリーマン密度駆動型最適制御を提案した。
- 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。
- 密度駆動最適制御：確率的LTIマルチエージェントシステムの収束保証群制御2026/4/1
マルチエージェントの非一様領域被覆問題に対し、ワッサースタイン距離をコストにした確率的MPC的枠組みを提案し、時間平均経験分布が目標密度へ収束することを理論保証付きで示した。
- 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。
- 最適輸送に基づく分散型マルチエージェント分布マッチング群制御2026/1/1
最適輸送理論を用いて、各エージェントが局所情報のみで目標分布を形成する分散制御フレームワークを提案し、限られた通信下でも収束を保証した。
- 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。
- 密度ベース予測制御によるマルチエージェント非一様領域カバレッジの収束性群制御2025/12/1
最適輸送理論に基づき、優先度の異なる領域を効率的にカバーするマルチエージェント制御法を提案し、収束条件を解析した。
- 最適輸送に基づく密度駆動型最適制御による接続性を保つマルチエージェント領域カバレッジ群制御2025/11/1
エージェント分布と参照密度のWasserstein距離を最小化する密度駆動型最適制御に、滑らかな接続性ペナルティを導入し、通信を維持しながら非一様な領域カバレッジを実現する分散制御手法を提案した。
- 最適輸送を用いた分散マルチエージェント系における非一様領域カバレッジのための密度駆動型最適制御群制御2025/11/1
最適輸送理論とマルチエージェントカバレッジ制御を統合し、ミッション固有の参照密度マップに各エージェントの軌道を追従させる分散型最適制御フレームワークD2OCを提案した。
- スマート農業における密度駆動型マルチエージェント協調による効率的な農地カバレッジと管理群制御2025/11/1
最適輸送理論とマルチUAVカバレッジ制御を統合し、病害虫の密度に応じた優先度付き散布とエネルギー効率の良い協調を実現するD2OCフレームワークを提案した。
- Efficient Multi-Robot Exploration with Energy Constraint based on Optimal Transport Theory2020/9/1
- Ergodic Control Strategy for Multi-Agent Environment Exploration2020/9/1
- Efficient, Decentralized, and Collaborative Multi-Robot Exploration using Optimal Transport Theory2020/9/1