Rahul Mangharam
収録論文 36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
- STL誘導スタイン変分方策勾配による疎な成功信号からのロボット方策学習強化学習2026/9/25
Signal Temporal Logicのロバスト性を軌道レベルの目的関数として用い、スタイン変分方策勾配で疎な成功信号からロボット方策を学習する手法を提案し、クアッドコプターとマニピュレータの6タスクで有効性を示した。
- 適応型微分可能モデル予測輪郭制御による自動運転レース自動運転/制御2026/7/1
路面状態の変化に対応するため、オンラインでパラメータ推定と目的関数の重み調整を行う適応型MPCCを提案し、シミュレーションで安全性と速いラップタイムを実証した。
- 強化学習による人間のスキル開発を加速するAIコーチング人間-AIインタラクション2026/6/1
AIコーチが人間の運動スキル習得を加速する方法を研究し、学習者の能力に合わせた戦略的支援と段階的撤退を強化学習で実現。ドローン競技のユーザー実験で学習効果を実証した。
- STL-SVPIO: 信号時相論理によるスタイン変分経路積分最適化の誘導プランニング/最適制御2026/3/1
信号時相論理(STL)の仕様を微分可能な報酬整形として用い、スタイン変分勾配降下と微分可能物理エンジンで制御粒子群を高ロバスト領域へ輸送することで、長期的なロボット制御軌道の合成を効率的に行う手法を提案した。
- 非平面地形における自律走行車のための再帰的スパースガウス過程ダイナミクスを用いたモデル予測制御モデル予測制御2026/2/1
非平面地形を走行する自律車両の複雑なダイナミクスを、幾何情報を考慮した残差ガウス過程で学習し、再帰的スパースGPによりリアルタイム適応するMPCフレームワークを提案。Isaac Sim上で3D表面での高精度な参照追従を実証した。
- AdaptNC: 分布シフト下の共形予測のための適応的非適合スコア不確実性定量化2026/2/1
共形予測において、非適合スコア関数と閾値をオンラインで同時適応させ、分布シフト下でも予測領域の体積を削減しつつ被覆率を維持する手法を提案。
- SIT-LMPC: 反復タスクのための安全な情報理論的学習モデル予測制御モデル予測制御2026/2/1
反復タスクを行うロボット向けに、情報理論的MPCと正規化フローによる価値関数学習を組み合わせ、安全性と最適性を両立させる制御アルゴリズムを提案し、GPU並列化で実時間最適化を実現した。
- TinyMLとセンサフュージョンによるROSベース移動マニピュレータの両手ジェスチャインタフェースHRI2025/9/1
両手のジェスチャで移動ロボットのナビゲーションと7自由度マニピュレータの操作を同時に行えるROSベースのインタフェースを、TinyMLとセンサフュージョンを用いて実現した。
- 自動運転車とロボット群のための小規模テストベッド：課題とロードマップテストベッド2025/3/1
自動運転車とロボット群の小規模テストベッドに関する課題を整理し、アクセシビリティ向上、ベストプラクティス共有、抽象化層による連携の3つのロードマップを提案した。
- STLGame: 敵対的マルチエージェント系における信号時相論理ゲームマルチエージェント/ゲーム理論2024/12/1
信号時相論理(STL)タスクを敵対的環境で解くため、マルチエージェント系を2人ゼロサムゲームとしてモデル化し、微分可能STLとFSPでナッシュ均衡方策を求めるフレームワークを提案。
- PoseINN: 可逆ニューラルネットワークによるリアルタイム視覚ベースの姿勢回帰と自己位置推定自己位置推定2024/4/1
可逆ニューラルネットワーク(INN)を用いて画像の潜在空間と姿勢の対応を学習し、低解像度の合成データのみで高速に学習できるリアルタイム視覚自己位置推定手法を提案。不確かさ推定も可能で、移動ロボットへの実装も実証した。
- ゲーム理論の離散戦略と動的環境における連続運動計画の橋渡しゲーム理論・運動計画2024/3/1
政策特性空間を用いてエージェントの政策を低次元空間に写像し、離散的な政策切替と連続的な制御を両立させる手法を提案。敵対的環境での自動運転レース実験で勝率を向上させ、未知環境への汎化も示した。
- Learning Local Control Barrier Functions for Hybrid Systems2024/1/1
- AV4EV: Open-Source Modular Autonomous Electric Vehicle Platform for Making Mobility Research Accessible2023/12/1
- Safe Control Synthesis for Hybrid Systems through Local Control Barrier Functions2023/11/1
- Learning Adaptive Safety for Multi-Agent Systems2023/9/1
- Safe Perception-Based Control under Stochastic Sensor Uncertainty using Conformal Prediction2023/4/1
- Ensemble Gaussian Processes for Adaptive Autonomous Driving on Multi-friction Surfaces2023/3/1
- Differentiable Trajectory Generation for Car-like Robots with Interpolating Radial Basis Function Networks2023/3/1
- MEGA-DAgger: Imitation Learning with Multiple Imperfect Experts2023/3/1
- Physics Constrained Motion Prediction with Uncertainty Quantification2023/2/1
- Towards Explainability in Modular Autonomous Vehicle Software2022/12/1
- A Benchmark Comparison of Imitation Learning-based Control Policies for Autonomous Racing2022/9/1
- Local_INN: Implicit Map Representation and Localization with Invertible Neural Networks2022/9/1
- Teaching Autonomous Systems Hands-On: Leveraging Modular Small-Scale Hardware in the Robotics Classroom2022/9/1
- Bypassing the Simulation-to-reality Gap: Online Reinforcement Learning using a Supervisor2022/9/1
- Game-theoretic Objective Space Planning2022/9/1
- Winning the 3rd Japan Automotive AI Challenge -- Autonomous Racing with the Autoware.Auto Open Source Software Stack2022/6/1
- Autonomous Vehicles on the Edge: A Survey on Autonomous Vehicle Racing2022/2/1
- Gradient-free Multi-domain Optimization for Autonomous Systems2022/2/1
- Stress Testing Autonomous Racing Overtake Maneuvers with RRT2021/10/1
- Track based Offline Policy Learning for Overtaking Maneuvers with Autonomous Racecars2021/7/1
- Learning-'N-Flying: A Learning-based, Decentralized Mission Aware UAS Collision Avoidance Scheme2021/1/1
- Learning-to-Fly: Learning-based Collision Avoidance for Scalable Urban Air Mobility2020/6/1
- FormulaZero: Distributionally Robust Online Adaptation via Offline Population Synthesis2020/3/1
- F1/10: An Open-Source Autonomous Cyber-Physical Platform2019/1/1