Fan Shi
National University of Singapore
収録論文 29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
- 8本の柔軟アームで泳ぐ：協調は必要か？強化学習/柔軟ロボティクス2026/11/2
8本の柔軟アームを持つ遊泳ロボットにおいて、腕間の位相結合を明示せず各腕の振幅を独立に強化学習する制御が、位相結合ありや端到端学習より高精度に速度・方向を追従できることを示した。
- ヒューマノイドドッジボール：高速動的障害物回避動作の学習ヒューマノイド/強化学習2026/10/29
強化学習でヒューマノイドが飛来する物体を素早く回避する全身動作を獲得するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- E2DRL：四足歩行ロボットの3D障害物回避のためのエンドツーエンド微分可能強化学習歩行2026/10/14
微分可能強化学習を用いて、四足歩行ロボットが深度カメラで3D障害物を回避する制御を学習し、実機（Unitree Go2）で検証した研究。
- 安全なクアッドロータ航法のための制約付き微分可能方策学習安全制約付き強化学習/クアッドロータ2026/10/12
微分可能シミュレータと主双対勾配法を用いて障害物回避を明示的な制約として定式化し、安全境界付近で有用な勾配を与える有界クリアランス制約とLME集約を導入することで、安全性能のトレードオフを改善するクアッドロータ方策を学習した。
- DiagGen: ロボットシミュレーションのためのシミュレーションベース診断による変形可能アセットのエージェント生成sim2real2026/9/19
1枚の画像から変形可能なシミュレーション用アセットを生成し、物理シミュレータで診断・修復するエージェントフレームワークを提案。
- XP-JEPA: 予測可能な潜在ダイナミクスのための交差予測物理基盤世界モデル2026/8/25
視覚と物理状態を別々に符号化し、共有予測器で両方を進めることで、物理遷移に基づく潜在ダイナミクスを学習する手法を提案。訓練後に物理ブランチを捨て、視覚のみで制御可能。
- エージェント型Real2Sim：視覚言語エージェントによる物理ベースの世界モデリングsim2real2026/7/1
ロボットと物体の相互作用の実世界記録を、物理シミュレーション可能な双子モデルに自動変換するフレームワークを提案。視覚言語エージェントが幾何・物理パラメータ・軌道などを自律的に推定し、剛体操作から変形物体、人型動作までを統一的に扱う。
- 推論時シミュレータ・インザ・ループ精緻化による堅牢な布操作の実現布操作2026/6/1
単一RGB画像からの実世界布操作を、シミュレータを推論時に用いて軌道を精緻化する手法で実現し、成功率と堅牢性を向上させた。
- RARM: 操作学習における信頼度ゲート付き進捗報酬モデリング操作学習/報酬設計2026/6/1
単一の成功デモ動画を参照し、ロボット操作の強化学習向けに信頼できる進捗報酬を生成する軽量な視覚比較モデルを提案した。
- Real-IKEA: 物理的忠実性は堅牢な操作の前提条件である操作/sim2real2026/6/1
実世界の抵抗を模した高忠実度の物理シミュレーションとデータセットReal-IKEAを構築し、RLポリシーが摩擦に頼らない頑健な操作戦略を獲得できることを示した論文。
- DiffPhD: 弾性動力学と接触リッチなGPU高速化における射影的異種材料のための統合微分可能ソルバーシミュレーション2026/5/1
異種材料の弾性体シミュレーションを微分可能にする統合フレームワークを提案し、剛性差や大変形、接触が多い状況でも安定かつ高速に勾配計算を実現した。
- 大規模言語モデルを用いた具現化プランニングには系統的な安全リスクが存在する安全性評価2026/4/1
大規模言語モデルをロボットのプランナーとして使う際の安全性を評価するベンチマークDESPITEを導入し、計画能力が高くても危険な計画を生成するリスクが高いことを示した。
- 未知かつ障害物の多い環境における方向認識型凸自由領域生成による安全なナビゲーションナビゲーション2026/4/1
未知で障害物の多い環境でのロボットナビゲーションのために、候補運動方向とロボット形状を考慮した凸自由領域生成と連続安全軌道生成を統合したフレームワークを提案した。
- FLASH: GPU高速シミュレーションによる数分での高忠実度変形物操作の高速学習シミュレーション/変形物操作2026/4/1
