Best Ergodic Averages via Optimal Graph Filters in Reversible Markov Chains
本論文は、可逆マルコフ連鎖をグラフ信号として扱い、平均エルゴード定理の反復をグラフフィルタとして捉え、ベルヌーイ、チェビシェフ、ルジャンドルフィルタという最適フィルタを提案することで、従来のエルゴード平均よりもはるかに高速な収束を実現する方法を提示しています。
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cs.SY
361 件の論文
Risk-Aware Autonomous Driving with Linear Temporal Logic Specifications
この論文は、交通規則違反や衝突リスクなど多様な運転リスクを人間のようにバランスさせるため、線形時相論理（LTL）の仕様と占有測度に基づく線形計画法を組み合わせ、自律運転システムのリスク感知型制御方策を合成する手法を提案し、Carla シミュレーターによる検証でその有効性を示したものである。
Lyapunov Characterization for ISS of Impulsive Switched Systems
本論文は、安定・不安定なフローを併せ持つインパルススイッチングシステムに対し、モード依存平均滞留時間と離脱時間の条件下で、非減少型および減少型の時間変数 ISS リャプノフ関数の存在が ISS の必要十分条件であることを示し、さらに未知のスイッチング信号に対しても ISS を保証する手法を提案している。
C*: A Coverage Path Planning Algorithm for Unknown Environments using Rapidly Covering Graphs
本論文は、未知環境におけるリアルタイムなカバレッジ経路計画を実現し、完全な環境カバレッジを保証するとともに、既存手法と比較してカバレッジ時間や経路長などの性能を大幅に向上させる新たなサンプリングベースのアルゴリズム「C*」を提案し、その有効性をシミュレーションおよび実機実験で検証したものである。
A Signal Contract for Online Language Grounding and Discovery in Decision-Making
この論文は、自然言語による時間的コンテキスト更新を意思決定プロセスと分離し、推論のみに基づくミドルウェア「LUCIFER」を通じて制御に直接関連する信号に変換する「シグナル契約」を提案し、捜索救助シナリオにおける安全性と情報収集効率の向上を実証したものである。
Parameter Stress Analysis in Reinforcement Learning: Applying Synaptic Filtering to Policy Networks
この論文は、内部パラメータへのシナプスフィルタリングと外部の敵対的攻撃という二重のストレスを適用して強化学習の方策ネットワークを分析し、性能を向上させる「アンチフラジイル」なパラメータを特定する新たな枠組みを提案しています。
Design and Experimental Validation of Sensorless 4-Channel Bilateral Teleoperation for Low-Cost Manipulators
本論文は、力センサを備えない低コストマニピュレータ向けに、非線形ダイナミクス補償と外乱オブザーバを統合したセンサレス4チャネル双方向制御を提案し、高速・接触動作における安定した遠隔操作を実現するとともに、その力フィードバックを用いた模倣学習の成功率向上を実証したものである。
CBF-RL: Safety Filtering Reinforcement Learning in Training with Control Barrier Functions
本論文は、強化学習の訓練段階に制御バリア関数（CBF）を組み込むことで、安全制約を方策自体に内包させ、実世界での展開時にオンラインの安全フィルタを不要としつつ、より安全かつ効率的な学習を実現する「CBF-RL」という枠組みを提案し、ヒューマノイドロボットなどでの実証を通じてその有効性を示したものである。
Breaking and Fixing Defenses Against Control-Flow Hijacking in Multi-Agent Systems
この論文は、マルチエージェントシステムにおける制御フローハイジャック攻撃が既存の防御策を回避できることを実証し、安全性と機能性の根本的な矛盾を指摘した上で、制御フロー整合性と最小権限の原則に基づいた新たな防御システム「ControlValve」を提案・評価しています。
TEMPO-VINE: A Multi-Temporal Sensor Fusion Dataset for Localization and Mapping in Vineyards
