Mo Chen

収録論文 38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

• ハミルトン・ヤコビ到達可能性に基づく探索フレームワークによる屋内平面ロボットの効率的かつ安全なナビゲーション
  ナビゲーション2026/4/1

  オフラインのHJ到達可能性計算をオンラインのグラフ探索に組み合わせ、動的環境でも効率的かつ安全なナビゲーションを実現する手法を提案した。

• 安全なロボットナビゲーションのためのハードウェア高速化ベイズ推論による高速な信頼度考慮型人間予測
  ナビゲーション2026/3/1

  GPUで並列化したベイズ推論により、人間の将来軌道を粒子として高周波(125Hz)で予測し、複数人環境での安全なロボットナビゲーションを実現した。

• リアルタイム生成モデル予測制御のための暗黙的最大尤度推定
  モデル予測制御2026/3/1

  拡散モデルに代わる生成モデルとしてIMLEを用いた軌道計画手法を提案し、推論速度を大幅に向上させつつ、オフライン強化学習ベンチマークや実時間の人間ナビゲーションで競争力のある性能を示した。

• 静的データセットを超えて：検証済み合成遷移による堅牢なオフライン方策最適化
  オフライン強化学習2026/1/1

  二重再帰ワールドモデルで合成遷移を生成し、VAE・感度分析・MCドロップアウトの階層的不確実性フィルタで検証することで、オフライン強化学習の性能を向上させる手法MoReBRACを提案した。

• リアプノフベース経路追従制御器のためのベイズ最適化パラメータチューニングフレームワーク
  制御チューニング2025/12/1

  閉ループ系をブラックボックスとみなし、ガウス過程サロゲートを用いたベイズ最適化で非線形経路追従制御器のゲインを実機上で効率的に調整する手法を提案し、三輪ロボットでの実験で有効性を示した。

• YOLOP知覚とLyapunov制御を統合した自律移動ロボットのトラックナビゲーション
  自律ナビゲーション2025/12/1

  YOLOPによるマルチタスク視覚知覚とLyapunov安定性に基づく追従制御を組み合わせ、非ホロノミックな差動駆動移動ロボットがトラック上をリアルタイムで自律走行できるフレームワークを提案し、実機実験で有効性を検証した。

• 漏れコーナー問題に対処する閾値戦略と分解計算によるHamilton-Jacobi到達可能性解析
  到達可能性解析2025/5/1

  Hamilton-Jacobi到達可能性解析の次元削減で生じる「漏れコーナー問題」を定義し、その発生条件を証明するとともに、計算効率を保ちながら不正確な値関数を修正する局所更新法を提案した論文。

• HJRNO: ニューラルオペレータによるハミルトン・ヤコビ到達可能性解析
  安全性解析2025/4/1

  ニューラルオペレータを用いて後方到達可能チューブを効率的かつ高精度に解く枠組みHJRNOを提案し、障害物形状やシステム構成への汎化性能を示した。

• 時変システムに対する高速かつ安全保証付き軌道計画と追従
  軌道計画・制御2024/12/1

  オフラインで計算した安全保証コントローラを物理システムに適用し、オンラインで再計画される仮想システムの軌道を追従させることで、時変システムの高速かつ安全な軌道計画と追従を実現する手法を提案。

• LS-HAR: 骨格と視覚を言語で監督する人間行動認識と建設現場データセット
  行動認識2024/10/1

  骨格と視覚の特徴を言語モデルで監督しながら顕著性融合する行動認識手法LS-HARを提案し、建設現場向けの新データセットVolvoConstActを構築した。

• 解釈可能なハミルトン・ヤコビ到達可能性に導かれた外乱によるロバスト方策の学習
  ロバスト強化学習2024/9/1

  ハミルトン・ヤコビ到達可能性解析を用いて最悪ケースの外乱を生成し、敵対的強化学習と組み合わせることで、外部のブラックボックス敵対者なしにロバストな方策を訓練するフレームワークを提案した。

