Somil Bansal
収録論文 53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
- 推論が行動を助けるとき：視覚-言語-行動ポリシーにおける思考連鎖の監視と誘導VLA2026/9/30
VLAポリシーの思考連鎖を途中で監視・誘導するTRUSTを提案し、運転タスクでは衝突率を削減したが、操作タスクでは行動改善に限界があることを示した。
- 世界モデルが嘘をつくとき：誤った想像下での適応的安全解析安全フィルタ2026/9/28
世界モデルの予測誤差を直接観測し、適応的共形推論で不確実性集合を構築することで、潜在空間安全フィルタを較正する手法を提案。
- ハイブリッド系のためのハミルトン・ヤコビ到達可能性：安全性保証付き統一目標駆動制御ハイブリッド制御/安全性検証2026/9/15
連続・離散が混在するハイブリッド系にHJ到達可能性解析を拡張し、安全集合の計算と、安全性を保ちつつ目標到達も保証する制御則の設計手法を提案した。
- 勾配不要のニューラルHamilton-Jacobi到達可能性によるスケーラブルな安全臨界制御安全制御/到達可能性解析2026/9/12
制御・外乱アフィン系に対し、勾配を使わずにBellman-Isaacs値伝播で後方到達可能チューブを学習するニューラル到達可能性フレームワークを提案し、最大80次元で安定かつ高精度な安全制御を実現した。
- MPC監視による高次元システム向けニューラル後方到達回避チューブ：安全な宇宙機ドッキングへの応用安全制御/到達可能性解析2026/5/1
高次元の宇宙機ドッキング問題に対し、HJ到達可能性解析とMPC監視を組み合わせた学習ベースの後方到達回避チューブ（BRAT）を提案し、衝突回避と目標到達を両立する制御を実現した。
- 割引リビネス定式化による操作ポリシーのオフラインポリシー評価ポリシー評価2026/5/1
スパース報酬と有限長ロールアウトによる打ち切りバイアスに頑健な、リビネスに基づくベルマン作用素を用いたオフラインポリシー評価手法を提案した。
- ポントリャーギンの最大原理による予測的安全フィルタ学習のための境界サンプリング安全フィルタ/学習制御2026/4/1
安全制約を守るためのフィルタ学習において、危険境界付近の軌道をポントリャーギンの最大原理で特定し、効率的にデータ収集する手法を提案。自動車レースの共有制御実験で学習効率と安全性が向上した。
- 安全性価値関数制約付きモデル予測制御による安全性と性能の同時最適化制御2026/4/1
モデル予測制御に安全性価値関数に基づく終端制約を追加し、計画期間を超えた安全性を保証しつつ高性能な軌道生成を実現。実機マニピュレータで検証し、従来手法より安全性と性能の両立を改善した。
- 言語モデルをロボティクス向け閉ループ高レベルプランナとして活用する：概要とベンチマークVLA2025/11/1
LLM/VLMをロボットの高レベルプランナとして閉ループで使う際の制御ホライズンやウォームスタートの影響を実験的に調べ、性能と堅牢性を高める実践的指針を示した。
- 状態不確かさ下における制御器のハミルトン・ヤコビ到達可能性解析によるロバスト検証検証/安全性2025/11/1
知覚不確かさを持つシステムに対し、制御器・観測関数・状態推定を連結して等価な閉ループ系とし、ハミルトン・ヤコビ到達可能性解析で安全性を形式的に検証する枠組みを提案した。
- 言葉から安全へ：言語条件付き安全フィルタによるロボットナビゲーションナビゲーション2025/11/1
自由な自然言語指示をLLMで構造化された安全仕様に変換し、物体レベルの3D知覚とMPCベースの安全フィルタを組み合わせて、ロボットナビゲーションに多様な言語指定の安全制約をリアルタイムで適用するフレームワークを提案した。
- MADR: MPC誘導による敵対的DeepReach安全制御/ゲーム理論2025/10/1
MPCを活用した自己教師あり学習で2人ゼロサム微分ゲームの価値関数を高次元でも高精度に近似し、ロボットの安全な最適戦略を導出するフレームワークを提案。
- MAD-PINN: 安全で最適なマルチエージェント制御のための分散型物理情報機械学習フレームワーク群制御2025/9/1
物理情報ニューラルネットワークを用いてマルチエージェントの状態制約付き最適制御問題を分散的に解き、安全性と性能を両立させる手法を提案した。
- MPC誘導外乱注入による安全志向模倣学習模倣学習2025/8/1
専門家のデモンストレーション中にMPCで最悪ケースの外乱を注入し、模倣方策に安全な回復行動を学習させる手法を提案。四足歩行やドローンの実験で安全性とタスク性能の向上を実証した。
- 軌道予測器を前方可到達集合推定器として用いた運動計画の安全性評価安全性検証2025/7/1
多モーダル軌道予測器から凸計画で前方可到達集合を抽出し、conformal predictionとベイズフィルタで較正して、運動計画の安全性を検証するモニタを提案した。
