Nikhil Uday Shinde

収録論文 6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

• 安全確率的探索器：確率的環境における安全な目標駆動型探索と未知物体との安全な相互作用
  安全探索2026/2/1

  ガウス過程で未知の安全関数をオンライン学習し、予測不確実性を活用して確率的環境下でも安全に目標探索と未知物体との相互作用を行うフレームワークを提案。

• 接触を許容する安全なロボット操作のためのスケーラブルなバリア関数フレームワーク
  安全制御2026/1/1

  密集環境での接触を安全とみなす新たなバリア関数を学習し、任意の物体配置に合成可能でタスク転移も容易な安全フィルタを実現した。

• 空間から時間へ：外乱再パラメータ化による学習済み価値関数を用いた適応的安全保障
  安全制御2025/9/1

  未知の空間的に変化する外乱下で、オフライン学習した安全フィルタを安全かつ適応的に運用するため、空間変化を時間変化に再パラメータ化する手法を提案し、クアッドコプターで検証した。

• ベースに戻れ：到達回避安全フィルタによるハンズオフ学習に向けて
  安全フィルタ/強化学習2025/1/1

  到達回避問題の価値関数から安全フィルタを構築し、ロボットが自律的に安全なリセットを行えるようにすることで、実世界強化学習のハンズオフ訓練を効率化する手法を提案。

• MEDiC: 切開と焼灼のための露出最大化を目指す自律手術ロボット支援
  手術ロボット/共有自律2024/9/1

  手術支援ロボットが組織の露出を最大化し、切開・焼灼に適した張力をかけるために、微分可能物理モデルと知覚フィードバックを統合したフレームワークを提案し、実ロボット実験で検証した。

• JIGGLE: 変形可能な手術環境における境界パラメータ推定のための能動的センシングフレームワーク
  ソフトロボティクス/手術自動化2024/5/1

  軟体シミュレータと拡張カルマンフィルタを統合して組織の付着点を確率的に推定し、情報利得を最大化しつつ安全コストを最小化する能動制御で未知の境界パラメータを対話的にセンシングする枠組みを提案。