• 物理誘導拡散モデルによる離散表現での長期人間行動予測
  軌道予測2024/5/1

  VQ-VAEで軌跡を離散化した潜在行動空間上で拡散モデルを学習し、テスト時に到達可能性解析で物理的に実現可能な行動へ誘導することで、長期の人間軌道予測精度を向上させた。

• 自動運転レースにおけるインタラクティブな追い越し操作のための強化学習を用いた軌道計画
  軌道計画/強化学習2024/4/1

  自動運転レースで相手車両との相互作用を考慮した強化学習ベースの軌道計画手法を提案し、従来のサンプリング手法より攻撃的なブロッキングでも高い成功率を達成。さらに、実行不可能な軌道に対する安全層も導入した。

• 時間論理木とHamilton-Jacobi到達可能性による複雑タスクの完了保証
  制御・形式手法2024/4/1

  Hamilton-Jacobi到達可能性解析を用いた時間論理木により、サイバーフィジカルシステムが複雑なタスクを完了するための制御方策の存在確認と、リアルタイムで実行可能な制御入力集合の効率的な合成手法を提案した。

• An MCTS-DRL Based Obstacle and Occlusion Avoidance Methodology in Robotic Follow-Ahead Applications
  2023/9/1
• Task-Oriented Koopman-Based Control with Contrastive Encoder
  2023/9/1
• Hierarchical Planning and Policy Shaping Shared Autonomy for Articulated Robots
  2023/7/1
• Efficient Domain Coverage for Vehicles with Second-Order Dynamics via Multi-Agent Reinforcement Learning
  2022/11/1
• Online Probabilistic Model Identification using Adaptive Recursive MCMC
  2022/10/1
• DMMGAN: Diverse Multi Motion Prediction of 3D Human Joints using Attention-Based Generative Adverserial Network
  2022/9/1
• STPOTR: Simultaneous Human Trajectory and Pose Prediction Using a Non-Autoregressive Transformer for Robot Following Ahead
  2022/9/1
• Asynchronous, Option-Based Multi-Agent Policy Gradient: A Conditional Reasoning Approach
  2022/3/1
• Robust Visual Teach and Repeat for UGVs Using 3D Semantic Maps
  2021/9/1
• Least-Restrictive Multi-Agent Collision Avoidance via Deep Meta Reinforcement Learning and Optimal Control
  2021/6/1
• FaSTrack: a Modular Framework for Real-Time Motion Planning and Guaranteed Safe Tracking
  2021/2/1
• Real-Time Formal Verification of Autonomous Systems With An FPGA
  2020/12/1
• On Infusing Reachability-Based Safety Assurance within Planning Frameworks for Human-Robot Vehicle Interactions
  2020/12/1
• Optimal Control-Based Baseline for Guided Exploration in Policy Gradient Methods
  2020/11/1
• LBGP: Learning Based Goal Planning for Autonomous Following in Front
  2020/11/1
• Prediction-Based Reachability for Collision Avoidance in Autonomous Driving
  2020/11/1
• SFU-Store-Nav: A Multimodal Dataset for Indoor Human Navigation
  2020/10/1
• Generating Robust Supervision for Learning-Based Visual Navigation Using Hamilton-Jacobi Reachability
  2019/12/1
• TTR-Based Reward for Reinforcement Learning with Implicit Model Priors
  2019/3/1
• On Infusing Reachability-Based Safety Assurance within Probabilistic Planning Frameworks for Human-Robot Vehicle Interactions
  2018/12/1
• Robust Tracking with Model Mismatch for Fast and Safe Planning: an SOS Optimization Approach
  2018/8/1
• Reach-Avoid Problems via Sum-of-Squares Optimization and Dynamic Programming
  2018/7/1
• BaRC: Backward Reachability Curriculum for Robotic Reinforcement Learning
  2018/6/1
• FaSTrack: a Modular Framework for Fast and Guaranteed Safe Motion Planning
  2017/3/1