Mykel J. Kochenderfer

Stanford University

収録論文 110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

• 不確実性下の自律衝突回避のための確率制約付き信念空間機動計画
  宇宙機制御2026/9/11

  軌道不確実性をガウス信念で表し、確率制約付き信念空間MCTSで追跡更新を見越した機動判断を行う手法を提案し、過去の接近事例で評価した。

• GPU加速宇宙機ランデブー・近傍運用のための世界モデル
  宇宙機/世界モデル2026/9/2

  宇宙機のランデブー・ドッキング運用に世界モデルを初適用し、GPU並列シミュレーション環境とトランスフォーマー型世界モデルを構築、強化学習より高効率な計画性能を示した。

• 視覚に基づくポーズ推定のための保護水準
  ポーズ推定2026/8/1

  この論文は、航空機のポーズ推定における未検出の故障に対しても有効な確率的誤差限界（保護水準）を導出するアルゴリズムを提案し、冗長性や不確かさの影響を分析したものです。

• 重要度サンプリングとPCAによる商用自動運転車の故障発見
  自動運転/安全性検証2026/7/1

  商用自動運転トラックのスタックに希少故障発見アルゴリズムを適用し、モンテカルロ法では見つからない衝突を発見。PCAで故障モードを分類し、再現可能なノイズ軌道を抽出する手法を提案。

• 通信制約下における半分散型多宇宙機衝突回避
  群制御2026/7/1

  地上局との断続的な通信を考慮し、宇宙機間の衝突回避を半分散型POMDPとして定式化し、近似アルゴリズムで中央集権型に近い性能を達成した。

• 不完全な世界モデルは悪用可能である
  強化学習2026/5/15

  強化学習における世界モデルの悪用可能性を定義し、報酬ハッキングとの理論的関係を明らかにした論文。

• フォールトを考慮したロボット群通信スケジューリングのためのMPC
  群制御2026/5/9

  断続的な通信環境下でロボット群を運用する際、限られた通信機会をどう割り当てるかという問題に対し、故障モードの曖昧性を確率的に扱うIMM-MPCというモデル予測制御手法を提案し、致命的故障の早期発見率を大幅に向上させた。

• 視覚ベース着陸システムの学習保証のためのメカニズム的解釈可能性
  信頼性保証2026/5/1

  視覚ベースの航空機着陸システムにおいて、ニューラルネットワークの状況表現がコンテンツとスタイルに分離可能であることを示し、その分離を利用した実行時保証手法OOMSを提案した論文。

• 基盤世界モデルによる両腕マニピュレータの故障検出の高精度化
  故障検出2026/3/1

  事前学習済み視覚基盤モデルの潜在空間で確率的な世界モデルを学習し、不確実性を故障検出のスコアとして利用するランタイムモニタを開発。シミュレーションと新規データセットで既存手法を大幅に上回る性能を示した。

• 自律点検のための世界モデルによる失敗分類と異常検知
  異常検知2026/2/1

  世界モデルとConformal Predictionを組み合わせ、点検タスクの成功・既知の失敗・異常（分布外）を人間より早くリアルタイムに分類する枠組みを提案し、Spot上で90%以上の精度を実証した。

