Liangjun Zhang
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
- CMD: ステレオマッチングのドメイン適応におけるマルチモーダル分布の制約ステレオマッチング/ドメイン適応2025/4/1
教師なしドメイン適応で問題となるマルチモーダルな視差分布を、不確実性正則化と異方性ソフトargminで単峰化し、合成から実世界への汎化性能を向上させた。
- 動画から粒子を理解する：視覚-触覚学習による粒状材料の特性推定触覚2024/12/1
粒状材料との相互作用動画から、視覚-触覚学習フレームワークを用いて粒子サイズと密度の相対値を推定する手法を提案。訓練後は視覚情報のみで特性を分析できる。
- 粒状材料中の埋没物体に対する触覚ベースの近接センシングシステム触覚2024/11/1
粒状材料中の埋没物体を、プローブと粒子の相互作用による触覚フィードバックとガウス過程回帰で近接検知するシステムを提案し、様々な材料で0.5〜7cm手前から物体を認識できることを示した。
- RT-Grasp: マルチモーダル大規模言語モデルによる推論チューニングロボット把持マニピュレーション2024/11/1
大規模言語モデルの推論能力を把持姿勢の数値予測に活用する「Reasoning Tuning」を提案し、専用データセットと実機実験で有効性を示した。
- HERO-SLAM: ニューラルSLAMのためのハイブリッド強化ロバスト最適化SLAM2024/7/1
ニューラル暗黙場と特徴量メトリック最適化を組み合わせ、視点の急変やデータ不足に強いニューラルSLAM手法を提案した。
- ExACT: Transformerによる行動チャンキングを用いたエンドツーエンド自律ショベルシステム模倣学習/建設機械2024/5/1
LiDAR・カメラ・関節位置から直接バルブを制御するエンドツーエンドの自律ショベルシステムを提案し、Transformerによる行動チャンキングと模倣学習で掘削・運搬などの作業を少ない実演データで実現した。
- RLingua: 大規模言語モデルを活用したロボットマニピュレーションにおける強化学習のサンプル効率改善マニピュレーション2024/3/1
大規模言語モデルからタスクの事前知識を引き出し、その知識を強化学習の行動生成や方策正則化に利用することで、ロボット操作タスクの学習に必要な試行回数を大幅に削減するフレームワークを提案した。
- 仮想ハンド内視点トランスフォーマーによる3Dロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
行動予測に基づいて仮想的なハンド内視点をレンダリングし、それを条件に行動を反復的に洗練することで、高精度な3Dマニピュレーションを実現する手法を提案。
- マルチモーダル大規模言語モデルによる推論把持マニピュレーション2024/2/1
間接的な指示や意図から把持姿勢を生成する「推論把持」タスクを提案し、マルチモーダルLLMと視覚ベース把持フレームワークを統合したエンドツーエンドモデルとベンチマークを構築した。
- 解釈可能で柔軟な目標条件付きニューラルプランナー自動運転プランニング2023/9/1
自動運転車のための解釈可能なニューラルプランナーを提案し、複数の潜在的な目標をヒートマップで表現することで、より安全で柔軟な運転を実現した。
- RoboDepthチャレンジ：ロバストな深度推定に向けた手法と進歩深度推定2023/7/1
悪天候やセンサ故障などに対応するロバストな深度推定を競うRoboDepthチャレンジの優勝解法をまとめ、空間・周波数領域の拡張や拡散モデルなど多様な手法を分析した。
- スコアからの適応学習による対話型強化学習のフィードバック効率向上強化学習2023/7/1
人間が与えるペア比較ではなくスコアを活用し、不完全なスコアにも適応する学習方式で、少ないフィードバックでロボットの移動・操作タスクを効率的に学習する手法を提案した。
- GRAINS: 粒状材料中の物体の近接センシング触覚2023/7/1
粒状材料中に埋もれた物体を、視覚や触覚を使わずに力覚パターンの異常からリアルタイムに近接検知するシステムを提案し、地中物体の位置推定に応用した。
- MapNeRF: 地図事前情報をニューラル放射輝度場に統合した走行視点シミュレーションsim2real2023/7/1