GPUネイティブな変形物操作シミュレーションフレームワークFLASHを提案し、数分の合成データ学習で実ロボットのタオル折りや衣類折りをゼロショットで成功させた。
- 少数ショット実世界データから剛体接触を学習する微分可能シミュレータsim2real2026/3/1
少量の実世界データで解析的シミュレータを校正し、メッシュベースGNNで剛体接触の順動力学を微分可能に学習するreal-to-sim手法を提案。
- FlowHOI: 巧みなロボット操作のためのフロー型意味論に基づく手と物体のインタラクション生成マニピュレーション2026/2/1
言語指示と3Dシーン再構成を条件に、フローマッチングで手姿勢・物体姿勢・接触状態からなる手と物体のインタラクション系列を生成し、ロボット操作へ転移可能にする手法を提案。
- ニューラル配置空間距離場による移動マニピュレータの高速かつ安全な軌道最適化マニピュレーション2026/1/1
移動マニピュレータの全身衝突回避を配置空間で直接モデル化するGCDFを提案し、GPUバッチ処理可能なニューラル距離場と逐次凸最適化により高速・安全な軌道生成を実現した。
- ソフト応答材料でヒューマノイドの安全性を高めるヒューマノイド/安全設計2026/1/1
非ニュートン流体を用いた柔軟・剛性協調設計により、通常時は柔らかく衝撃時に硬化する保護材をヒューマノイドに適用し、転倒時の衝撃を吸収して安全性と耐久性を向上させた。
- GO-Flock: 深度マップを用いた3次元未知環境における目標指向型群飛行群制御2025/10/1
深度マップから障害物を認識し、計画と反応的制御を統合することで、未知の森林環境でも9機のドローン群を目標へ導く群制御フレームワークを提案。
- コスチュームで歩く学習：美的制約を持つヒューマノイドのための敵対的運動事前分布歩行2025/9/1
娯楽用ヒューマノイドCosmoの美的制約（大きな頭、限られたセンシング、保護シェル）に対応するため、敵対的運動事前分布（AMP）とドメインランダム化を適用し、安定した立ち・歩行を実現した。
- SAC-Loco: 安全で調整可能な柔軟四足歩行歩行2025/9/1
外力に対する柔軟性を調整可能にしつつ、転倒を防ぐ安全機構を組み合わせた四足歩行制御フレームワークを提案。
- REBot：瞬時的な動的障害物回避を実現する反射的回避ロボット歩行2025/8/1
四足歩行ロボットが高速で迫る障害物を瞬時に避けるため、回避方策と復帰方策を有限状態機械で統合した制御フレームワークを提案し、実機実験で成功率と省エネ性の向上を示した。
- 家庭用小型ロボットのための静音歩行学習歩行2025/2/1
強化学習とsim-to-realを用いて、足の接地速度を抑えることで家庭用四足ロボットの足音を静かにする歩行制御を実現した研究。
- 微分可能シミュレーションを用いた知覚的四足歩行制御のための残差方策学習歩行2024/10/1
微分可能シミュレーションによる一次方策勾配法に残差方策学習を組み合わせ、四足歩行の移動と知覚ナビゲーションを数分でエンドツーエンド学習できることを示した。
- ロバスト性評価の再考：学習ベース四足歩行制御器への敵対的攻撃歩行2024/5/1
学習ベースの四足歩行制御器に対し、時系列に沿った敵対的攻撃を生成して脆弱性を定量的に特定する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
- HumanMimic: ワッサースタイン敵対的模倣によるヒューマノイドロボットの自然な歩行と遷移の学習歩行2023/9/1
ワッサースタイン敵対的模倣学習を用いて、ヒューマノイドロボットが人間の全身運動を模倣し、自然な歩行パターンと遷移を獲得する手法を提案した。
- 森林環境における樹木の位置とサイズを計測する飛行ロボットのセンシングとナビゲーション飛行ロボット2023/2/1
森林で自律飛行するドローンが樹木を認識・計測し、データベースを生成するシステムを開発し、実環境で飛行実験を行った。
- サーカスANYmal：四足ロボットが四肢で巧みな操作を学習マニピュレーション2020/11/1
四足ロボットANYmalがモデルフリー強化学習で軽量ボールを四肢でバランス・操作する深層方策を訓練し、シミュレーションから実機へゼロショット展開を実現した。
- チルトプロペラを備えた多関節飛行ロボット：屋外自律飛行とマニピュレーションのための設計・モデリング・制御・状態推定飛行マニピュレーション2020/8/1
チルトプロペラで制御性を高めた多関節飛行ロボットを設計し、センサ同期を含む状態推定を統合して屋外での完全自律飛行と把持・操作タスクを実現した。
