Rohan Chandra

収録論文 38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

• HumAIN: 人間を考慮した暗黙的ソーシャルロボットナビゲーション
  ナビゲーション2026/7/1

  歩行や姿勢などの骨格情報を暗黙の社会的合図として捉え、知識蒸留により軽量モデルでリアルタイムに人間らしいナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。

• 視覚言語モデルによる動的制御バリア関数の調整：安全・適応・リアルタイムな視覚ナビゲーション
  ナビゲーション2026/3/1

  ロボットのナビゲーションにおいて、視覚言語モデル(VLM)がカメラ画像からリスクを推定し、制御バリア関数(CBF)の安全フィルタの保守性をリアルタイムに調整するフレームワークAlphaAdjを提案。固定パラメータと比較して効率を最大18.5%向上させつつ衝突回避を維持する。

• DR. Nav: 行き止まりからの能動的復帰とナビゲーションのための意味・幾何表現
  ナビゲーション2025/11/1

  RGB-LiDAR融合とベイズ推定で行き止まりの可能性と復帰地点をリアルタイムに推定し、リスクを考慮したコストマップで安全な経路計画を実現するナビゲーション手法。

• LLMは未来の道か？ 分散型自動運転のためのLLM誘導強化学習に関するケーススタディ
  自動運転2025/11/1

  高速道路の自動運転において、小型ローカルLLMを報酬設計に活用するハイブリッド手法を検証し、RL単体・LLM単体との性能比較を行った。

• FACA: 動的優先度を持つ制約環境での公平で俊敏なマルチロボット衝突回避
  群制御2025/11/1

  自然言語で通信しながら人工ポテンシャル場でラウンドアバウト効果を生み出し、制約空間で優先度が動的に変わる多数ロボットの衝突回避を高速かつ安全に実現する手法を提案。

• プロンプト駆動型ドメイン適応による悪天候下のEnd-to-End自動運転：In-Context強化学習の活用
  自動運転2025/11/1

  悪天候など未知環境への適応を、モデル再学習や追加データ収集なしに、推論時に少数の軌跡をプロンプトとして与えるIn-Context強化学習で実現する手法を提案。

• ソーシャルミニゲームにおけるマルチロボットナビゲーション：定義、分類、アルゴリズム
  マルチロボットナビゲーション2025/8/1

  ロボットが狭い環境で他のロボットや人間と空間を競合する「ソーシャルミニゲーム」に焦点を当て、既存研究を統一的な分類で整理し、定義や評価プロトコルを提案するサーベイ。

• LIVEPOINT: 高次元入力に対応した完全分散・安全・デッドロックフリーな多ロボット制御
  群制御2025/3/1

  点群上で制御バリア関数を合成し、対称な相互作用指標で速度を調整することで、混雑環境でも衝突やデッドロックなしに多ロボットを分散制御する手法を提案。

• GameChat: 制約環境における安全・俊敏・社会的に最適なマルチエージェントナビゲーションのためのマルチLLM対話
  マルチエージェントナビゲーション2025/3/1

  複数のロボットが自然言語で対話し、LLMを用いて衝突やデッドロックを解消しながら、安全かつ迅速に目的地へ向かうナビゲーション手法を提案。

• LiveNet: 制約環境での安全かつ円滑なナビゲーションを実現する堅牢で低侵襲なマルチロボット制御
  群制御2024/12/1

  混雑した狭い空間で、ロボット同士が譲り合いながら衝突やデッドロックを避けて目的地に到達できる、通信不要の分散型ニューラルネットワーク制御手法を提案した。

• 限られた駆動能力下での分散型安全・スケーラブル多エージェント制御
  群制御2024/9/1

  限られた駆動能力のもとで、ニューラル積分制御バリア関数と分散MPCを組み合わせ、デッドロックを抑えつつ最大1000体までスケールする安全な分散型多エージェント制御を実現した。

• ロボティクスにおける深層強化学習：実世界での成功に関するサーベイ
  強化学習2024/8/1

  深層強化学習をロボットに応用した実世界での成功事例を調査し、成功要因や未開拓領域、今後の研究方向を整理したサーベイ論文。

• 実世界の非構造歩行者群衆におけるマルチエージェント逆強化学習
  逆強化学習2024/5/1

  混雑した歩行者群衆の中で複数エージェントの報酬関数を同時に学習するため、扱いやすさと合理性のトレードオフトリックを用いた新しいマルチエージェント最大エントロピー逆強化学習を提案し、複数のデータセットで有効性を示した。

• GameOpt+：無秩序な異種交通交差点における燃料効率を改善する最適マルチエージェント協調制御
  群制御2024/5/1

  信号のない多車線交差点で、オークション機構と軌道最適化を組み合わせて車両の進入順序と速度をリアルタイム制御し、燃費・スループット・到達時間を大幅に改善する手法を提案。

• Rethinking Social Robot Navigation: Leveraging the Best of Two Worlds
  2023/9/1
• Deadlock-free, Safe, and Decentralized Multi-Robot Navigation in Social Mini-Games via Discrete-Time Control Barrier Functions
  2023/8/1
• iPLAN: Intent-Aware Planning in Heterogeneous Traffic via Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning
  2023/6/1
• Decentralized Social Navigation with Non-Cooperative Robots via Bi-Level Optimization
  2023/6/1
• Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms
  2023/6/1
• SOCIALGYM 2.0: Simulator for Multi-Agent Social Robot Navigation in Shared Human Spaces
  2023/3/1
• SOCIALMAPF: Optimal and Efficient Multi-Agent Path Finding with Strategic Agents for Social Navigation
  2022/10/1
• Game-Theoretic Planning for Autonomous Driving among Risk-Aware Human Drivers
  2022/5/1
• GAMEOPT: Optimal Real-time Multi-Agent Planning and Control for Dynamic Intersections
  2022/2/1
• Using Graph-Theoretic Machine Learning to Predict Human Driver Behavior
  2021/11/1
• GamePlan: Game-Theoretic Multi-Agent Planning with Human Drivers at Intersections, Roundabouts, and Merging
  2021/9/1
• METEOR:A Dense, Heterogeneous, and Unstructured Traffic Dataset With Rare Behaviors
  2021/9/1
• GANav: Efficient Terrain Segmentation for Robot Navigation in Unstructured Outdoor Environments
  2021/3/1
• StylePredict: Machine Theory of Mind for Human Driver Behavior From Trajectories
  2020/11/1
• B-GAP: Behavior-Rich Simulation and Navigation for Autonomous Driving
  2020/11/1
• CMetric: A Driving Behavior Measure Using Centrality Functions
  2020/3/1
• DenseCAvoid: Real-time Navigation in Dense Crowds using Anticipatory Behaviors
  2020/2/1
• Forecasting Trajectory and Behavior of Road-Agents Using Spectral Clustering in Graph-LSTMs
  2019/12/1
• GraphRQI: Classifying Driver Behaviors Using Graph Spectrums
  2019/10/1
• STEP: Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Emotion Perception from Gaits
  2019/10/1
• RobustTP: End-to-End Trajectory Prediction for Heterogeneous Road-Agents in Dense Traffic with Noisy Sensor Inputs
  2019/7/1
• DensePeds: Pedestrian Tracking in Dense Crowds Using Front-RVO and Sparse Features
  2019/6/1
• RoadTrack: Realtime Tracking of Road Agents in Dense and Heterogeneous Environments
  2019/6/1
• TraPHic: Trajectory Prediction in Dense and Heterogeneous Traffic Using Weighted Interactions
  2018/12/1