Suresh Jagannathan

収録論文 11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

• 信号時相論理仕様からの拡散による汎化可能なマルチエージェント計画
  群制御2026/8/30

  拡散モデルとSTLの微分可能近似を組み合わせ、訓練時に見たことのない仕様にも汎化できるマルチエージェント計画手法を提案した。

• 制約グラフに基づくモデル予測制御によるリアクティブなマルチエージェントタスク・動作計画
  群制御2026/3/1

  相互依存する幾何学的制約の系列を扱うマルチエージェントTAMP問題に対し、MPCと統合した制約グラフフレームワークを提案し、部分順序タスクや動的エージェント割り当て、外乱回復を実現した。

• ロボット政策学習と検証における形式手法：現状技術と将来展望に関するサーベイ
  形式手法2026/2/1

  ロボット学習における形式手法の活用を政策学習と政策検証の2つの柱で整理し、代表的手法のスケーラビリティや表現力を比較して、安全性と正確性の向上への貢献をまとめたサーベイ。

• 自動運転計画システムにおけるスコアリングルールを学習するフレームワーク
  自動運転計画2025/2/1

  自動運転の軌道選択に用いる解釈可能なスコアリングルールを、時相論理で表現し実走行データから学習するFLoRAを提案。閉ループ評価で専門家設計やニューラルネットを上回る。

• Signal Temporal Logic仕様のためのスケーラブルな安全マルチエージェント制御
  群制御2025/1/1

  グラフニューラルネットワークと衝突回避制御を組み合わせ、STL仕様を満たす安全なマルチエージェント計画を分散的に生成する手法を提案し、既存のMILPベース手法よりスケーラブルで高性能であることを示した。

• SELP: 大規模言語モデルを用いたロボットエージェントの安全で効率的なタスクプラン生成
  VLA2024/9/1

  自然言語命令からLTL式を生成し、等価投票・制約付きデコーディング・ドメイン特化ファインチューニングを組み合わせて、安全で効率的なロボットのタスクプランを生成する手法SELPを提案した。

• わずかな摂動によるニューラル経路プランナの操作
  経路計画2024/3/1

  ニューラル経路プランナに隠れた悪意ある振る舞い（バックドア）を注入する手法を提案し、わずかな摂動でトリガーできることを示した。

• Co-learning Planning and Control Policies Constrained by Differentiable Logic Specifications
  2023/3/1
• Defending Observation Attacks in Deep Reinforcement Learning via Detection and Denoising
  2022/6/1
• Model-free Neural Lyapunov Control for Safe Robot Navigation
  2022/3/1
• Robustness to Adversarial Attacks in Learning-Enabled Controllers
  2020/6/1