Simon Kohaut
収録論文 10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
- 速く走るか、それとも遅くか？マルチモーダル地上移動における動作予測のためのニューロシンボリックガイダンス動作予測2026/6/1
交通規則を自然言語から論理式に変換し、既存の動作予測モデルに組み込むことで、解釈可能で正確な予測を実現するフレームワークTraCSを提案した。
- 時間内に正しく：規制された交通空間におけるリアクティブ推論群制御2026/3/1
確率的な一階述語論理の推論をオンラインで行うため、データの変化頻度に基づいて推論を分割し、影響を受ける部分だけを再評価するリアクティブなミッション設計フレームワークを提案した。実データとシミュレーションで高速化を実証した。
- 憲法コントローラ：不確実環境下で規範に従うエージェントのための疑念校正ステアリングVLA2025/7/1
深層確率論理プログラムと自己疑念の概念を組み合わせ、不確実な環境でも規則に従い安全に行動する自律エージェントを実現するフレームワークCoCoを提案し、実世界の空中移動実験で有効性を示した。
- ニューロシンボリック無人航空機システムのための確率的ミッション設計ニューロシンボリック/UAS2025/1/1
法規制と不確実な地理空間データ・知覚をハイブリッド確率論理プログラムで統合し、エージェントの状態空間における合法性の信念を確率的ミッションランドスケープとして定量化するニューロシンボリック手法を提案。LLMやTransformer視覚モデルと連携し、多様なAAMシナリオへの適用可能性を示した。
- 確率的ミッション設計におけるハイブリッド多目的最適化：準拠性と有効性を両立するUAV経路計画経路計画2024/12/1
法的要件と物理的制約を同時に考慮し、不確実性下でも準拠性と有効性を両立するUAV経路を生成するため、確率的ミッション設計と多目的最適化を統合したフレームワークを提案し、パリの実データで評価した。
- 憲法フィルタ：遵守エージェントのベイズ推定ニューロシンボリック/ベイズ推定2024/12/1
人間が解釈可能なニューロシンボリックな「憲法」に従うエージェントをベイズ推定するCoFiを提案し、実世界の海上交通データで有効性を示した。
- StaRマップ：地理空間関係の不確実性を明らかにする地理空間表現2024/12/1
地理空間データの不確実性を統計的・関係的に表現するStaRマップを提案し、大規模都市空間での効率的な計算手法を示した。
- ハイブリッド自己位置推定システムの誤差分解手法自己位置推定2024/10/1
ハイブリッド自己位置推定の誤差をパラメータ化された成分に分解するKappa-Phi法を提案し、予測改善やキャリブレーションに活用できることを示した。
- ハイブリッド確率論理プログラムを用いた無人航空機のミッション設計UAV/ミッション設計2024/6/1
法規制や空間・時間的な不確実性を考慮し、ハイブリッド確率論理プログラムで知覚と高レベルルールを統合してUAVの安全なミッション設計を可能にするシステムProMisを提案した。
- 確率的クリアランス・説明・最適化に向けてUASナビゲーション2024/6/1
確率的ミッション設計フレームワークProMisを用いて、法規制や安全制約を考慮したUASのナビゲーションと、クリアランス・説明・最適化サイクルによるミッション設計手法を提案した。