Hui Cheng
Sun Yat-sen University
収録論文 32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
- 修正を吸収する学習：視覚ベース挿入のための批評家重み付き残差フローマニピュレーション2026/10/21
視覚ベースの挿入タスク向けに、適応型ACTと条件付き残差フローポリシーを組み合わせたオンライン学習フレームワークACT-Flowを提案し、批評家による候補評価と成功行動の吸収で成功率を向上させた。
- Agentic RSR: シーン再構成と実行に基づくロボット政策によるReal-to-Sim-to-Realsim2real2026/10/7
作業場の動画からシーンを再構成し、コーディングエージェントが実行可能な政策を開発、実機ロボットへ転移するフレームワークを提案。実機でのタスク成功率はシミュレーションの80%に達した。
- 順序なしランドマークを用いた視覚ナビゲーションナビゲーション2026/8/1
時間順序や深度などの補助センサーに依存せず、順序のない画像集合から2Dトポロジカルマップを構築し、グラフベースの信念伝播フィルタで自己位置推定と動的サブゴール計画を行うRGBのみのナビゲーションフレームワークを提案した。
- RLMM-Flow: 潜在空間強化学習を用いたフローベース移動操作フレームワーク移動操作2026/7/1
移動操作ロボットの全身動作生成を、専門家デモからのフローポリシー事前学習と潜在空間での強化学習後調整を組み合わせて改善するフレームワークを提案した。
- X-NavDP: グループQスコア再重み付けマッチングによる新規行動と異種エンボディメントへのナビゲーション拡散ポリシーの一般化ナビゲーション2026/7/1
ナビゲーション拡散ポリシーを強化学習で事後訓練し、多様なロボット形態や困難なシナリオへの一般化を向上させるフレームワークGQRMを提案。シミュレーションと実世界で成功率を大幅に改善した。
- フィッシャー保存ガイダンス：安全な拡散制御のための学習不要の多様体制約拡散モデル/ナビゲーション/制御2026/5/1
拡散モデルによる軌道予測で、学習データの多様体から外れる更新を防ぐ学習不要の推論手法を提案し、ナビゲーションや操作タスクで性能を向上させた。
- STRNet: 動的グラフ集約による時空間表現を用いた視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2026/4/1
視覚ナビゲーションのための時空間表現フレームワークを提案し、画像シーケンスと目標画像の特徴を融合して、空間グラフ推論と時間的ダイナミクスモデリングによりナビゲーション性能を向上させた。
- 半構造化環境における清掃ロボットのための単方向道路ネットワークに基づく大域経路計画経路計画2025/11/1
半構造化環境での清掃ロボット向けに、単方向道路ネットワークと二層ポテンシャルマップを組み合わせ、経路長と交通規則の整合性を両立させる大域経路計画手法を提案した。
- APP: 双方向ショートカットと経路摂動を用いたロボット向けA*後処理アルゴリズム経路計画2025/11/1
A*などのグラフ探索プランナが生成する経路の不要な方向転換や非最短性を改善するため、双方向頂点削減と反復的な経路摂動による後処理アルゴリズムAPPを提案し、実機ナビゲーションで有効性を検証した。
- TOPP-DWR: 区分的に一定な角速度制約を考慮した差動駆動車輪ロボットの時間最適経路パラメータ化移動ロボット/経路計画2025/11/1
差動駆動車輪ロボット向けに、角速度・関節速度・線速度・線加速度の制約を組み込んだ時間最適経路パラメータ化アルゴリズムを提案し、SOCPで効率的に解く手法を実証した。
- RAPIDハンド試作機：遠隔操作のための低コスト全駆動型バイオミメティックハンドの設計マニピュレーション2025/10/1
低コストで20自由度を全駆動できる5指ロボットハンドを試作し、遠隔操作による物体把持やピアノ演奏などのタスクで有効性を示した。
- RAPID Hand：汎用ロボット自律性のための堅牢・低コスト・知覚統合型巧みな操作プラットフォームマニピュレーション2025/6/1
低コストで高自由度な多指ハンドと、触覚・視覚・固有感覚を統合した知覚系、高自由度テレオペレーションを共同設計し、高品質な操作データを収集できるプラットフォームを提案。
- 階層的データ収集空間による長期的マニピュレーションのための模倣学習ブートストラップマニピュレーション2025/5/1
長期的なロボットマニピュレーションタスクにおいて、タスクを原子的なサブタスクに分割し、階層的なデータ収集空間を設計することで、少ない実演データから高品質な模倣学習を実現する手法を提案。
- GET: 大規模未知環境における目標指向探索とターゲティング探索2025/5/1
LLMの推論と経験に基づく探索を組み合わせ、大規模未知環境での物体探索を効率化するフレームワークGETを提案。
- 事前分布は重要：デノイジング拡散ブリッジモデルによる視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2025/4/1
ガウスノイズではなく情報を持つ事前行動から拡散ブリッジで行動生成を開始することで、視覚ナビゲーションの模倣学習を効率化・高精度化する手法NaviBridgerを提案。
- NaviDiffusor: コスト誘導拡散モデルによる視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2025/4/1
