Hongxiang Yu
収録論文 11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
- CNSv2: 確率的対応符号化ニューラル画像サーボビジュアルサーボ2025/3/1
キーポイント検出が困難な環境でも、確率的特徴マッチングを組み込んだニューラル制御により高精度かつリアルタイムなビジュアルサーボを実現した。
- 対応関係符号化ニューラル画像サーボポリシービジュアルサーボ2023/9/1
キーポイントと対応関係をグラフに符号化し、グラフニューラルネットワークで制御する画像サーボ手法を提案。シミュレーションと実機で高精度・高速・高い汎化性能を実証した。
- 回転関節を持つ物体の適応的マニピュレーション学習：多様なキャビネット扉開けへの応用マニピュレーション2023/4/1
深層強化学習を用いて、非構造環境で回転関節を持つ物体（キャビネットの扉）を適応的に操作するフレームワークを提案し、シミュレーションから実世界への転移を実現した。
- 任意の目標姿勢に対応するハイパーネットワークベースのエンドツーエンド視覚サーボ視覚サーボ2023/4/1
ハイパーネットワークを用いて任意の目標姿勢への6自由度視覚サーボを実現する微分可能なニューラルコントローラを提案し、3段階の学習手順で実世界物体への適用を可能にした。
- 失敗を考慮した方策学習による自己評価可能なロボティクスタスクロボティクス/強化学習2023/2/1
自己評価で失敗と判定された行動の情報をリカレントニューラルネットワークで活用し、残りの行動選択を改善する失敗考慮型方策を提案。3タスクで成功率向上と試行回数削減を実現。
- 未知の穴への実世界ペグ挿入のためのシミュレーション学習に基づく視覚ポリシーsim2real2022/5/1
シミュレーションで汎用ポリシーを学習し、実世界の未知形状の穴へ最小限のsim2realコストで適応するペグ挿入手法を提案。1分間の教示で自動収集したデータでセグメンテーションを微調整し、EV充電システムで10/10の成功率を達成。
- 視覚で隙間を埋める：未知形状へのサブミリメートルペグ挿入マニピュレーション2022/4/1
ペグと穴の隙間を視覚的に捉えて位置・姿勢を推定し、強化学習による閉ループ制御で未知形状のペグ挿入を実現。シミュレーションで学習し、セグメンテーションで実世界に適応する。
- 視覚と力覚の融合による電気自動車の自動充電システムsim2real2021/10/1
視覚と力覚を融合したロボットマニピュレーションにより、電気自動車の充電プラグ挿入を自動化するシステムを構築し、シミュレーションから実機へ転移して有効性を示した。
- 任意の目標姿勢への効率的な物体操作：学習ベースの随時優先計画法マニピュレーション2021/9/1
把持可能な物体を任意の位置・姿勢に置くため、再把持姿勢を高レベルで探索し低レベルで経路計画する階層学習と、経路コスト推定器による事前学習・シミュレーション微調整を組み合わせた手法を提案。
- 飛行中の不均一物体を捕球するためのニューラル運動予測マニピュレーション2021/3/1
過去の軌道断片から加速度を推定するニューラル加速度推定器(NAE)と微分可能フィルタを組み合わせ、飛行中の不均一物体の軌道予測と捕球を実現した研究。
- 散らかった環境での目標指向プッシュ・把持協調の効率的学習マニピュレーション2021/3/1
散らかった環境で目標物体を把持するため、プッシュと把持を階層強化学習で協調学習し、ゴール再ラベリングと把持識別器によるプッシュ監督でサンプル効率を高めた研究。
