Ufuk Topcu
The University of Texas at Austin
収録論文 72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
- FORM: 直接的な材料則同定によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/9/29
単一のロボット相互作用から弱形式運動量バランスを用いて変形可能な材料の物理特性を高速同定し、そのモデルを新しい動作や形状のマニピュレーション計画に再利用する手法を提案。
- もし、ならば、そうでなければ：視覚言語ナビゲーションにおける条件分岐の診断VLA2026/8/18
視覚言語ナビゲーションエージェントの条件分岐能力を診断するためのベンチマークCondVLNを導入し、分岐条件をシーングラフに基づいて生成し、エージェントの失敗原因を分析した。
- ViewMind3D: モジュール型ビュー認識推論による学習不要の3D質問応答3D質問応答2026/7/30
3D再構成や追加学習を必要とせず、マルチビュー観測から3D空間推論を行う学習不要のフレームワークを提案。質問駆動のビュー選択、言語条件付き物体接地、鳥瞰図インジケータ、役割ベース推論の4モジュールで構成し、ScanQAとSQA3Dで競争力のある性能を達成した。
- 物理的に実現可能なワールドモデルにおける経路計画経路計画2026/7/1
ロボットが事前に再構築した3Dシーンに物理シミュレーションを組み合わせ、将来の地形変化を考慮した経路計画を評価するシステムを提案した。
- 飛行中に計算する：ドローンコンピューティングの未来を見据えてドローン2026/7/1
ドローンが物流やインフラ点検などで大規模に活躍する未来を描き、その実現に必要な12の技術課題と解決策を報告した論文。
- VASO: 物理AIエージェントのための形式的検証可能な自己進化スキルスキル学習2026/6/3
LLMが生成したロボットスキル契約を、モデル検査による形式的検証と反例に基づくテキスト勾配で自己進化させるフレームワークVASOを提案。未テスト条件下でも時間的安全性を満たすスキルを少数サンプルで獲得できる。
- 物体が「何であるか」ではなく「何を可能にするか」：アフォーダンス推論のための機能的潜在空間アフォーダンス推論2026/6/1
外見ではなく機能（アフォーダンス）に基づく潜在空間を導入し、ロボットのプランニングにおける物体の機能推論を可能にする手法A4Dを提案した。
- Co-GLANCE: 不確実性を考慮した異種ロボットチームの能動的知覚群制御2026/6/1
異種ロボットチームが屋外環境で知覚の不確実性を解決するための、リアルタイムオンボード推論と意思決定システムを提案。視覚言語モデルの知識を蒸留し、適合予測と選択的棄権により統計的に保証された不確実性推定を実現し、能動的知覚をトリガーする。
- 物理的に実行可能な世界モデル：クエリ条件付き身体化AIの事例世界モデル2026/5/28
身体化AIの世界モデルは、将来の観測予測ではなく、介入クエリに答えるために物理構造を表現すべきであり、観測予測型モデルの物理的誤りを指摘し、モジュール構成とオーケストレータによる設計原理を提案する。
- GPS劣化・スプーフィング下での小型無人航空機の分離保証のためのロバストなマルチエージェント強化学習群制御2026/3/1
GPSの劣化やスプーフィングによる位置情報の改ざんを敵対的摂動としてモデル化し、その閉形式解を用いてロバストな分離保証ポリシーをMARLで学習する手法を提案した。
- 微分可能な逐次意思決定問題においてエージェントはいつ協調すべきか群制御2026/2/1
微分可能な運動計画問題において、協調行動をスペクトルとしてモデル化し、目的関数の二階特性に基づいて協調すべきタイミングを決定するアルゴリズムを提案した。
- 高次元マルチモーダル観測を用いたベイズ逆ゲーム逆ゲーム/ベイズ推論2026/1/1
複数エージェントの非協力ゲームにおいて、観測データから隠れた目的関数の事後分布を近似ベイズ推論で推定し、安全な意思決定を可能にするフレームワークを提案。
- UNCAP: 不確実性誘導型ニューロシンボリック計画と自然言語通信による協調自動運転VLA2025/10/1
自動運転車同士が自然言語メッセージで通信し、知覚の不確実性を明示的に考慮して協調計画を行う視覚言語モデルベースの手法を提案。通信帯域を削減しつつ安全性を向上させる。
- MoS-VLA: ワンショットスキル適応を可能にする視覚-言語-行動モデルVLA2025/10/1
ロボット操作方策を学習済み基底関数の線形結合として表現し、新しいタスクには1回の実演だけで勾配更新なしに適応できるVLAフレームワークを提案。
- RepV: 安全分離可能な潜在空間によるスケーラブルなニューロシンボリック計画検証計画検証2025/10/1
安全・不安全な計画が線形分離可能な潜在空間を学習し、自然言語ルールに対する計画の遵守を確率的保証付きで検証するニューロシンボリック検証器を提案。
- LAD-VF: LLM自動微分による形式手法フィードバックを用いたファインチューニング不要のロボットプランニングVLA2025/9/1
形式検証のフィードバックをプロンプト改善に活用し、モデルの再学習なしでLLMのロボット計画の安全性・仕様遵守を高めるフレームワークを提案。
- VLN-Zero：ゼロショット移動のための高速探索とキャッシュ活用型ニューロシンボリック視覚言語ナビゲーションVLA2025/9/1
VLMでシーングラフを効率的に構築し、ニューロシンボリックな計画とキャッシュ実行を組み合わせることで、未知環境でのゼロショット視覚言語ナビゲーションを高速・高精度に実現した研究。
- 実時間でのゼロからの自律化：非構造環境における動力学のオンライン適応sim2real2025/9/1
関数エンコーダと再帰的最小二乗法を組み合わせ、ストリーミングオドメトリから動力学モデルをオンラインで適応させる手法を提案し、氷上を含む非構造地形でのナビゲーション性能を向上させた。
- 不整地環境における計画のための地形認識ダイナミクスのオンライン適応sim2real2025/6/1
