Han Wang
収録論文 34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
- 機械学習実験の結果を予測する学習済みワールドモデルMLE-Worldワールドモデル2026/10/27
プログラムを実行せずにコードとデータ記述から学習実験の最終出力やスコアを予測するワールドモデルを構築し、AI研究エージェントの試行錯誤を低コスト化した論文。
- PAVXploreRL: 行動探索を伴う物理・行動・視覚の世界モデル強化学習世界モデル/強化学習2026/7/18
事前学習済みの潜在世界モデルに強化学習を適用し、物理的妥当性・行動追従性・視覚的忠実性を明示的に最適化することで、専門家データ外の行動への汎化を改善する手法を提案した。
- 移動ロボットにおける能動知覚のための効率的ビームサーチアルゴリズム能動知覚/経路計画2026/4/1
移動ロボットの能動知覚問題に対し、ノード単位のビームサーチと期待利得指標を導入し、さらにRRAGグラフ構築法を提案して、効率的かつ頑健な情報収集経路計画を実現した。
- Xiaomi OneVL: ワンステップ潜在推論と視覚言語説明によるプランニング自動運転/VLA2026/4/1
自動運転のVLAモデルにおいて、潜在推論を視覚世界モデルで強化し、明示的CoTを超える精度を実現しつつ、推論速度を回答のみの予測と同等に高速化したフレームワークを提案した。
- 身体性認知を統合したエンドツーエンド自動運転自動運転2025/11/1
脳波大規模モデルと視覚特徴抽出ネットワークを比較学習させ、人間の運転認知をエンドツーエンド自動運転の計画に活用する新手法を提案し、性能向上を実証した。
- ループ内適合予測：軌道最適化のためのフィードバックベース不確実性モデル軌道最適化2025/10/1
適合予測を軌道最適化のループに組み込み、実現した軌道の情報をフィードバックして予測領域を調整することで、安全性を保証しつつ軌道性能をオンラインで改善する手法を提案した。
- 協調オンライン学習による分散ロバストなマルチロボット運動制御群制御2025/8/1
遮蔽環境で部分的にしか観測できない移動障害物の運動分布を、ロボット間で学習構造を交換する協調オンライン学習で推定し、分布ロバスト最適化により衝突回避軌道を生成する手法を提案した。
- PRISM: 投影ベース報酬統合によるシーン認識型Real-to-Sim-to-Real転移sim2real2025/4/1
少数の実演から画像で物体を認識し3Dモデルを取得してシミュレーション環境を自動構築し、VLM監督の投影ベース報酬でRL方策を訓練して実世界に転移する手法を提案。
- 適応型制御Lyapunov関数による強化学習の安定性向上強化学習/安全制御2025/4/1
安全制約を動的に調整する制御Lyapunov関数を組み込んだSAC-CLFを提案し、非線形システムや衛星姿勢制御で安全性と性能の両立を実現した。
- 非構造環境における視覚ベースEnd-to-Endロボットナビゲーションのベンチマークナビゲーション2025/3/1
非構造なロボット環境でのEnd-to-Endナビゲーション向けに、実機とIsaac Simによるデータ収集パイプラインとFreeWorldデータセットを構築し、VADモデルのファインチューニングで有効性を検証したベンチマークを提案。
- 時空間確率的占有ヒートマップに基づく自動運転車の動的リスク評価自動運転2025/1/1
周囲の交通参加者の将来軌道を確率的占有ヒートマップで予測し、Coxモデルで自車との相対運動を考慮して衝突リスクを評価する手法を提案した。
- LiDAR疑似ラベルを用いた音響アレイによる3次元UAV軌道推定音響センシング2024/12/1
音響アレイのメルスペクトログラムからUAVの3次元軌道を推定する自己教師あり学習フレームワークを提案し、LiDAR点群による推定を疑似ラベルとして音響知覚ネットワークを訓練することで、展開時には音響信号のみで高精度な軌道推定を実現した。
- 動的オープンボキャブラリ3Dシーングラフによる長期言語誘導型モバイルマニピュレーションモバイルマニピュレーション2024/10/1
RGB-D入力と視覚言語モデルを用いて動的に更新可能な3Dシーングラフを構築し、言語指示に基づく長期モバイルマニピュレーションを実現するフレームワークDovSGを提案した。
- REGNet V2: 異なるサイズのグリッパ向けエンドツーエンド領域ベース把持検出ネットワークマニピュレーション2024/10/1
点群にグリッパパラメータを埋め込み、スコア・領域・精緻化の3段階ネットワークで多様な物体への把持を予測するシステムを提案し、実環境で高い成功率を達成した。
- 地上車両向けSE(2)制約を活用した汎用LiDAR慣性オドメトリSLAM2024/4/1
地上車両の姿勢をSE(2)上で直接パラメータ化し、SE(2)外の運動擾乱をノイズ項として統合したLiDAR慣性SLAMフレームワークを提案し、様々な環境で高精度な自己位置推定を実現した。
- リアルタイム交通流予測のためのSA-LSTM：ボトルネックと衝撃波の予測交通流予測2024/2/1
自己注意機構とLSTMを組み合わせたSA-LSTMを提案し、メソスケールのリアルタイム交通流予測で最先端性能を達成。多段階予測にも拡張し、短期・長期のトレードオフを改善した。
