Panagiotis Tsiotras

収録論文 67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

• 動的ゲームにおける一般化ナッシュ均衡のための慣性補正ニュートン法と最適性検証
  マルチエージェント制御2026/9/25

  動的ゲームの一般化ナッシュ均衡を求めるニュートン法に、解の最適性を検証する仕組みと慣性補正を導入し、マルチエージェント計画やミニチュアレースカー実験で有効性を示した。

• 制約付きポテンシャル外科手術を用いたゲーム理論制御
  ゲーム理論制御2026/9/25

  制約付き一般和動的ゲームに対する高速な内点法ソルバーと、局所GNE解への収束確率を高める二次補正を提案し、数値ベンチマークとスケールカーレースで評価した。

• オンライン到達可能性を考慮したサンプリングベース動作計画
  動作計画2026/9/8

  サンプリングベースのモデル予測制御に、オンラインで計算した到達可能集合の過大近似を用いて安全性を保証する手法を提案し、レースシミュレーションと実機で検証した。

• 衝突ベースの遅延探索による高速マルチマニピュレータ計画
  マニピュレーション2026/7/1

  複数マニピュレータの動作計画を高速化するため、遅延評価と事前計算を組み合わせた新しいアルゴリズムCBLSを提案した。

• ガウスパラメータ化因子グラフによる連続体ロボットの多点接触力推定
  接触力推定2026/6/1

  連続体ロボットの形状と外部接触力を、ガウス混合モデルを用いた因子グラフ上で同時推定する枠組みを提案し、多点接触でも高精度に推定できることをシミュレーションで示した。

• GABI: 宇宙機セグメンテーションのための幾何認識境界統合
  セグメンテーション2026/6/1

  宇宙機のセグメンテーション精度向上のため、境界に幾何学的監督を与える距離場予測ヘッドを追加した軽量マルチタスクアーキテクチャを提案。

• ガウス混合端点のためのリフト付きシュレーディンガー橋：射影ギャップと経路空間の障害
  確率制御2026/5/1

  ガウス混合分布間の確率的密度制御を、各軌道にラベルを付加したリフト空間で解き、射影後のギャップとその消失条件を解析した論文。

• β-スパースガウス過程による協調ナビゲーションと探索
  群制御2026/5/1

  リードロボットとセンサロボットが協調して未知環境をナビゲーションする際、帯域制約下で地図情報を効率的に送信しつつ探索行動を選択するフレームワークを提案した論文。

• 異方性可視性場による不確実性駆動の3Dガウシアンスプラッティング能動マッピング
  能動マッピング2026/5/1

  3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)の未観測領域の不確実性を定量化する異方性可視性場を導入し、能動マッピングを実時間で行うフレームワークを提案した。

• マグヌス展開による連続体ロボットの因子グラフベース形状推定
  形状推定2026/4/1

  連続体マニピュレータの形状を、低次元の幾何学的可変ひずみパラメータを因子グラフで推定する手法を提案。マグヌス展開から導出した運動学的因子でロッド形状を事前制約として組み込み、シミュレーションで平均位置誤差2mm以下を達成した。

• マルチエージェント系のための分散イベントトリガ型距離ベースフォーメーション制御
  群制御2025/9/1

  限られたリソース下で複数ロボットが距離計測に基づきフォーメーションを形成するため、イベントトリガ型の分散制御器を提案し、衝突回避も保証しつつ制御更新を削減できることを実機で示した。

• 通信を考慮した地図圧縮によるオンライン経路計画：レート歪み理論に基づくアプローチ
  経路計画2025/6/1

  未知環境で協調移動する2台のロボットのため、帯域制約下で支援者が探索者に地図を圧縮送信する際、経路計画に必要な領域と解像度をレート歪み最適化で決定する手法を提案。

• 遅延展開AGT：トラクター・トレーラー駐車への応用によるキノダイナミック計画
  キノダイナミック計画2025/6/1

  非ホロノミックな多関節車両のキノダイナミック計画において、運動プリミティブの遅延展開と学習ベースのヒューリスティック、軌道追従制御を統合したDE-AGTを提案し、トラクター・トレーラー駐車で従来比約10倍の高速化を実現した。

