Marco Caccamo

収録論文 26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

• LyEvO: リアプノフ誘導進化最適化による安全で堅牢なSim-to-Realポリシー学習
  sim2real2026/8/1

  Lyapunov解析と進化最適化、統計的モデル検査を組み合わせ、シミュレーションから実世界への安全で堅牢なポリシー転送を実現するフレームワークを提案した。

• 滑らかな安全性構造化ポリシー合成による安全なオンライン学習
  安全強化学習2026/6/1

  安全性監視と介入を行動生成に統合したポリシーアーキテクチャAutoSafeを提案し、性能追求と安全確保の行動を滑らかに切り替えることで、学習の滑らかさを保ちつつ安全性を確保する。

• 減衰残差方策最適化による実世界自動運転レースの効率化
  強化学習/自動運転2026/3/1

  残差方策学習を拡張し、ベース方策を徐々に減衰させて単独のニューラル方策を得る手法を提案し、1/10スケールの自動運転レースでシミュレーションと実機の両方で性能を向上させた。

• 周辺予測から統合予測へ：自動運転のためのシーン整合的な軌道予測手法の評価
  軌道予測2025/7/1

  自動運転における軌道予測で、各エージェントを独立に予測する周辺予測と、相互作用を考慮した統合予測の手法を体系的に比較し、精度・多様性・推論効率を評価した。

• 深層強化学習による固定翼UAVの連続空間カバレッジ経路計画
  経路計画2025/5/1

  固定翼UAVのカバレッジ経路計画を連続環境で定式化し、曲率制約付きベジェ曲線と可変サイズ矩形で環境を表現、自己適応カリキュラムを用いたAM-SACで省電力な完全カバレッジ戦略を学習した。

• 野生環境における四足歩行ロボットのランタイム学習
  歩行2025/3/1

  四足歩行ロボットが動的な野生環境で安全に適応できるよう、強化学習エージェントと検証可能な物理モデルベースの制御器を組み合わせたランタイム学習フレームワークを提案し、シミュレーションで有効性を示した。

• 物理モデル誘導による最悪ケースサンプリングを用いた安全強化学習
  安全強化学習2024/12/1

  物理モデルを活用して安全上重要なコーナーケースを重点的にサンプリングし、安全な強化学習ポリシーを効率的に学習する手法を提案した。

• Simplex機構による安全な継続学習マシン
  sim2real2024/9/1

  高性能だが未検証の強化学習エージェントと、物理モデルに基づく検証済みの安全教師をSimplex論理で切り替え、生涯安全性を保証しながら実機で継続学習する枠組みを提案。

• ROS 2自動運転ソフトウェア向けコンテナ化マイクロサービスアーキテクチャ：エンドツーエンド遅延評価
  自動運転/コンテナ2024/4/1

  自動運転ソフトウェアをコンテナで分離したマイクロサービス構成にし、エンドツーエンド遅延やジッタ、リソース使用率を評価した。その結果、ベアLinuxより平均遅延が5〜8%改善し、最大遅延も大幅に削減できることを示した。

• RaceMOP: 残差方策学習を用いたマルチエージェント自律レースのためのマップレスオンラインパスプランニング
  マルチエージェント/経路計画2024/3/1

  人工ポテンシャル場をベース方策とし、残差方策学習を組み合わせることで、地図なしで局所観測のみから高速な追い越しを行うマルチエージェントレース用プランナを提案した。

• 地図ベース経路計画のための強化学習における同変アンサンブルと正則化
  経路計画2024/3/1

  強化学習において環境の対称性を活用するため、特殊なネットワーク部品を使わずに同変方策と不変価値関数を構築する同変アンサンブル法を提案し、訓練時の正則化項を加えることで、地図ベース経路計画タスクにおけるサンプル効率と性能を向上させた。

• F1TENTH自律走行の統一：サーベイ、手法、ベンチマーク
  自律走行2024/2/1

  1/10スケールのF1TENTH自律走行研究をサーベイし、古典的手法と学習手法を整理してベンチマーク評価を提供した論文。

• Learning to Recharge: UAV Coverage Path Planning through Deep Reinforcement Learning
  2023/9/1
• Efficient Learning of Urban Driving Policies Using Bird's-Eye-View State Representations
  2023/5/1
• Flexible Gear Assembly With Visual Servoing and Force Feedback
  2023/3/1
• Residual Policy Learning for Vehicle Control of Autonomous Racing Cars
  2023/2/1
• Perception Simplex: Verifiable Collision Avoidance in Autonomous Vehicles Amidst Obstacle Detection Faults
  2022/9/1
• 6IMPOSE: Bridging the Reality Gap in 6D Pose Estimation for Robotic Grasping
  2022/8/1
• Verifiable Obstacle Detection
  2022/8/1
• Cloud-Edge Training Architecture for Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning
  2022/3/1
• Multi-Agent Belief Sharing through Autonomous Hierarchical Multi-Level Clustering
  2021/7/1
• Risk Ranked Recall: Collision Safety Metric for Object Detection Systems in Autonomous Vehicles
  2021/6/1
• UAV Path Planning using Global and Local Map Information with Deep Reinforcement Learning
  2020/10/1
• Multi-UAV Path Planning for Wireless Data Harvesting with Deep Reinforcement Learning
  2020/10/1
• UAV Path Planning for Wireless Data Harvesting: A Deep Reinforcement Learning Approach
  2020/7/1
• UAV Coverage Path Planning under Varying Power Constraints using Deep Reinforcement Learning
  2020/3/1