Kejun Li
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
- Zing-0.5: リアルタイムな操作とテキスト制御で遊べる世界生成へワールドモデル2026/9/15
キーボード操作とテキスト指示を同時に受け付け、リアルタイムで生成される世界を探索・操作できる5Bの自己回帰型ワールドモデルを提案。
- 安定性を追い求めて：制御リアプノフ関数に導かれた強化学習によるヒューマノイド走行歩行2025/9/1
制御リアプノフ関数と最適化された動的参照軌道を強化学習の報酬設計に組み込み、ヒューマノイドの走行を実現した研究。
- 外骨格歩行のためのハイブリッドデータ駆動予測制御によるロバストかつ反応的な運動生成歩行2025/8/1
外骨格の歩行において、足の接地スケジュールと連続軌道を同時に計画するハイブリッドデータ駆動予測制御フレームワークを提案し、Atalante外骨格でロバスト性と適応性の向上を実証した。
- CLF-RL: 制御リアプノフ関数による強化学習の誘導歩行2025/8/1
モデルベースの参照軌道と制御リアプノフ関数を用いた報酬整形で二足歩行ロボットの強化学習を安定化させ、Unitree G1での実機実験で頑健性を向上させた。
- 点足ヒューマノイドの動的歩行：HZDとHLIPのループを閉じる歩行2024/6/1
点足ヒューマノイドADAMにおいて、HZDでオフライン生成した歩行軌道をHLIPベースの調整器でオンライン安定化し、動的歩行を実現した。
- データ駆動型予測制御による頑健な外骨格歩行歩行2024/3/1
ヘンケル行列と状態遷移行列を用いたデータ駆動型予測制御（DDPC）を提案し、下半身外骨格の歩行軌道を生成。ユーザーや積載量の変化に適応し、シミュレーションと実機実験でMPCより頑健な歩行を実証した。
- 離散時間バリア関数によるロバスト歩行軌道の合成と多接触外骨格ロコモーションへの応用歩行2023/10/1
離散時間バリア関数とサンプリングで歩行のロバスト性を評価・最大化し、外骨格Atalanteで平地歩行と多接触歩行を実現した。
- POLAR: ロボティクスのための選好最適化・学習アルゴリズムヒューマン・イン・ザ・ループ学習2022/8/1
人間の主観的な選好フィードバック（ペア比較など）を用いてロボットのパラメータを効率的に最適化し、オペレータの選好構造を学習するオープンソースMATLABツールボックスPOLARを提案。
- 安全性を考慮した選好学習による安全クリティカル制御安全制御2021/12/1
選好ベース学習と制御バリア関数を組み合わせ、四足ロボットの性能と安全性のトレードオフを自動調整する設計手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- 筋骨格モデルとハイブリッドゼロダイナミクスによる支援ロボットの自然な多点接触歩行歩行2021/9/1
筋骨格モデルを歩行生成に組み込み、HZD法で安定な多点接触歩行を生成。義足AMPRO3で実験し、筋モデル制約が自然な歩容をもたらすことを示した。
- ROIAL：外骨格歩行の選好ランドスケープを推定する関心領域能動学習外骨格・能動学習2020/11/1
外骨格歩行の各ユーザーの効用関数を、安全性と快適性を保証する関心領域内で順序・選好フィードバックから能動的に学習するROIALを提案し、シミュレーションと3名の被験者実験で4つの歩行パラメータに対する選好ランドスケープの推定可能性を示した。