関数エンコーダを用いて、多様な地形上のロボットダイナミクスを表現するニューラルネットワーク基底関数を学習し、新しい地形にオンラインで迅速に適応する手法を提案。シミュレータ実験で、ベースラインより衝突が少なくナビゲーション性能が向上することを示した。
- マルチフィデリティ制御変数による方策勾配推定強化学習2025/3/1
高忠実度データが乏しい状況で、低忠実度シミュレータのデータを制御変数として活用し、分散を低減した不偏な方策勾配推定器を構築するマルチフィデリティ強化学習フレームワークを提案。
- IG-MCTS：不完全情報下での人間参加型協調ナビゲーション人間ロボット協調ナビゲーション2025/2/1
ロボットが局所知覚で移動し人間が不正確な地図で指示する協調ナビゲーションにおいて、情報共有と移動を同時最適化するオンライン計画法IG-MCTSを提案し、通信量と認知負荷を低減しつつ性能を維持できることを示した。
- 静かで安全な都市航空モビリティ交通管理のための強化学習アプローチ群制御2025/1/1
都市航空モビリティ(UAM)の交通管理において、マルチエージェント強化学習を用いて高度調整を行い、騒音低減と航空機間の安全な間隔確保の両立を目指した研究。
- マルチモーダル基盤モデルによる計画時の不確実性を分離・定量化する形式的手法VLA2024/11/1
視覚理解に起因する知覚不確実性と計画生成の決定不確実性を分離し、形式検証とConformal Predictionで定量化して、能動的再観測や高確信データでの微調整によりロボットタスクの信頼性を高める枠組みを提案した。
- MultiNash-PF: 軌道ゲームにおける複数の局所一般化ナッシュ均衡を計算する粒子フィルタリング手法マルチエージェント軌道計画2024/10/1
マルチエージェントの軌道計画をゲーム理論的に定式化し、暗黙的粒子フィルタリングで複数の局所一般化ナッシュ均衡を効率的に求める手法を提案。人とロボットの実環境インタラクションで有効性を実証。
- 安全制約付き計画のための言語モデルの検証と改良の統合手法VLA2024/10/1
言語モデルが生成するロボットプログラムをオートマトン表現に変換して安全仕様を検証し、その結果を活用した微調整で安全なプログラム生成を効率化する手法を提案。
- エージェント間依存を疎にした近似フィードバックナッシュ均衡群制御2024/10/1
マルチエージェント動的ゲームにおいて、他エージェントの状態に選択的に依存する疎なフィードバック政策を正則化動的計画法で求め、ノイズがある場合でも標準ナッシュ均衡より低コストを達成する手法を提案。
- OpenAI o1モデルの計画能力：実現可能性・最適性・汎化性の評価LLM計画2024/9/1
OpenAIのo1モデルの計画能力を、制約の多いタスクや空間的に複雑な環境で評価し、制約遵守や状態遷移管理に優れる一方、冗長な行動や空間的汎化に課題があることを明らかにした。
- ニューラルODEのゼロショット転移sim2real2024/5/1
関数エンコーダ理論を用いてニューラルODEの基底関数空間を学習し、オンラインで勾配計算や再学習なしに未知環境へゼロショット転移できる手法を提案した。
- MM3DGS SLAM：視覚・深度・慣性計測を用いたマルチモーダル3DガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2024/4/1
3Dガウシアンスプラッティングと視覚・深度・慣性計測を統合し、未姿勢カメラ画像から高精度なSLAMを実現する手法を提案。追跡精度が3倍、描画品質が5%向上し、リアルタイムで高解像度3Dマップを生成できる。
- ロボットナビゲーションのためのランダム化アルゴリズムによるスケーラブルなネットワーク特徴選択群制御2024/3/1
未知環境を航行するロボット群の自己位置推定に有用な視覚特徴を、グラフラプラシアンとネットワーク接続性を利用したランダム化アルゴリズムで効率的に選択する手法を提案した。
- ベイズ逆ゲームの自動符号化逆ゲーム/ベイズ推定2024/2/1
観測からゲームパラメータの事後分布を推定するため、微分可能なゲームソルバを組み込んだ変分オートエンコーダを提案し、不確実性を考慮した推定を可能にした。
- Online Foundation Model Selection in Robotics2024/2/1
- A Multifidelity Sim-to-Real Pipeline for Verifiable and Compositional Reinforcement Learning2023/12/1
- Fine-Tuning Language Models Using Formal Methods Feedback2023/10/1
- How to Learn and Generalize From Three Minutes of Data: Physics-Constrained and Uncertainty-Aware Neural Stochastic Differential Equations2023/6/1
- Learning Sparse Control Tasks from Pixels by Latent Nearest-Neighbor-Guided Explorations2023/2/1
- Safely: Safe Stochastic Motion Planning Under Constrained Sensing via Duality2022/3/1
- Dynamic Certification for Autonomous Systems2022/3/1
- Hierarchical Control for Head-to-Head Autonomous Racing2022/2/1
- A Barrier Pair Method for Safe Human-Robot Shared Autonomy2021/12/1
- Neural Networks with Physics-Informed Architectures and Constraints for Dynamical Systems Modeling2021/9/1
