Ryne Beeson

収録論文 5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

• 拡散モデルと間接法を組み合わせた燃料最適宇宙機軌道生成のためのマルチプルシューティング法
  軌道最適制御2026/9/12

  拡散モデルの探索能力と間接最適制御を組み合わせ、燃料最適な宇宙機軌道を生成する手法を提案し、地球-火星低推力遷移問題で従来の間接法より高い収束ロバスト性を示した。

• 問題制約に整合させた拡散モデルによる軌道最適化
  軌道最適化2025/4/1

  拡散モデルによる軌道生成に制約違反を罰する損失と拡散ステップごとの再重み付けを導入し、目標到達や衝突回避などの制約違反を大幅に減らした手法を提案する。

• 整合性モデルによる自動運転の予測プランナー
  自動運転計画2025/2/1

  整合性モデルを用いて自車と周囲エージェントの軌道を同時生成し、ADMMに着想を得たオンライン誘導サンプリングで複数制約を満たすリアルタイム予測プランナーを提案した。

• 制約を考慮した拡散モデルによる軌道最適化
  軌道最適化2024/6/1

  軌道最適化のための拡散モデルにおいて、制約違反を抑える新しいハイブリッド損失関数を導入し、卓上マニピュレーションと二車両の到達回避問題で従来法より優れることを示した。

• DiffuSolve: 非凸軌道最適化のための拡散モデルベースソルバー
  軌道最適化2024/3/1

  拡散モデルを用いて非凸軌道最適化問題の初期解を生成し、数値ソルバーを効率的にウォームスタートさせる手法を提案。制約違反を低減するDiffuSolve+も導入し、計算効率を2～11倍向上させた。