Nikolai Matni
収録論文 26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
- 双線形世界モデル：構造化ダイナミクスによる効率的制御のための表現学習世界モデル2026/9/28
世界モデルの潜在ダイナミクスを双線形に制約することで、表現崩壊を防ぎつつ計画時間を約1000分の1に短縮し、長期的・リアルタイム制御も可能にするJEPA型手法を提案。
- 平坦性を保つ残差学習によるリアルタイム密接クワッドローター編隊飛行群制御2026/7/1
クワッドローターの密接編隊飛行で問題となる空力干渉を、物理情報を組み込んだ残差学習で補償しつつ、システムの微分平坦性を維持することで、計算効率の高いフィードバック線形化制御を実現した。ハードウェア実験で追従誤差を31%削減し、NMPCと同等の性能を1桁少ない計算量で達成した。
- 二重プレコンディショニング（DoPr）：検証損失ではなくテスト時性能のための最適化最適化2026/6/4
自己回帰生成やロボットポリシー学習など、予測を繰り返す展開時に誤差が蓄積する問題に対し、勾配と活性化の両方を前処理する新しい最適化手法DoPrを提案し、テスト時性能を向上させる。
- 反復ポリシー更新によるロバストな共形CBF/CLFコントローラ制御理論2026/6/1
学習モデルの誤差を共形予測で確率的に抑えつつ、ポリシー更新による分布シフトを考慮して安定性・安全性を保証する反復的枠組みを提案した。
- 遠隔動的環境における脚式ロボットの学習ベース故障検出歩行2026/4/1
四足ロボットの固有受容センサデータから単一肢の故障をオフライン学習で検出し、適切な三脚歩容を選択するための手法を開発した。
- 二値的成功を超えて：サンプル効率的で統計的に厳密なロボットポリシー比較評価・ベンチマーク2026/3/1
ロボット操作ポリシーの評価を少数の実機試行で行う際に、サンプル効率的で統計的に厳密な比較フレームワークを提案。逐次検定により早期停止を可能にし、離散的な部分成功から連続的な報酬まで幅広い指標に対応する。
- 対話環境における安全計画：反復的政策更新と敵対的ロバスト共形予測安全計画2025/11/1
対話環境での安全計画において、政策更新による分布シフトを考慮し、敵対的ロバスト共形予測を用いて安全保証を維持する反復フレームワークを提案した。
- 不確実な動的環境における自動バレーパーキングのための占有確率を考慮した軌道計画軌道計画2025/9/1
限られた視野の観測から将来の駐車スペースの占有確率を推定し、情報利得に基づく探索と駐車行動を両立させる軌道計画手法を提案した。
- Quad-LCD: アクチュエータ飽和を考慮した四 rotor 軌道計画のための階層型制御分解軌道計画2025/5/1
モータ飽和によるクラッシュを防ぐため、制御分解とシミュレーションデータから学習した追従ペナルティを組み合わせ、攻撃的な機動でもクラッシュ率を約49%削減する四 rotor 軌道計画手法を提案。
- 動的障害物回避を考慮したグラフベース自動駐車経路計画経路計画2025/4/1
動的障害物の予測を時間インデックス付きHybrid A*に組み込み、駐車場での衝突のない局所経路をオンラインで計画する手法を提案した。
- ADMM-MCBF-LCA：安全なリアルタイムナビゲーションのための階層制御アーキテクチャナビゲーション2025/3/1
動的環境で移動障害物を避けながら安全にリアルタイムナビゲーションするため、オフライン経路ライブラリ生成とオンライン経路選択・安全層からなる階層制御アーキテクチャを提案し、100Hzで安全な入力を生成する。
- 単眼イベントカメラによるクアッドロータの障害物回避障害物回避2024/11/1
機載の単眼イベントカメラのみを用いて、深さ予測を事前学習に活用し、シミュレーションと実機データで学習することで、クアッドロータの屋内・屋外での障害物回避を実現した。
- ビジョントランスフォーマーによるエンドツーエンドの視覚ベース四 rotor 障害物回避VLA2024/5/1
高密度な環境で高速飛行するクアッドロータの視覚ベース障害物回避において、ViTを用いたエンドツーエンド制御を初めて実現し、速度増加や未知環境への汎化で優位性を示した。
- 時相論理に基づく対話型ロボットタスクの反応的計画と制御ヒューマンロボットインタラクション2024/4/1
時相論理によるタスク計画と制御リアプノフ関数・バリア関数を用いた連続動作計画を組み合わせ、人間との対話に安全かつ反応的に適応するロボット制御アーキテクチャを提案した。
- 不確実性を考慮した言語条件付き模倣学習ポリシーの展開VLA2024/3/1
事前学習済みの言語条件付き模倣学習エージェントに対し、温度スケーリングでキャリブレーションを行い、不確実性を考慮した行動選択を可能にする手法を提案し、タスク完了率を向上させた。
- Towards a Theory of Control Architecture: A quantitative framework for layered multi-rate control2024/1/1
- Why Change Your Controller When You Can Change Your Planner: Drag-Aware Trajectory Generation for Quadrotor Systems2024/1/1
- Learning Complex Motion Plans using Neural ODEs with Safety and Stability Guarantees2023/8/1
- A Data-Driven Approach to Synthesizing Dynamics-Aware Trajectories for Underactuated Robotic Systems2023/7/1
- Learning-enhanced Nonlinear Model Predictive Control using Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations and Deep Ensembles2022/11/1
- Visual Backtracking Teleoperation: A Data Collection Protocol for Offline Image-Based Reinforcement Learning2022/10/1
- Uncertainty-driven Planner for Exploration and Navigation2022/2/1
- Generalization Bounded Implicit Learning of Nearly Discontinuous Functions2021/12/1
- How Are Learned Perception-Based Controllers Impacted by the Limits of Robust Control?2021/4/1
- Robust, Perception Based Control with Quadrotors2020/7/1
- An Adversarial Objective for Scalable Exploration2020/3/1