- From Agile Ground to Aerial Navigation: Learning from Learned Hallucination2021/8/1
- Non-Parametric Neuro-Adaptive Control Subject to Task Specifications2021/6/1
- Learning to Reach, Swim, Walk and Fly in One Trial: Data-Driven Control with Scarce Data and Side Information2021/6/1
- Controller Synthesis for Multi-Agent Systems with Intermittent Communication and Metric Temporal Logic Specifications2021/4/1
- A 3D Printing Hexacopter: Design and Demonstration2021/3/1
- Self-Supervised Online Reward Shaping in Sparse-Reward Environments2021/3/1
- Multiple Plans are Better than One: Diverse Stochastic Planning2020/12/1
- BP-RRT: Barrier Pair Synthesis for Temporal Logic Motion Planning2020/9/1
- Minimum-Violation Planning for Autonomous Systems: Theoretical and Practical Considerations2020/9/1
- Robust Finite-State Controllers for Uncertain POMDPs2020/9/1
- Near-Optimal Reactive Synthesis Incorporating Runtime Information2020/7/1
- Scalable Synthesis of Minimum-Information Linear-Gaussian Control by Distributed Optimization2020/4/1
- Active Task-Inference-Guided Deep Inverse Reinforcement Learning2020/1/1
- Strategy Synthesis for Surveillance-Evasion Games with Learning-Enabled Visibility Optimization2019/11/1
- Differentially Private Controller Synthesis With Metric Temporal Logic Specifications2019/9/1
- Controller Synthesis for Multi-Agent Systems With Intermittent Communication: A Metric Temporal Logic Approach2019/9/1
- Synthesis of Provably Correct Autonomy Protocols for Shared Control2019/5/1
- Toward Achieving Formal Guarantees for Human-Aware Controllers in Human-Robot Interactions2019/3/1
- Distributed Synthesis of Surveillance Strategies for Mobile Sensors2019/2/1
- Reactive Task and Motion Planning for Robust Whole-Body Dynamic Locomotion in Constrained Environments2018/11/1
- Counterexamples for Robotic Planning Explained in Structured Language2018/3/1
- Control-Oriented Learning on the Fly2017/9/1
- Synthesis of surveillance strategies via belief abstraction2017/9/1
- Strategy Synthesis in POMDPs via Game-Based Abstractions2017/8/1
- Synthesis of Shared Control Protocols with Provable Safety and Performance Guarantees2016/10/1
- Probabilistic Model Checking for Complex Cognitive Tasks -- A case study in human-robot interaction2016/10/1
- Risk-Averse $\omega$-regular Markov Decision Process Control2016/3/1
- Optimal Temporal Logic Planning in Probabilistic Semantic Maps2015/10/1
- Pareto efficiency in synthesizing shared autonomy policies with temporal logic constraints2014/12/1
- Integrating active sensing into reactive synthesis with temporal logic constraints under partial observations2014/10/1
- Probably Approximately Correct MDP Learning and Control With Temporal Logic Constraints2014/4/1