RGB画像のみから経路を生成する条件付き拡散モデルに、シーンやタスクのコスト勾配を推論時に与えて誘導することで、再学習なしに未知環境へゼロショット適応できる視覚ナビゲーション手法を提案した。
- OPG-Policy: アモーダルセグメンテーションを用いた遮蔽下のプッシュ・グラスプ方策学習マニピュレーション2025/3/1
遮蔽された対象物の見えない部分をアモーダルセグメンテーションで予測し、プッシュと把持の動作を深層Q学習で計画する方策を提案。散らかった環境での把持成功率と動作効率を向上させた。
- VinT-6D：視覚・触覚・固有感覚を統合した大規模物体把持データセットマニピュレーション2025/1/1
ロボットの手先操作のための、視覚・触覚・固有感覚を統合した大規模データセットVinT-6Dを構築し、シミュレーションと実環境の両方で200万件以上のデータを収集した。
- GIC: ガウス情報付き連続体による物性推定とシミュレーションsim2real2024/6/1
3Dガウシアン表現と連続体シミュレーションを組み合わせ、視覚観測から物体の物理特性を推定するハイブリッド手法を提案。
- Star-Searcher: 複雑未知環境における自律的目標探索のための完全かつ効率的な空中システム経路計画2024/2/1
複雑な未知環境でUAVが自律的に目標を探索するためのシステムを提案し、視認性に基づく視点クラスタリングと履歴を考慮した階層的経路計画により、探索効率と完全性を向上させた。
- LVDiffusor: 大規模モデルから機能的再配置の事前知識を拡散モデルへ蒸留マニピュレーション2023/12/1
LLMとVLMを使って多様な物体配置例を収集し、拡散モデルに蒸留することで、機能的要件を満たす物体再配置の目標位置を生成する手法を提案した論文。
- H2-Mapping: 階層的ハイブリッド表現によるリアルタイム高密度マッピングマッピング2023/6/1
NeRFベースのマッピングにおいて、暗黙的なマルチレゾリューションハッシュ符号化と明示的なオクツリーSDF事前分布を組み合わせた階層的ハイブリッド表現を提案し、エッジコンピュータ上でもリアルタイムに高品質な3次元地図を構築できるようにした。
- 不確かな外乱下の非線形システムに対する学習ベース予測経路追従制御制御/経路追従2022/12/1
ガウス過程で外乱をオンライン学習する低レベル制御器と、モデル予測経路追従制御器を組み合わせ、ドローンの風外乱下での経路追従精度を高める手法を提案した。
- TSDFボリューム上の接触点検出による7自由度把持マニピュレーション2022/9/1
TSDFボリューム上で接触点を検出し、多視点融合と衝突判定を活用して、乱雑環境での閉ループ7自由度把持を実現するパイプラインを提案した。
- VG-Swarm: 視覚と遺伝子制御ネットワークによるUAV群の包囲行動創発群制御2022/6/1
遺伝子制御ネットワークと全方位視覚センサのみを用い、直接通信なしでUAV群が逃げる標的を包囲する分散制御手法を提案し、シミュレーションと実機実験で検証した。
- イベントトリガ型モデル更新を伴う非線形系の安全な学習ベースフィードバック線形化追従制御制御/安全学習2022/3/1
ガウス過程で外乱をオンライン近似し、CLF/CBFベースの二次計画で確率的安定性と安全性を保証する追従制御を提案。MPCで軌道を最適化し、GP更新をイベントトリガ化して効率化した。
- マルチロボットナビゲーションにおける分散型グローバル接続維持のための強化学習アプローチマルチロボットナビゲーション2021/9/1
未知環境で複数ロボットが接続を保ちながら移動するため、分散型強化学習ポリシーを提案し、接続制約と行動クローニングで学習を効率化した。
- クロスエントロピー法に基づく安全な学習型勾配不要モデル予測制御モデル予測制御2021/2/1
不確実な外乱下で非微分目的関数を持つ非線形系を制御するため、ガウス過程で外乱を学習するMPCとクロスエントロピー法によるサンプリング最適化、制御Lyapunov関数と制御バリア関数による最小介入補助制御を統合し、確率的な安全性を確保する枠組みを提案した。
- 風外乱下のクアッドロータ向け安全な学習ベース追従制御制御/安全学習2020/9/1
ガウス過程で風外乱の不確かさを推定し、制御バリア関数を組み込んだ階層型QP制御により、障害物のある環境でも安全な軌道追従を実現する手法を提案した。
- モデル不確かさ下の安全クリティカル系に対する学習ベース安全・安定性駆動制御安全制御2020/8/1
ガウス過程でモデル誤差を学習し、その不確かさ上限を用いた安全バリア制約と安定性制約を二次計画問題として解くことで、モデル不確かさ下でも安全と追従安定性を両立する制御手法を提案した論文。
- 深層強化学習による未知複雑環境でのエンドツーエンド分散型マルチロボットナビゲーション群制御2019/7/1
深層強化学習を用いて、ロボットチームが未知の複雑環境で衝突回避と接続維持しながら目標地点へ到達する分散型ナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- MetaGrasp: アフォーダンス解釈ネットワークによるデータ効率的な把持把持2019/2/1
対蹠把持則を用いた修正戦略で効率的に把持サンプルを収集し、画素単位のアフォーダンス解釈ネットワークを学習することで、少数のシミュレーションサンプルのみで未知物体や背景にも高精度に把持できるシステムを提案した。
