Melkior Ornik
収録論文 30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
- モデル不確かさ下の運動予測のための方向条件付き到達可能性の高速計算到達可能性解析2026/9/22
状態・入力行列が不確かな線形系に対し、指定方向への到達範囲をほぼ保ちつつ単一モデルを選んで到達集合を計算する高速手法を提案し、不確かさ全家族の計算より約3倍速いことを示した。
- 未知のダイナミクスとハイブリッド観測下におけるリスク対応型運動計画と制御運動計画2026/9/20
状態観測が一部でしか得られない未知環境でのロボット運動計画において、観測不能領域を確率的遷移系としてモデル化し、リスクを考慮した確率的短経路問題として計画する手法を提案した。
- ロボットはいつ再計画すべきか？時間変動MDPにおける後悔に基づく更新スケジューリングプランニング2026/6/15
非定常環境で動作するロボットが、限られた計算予算の中でいつ再計画すべきかを、後悔（リグレット）理論に基づいて決定する手法を提案した論文。
- 軌道レベルでのリダイレクション攻撃：視覚言語行動モデルに対するVLA/セキュリティ2026/6/11
視覚言語行動（VLA）モデルに対して、指示文をわずかに変更するだけで、意図したタスクに見せかけつつ最終的な物理的結果を攻撃者が指定した目標に変える「軌道レベル」の脆弱性を発見し、その攻撃を自動生成する手法を提案した。
- 信頼性のあるナビゲーションのためのタスク認識環境拡張：遮蔽付き条件付き拡散モデルナビゲーション2026/6/1
部分観測下での軌道計画の信頼性を高めるため、環境に視覚マーカーを配置する問題を扱い、条件付き拡散モデルを用いてマーカー配置を生成する手法を提案した。
- 微分可能到達可能性による非線形システムの安全なリアルタイム能動モデル識別と故障診断故障診断2026/6/1
不確かな非線形システムに対し、安全制約を保ちながら能動的にモデルを識別し故障を診断するリアルタイムアルゴリズムを提案。到達可能集合の区間近似と微分可能な目的関数を用いて、勾配法で高速に最適化する。
- Muninn: あなたの軌道拡散モデルをより速く軌道生成/拡散モデル/高速化2026/5/1
拡散ベースの軌道プランナーを再学習なしで高速化するラッパー手法を提案。各ステップでキャッシュ再利用と再計算を適応的に切り替え、最大4.6倍の高速化を実現。
- 未知非線形ダイナミクス下での予測到達可能性に基づく階層的運動計画と制御運動計画2026/4/1
未知の非線形システムに対して、区分的アフィンモデルと到達制御理論を用いた階層的計画・制御フレームワークを提案し、オンラインで運動生成を行う。
- 不均一な可視性を持つ不確実環境でのナビゲーションナビゲーション2026/3/1
不確実な接続性を持つ環境で、移動コストと情報収集のバランスを取りながらナビゲーションする新しいヒューリスティックアルゴリズムを提案した。
- キー付きドリフト場による軌道拡散の償却軌道生成/強化学習2026/3/1
拡散ベースの軌道プランナーをワンステップ推論で実現する手法を提案。条件付き生成における分布マッチングの失敗を分析し、条件を反映したキー空間での距離に基づくドリフト場を導入して、多様な軌道生成を可能にした。
- 到達可能予測制御：未知の動特性を持つ非線形システムのための新しい制御アルゴリズムとその実用応用制御2025/10/1
システムの動特性が未知でも、局所的な学習と到達可能状態の計算により、区分的線形軌道を追従できる制御アルゴリズムを提案した。
- 断続的観測下における欺瞞的政策のオンライン学習強化学習2025/9/1
監視が時々しか行われない状況で、観測時に監督者の期待に沿うように振る舞いつつ私的目的を達成する欺瞞的行動を、心の理論を活用したオンライン強化学習で獲得する手法を提案し、船舶・ドローンの実験で有効性を示した。
- 信念条件付き一段拡散：必要十分なセンシングによるリアルタイム軌道計画軌道計画2025/8/1
拡散プランナーを姿勢信念ラスタとセンサマスクで条件付けし、10msの順伝播で軌道・不確かさ・位置推定誤差の代理指標を同時に出力、センサ選択を強化学習で最適化する手法を提案し、無人水上艇で実証した。
- 分布フリー不確かさ定量化を伴うロバスト非線形制御のためのコンフォーマル収縮ロバスト制御2025/7/1
データ駆動の不確かさ予測とコンフォーマル予測を組み合わせ、非線形系の収縮制御に分布フリーな確率的保証を与える枠組みを提案した。
