Chengyang Peng
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーション自動運転自動運転/強化学習歩行ナビゲーション歩行
※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
- 幾何学的候補モードを用いたマルチモーダル実演からのナビゲーション学習ナビゲーション2026/10/14
局所幾何から候補モードを計算し、実演からどのモードをどう辿るかを階層型ニューラルネットワークで学習するナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと二足歩行ロボットで有効性を示した。
- 微視的車両挙動と巨視的交通統計の整合：部分データからの運転行動再構成自動運転2026/1/1
車両センサの微視的データと路側センサの巨視的交通統計を組み合わせ、観測されていない微視的状態を再構成しつつ、個々の車両行動と全体の交通統計の両方に整合する運転ポリシーを学習する枠組みを提案した。
- 不確実性重み付きDecision Transformerによる密集複雑運転シーンでのナビゲーション自動運転2025/9/1
鳥瞰図占有グリッドとTransformerを組み合わせ、予測エントロピーで損失を重み付けするUWDTを提案し、ラウンドアバウトでの自動運転判断を安全かつ効率的にした。
- 準最適方策による強化学習のブートストラップで自動運転を実現自動運転/強化学習2025/9/1
専門家でなくてもよいルールベースの車線変更コントローラをSACに組み込み、探索と学習効率を改善する自動運転手法を提案した。
- データブートストラップ強化学習によるヒューマノイドロボットの動的サブゴール追従ナビゲーション歩行ナビゲーション2025/6/1
階層型強化学習とモデル予測制御を組み合わせ、データブートストラップで訓練を効率化することで、ヒューマノイドロボットが雑然とした環境を安全にナビゲートする手法を提案した。
- 線形離散制御バリア関数を用いた二足歩行ロボットのリアルタイム安全ナビゲーション歩行2024/11/1
LIPモデルに進行方向を組み込み、離散制御バリア関数を線形近似することで、障害物環境でもリアルタイムに安全な歩容と経路を同時計画する枠組みを提案し、Digitロボットのシミュレーションで検証した。
- 二足歩行ロボットの安全なナビゲーションのための統合経路・歩容計画歩行2024/3/1
LIPモデルに基づくMPCと制御バリア関数を組み合わせ、経路計画と歩容計画を統合して障害物環境でも安全な二足歩行を実現する手法を提案し、Digitロボットのシミュレーションで検証した。
- ロジスティック回帰と制御バリア関数による多項式形状障害物の安全な経路計画歩行2022/10/1
ロジスティック回帰で任意形状の障害物を多項式バリア関数として表現し、二足歩行ロボットの動的に実行可能な衝突回避経路をCBFベースRRT*で生成する手法を提案した。
