Wenhao Luo
University of Maryland
収録論文 33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
- WBAG: 視覚言語行動マニピュレーションのための全身・把持物体ジオメトリ安全フレームワークVLA2026/10/1
VLAポリシーの実行時に、ロボット全身と把持物体の形状を考慮した安全制約を微分可能CBFとして組み込み、衝突を回避しながらタスクを遂行する枠組みを提案。
- 適応的Conformal分位点予測区間による不確実性下の安全臨界制御安全制御/MPC2026/9/20
適応的Conformal予測とConformal分位点回帰を組み合わせ、状態依存で非対称な不確実性区間を構築し、確率的制御バリア関数とMPCに統合することで、保守性を抑えつつ高確率の安全性を保証する制御フレームワークを提案した。
- 制御アフィン動力学近似を用いた証明可能な安全モデルベース強化学習安全強化学習2026/7/1
制御アフィン構造を考慮した残差モデル不確かさを学習し、適応共形予測で不確かさを定量化して制御バリア関数による安全保証を実現する強化学習フレームワークを提案した。
- 適応的規定時間CBFを用いたマルチロボットネットワークの時空間再接続群制御2026/6/1
マルチロボットシステムにおいて、一時的な通信切断と再接続を規定時間内に保証する適応的制御バリア関数フレームワークを提案し、タスク効率を向上させる。
- ベルンシュタイン多項式近似による衝突回避のための幾何認識制御バリア関数衝突回避2026/5/1
不規則な形状のロボットや障害物に対して、ベルンシュタイン多項式符号付き距離場を用いた幾何認識CBFを提案し、単一・複数ロボットの衝突回避を効率的に実現した。
- 能力を考慮した異種ロボット群のための分散型制御バリア関数による安全ナビゲーション群制御2026/4/1
異なる運動特性を持つロボット群に対して、各ロボットの能力に応じて安全確保の責任を配分する分散型制御バリア関数（CA-HCBF）を提案し、安全と効率を両立する。
- ソーシャルミニゲームにおけるマルチロボットナビゲーション：定義、分類、アルゴリズムマルチロボットナビゲーション2025/8/1
ロボットが狭い環境で他のロボットや人間と空間を競合する「ソーシャルミニゲーム」に焦点を当て、既存研究を統一的な分類で整理し、定義や評価プロトコルを提案するサーベイ。
- 適応的Conformal Predictionを用いた計算・サンプル効率の良い安全強化学習安全強化学習2025/3/1
ガウス過程の近似にQFF、不確実性定量に適応的Conformal Predictionと制御バリア関数を組み合わせ、安全かつサンプル効率の良い非線形制御を実現する枠組みを提案。
- CBFに着想を得たリスク計測による分散マルチエージェント系の適応的デッドロック回避群制御2025/3/1
CLFとCBFを統合した分散制御フレームワークに、CBF由来のリスク指標でデッドロックを検知・解消する仕組みを組み込み、マルチエージェントが停滞せずタスクを遂行できるようにした研究。
- メリーゴーラウンド：デッドロック防止を備えた分散型マルチロボットシステムの安全制御群制御2025/3/1
分散型マルチロボットナビゲーションにおいて、一時的な「ラウンドアバウト」を形成することでデッドロックを防止し、安全性を保ちながら前進を保証する手法を提案。
- 未知環境における未知数の発生源を探索する分散マルチロボットフレームワークDIAS群制御2025/3/1
発生源の数が未知でロボット数より多い場合でも、探索と活用を切り替えるハイブリッド制御とボロノイ分割・ガウス過程回帰により、複数ロボットで効率的に発生源を特定する分散探索手法を提案。
- オンライン学習と接続性維持を統合した通信考慮型マルチロボット協調群制御2024/10/1
通信品質をオンラインで学習しながら制御バリア関数で接続性を保証し、マルチロボット群がタスク動作を保ちつつ通信を維持する手法を提案。
- DyPNIPP: 環境動態を予測するRLベースのロバストな情報経路計画経路計画2024/10/1
時空間的に変化する環境での情報経路計画(IPP)のため、ドメインランダム化と動態予測モデルを組み合わせた強化学習フレームワークを提案し、山火事環境での実験でロバスト性と性能の向上を示した。
- OffRIPP: オフライン強化学習による情報獲得型経路計画経路計画2024/9/1
環境とのリアルタイムな相互作用なしに、事前収集データのみから強化学習で情報獲得型経路計画を学習するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- CBFに着想を得たリスク評価を用いた自動運転のための礼儀正しいMPC自動運転/MPC2024/8/1
周囲車両の位置・速度のノイズを考慮したCBFベースのリスク評価をMPCに組み込み、他車へのリスクを抑えつつ安全性と効率を両立する礼儀正しい自動運転制御を提案した論文。
- 適応的Conformal Predictionによる不確かさ定量化を伴う安全臨界制御安全制御2024/7/1
未知の運動ノイズ分布を持つ確率力学系に対し、適応的Conformal Predictionで予測不確かさをオンライン定量化し、確率的制御バリア関数と組み合わせて高確率の安全保証を実現する制御フレームワークを提案した。
- 不確実性下における分散型マルチロボット視線接続維持群制御2024/6/1
ガウス分布の位置不確実性がある環境で、ロボット群が視線接続を高い確率で維持しつつ、元のタスクへの影響を最小限に抑える分散制御手法を提案した。
- Occlusion-Free Image Based Visual Servoing using Probabilistic Control Barrier Certificates2023/9/1
- Risk-aware Safe Control for Decentralized Multi-agent Systems via Dynamic Responsibility Allocation2023/5/1
- Minimally Constrained Multi-Robot Coordination with Line-of-sight Connectivity Maintenance2023/3/1
- Sample-efficient Safe Learning for Online Nonlinear Control with Control Barrier Functions2022/7/1
- Responsibility-associated Multi-agent Collision Avoidance with Social Preferences2022/6/1
- Provable Probabilistic Safety and Feasibility-Assured Control for Autonomous Vehicles using Exponential Control Barrier Functions2022/5/1
- Noncooperative Herding With Control Barrier Functions: Theory and Experiments2022/4/1
- Collective Conditioned Reflex: A Bio-Inspired Fast Emergency Reaction Mechanism for Designing Safe Multi-Robot Systems2022/2/1
- Adaptive Safe Merging Control for Heterogeneous Autonomous Vehicles using Parametric Control Barrier Functions2022/2/1
- Probabilistic Safety-Assured Adaptive Merging Control for Autonomous Vehicles2021/4/1
- Meta Preference Learning for Fast User Adaptation in Human-Supervisory Multi-Robot Deployments2021/3/1
- Hiding Leader's Identity in Leader-Follower Navigation through Multi-Agent Reinforcement Learning2021/3/1
- Online Connectivity-aware Dynamic Deployment for Heterogeneous Multi-Robot Systems2020/12/1
- Multi-Robot Collision Avoidance under Uncertainty with Probabilistic Safety Barrier Certificates2019/12/1
- Behavior Mixing with Minimum Global and Subgroup Connectivity Maintenance for Large-Scale Multi-Robot Systems2019/10/1
- Active Learning with Gaussian Processes for High Throughput Phenotyping2019/1/1