Cheng Zhou
収録論文 10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
- 安定性のための透明性のトレードオフ：摩擦円錐制約付きバイラテラル遠隔操作による固定されていない家具の扉開け遠隔操作2026/10/31
接触摩擦円錐と転倒余裕から許容レンチ集合を構築し、質量・摩擦誤差に頑健な射影(RFCP)で家具を動かさずに扉を開ける遠隔操作を実現。透明性とのトレードオフを定量化した。
- 実世界クラフトランナーにおける協調・競合チームプレイsim2real2026/2/1
シミュレーションと実機ロボットからなるシステムを構築し、マルチエージェント強化学習で協調・競合方策を効率的に学習させ、OODSIでsim2realギャップを軽減して実世界タスクを実現した。
- 多様な形態のモジュラーマニピュレータのための統一階層型MPCによるタスク実行マニピュレーション2025/8/1
モジュラーマニピュレータの多様な形態に対応する統一的な階層型モデル予測制御（H-MPC）を提案し、実世界でのピックアンドプレースタスクで有効性を検証した。
- 不整地における車輪脚ロボットの全身インピーダンス協調制御車輪脚ロボット/全身制御2024/11/1
車輪脚ヒューマノイドロボットが複雑な地形に適応しつつ上半身の安定を保つため、可変減衰インピーダンス制御と全身制御最適化を組み合わせた二層制御フレームワークを提案し、水運びタスクで有効性を示した。
- 人間行動予測のための脱交絡フレームワーク：動的環境におけるロボットシステムの強化人間行動予測2024/10/1
ウェアラブルセンサーの多変量時系列データから人間の行動を予測する際、隠れた交絡因子によるバイアスを脱交絡手法で除去し、予測精度を高めるモデルを提案した。
- 安全クリティカルなマルチロボットシステムのための公平性指向制御フレームワーク：代替権限制御群制御2024/9/1
複数ロボットの制御権限を動的に分配するAACと、障害物の形状・速度・向きを考慮するF-CBFを組み合わせ、公平で安全な協調移動を実現する制御フレームワークを提案した。
- 人間らしい動きの秘密を解き明かす：運動計画への新たな視点マニピュレーション2024/9/1
生体力学に基づき、応答時間行列で関節動作を時間パラメータ化した最適制御フレームワークを提案し、マニピュレータとヒューマノイドで精度と柔軟性の両立を検証した。
- 四足ロボットのための高ダイナミック動作の学習歩行2024/2/1
動物の動作データから四足ロボットがスプリントやジャンプ、急旋回などの高ダイナミックな動きを学習し、棒を使った人間とのインタラクションで動作を切り替えられるようにした研究。
- 強化学習と生成事前学習モデルによる四足ロボットの生物らしい敏捷性と遊び歩行2023/8/1
動物の運動データから生成モデルで制御信号を学び、階層的に環境適応と戦略を訓練することで、四足ロボットに生物らしい敏捷性と鬼ごっこ遊びを実現した。
- 動物の模倣による俊敏な地形適応歩行の学習歩行2023/8/1
実犬の動きを模倣学習させた四足ロボットに地形適応を追加し、未見の地形でも自然な歩容で移動できるようにした。実機Maxで階段を1.1m/sで登ることに成功。