- タスク固有の不確実性管理によるロボットナビゲーション方策の強化ナビゲーション2025/5/1
タスクごとに場所ごとの許容不確実性を指定するTSUMを導入し、強化学習と組み合わせてナビゲーション方策を学習させるフレームワークGUIDEを提案した。
- 適応的ストレステストによるブラックボックスLLMプランナの摂動観測下でのロバスト性評価VLA2025/5/1
LLMプランナのプロンプト表現やセンサノイズの摂動に対する挙動を調査し、適応的ストレステストとMCTSで失敗を引き起こす摂動を効率的に探索する手法を提案した。
- 予測到達可能性を用いた未知の非線形ダイナミクス下での運動計画と制御運動計画2025/3/1
未知の非線形ダイナミクスを持つシステムを区分アフィン系として近似し、有向重み付きグラフの辺の存在をオンラインで更新しながら目標への軌道を計画・制御する枠組みを提案した。
- TRACE: 視覚言語モデルによるロボット行動予測のための自己改善フレームワーク行動予測2025/3/1
視覚言語モデルと反事実的探索を組み合わせ、少ない観測からロボットの将来行動を反復的に予測精度を高める推論フレームワークを提案。
- TAB-Fields: ミッションを考慮した敵対的計画のための最大エントロピー枠組み敵対的計画2024/12/1
敵の目的と環境制約だけから、特定の方策を仮定せずに敵の状態分布を最大エントロピーで推定するTAB-Fieldsを提案し、POMCPに組み込んで計画に利用する。
- GUIDEエージェント：位置推定が限られた環境におけるタスク固有の不確かさ抽象化によるナビゲーション方策の強化ナビゲーション2024/10/1
タスクごとに許容できる位置推定の不確かさを地図として抽象化し、それを方策の条件に組み込むことで、低精度な位置推定しか使えない環境でもロボットが適応的にナビゲーションできる手法を提案した。
- 振動プリミティブと適応インピーダンス制御による難地形の自律掘削マニピュレーション2024/9/1
人間の掘削戦略に倣い、振動回転動作と適応インピーダンス制御を組み合わせて、詰まりやすい難地形でのロボットアームによる自律掘削性能を向上させた。
- 学習による旋回：作物下ロボットのための拡散模倣による堅牢な畝間旋回模倣学習/農業ロボット2024/8/1
トウモロコシ畑の畝間旋回を、人間の操作や特権コントローラのデモから拡散ポリシーで模倣学習する手法を提案し、視覚と速度のみでの学習可能性を示した。
- シミュレーション上の最大展開ギャップを用いたドメインシフト下での少数ショットすくい取りマニピュレーション2024/8/1
地球外天体でのサンプリングに向け、展開ギャップをシミュレートして訓練する深層カーネルGPとベイズ最適化により、未知地形で数回の試行から適応するすくい取り戦略を提案した。
- ComTraQ-MPC: 限られた能動的測位更新下での軌道追従のためのメタ訓練DQN-MPC統合軌道追従/MPC/強化学習2024/3/1
能動的測位更新が制限された部分観測環境での軌道追従を改善するため、メタ訓練したDQNで測位更新をスケジューリングし、MPCで制御する相互適応フレームワークを提案した。
- 意思決定における基盤モデルの幻覚検出：柔軟な定義と最新技術のレビューVLA2024/3/1
意思決定タスクに基盤モデルを使う際の幻覚（もっともらしいが誤った判断）を検出・定量化する必要性を論じ、既存手法をレビューして今後の研究方向を示した。
- Weathering Ongoing Uncertainty: Learning and Planning in a Time-Varying Partially Observable Environment2023/12/1
- Learning and Autonomy for Extraterrestrial Terrain Sampling: An Experience Report from OWLAT Deployment2023/11/1
- Few-shot Adaptation for Manipulating Granular Materials Under Domain Shift2023/3/1
- Lodestar: An Integrated Embedded Real-Time Control Engine2022/3/1
- Control-Oriented Learning on the Fly2017/9/1