地図情報を事前知識としてNeRFの学習を不確実性付きでガイドし、走行軌道から外れた視点でも意味的な道路整合性を保った画像を合成できるようにした研究。
- 強化学習ベースの編集による安全臨界シナリオ生成自動運転テスト2023/6/1
自動運転の安全性検証のため、エージェントの追加や軌道修正を逐次編集する強化学習で、リスクと妥当性を両立した安全臨界シナリオを生成する手法を提案した。
- GOATS: カリキュラム強化学習による水すくいのためのゴールサンプリング適応マニピュレーション2023/3/1
流体の複雑な動力学に対応するため、位置と水量の目標分布を補間してカリキュラムを生成する強化学習手法を提案し、ロボットによる水すくいを実現した。
- オフライン強化学習による剛体物体の掘削技能学習マニピュレーション2023/3/1
掘削作業を3つの操作プリミティブに分解し、オフライン強化学習で準最適なデモから効率的な掘削技能を学習する手法を提案した。
- NeRF-Loc: TransformerによるNeural Radiance Fields内の物体位置推定3D位置推定2022/9/1
事前学習済みNeRFとカメラ視点から、Transformerを用いて物体の3Dバウンディングボックスを推定する手法を提案。
- VINet: 視覚・慣性情報に基づく地形分類と未知地形への適応ナビゲーションナビゲーション2022/9/1
視覚と慣性センサを組み合わせて走行可能な地形を分類し、未知の地形でも適応的に制御できるナビゲーション手法を提案した論文。
- 多項式軌道に対する移動ロボットのための一般化連続衝突検出フレームワーク衝突検出2022/6/1
移動ロボットの多項式軌道と様々な静的障害物との衝突を多項式不等式に変換し、効率的に解くことで衝突の有無と正確な衝突時刻を計算する一般化連続衝突検出フレームワークを提案した。
- 幾何表現を用いた掘削強化学習マニピュレーション2022/1/1
不規則な物体が散乱する環境での掘削軌道列を計画するため、点群の幾何表現を別途学習して強化学習に組み込み、学習時間短縮と実環境での性能向上を実現した。
- 建設現場の安全監視とショベルカー活動解析システム建設現場安全監視2021/10/1
深層学習によるリアルタイムな建設機械・人検出とショベルカーの姿勢・動作推定を組み合わせ、現場の安全監視と活動解析を行うシステムを提案した論文。
- 自律型ショベルカーのための地形走行性マッピングとナビゲーションシステムナビゲーション2021/9/1
RGB画像と3D点群から地形特徴を抽出して走行性マップを構築し、不整地での自律ショベルカー走行を実現した研究。新しい建設現場データセットも提案。
- 散乱した剛体物体のための掘削学習マニピュレーション2021/7/1
散乱した不規則な剛体物体を掘削するため、CNNによる成功予測とサンプリング最適化による軌道計画を組み合わせた学習ベース手法を提案し、実機・シミュレーションでベースラインを大きく上回る性能を示した。
- 協調型車両インフラシステムにおける堅牢な2D/3D車両認識3D認識2021/3/1
任意のカメラ視点に対応するため、自己教師ありのテクスチャ補完による新規視点合成でデータ拡張し、画像ピクセルと3D点の密対応を用いて2D/3D車両認識を行う手法を提案。実交通シーンのCVISデータセットも構築した。
- 再帰的信念更新による暗黙的な目標記述の接地に基づく屋内ロボットナビゲーションナビゲーション2020/11/1
自然言語の目的地指示を文法単位に分解し、地図上の領域信念分布を再帰的に更新することで高レベルなナビ計画へ変換する手法を提案し、実オフィス環境で有効性を示した。
- 危険環境で実世界作業を可能にする自律型掘削機システム自律建設機械2020/11/1
鉱山や建設現場など危険な環境で人間の代わりに作業できる自律型掘削機システムを開発し、安全性と生産性の向上を目指した研究。
- 掘削軌道生成のための最適化ベースフレームワークマニピュレーション2020/10/1
ウェイポイントを多項式スプラインで補間し、掘削軌道を最適化する枠組みを提案。従来の固定フェーズ分割より広い探索空間で、時間・関節変位最小化などの目的に対応し、UR5で従来比60%短い軌道と18%短い時間を実現した。
- 土壌との相互作用を考慮した自律掘削機の時間可変・最小トルク軌道最適化軌道最適化2020/6/1
土とバケットの相互作用力をモデル化し、時間間隔も最適化変数に含めることで、少ないキーポイントで効率的な掘削軌道を生成する手法を提案した。
