Bo Tang

Worcester Polytechnic Institute

収録論文 6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

• 四足ロボットのラストマイル把持ナビゲーションのための統合方策学習モデル
  ロコマニピュレーション2026/11/5

  四足ロボットの把持ナビゲーションにおける「ラストマイル」問題に対し、把持可能な位置・方向の明示的表現と段階別の階層型Mixture-of-Experts方策を組み合わせた統合学習モデルを提案した。

• ヒューマノイド制御のための階層型異種マルチエージェント強化学習
  歩行2026/11/4

  関節自由度ごとの物理的異質性を考慮した方策分解と、高レベル計画と低レベル実行を閉ループで共最適化する階層型マルチエージェント強化学習を提案し、ヒューマノイドの全身制御を改善した。

• NebulaVLA: ロボット操作のためのガイドアクションを備えた二周波数視覚言語行動モデル
  VLA2026/8/17

  高レベルの意味推論と低レベルのアクション制御を分離した非同期二周波数アーキテクチャを提案し、異種ロボット間のギャップを埋める統一表現と滑らかな動作を実現するガイドアクションアルゴリズムを導入した。

• 自動運転のための長期・短期制約に基づく安全強化学習
  安全強化学習2024/3/1

  自動運転の意思決定において、短期制約と長期制約を組み合わせた安全強化学習手法を提案し、MetaDriveシミュレータで安全性の向上を実証した。

• リアルタイム予算制約下での安全なオフライン強化学習
  安全強化学習2023/6/1

  オフライン設定で動的に与えられる安全予算にリアルタイム対応するため、軌道分布の拡散モデル計画に基づくTREBIを提案し、理論的保証と実応用での有効性を示した。

• シミュレーションは自動運転をどう支援するか：Sim2real・デジタルツイン・並列知能のサーベイ
  sim2real2023/5/1

  自動運転におけるシミュレーションと実世界のギャップ（リアリティギャップ）を埋めるため、sim2real・デジタルツイン・並列知能の3つのアプローチを整理し、アルゴリズム・モデル・シミュレータの最新動向と発展過程を概観したサーベイ論文。