Vladislav Nenchev
収録論文 9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
- 予測走行回廊を用いた自動運転車の緊急ブレーキ判断安全判断/緊急ブレーキ2026/11/4
計画経路と車体形状から曲率対応の走行回廊を生成しLiDAR点群をフィルタリングした上で、幾何学的占有度と時間的緊急度を独立評価して緊急ブレーキ要否を判断する冗長安全チャネルを提案した。
- 不変性を用いた自律型持続監視ミッションの実行時監視監視/実行時監視2026/5/1
自律ロボットによる持続監視ミッションをブラックボックスとして扱い、環境分割と不変集合に基づく実行時監視手法を提案。大規模空間向けに分散計算による構成的手法を導入し、実ロボット実験で有効性を示した。
- 自動運転車の緊急ブレーキにおける近距離監視の機能信頼性向上自動運転/安全監視2025/7/1
自動運転車の近距離障害物検出における誤検知を減らすため、動的空間特性・物体サイズ・運動予測に基づく3つの監視戦略を提案し、シミュレーションで信頼性の大幅な向上を示した。
- ターゲットファネルを用いた自動運転の軌道計画軌道計画2025/3/1
不確実な道路認識に対応するため、単一の参照軌道ではなく「ターゲットファネル」と呼ばれる参照集合を追従する軌道計画法を提案し、実車データで操舵の安定性向上を実証した。
- 単一スタックで多様な車両へ：自動運転ソフトウェアの安全な移植性検証自動運転/形式検証2025/1/1
自動運転ソフトウェアを異なるハードウェア構成の車両に移植する際の安全性を、形式的手法を用いて自動検証する手法を提案し、適応クルーズコントローラの事例で有効性を示した。
- 自動運転車両のパラメータ自動チューニング自動運転2024/6/1
熟練者の運転データに基づき、軌道計画・制御パラメータを局所最適化で自動調整する手法を提案し、実車の車線追従で有効性を検証した。
- 自動運転車のための予見的道路データを活用したエネルギー効率の良い制動軌道の最適化自動運転/軌道計画2024/6/1
自動運転車において、速度制限や勾配、信号などの予見的道路情報を活用し、惰行と制動を組み合わせてエネルギー効率の良い制動軌道を最適化する手法を提案し、シミュレーションで比較した。
- 事前知識を活用した自動運転車の反例探索学習自動運転テスト2021/1/1
自動運転機能の仕様違反シナリオを効率的に見つけるため、事前知識で探索を制限・誘導する学習ベースの反例探索フレームワークを提案し、適応クルーズコントロールで有効性を示した。
- ロボットによる探索・回収・配送問題の最適制御最適制御2016/7/1
未知の物体を最短時間で探索・回収し拠点へ運ぶロボットの最適制御問題を、再帰ホライズン法と2種類の近似解法（時間駆動型MIPとイベント駆動型勾配最適化）で解き比較した論文。