- モデル予測制御とハミルトン・ヤコビ到達可能性解析による自律システムの安全かつ高性能な展開制御/安全性2025/6/1
MPCとHJ到達可能性解析を組み合わせ、安全性を保証しつつタスク性能を最適化する枠組みを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 実運用ログからの失敗分類体系の教師なし発見ロボット失敗分析2025/6/1
ロボットの失敗ログを視覚言語モデルで構造化し、その意味空間でクラスタリングすることで、操作・ナビゲーション・自動運転における再発する失敗モードを教師なしで抽出する手法を提案した。
- モデル予測制御と深層学習を橋渡しするスケーラブルな到達可能性解析安全性解析2025/5/1
MPCで近似到達可能性解を生成しニューラルネット学習を誘導することで、高次元システムでも安定かつ高精度に安全到達集合を計算する手法を提案。
- 到達可能性バリアネットワーク：滑らかで柔軟な制御バリア関数のためのハミルトン・ヤコビ解の学習制御バリア関数2025/5/1
物理情報ニューラルネットワークを用いてハミルトン・ヤコビ最適制御解を計算し、滑らかな制御バリア関数を生成する手法を提案。高次元でも安全性が向上し、保守性が低減されることを示した。
- 安全で最適な自律システム制御のための物理情報機械学習フレームワーク安全制御2025/2/1
安全性と性能の同時最適化を状態制約付き最適制御問題として定式化し、物理情報機械学習でHJB方程式を近似、さらにConformal Predictionで安全性を検証する手法を提案した。
- DualGuard MPPI: サンプリングベースMPCとハミルトン・ヤコビ到達可能性を組み合わせた安全で高性能な最適制御安全制御/MPC2025/2/1
MPPIのサンプリング過程にハミルトン・ヤコビ到達可能性解析を統合し、生成される全サンプルの安全性を保証しつつ、同じサンプル数で効率的な探索と高性能な最適化を実現する制御フレームワークを提案した。
- すべての四足歩行制御を守る万能セーフティフィルタ：未知環境でのロバストなナビゲーション歩行2024/12/1
LiDAR入力と外乱推定を用いて制御理論的な安全価値関数を予測し、未知環境でも様々な四足歩行コントローラに適応する安全フィルタを提案した。
- 到達可能性解析による視覚ベース制御器の安全性とロバスト性の向上sim2real2024/10/1
視覚ベース制御器の故障モードをニューラル到達可能チューブで探索し、オンライン監視とオフライン再訓練でシステム安全性を高める手法を提案。航空機の地上走行タスクで検証した。
- 自然言語フィードバックからロボットの安全表現をオンライン更新安全制御2024/9/1
視覚言語モデルで言語フィードバックと画像を解釈し、安全制約をオンラインで更新してハミルトン・ヤコビ到達可能性に基づく安全制御器を再計算する手法を提案。
- 制御制約定式化による安全性と性能の協調最適化制御最適化2024/9/1
安全性を状態制約から等価な制御制約に変換し、動的計画法で解ける制御制約付き最適制御問題として定式化することで、非線形システムの安全性と性能を両立させる手法を提案した。
- 深層学習ベースの到達可能性による歩行ロボットの歩容切替と安定化強化：2リンク歩行器の事例研究歩行2024/9/1
深層学習でハイブリッド脚ロボットの到達可能領域を近似し、歩容ごとの安定領域を推定して外乱に応じた歩容切替と安定化制御を実現した。
- 自動運転車における知覚故障のシステムレベル安全監視と回復自動運転/安全監視2024/9/1
知覚故障が計画に与える影響を評価し、安全でない計画を検出して修正案を提示するQネットワークSPARQを提案。NuPlan-Vegasデータセットで90%の精度と再現率、42Hzのリアルタイム性能を達成。
- Stable-BC：安定行動クローニングによる共変量シフトの制御模倣学習2024/8/1
行動クローニングにおける共変量シフト問題に対し、誤差ダイナミクスの安定性条件を導出し、専門家データへの収束を保証する拡張手法Stable-BCを提案。
- DeepReachを用いたパラメータ化高速安全追跡（FaSTrack）安全な軌道計画2024/4/1
DeepReachを活用して計画モデルの制御境界をパラメータ化し、未知環境での障害物回避を保証しつつナビゲーション速度と追従誤差をトレードオフできる新しい枠組みを提案した。
- ニューラル到達可能チューブにおける安全境界条件の厳密な課し方安全性検証2024/4/1
深層学習による到達可能性解析で、安全境界条件をニューラルネットワーク出力との重み付き和として厳密に課すことで、境界損失項を不要にし、学習される値関数の精度を大幅に向上させる手法を提案。
- SAFE-GIL: ロボットシステムのための安全誘導型模倣学習模倣学習2024/4/1