本論文は、異なる季節や天候、生育段階を含む複雑なブドウ園環境における自律走行システムの評価を可能にするため、多様なセンサーと高精度な真値軌跡を備えた大規模なマルチタイムデータセット「TEMPO-VINE」を初めて公開したものである。
Bimorph Lithium Niobate Piezoelectric Micromachined Ultrasonic Transducers
本論文は、高品質な周期的分極反転薄膜を用いた単結晶ニオブ酸リチウム製バイモルフ PMUT を開発し、高い電機械結合係数と 600°C までの極端な高温耐性を兼ね備えた高性能な超音波トランスデューサの実証を行ったものである。
Efficient Path Generation with Curvature Guarantees by Mollification
この論文は、非微分可能な経路を任意の精度で微分可能関数に近似し、曲率を系統的に制御することで、リアルタイム実装が可能かつ既存の追跡アルゴリズムと互換性のある効率的な経路生成手法（モリフィケーション）を提案するものである。
Simple generators of rational function fields
この論文は、多変数有理関数体の部分体の生成系を入力として、部分スパーブ・グロブナー基底計算や特定次数の多項式の効率的な探索などのアルゴリズム的革新を用いて、より効率的かつ高品質な単純な生成系を導出する手法を提案し、構造パラメータ同定など多様な応用分野における有用性を示すものである。
Infinite-Dimensional Closed-Loop Inverse Kinematics for Soft Robots via Neural Operators
本論文は、閉ループ逆運動学（CLIK）を無限次元領域に拡張し、微分可能なニューラル演算子を用いてアクチュエーションから形状へのマッピングを学習することで、従来困難だった軟体ロボットのタスク遂行を可能にする新しい手法を提案しています。
Optimal Real-Time Fusion of Time-Series Data Under Rényi Differential Privacy
本論文は、Rényi 差分プライバシー制約下において、複数のセンサーからの時系列データを融合して状態推定誤差を最小化する最適リアルタイム融合枠組みを提案し、プライバシー予算の適応的配分と閉ループ制御を実現する構造的な最適性条件を導出するとともに、交通密度推定の実例を通じてその有効性を示しています。
A System-of-Systems Convergence Paradigm for Societal Challenges of the Anthropocene
本論文は、気候変動や都市化などの複雑な社会的課題に対処するため、異なる分野のオントロジーの隔たりを乗り越え、システム思考や数学、コンピューティングなどを統合したメタ認知マップに基づき、SysML を活用したシステム・オブ・システムズ収束パラダイムを提唱し、チェサピーク湾流域の事例を通じてその有効性を示しています。
Dual-Interaction-Aware Cooperative Control Strategy for Alleviating Mixed Traffic Congestion
本論文は、混合交通環境におけるボトルネック渋滞を緩和するため、CAV と HDV の相互作用を局所・大域的に認識し、安全行動を補正するマルチエージェント強化学習に基づく「二重相互作用認識協調制御戦略（DIACC）」を提案し、交通効率と適応性の大幅な向上を実証したものである。
AMV-L: Lifecycle-Managed Agent Memory for Tail-Latency Control in Long-Running LLM Systems
本論文は、長期稼働する LLM エージェントのメモリ管理において、単なる保持期間（TTL）や LRU ではなく、メモリ項目の価値に基づいてライフサイクルを制御し、検索候補セットを制限することで、極端な遅延を抑制しつつスループットを大幅に向上させるフレームワーク「AMV-L」を提案し、その有効性を示したものである。
Risk-Aware Rulebooks for Multi-Objective Trajectory Evaluation under Uncertainty
本論文は、システムと環境の間の不確実な相互作用を明示的にモデル化し、階層的な優先順位や非比較性を含む複雑な要件を扱うリスク感知形式化を提案し、自律走行の例を通じて軌道選択の根拠を明確化する手法を提示するものである。
Joint Visible Light and RF Backscatter Communications for Ambient IoT Network: Fundamentals, Applications, and Opportunities
本論文は、第 6 世代通信網における環境 IoT の課題を解決するため、可視光通信と環境後方散乱通信を統合したアーキテクチャの基礎、応用、実証実験、および将来の展望を包括的に検討しています。