- MMAUD: 現代の小型ドローン脅威に対応する包括的マルチモーダル対UAVデータセット対UAV検出2024/2/1
小型UAVの検出・機種分類・軌道推定のため、ステレオ視・LiDAR・レーダー・音響アレイを統合し、Leicaによる高精度正解データを備えたマルチモーダルデータセットを構築した。
- HiCRISP: LLMを用いた階層的閉ループロボット自己修正プランナVLA2023/9/1
LLMによるロボットタスク実行中に、高レベル計画と低レベル行動の誤りを階層的に監視・自己修正する閉ループ型プランニングフレームワークを提案し、仮想・実環境で有効性を示した。
- 混雑環境におけるロボットマニピュレータの安全臨界最適制御マニピュレーション2022/11/1
距離サンプルからデータ駆動で制御バリア関数を構築し、混雑環境でも衝突を避けつつマニピュレータを安全に制御する手法を提案した論文。
- PyPose: 物理ベース最適化を統合したロボット学習ライブラリロボット学習ライブラリ2022/9/1
深層学習と物理ベース最適化を組み合わせたPyTorchベースのロボット学習ライブラリPyPoseを提案し、SLAMや計画、制御などへの応用例を示した。
- 複雑な動的環境向けマルチモーダル意味SLAMSLAM2022/5/1
物体特徴表現の強化と「二度見」機構、幾何・視覚情報の統合により、動的環境でも高精度に動的物体を識別し、10Hz以上で静的密マップを構築するSLAMフレームワークを提案した。
- 制御バリア関数を用いた移動マニピュレータの構成認識型安全制御安全制御2022/4/1
移動マニピュレータのリンク間の幾何学的制約を制御バリア関数に組み込み、QPで安全な制御則を解くことで障害物を避けつつ目標領域へ誘導する手法を提案した。
- ロバストなグレア検出：レビュー・分析・データセット公開検出/データセット2021/10/1
様々なカメラで撮影された画像における太陽光や照明によるグレア（眩しさ）を検出するための初のデータセットを公開し、複数の画像表現とその組み合わせの効果を深層ネットワークで検証した。
- F-LOAM：高速LiDARオドメトリとマッピングSLAM2021/7/1
非反復の2段階歪み補償とエッジ・平面特徴の局所マップマッチングにより、計算コストを抑えつつ10Hz以上で動作するLiDAR SLAMを実現した論文。
- REGRAD: 散らかった環境での安全かつ対象物特有のロボット把持のための大規模関係把持データセット把持データセット2021/4/1
物体間の関係と把持を学習するための大規模データセットREGRADを構築し、2D画像と3D点群の両方で注釈を提供、実環境での汎化性能も検証した。
- Robopheus：仮想・実機連携型モバイルロボット実験基盤sim2real2021/3/1
デジタルツインの考え方で実機と仮想シミュレーションを橋渡しし、相互にモデルを学習・反映できる高忠実度なマルチロボット実験基盤を開発した。実機軌道精度を300%向上させた。
- Intensity-SLAM：大規模環境向けの強度支援による自己位置推定と地図構築SLAM2021/2/1
LiDARの反射強度情報を幾何特徴と組み合わせ、フロントエンドのオドメトリ推定とバックエンド最適化の両方に活用するSLAMフレームワークを提案し、屋外自動運転や屋内倉庫ロボットで従来の幾何のみの手法を上回る精度を示した。
- ソリッドステートLiDAR向け軽量3次元自己位置推定と地図構築SLAM2021/2/1
狭い視野を持つソリッドステートLiDAR向けに、特徴抽出・オドメトリ推定・確率地図構築を組み合わせた軽量SLAMフレームワークを提案し、倉庫ロボットと手持ち機器で精度と効率を実証した。
- 顕著性の再同定によるオンライン視覚的場所認識視覚的場所認識2020/7/1
人間が目立つランドマークで場所を覚えることに着想を得て、視覚的場所認識を顕著性の再同定として定式化し、周波数領域で検出と照合を高速に行う手法を提案した。
- 強度スキャンコンテキスト：ループ閉じ込め検出のための強度と幾何関係の符号化SLAM2020/3/1
LiDARスキャンの反射強度と幾何形状を組み合わせた新たなグローバル記述子ISCを提案し、二段階の階層的再同定によりループ閉じ込め検出の精度と再現率を向上させた。
- バイナリコンテンツによる高速ループ閉じ込み検出SLAM2020/2/1
画像の形状や物体分布をバイナリ画像に圧縮し、オフライン学習なしでSLAMのループ閉じ込み検出を高速化・高精度化する手法を提案。
- 記憶ベース壁沿い走行と人工ポテンシャル法を組み合わせたUAV衝突回避の計算効率の良い経路計画UAV経路計画2020/2/1
壁沿い走行法と人工ポテンシャル法を履歴軌跡の記憶で切り替え、低計算能力のドローンでもリアルタイムに衝突回避できるMWF-APF法を提案し、シミュレーションと実機飛行で有効性を示した。
- 動的環境におけるグリッドベースの動きクラスタリングSLAM2019/2/1
検出キーポイントの動きの一貫性を統計的に評価し、軽量に動的物体を除去する視覚SLAM手法を提案。TUMデータセットで高精度を実現。
- 余剰1体での被覆：トポロジーを見る被覆トポロジー2013/12/1
グリッド領域上の被覆空間のトポロジーを研究し、最小数N+1体の被覆エージェントによる空間が領域形状によらず1次元複体のホモトピー型を持つことを示し、オイラー標数の公式を提示した。