• HCOA*: 意味的環境における階層クラス順序付きA*ナビゲーション
  ナビゲーション2025/5/1

  幾何・意味情報が混在する3D環境で、階層表現を活用し安全制約を満たしつつ計算コストを抑える経路計画アルゴリズムHCOA*を提案し、最大50%の計算時間削減を実現した。

• 通信を考慮した反復的地図圧縮によるオンライン経路計画
  経路計画2025/3/1

  異種ロボットチームのナビゲーション支援のため、タスク駆動型で通信量を抑えつつ逐次最適な地図圧縮を選ぶ枠組みを提案し、カルマンフィルタによる反復的地図推定デコーダで通信量を98%削減した。

• モデル予測拡散によるインタラクティブな自動合流のための双対制御
  自動運転2025/2/1

  人間ドライバーの挙動を能動的に推論しながら合流計画を行う双対制御フレームワークを提案し、モデルベース拡散ソルバーで実車実験まで検証した。

• 予測地平線の先まで安全に：ニューラル制御バリア関数を用いた効率的なサンプリングベースMPC
  MPC/安全制御2025/2/1

  予測地平線を超えた安全性を保証するため、ニューラル制御バリア関数を変分推論MPCに組み込み、サンプリング戦略を改善してCPU上でのリアルタイム計画を可能にした。

• 宇宙機近傍運用のための因子グラフベース能動SLAM
  SLAM2025/1/1

  単眼カメラを搭載した追跡宇宙機が、因子グラフで表現したSLAMと情報理論的指標に基づく能動的カメラ制御を統合し、推定不確かさを低減する手法を提案した。

• オンラインでのロバスト安全フィルタ構築：方策制御バリア関数によるアプローチ
  安全制御2024/10/1

  価値関数をオンライン推定することでロバストな制御バリア関数を近似し、高相対次数・入力制約系でも外乱下で安全を保証するRPCBFを提案。シミュレーションとクアッドコプター実機で有効性を実証。

• 宇宙ロボットのための単眼視ナビゲーション初期化：小運動からの構造復元の改良
  SLAM2024/9/1

  宇宙機点検軌道における単眼視SLAMの初期化を、小運動からの構造復元（SfSM）を拡張した因子グラフ最適化で頑健に行う手法を提案し、模擬衛星点検画像列で有効性を示した。

• 残差降下微分動的ゲーム（RD3G）：制約付き一般和ゲームのための高速ニュートン解法
  ゲーム理論/マルチエージェント制御2024/9/1

  制約付きマルチエージェントゲーム制御問題に対して、局所ナッシュ均衡を求めるニュートン法ベースの高速解法を提案し、既存手法より計算効率が良いことを示した。

• チャンス制約付き情報理論的確率モデル予測制御と安全シールド
  確率モデル予測制御2024/8/1

  モンテカルロサンプリングと制御バリア関数を用いた信念空間確率MPPIを提案し、非線形系のチャンス制約をGPU並列化でリアルタイムに満たす。

• 不確実性駆動型アクティブマッピングのためのニューラル可視性フィールド
  アクティブマッピング2024/6/1

  NeRFの未観測領域で不確実性が高くなる性質をベイズネットワークでモデル化し、ロボットが次に見るべき情報量の多い視点を選べるようにしたアクティブマッピング手法を提案した。