データ収集時に敵対的擾乱を注入して安全クリティカルな状況での専門家行動を学習させ、テスト時のポリシー誤りによる安全違反を減らす模倣学習手法を提案。
- 未知のダイナミクスを持つシステムに対する安全性保証安全制御2024/3/1
深層学習で学習したダイナミクスモデルのアンサンブル不確かさを利用し、最大ロバスト制御不変集合を計算することで、未知のダイナミクスを持つシステムの安全性を保証する手法を提案した。
- On Safety and Liveness Filtering Using Hamilton-Jacobi Reachability Analysis2023/12/1
- Verification of Neural Reachable Tubes via Scenario Optimization and Conformal Prediction2023/12/1
- Hamilton-Jacobi Reachability Analysis for Hybrid Systems with Controlled and Forced Transitions2023/9/1
- Detecting and Mitigating System-Level Anomalies of Vision-Based Controllers2023/9/1
- Discovering Closed-Loop Failures of Vision-Based Controllers via Reachability Analysis2022/11/1
- Online Update of Safety Assurances Using Confidence-Based Predictions2022/10/1
- Parameter-Conditioned Reachable Sets for Updating Safety Assurances Online2022/9/1
- Generating Formal Safety Assurances for High-Dimensional Reachability2022/9/1
- Computation of Regions of Attraction for Hybrid Limit Cycles Using Reachability: An Application to Walking Robots2022/1/1
- FaSTrack: a Modular Framework for Real-Time Motion Planning and Guaranteed Safe Tracking2021/2/1
- DeepReach: A Deep Learning Approach to High-Dimensional Reachability2020/11/1
- Visual Navigation Among Humans with Optimal Control as a Supervisor2020/3/1
- Generating Robust Supervision for Learning-Based Visual Navigation Using Hamilton-Jacobi Reachability2019/12/1
- A Hamilton-Jacobi Reachability-Based Framework for Predicting and Analyzing Human Motion for Safe Planning2019/10/1
- An Efficient Reachability-Based Framework for Provably Safe Autonomous Navigation in Unknown Environments2019/5/1
- Combining Optimal Control and Learning for Visual Navigation in Novel Environments2019/3/1
- A New Simulation Metric to Determine Safe Environments and Controllers for Systems with Unknown Dynamics2019/2/1
- Context-Specific Validation of Data-Driven Models2018/2/1
- MBMF: Model-Based Priors for Model-Free Reinforcement Learning2017/9/1
- FaSTrack: a Modular Framework for Fast and Guaranteed Safe Motion Planning2017/3/1
- Learning Quadrotor Dynamics Using Neural Network for Flight Control2016/10/1