Thomas Bräunl
収録論文 3本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ニューロシンボリックRLVLAマルチエージェント経路探索
※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
- ニューロシンボリック強化学習における行動前提条件の管理：身体性エージェントのための3つの配置戦略ニューロシンボリックRL2026/9/13
行動の前提条件をベイジアンネットワークで形式化し、強化学習ループへの注入位置（推論時検証・訓練時強制・学習時統合）の違いが性能と安全性に与える影響を2つのベンチマークで比較した研究。
- LLM統合ロボットシステムの信頼性向上：セキュリティと安全性の統合アプローチVLA2025/9/1
LLMを組み込んだロボットにおいて、プロンプトインジェクション攻撃への耐性と動作安全性を同時に高める統合フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
- 共有探索マップに基づく協調的ハイブリッドマルチエージェント経路探索マルチエージェント経路探索2025/3/1
D* Liteによる大域的探索とマルチエージェント強化学習を組み合わせ、動的環境でも高成功率・低衝突・高効率な経路計画を実現するハイブリッド手法を提案した。