Nancy M. Amato
収録論文 31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
- AO-ARC: ARCによるほぼ確実に漸近最適なマルチロボット動作計画マルチロボット動作計画2026/6/1
マルチロボット動作計画において、初期解の高速性と漸近最適性を両立する新しい anytime アルゴリズム AO-ARC を提案し、理論的保証と実験的評価を行った。
- P-ARC: サブ問題の独立性を活用した並列マルチロボット動作計画群制御2026/6/1
マルチロボット動作計画の並列化手法P-ARCを提案し、ロボット間の衝突を独立に解決できるバッチ処理とマルチスタート戦略により、最大6.67倍の高速化を達成した。
- 階層的サブ問題展開とワークスペース分解の精緻化によるスケーラブルなマルチロボット動作計画群制御2026/5/1
複数移動ロボットの動作計画において、ワークスペース分解に基づく離散探索でロボット間の協調を図り、反復的に分解を精緻化することで、より小さな非結合構成空間を探索し、計画時間を最大一桁改善する手法を提案した。
- ミリ秒単位のマルチロボット動作：サンプリングベース計画のためのベクトル加速プリミティブ群制御2026/4/1
ベクトル加速運動計画（VAMP）フレームワークをマルチロボット運動計画に拡張し、SIMD並列性を活用した2つのプリミティブを開発。検証時間で最大1415倍、計画速度で最大1492倍の高速化を達成した。
- 直列化レッド・グリーン・グレイ：動的ロードマップグラフにおけるエッジの高速ヒューリスティック検証経路計画2026/3/1
動的環境での経路計画向けに、ロードマップのエッジを幾何近似で赤(無効)・緑(有効)・灰(不確実)に分類し、GPU向けに直列化・ベクトル化して高速化する手法を提案した。
- 読みやすい軌道から不可解な軌道へ：複数の観察者を考慮した（非）可読動作計画動作計画2026/2/1
善意の観察者には意図が読みやすく、悪意の観察者には読みにくい軌道を生成する動作計画問題を定式化し、その解法DUBIOUSを提案した。
- 動的ロードマップグラフにおけるエッジの高速ヒューリスティック検証経路計画2026/1/1
非静的環境でのロボット経路計画のため、ロードマップグラフのノードとエッジを安価なヒューリスティックで有効・無効・不明に分類し、半遅延更新を可能にする「Red-Green-Gray」手法を提案した。
- 制約ベースのマルチエージェント経路探索アルゴリズムの分析群制御2025/11/1
制約ベースのマルチエージェント経路探索において、制約を保守的・積極的に分類し、探索性能を比較分析した。
- ERUPT: 拡張現実でロボット動作計画と対話するオープンツールキット動作計画2025/10/1
XR空間で環境を操作しながらMoveItに動作計画を問い合わせ、経路を可視化して実機に展開できるオープンなツールキットを提案。
- サンプリングベース運動計画におけるエッジ最近傍探索運動計画2025/6/1
サンプリングベース運動計画において、木のエッジ上の最近傍点を効率的に見つける手法を実装し、RRTやRRGアルゴリズムの性能向上を理論的・実験的に示した。
- PRISM: 運動制約と高速情報共有による完全オンライン分散マルチエージェント経路計画群制御2025/5/1
分散型マルチエージェント経路計画アルゴリズムPRISMを提案し、運動制約情報を高速共有することでデッドロックを回避しつつ、集中型手法より多くのエージェントとタスクを扱えることを示した。
- Lazy-DaSH: ハイパーグラフベースのマルチロボットタスク・動作計画のための遅延アプローチマルチロボット計画2025/4/1
マルチロボットのタスク・動作計画手法DaSHを改良し、タスク計画層で必要な計画空間のみを特定して動作可能性を遅延評価することで、ロボットと物体の数を倍以上に拡張し、計画時間を桁違いに高速化した。
- 経路データベース誘導による動作計画動作計画2025/4/1
過去の経路データベースを探索木の展開ヒューリスティックとして利用し、探索中にデータベースを更新する動作計画手法を提案。
- K-ARC: マルチロボットの運動力学プランニングのための適応型ロボット協調群制御2025/1/1
サンプリングベースと最適化ベースの手法を組み合わせ、必要なときだけロボット間の協調を行うことで、多数のロボットの運動力学を考慮したプランニングを高速化するアルゴリズムを提案した。
- 経験ベースの部分問題計画によるマルチロボット動作計画群制御2024/11/1
少数ロボットの部分問題の解データベースを構築・活用し、多数の移動ロボットやマニピュレータの動作計画を効率化する手法を提案した。
- 再利用可能なマルチロボット計画戦略を抽象ハイパーグラフとして符号化群制御2024/9/1
ハイパーグラフベースのマルチロボットタスク計画に、単一ロボット向けの抽象化学習を拡張し、計画経験から再利用可能な戦略を自動抽出する手法を提案した。
- 拡張現実を用いた人間の実演によるロボット学習システム模倣学習2024/9/1
物理ロボットを使わずに拡張現実空間で人間の実演を収集し、ロボットに学習させるRADERシステムを提案し、実機での実演と同等の性能を確認した。
- SPITE: 環境変化に対応する簡易多面体交差手法モーションプランニング2024/7/1
障害物位置の変化に応じてロードマップのノードとエッジの有効性を動的に更新する手法を提案し、従来より高速な更新と経路計画を実現した。
- 誘導付き動作計画のためのフレームワーク動作計画2024/4/1
ロボット動作計画における「誘導空間」の概念を定式化し、既存のサンプリングベース手法を統一的に扱う枠組みと、誘導の情報理論的評価法を提案した論文。
- Adaptive Robot Coordination: A Subproblem-based Approach for Hybrid Multi-Robot Motion Planning2023/12/1
- Scalable Multi-Robot Motion Planning Using Workspace Guidance-Informed Hypergraphs2023/11/1
- HAS-RRT: RRT-based Motion Planning using Topological Guidance2023/9/1
- Hypergraph-based Multi-Robot Task and Motion Planning2022/10/1
- Scalable Multi-robot Motion Planning for Congested Environments With Topological Guidance2022/10/1
- Evaluating Guiding Spaces for Motion Planning2022/10/1
- Hierarchical Planning with Annotated Skeleton Guidance2022/6/1
- Discrete State-Action Abstraction via the Successor Representation2022/6/1
- Insights from an Industrial Collaborative Assembly Project: Lessons in Research and Collaboration2022/5/1
- Annotated-skeleton Biased Motion Planning for Faster Relevant Region Discovery2020/3/1
- Representation-Optimal Multi-Robot Motion Planning using Conflict-Based Search2019/9/1
- SLAP: Simultaneous Localization and Planning Under Uncertainty for Physical Mobile Robots via Dynamic Replanning in Belief Space: Extended version2015/10/1