• 航空機衝突回避システム：規制受容への道における技術的課題と解決策
  安全クリティカルシステム2025/10/1

  航空機衝突回避システムの監視・意思決定・検証に関する技術的課題と、規制機関に承認された解決策を概説し、他の安全クリティカルシステムへの教訓を示す。

• 深宇宙探査におけるオフライン信念状態計画を用いた適応的科学運用
  宇宙探査/意思決定2025/10/1

  通信遅延の大きい深宇宙探査で、POMDPとベイズネットワークを組み合わせて科学機器の観測手順をオフラインで計画し、試料識別誤りを約40%削減した。

• SCOUT：自動運転におけるシナリオカバレッジ評価のための軽量フレームワーク
  自動運転2025/10/1

  LVLMの推論結果を蒸留してエージェントの潜在表現からシナリオカバレッジを予測する軽量モデルSCOUTを提案し、大規模データで高精度かつ低計算コストを実現した。

• 学習ベース制御と安全制御の組み合わせによる地下環境でのクアッドロータのレジリエンス向上
  飛行制御2025/9/1

  環境の分布外度を測る正規化フロー事前分布を学習し、実行時に学習ベース制御と安全制御を切り替えることで、地下洞窟でのナビゲーションの迅速性と安全性を両立させた。

• 予測不確かさを活用した実時間着陸システムの実行時保証
  航空ビジョン2025/8/1

  滑走路画像から航空機の姿勢を推定する視覚パイプラインを提案し、不確かさの校正とRAIMによる故障検出で安全性を高めた。

• 拡散モデルによる失敗サンプラーを用いた自動運転車のロバスト計画
  自動運転計画2025/7/1

  交差点での衝突を引き起こすセンサーノイズを拡散モデルで生成し、それを用いて自動運転車のロバストな計画手法を提案した。

• 記憶の宮殿へ：長期的能動的 embodied 質問応答のための推論と計画
  VLA2025/7/1

  ロボットが過去の経験を記憶しつつ能動的に環境を探索し、時間に根ざした複雑な質問に答える新タスクLA-EQAを提案し、記憶の宮殿に着想を得たシーングラフベースの構造化記憶と情報価値に基づく停止基準で探索と想起のトレードオフを解決する手法を開発した。

• 拡散モデルによる自動運転システムの安全検証
  安全検証2025/6/1

  拡散モデルを用いて、任意の初期交通状態から自動運転車の潜在的な失敗事例を生成し、安全検証を効率化する手法を提案した。

• ρ-POMDP計画によるモデル同定適応制御
  適応制御2025/5/1

  システムパラメータを隠れ状態として扱い、信念空間計画（ρ-POMDP）として情報入力設計とモデル同定適応制御を統合し、BiLQRで解く手法を提案。

• 低ランク混合提案による高次元でのスケーラブルな重要度サンプリング
  重要度サンプリング2025/5/1

  高次元空間での希少事象推定のため、確率的PCA混合モデルを提案分布に用いる重要度サンプリング手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。

• 正規化フローの潜在空間探索による重要度サンプリングの改善
  重要度サンプリング2025/1/1

  正規化フローの潜在空間で提案分布を更新することで、ロボティクス応用における希少事象の重要度サンプリングを効率化する手法を提案。

• 累積分布関数に基づくスライス分布マッチングと制御への応用
  制御2024/12/1

  確率分布間の距離を累積分布関数の一次元射影の差で定義し、制御問題に応用した研究。

• 状態依存重要度サンプリングによるブラックボックス自律システムの故障確率推定
  安全性/故障確率推定2024/12/1

  ブラックボックスな逐次意思決定システムの故障確率を、状態依存の適応的重要度サンプリングで高精度に推定する手法を提案した。

• SayComply: 検索ベース言語モデルによる実環境ロボットタスクの運用コンプライアンス遵守
  タスクプランニング/RAG2024/11/1

  運用マニュアルに従う必要があるロボットのタスク計画のため、階層的データベースと木構造RAGを用いてドメイン知識に基づいた計画を生成する手法を提案し、実機実験で有効性を示した。

• 能力を考慮したタスク割り当てとチーム編成による複雑環境の協調探査分析
  群制御2024/11/1

  異なる自律能力を持つロボットチームの探査ミッションをMDPで定式化し、生産性と報酬を最大化する運用方針を計算。DARPA SubT Challengeの実シナリオで人間の戦略と比較し、異種チーム設計のトレードオフを議論した。

• 画像特徴からの姿勢推定における確率的パラメータ推定器とキャリブレーション指標
  姿勢推定2024/7/1

  画像特徴からの姿勢推定において、測定不確かさを考慮した3つの確率的推定手法を比較し、多変量正規分布向けの新たなキャリブレーション評価指標を提案した。線形近似法が高速で良好な予測を実現し、カルマンフィルタと統合することで連続姿勢推定の精度が向上することを示した。

• 自動運転のための自己教師ありマルチ未来占有予測
  自動運転2024/7/1

  生成モデルの潜在空間でLiDAR占有グリッドの確率的予測を行い、RGBカメラや地図、計画軌道を条件として利用できる枠組みを提案。

• 拡散モデルによる安全クリティカル自律システム評価のための故障サンプリング
  安全性検証2024/6/1

  条件付き拡散モデルを反復学習し、高次元ロボティクスにおける故障軌道を効率的にサンプリングする手法を提案。既存のブラックボックス手法より少ないサンプルで多様な故障モードを網羅できることを示した。

