Shreenabh Agrawal

収録論文 4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

• 安全で安定なニューラルネットワーク力学系によるロボット動作計画
  模倣学習2025/11/1

  ニューラルネットワークで力学系を学習し、同時にリアプノフ安定性とバリア安全性の証明も学習する模倣学習フレームワークを提案。安全でないデモからでも安全・安定な動作を獲得できる。

• 線形パラメータ変動力学系の合成による高次元デモンストレーションのスケーラブルな学習
  模倣学習2025/7/1

  ロボットの模倣学習において、高次元デモンストレーションを安定な力学系にエンコードする際の計算負荷と数値的問題を解決するため、線形パラメータ変動力学系を合成する新しいアプローチを提案した。

• 物理情報ニューラルネットワークによるニューラル制御バリア関数の合成
  安全制御2025/4/1

  ズボフの偏微分方程式を安全性の文脈に取り入れ、物理に着想を得たニューラルネットで高次元系にも適用可能な制御バリア関数を合成する手法を提案し、倒立振子や地上・空中ナビゲーションで検証した。

• バリア関数に着想を得た強化学習のための報酬整形
  sim2real2024/3/1

  バリア関数を応用した安全志向の報酬整形フレームワークを提案し、シミュレーションと実機ロボットで学習の高速化と省エネルギー化を実現した。