• 知的マップ圧縮と共有によるマルチエージェントのタスク駆動型探索
  群制御2024/3/1

  未知環境を探索する移動センサ群が圧縮した観測データを別のロボットに送信し、そのロボットの目標到達を支援するための通信フレームワークと探索アルゴリズムを提案した。

• Beyond One Model Fits All: Ensemble Deep Learning for Autonomous Vehicles
  2023/12/1
• Active Learning with Dual Model Predictive Path-Integral Control for Interaction-Aware Autonomous Highway On-ramp Merging
  2023/10/1
• Desensitization and Deception in Differential Games with Asymmetric Information
  2023/9/1
• LEA*: An A* Variant Algorithm with Improved Edge Efficiency for Robot Motion Planning
  2023/9/1
• Communication-Aware Map Compression for Online Path-Planning
  2023/9/1
• Kinodynamic FMT* with Dimensionality Reduction Heuristics and Neural Network Controllers
  2023/6/1
• KARNet: Kalman Filter Augmented Recurrent Neural Network for Learning World Models in Autonomous Driving Tasks
  2023/5/1
• IBBT: Informed Batch Belief Trees for Motion Planning Under Uncertainty
  2023/4/1
• Non-Trivial Query Sampling For Efficient Learning To Plan
  2023/3/1
• Shield Model Predictive Path Integral: A Computationally Efficient Robust MPC Approach Using Control Barrier Functions
  2023/2/1
• Deep Monocular Hazard Detection for Safe Small Body Landing
  2023/1/1
• AstroSLAM: Autonomous Monocular Navigation in the Vicinity of a Celestial Small Body -- Theory and Experiments
  2022/12/1
• Lazy Incremental Search for Efficient Replanning with Bounded Suboptimality Guarantees
  2022/10/1
• Information-theoretic Abstraction of Semantic Octree Models for Integrated Perception and Planning
  2022/9/1
• Risk-Aware Model Predictive Path Integral Control Using Conditional Value-at-Risk
  2022/9/1
• AstroVision: Towards Autonomous Feature Detection and Description for Missions to Small Bodies Using Deep Learning
  2022/8/1
• A Linear Programming Approach for Resource-Aware Information-Theoretic Tree Abstractions
  2022/8/1
• CBS-Budget (CBSB): A Complete and Bounded Suboptimal Search for Multi-Agent Path Finding
  2022/6/1
• CARNet: A Dynamic Autoencoder for Learning Latent Dynamics in Autonomous Driving Tasks
  2022/5/1
• Simultaneous Control and Trajectory Estimation for Collision Avoidance of Autonomous Robotic Spacecraft Systems
  2022/4/1
• Batch Belief Trees for Motion Planning Under Uncertainty
  2021/10/1
• Trajectory Distribution Control for Model Predictive Path Integral Control using Covariance Steering
  2021/9/1
• Accelerating Kinodynamic RRT* Through Dimensionality Reduction
  2021/7/1
• Belief Space Planning: A Covariance Steering Approach
  2021/5/1
• Lazy Lifelong Planning for Efficient Replanning in Graphs with Expensive Edge Evaluation
  2021/5/1
• Value Function Estimators for Feynman-Kac Forward-Backward SDEs in Stochastic Optimal Control
  2021/3/1
• LES: Locally Exploitative Sampling for Robot Path Planning
  2021/2/1
• Information-Theoretic Abstractions for Resource-Constrained Agents via Mixed-Integer Linear Programming
  2021/2/1
• A Generalized A* Algorithm for Finding Globally Optimal Paths in Weighted Colored Graphs
  2020/12/1
• Apollonius Allocation Algorithm for Heterogeneous Pursuers to Capture Multiple Evaders
  2020/6/1
• Forward-Backward Rapidly-Exploring Random Trees for Stochastic Optimal Control
  2020/6/1
• Information-Theoretic Abstractions for Planning in Agents with Computational Constraints
  2020/5/1
• TIE: Time-Informed Exploration For Robot Motion Planning
  2020/4/1
• GPU Parallelization of Policy Iteration RRT#
  2020/3/1
• Safe Optimal Control under Parametric Uncertainties
  2020/2/1
• Relevant Region Exploration On General Cost-maps For Sampling-Based Motion Planning
  2019/10/1
• Vision-Based Autonomous Vehicle Control using the Two-Point Visual Driver Control Model
  2019/10/1
• Q-Search Trees: An Information-Theoretic Approach Towards Hierarchical Abstractions for Agents with Computational Limitations
  2019/10/1
• AutoRally An open platform for aggressive autonomous driving
  2018/6/1
• Incremental Sampling-based Motion Planners Using Policy Iteration Methods
  2016/9/1
• Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning Using Closed-loop Prediction
  2016/1/1
• Information-Theoretic Stochastic Optimal Control via Incremental Sampling-based Algorithms
  2014/5/1
• The Role of Vertex Consistency in Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning
  2012/4/1