• SEEK: 実世界の検査タスクにおける物体目標ナビゲーションのための意味推論
  物体目標ナビゲーション2024/5/1

  事前の空間配置と常識的な意味知識を組み合わせ、動的シーングラフと関係意味ネットワークを用いて対象物体を効率的に探索・ナビゲートする枠組みを提案し、脚式ロボットで実証した。

• ネットワーク化マルコフゲームにおけるミニマックス問題の分散オンライン計画
  群制御2024/5/1

  ネットワーク化マルコフゲームにおいて、各エージェントが局所的なオンライン計画と分散最適化を組み合わせてミニマックス目的を近似するアルゴリズムを提案し、フォーメーション制御シミュレーションで有効性を示した。

• 適応的情報経路計画のための学習ベース手法に関するサーベイ
  経路計画2024/4/1

  未知環境で効率的にデータ収集する適応的情報経路計画(AIPP)に学習手法を適用した研究を、統一的な数理枠組みと2つの分類軸で整理したサーベイ。

• 情報経路計画のための近似逐次最適化
  経路計画2024/2/1

  グラフ上で情報量を最大化する経路を、凸緩和と動的計画法による逐次近似で効率的に求める手法を提案。

• Disentangled Neural Relational Inference for Interpretable Motion Prediction
  2024/1/1
• Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation
  2024/1/1
• Semantic Belief Behavior Graph: Enabling Autonomous Robot Inspection in Unknown Environments
  2024/1/1
• Large-Scale Multi-Robot Assembly Planning for Autonomous Manufacturing
  2023/11/1
• Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and Interactivity Estimation
  2023/11/1
• Predicting Future Spatiotemporal Occupancy Grids with Semantics for Autonomous Driving
  2023/10/1
• Constrained Hierarchical Monte Carlo Belief-State Planning
  2023/10/1
• Scene Informer: Anchor-based Occlusion Inference and Trajectory Prediction in Partially Observable Environments
  2023/9/1
• SAVME: Efficient Safety Validation for Autonomous Systems Using Meta-Learning
  2023/9/1
• Robust Driving Policy Learning with Guided Meta Reinforcement Learning
  2023/7/1
• Efficient Determination of Safety Requirements for Perception Systems
  2023/7/1
• Deep Normalizing Flows for State Estimation
  2023/6/1
• Model-based Validation as Probabilistic Inference
  2023/5/1
• Experience Filter: Using Past Experiences on Unseen Tasks or Environments
  2023/5/1
• Safe and Efficient Navigation in Extreme Environments using Semantic Belief Graphs
  2023/4/1
• Incorporating Human Path Preferences in Robot Navigation with Minimal Interventions
  2023/3/1
• Adaptive Coverage Path Planning for Efficient Exploration of Unknown Environments
  2023/2/1
• Fast and Scalable Signal Inference for Active Robotic Source Seeking
  2023/1/1
• Interpretable Self-Aware Neural Networks for Robust Trajectory Prediction
  2022/11/1
• Optimality Guarantees for Particle Belief Approximation of POMDPs
  2022/10/1
• LOPR: Latent Occupancy PRediction using Generative Models
  2022/10/1
• Risk-aware Meta-level Decision Making for Exploration Under Uncertainty
  2022/9/1
• Sequential Bayesian Optimization for Adaptive Informative Path Planning with Multimodal Sensing
  2022/9/1
• Dynamics-Aware Spatiotemporal Occupancy Prediction in Urban Environments
  2022/9/1
• Backward Reachability Analysis of Neural Feedback Loops: Techniques for Linear and Nonlinear Systems
  2022/9/1
• EvolveHypergraph: Group-Aware Dynamic Relational Reasoning for Trajectory Prediction
  2022/8/1
• Uncertainty-Aware Online Merge Planning with Learned Driver Behavior
  2022/7/1
• Risk-Driven Design of Perception Systems
  2022/5/1
• SHAIL: Safety-Aware Hierarchical Adversarial Imitation Learning for Autonomous Driving in Urban Environments
  2022/4/1
• Collision Risk and Operational Impact of Speed Change Advisories as Aircraft Collision Avoidance Maneuvers
  2022/4/1
• Model Predictive Optimized Path Integral Strategies
  2022/3/1
• How Do We Fail? Stress Testing Perception in Autonomous Vehicles
  2022/3/1
• Multi-Vehicle Control in Roundabouts using Decentralized Game-Theoretic Planning
  2022/1/1
• Multi-Agent Variational Occlusion Inference Using People as Sensors
  2021/9/1
• 3D Radar Velocity Maps for Uncertain Dynamic Environments
  2021/7/1
• Verification of Image-based Neural Network Controllers Using Generative Models
  2021/5/1
