Michael Thompson

収録論文 7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

• 実世界の冬季運転シナリオにおける衝突回避のための創発的自律ドリフト
  自動運転/制御2026/7/1

  ドリフト可能な非線形モデル予測制御（MPC）を開発し、冬季の危険シナリオ（氷上での道路逸脱や対向車衝突回避）でドリフトが安全に有効であることを示した。

• サイバーレーシングコーチ：高度な運転スキルを教える触覚共有制御フレームワーク
  触覚共有制御2025/9/1

  自動運転システムと人間が協調してステアリングを操作する触覚共有制御により、レースや緊急回避に必要な高度な運転スキルを習得させるフレームワークを提案し、支援を徐々に減らすフェーディング方式の有効性を評価した。

• 空間エンベロープMPC：参照軌道なしで高性能運転を実現
  制御/MPC2025/9/1

  参照軌道に頼らず、車両の走行可能領域全体を連続微分可能な形でモデル化し、強化学習と最適化を組み合わせたMPCで高性能自律走行を実現した研究。

• まず未知を知ること：限界走行のための能動的情報収集
  制御/適応学習2024/11/1

  車両の限界走行において、ベイズメタ学習による動的モデルと能動的情報収集を組み合わせ、オンライン適応だけでは不安定な制御を安定化させるフレームワークを提案した。

• 悪条件下のレース向けリスク回避型モデル予測制御
  制御/MPC2024/10/1

  摩擦限界やタイヤパラメータの不確かさをCVaR制約で考慮し、GPU並列化で解くリスク回避型MPCを提案し、実車実験で悪路でも安定した走行を実現した。

• 強化学習による参照不要のフォーミュラドリフト：走行データからタイヤエネルギー着想の実世界ポリシーへ
  強化学習/車両制御2024/10/1

  走行データから学習した車両モデル上で強化学習を行い、ウェイポイントに沿って実車でドリフト走行を実現した。

• Improving Deep Dynamics Models for Autonomous Vehicles with Multimodal Latent Mapping of Surfaces
  2023/3/1