• Training Structured Mechanical Models by Minimizing Discrete Euler-Lagrange Residual
  2021/5/1
• Preference-based Learning of Reward Function Features
  2021/3/1
• Transfer Learning for Efficient Iterative Safety Validation
  2020/12/1
• Double-Prong ConvLSTM for Spatiotemporal Occupancy Prediction in Dynamic Environments
  2020/11/1
• Out-of-Distribution Detection for Automotive Perception
  2020/11/1
• Attention Augmented ConvLSTM for Environment Prediction
  2020/10/1
• Evidential Sparsification of Multimodal Latent Spaces in Conditional Variational Autoencoders
  2020/10/1
• Directional Primitives for Uncertainty-Aware Motion Estimation in Urban Environments
  2020/7/1
• Optimal Sequential Task Assignment and Path Finding for Multi-Agent Robotic Assembly Planning
  2020/6/1
• Scalable Identification of Partially Observed Systems with Certainty-Equivalent EM
  2020/6/1
• Reinforcement Learning with Iterative Reasoning for Merging in Dense Traffic
  2020/5/1
• Active Preference-Based Gaussian Process Regression for Reward Learning
  2020/5/1
• Dynamic Multi-Robot Task Allocation under Uncertainty and Temporal Constraints
  2020/5/1
• Interpretable Safety Validation for Autonomous Vehicles
  2020/4/1
• Scalable Autonomous Vehicle Safety Validation through Dynamic Programming and Scene Decomposition
  2020/4/1
• Structured Mechanical Models for Robot Learning and Control
  2020/4/1
• The Adaptive Stress Testing Formulation
  2020/4/1
• STT-CBS: A Conflict-Based Search Algorithm for Multi-Agent Path Finding with Stochastic Travel Times
  2020/4/1
• Validation of Image-Based Neural Network Controllers through Adaptive Stress Testing
  2020/3/1
• Efficient Large-Scale Multi-Drone Delivery Using Transit Networks
  2019/9/1
• Adaptive Stress Testing with Reward Augmentation for Autonomous Vehicle Validation
  2019/8/1
• Cooperation-Aware Reinforcement Learning for Merging in Dense Traffic
  2019/6/1
• Combining Planning and Deep Reinforcement Learning in Tactical Decision Making for Autonomous Driving
  2019/5/1
• Safe Reinforcement Learning with Scene Decomposition for Navigating Complex Urban Environments
  2019/4/1
• Reinforcement Learning with Probabilistic Guarantees for Autonomous Driving
  2019/4/1
• Dynamic Environment Prediction in Urban Scenes using Recurrent Representation Learning
  2019/4/1
• Pedestrian Collision Avoidance System for Scenarios with Occlusions
  2019/4/1
• Improved Robustness and Safety for Autonomous Vehicle Control with Adversarial Reinforcement Learning
  2019/3/1
• A General Framework for Structured Learning of Mechanical Systems
  2019/2/1
• Dynamic Real-time Multimodal Routing with Hierarchical Hybrid Planning
  2019/2/1
• Real-time Prediction of Automotive Collision Risk from Monocular Video
  2019/2/1
• Adaptive Stress Testing for Autonomous Vehicles
  2019/2/1
• Distributed Wildfire Surveillance with Autonomous Aircraft using Deep Reinforcement Learning
  2018/10/1
• HG-DAgger: Interactive Imitation Learning with Human Experts
  2018/10/1
• Image-based Guidance of Autonomous Aircraft for Wildfire Surveillance and Prediction
  2018/10/1
• Using Neural Networks to Generate Information Maps for Mobile Sensors
  2018/9/1
• Efficient and Low-cost Localization of Radio Signals with a Multirotor UAV
  2018/8/1
• On the Optimality of Ergodic Trajectories for Information Gathering Tasks
  2018/8/1
• People as Sensors: Imputing Maps from Human Actions
  2017/11/1
• DropoutDAgger: A Bayesian Approach to Safe Imitation Learning
  2017/9/1
• Belief State Planning for Autonomously Navigating Urban Intersections
  2017/4/1
• Optimized and Trusted Collision Avoidance for Unmanned Aerial Vehicles using Approximate Dynamic Programming (Technical Report)
  2016/2/1