Lingfeng Sun
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
- KPI: ヒューマノイドの物理的インタラクションのためのプロンプト可能なカーネルマニピュレーション2026/9/28
軌道源と全身トラッカー間に、方向ごとに追従・柔軟・力保持を指示する契約を送り、接触時に腕の剛性・減衰・参照・フィードフォワードを適応させるカーネルを提案。VLAエージェントが指示から軌道と契約を生成し、ウィンチ操作やドア開け、箱運搬を実現した。
- 周波数変調型圧電ハプティックディスプレイ触覚2026/9/24
振動周波数で触覚強度を符号化する周波数変調方式を提案し、複数ピクセルを共通電源で駆動する構造で高密度大面積ウェアラブル触覚ディスプレイの実現可能性を示した。
- 360度カメラのみで実現するモジュラー両手ロコマニピュレーションキャプチャのためのキネマティックインターフェースロコマニピュレーション2026/9/19
360度カメラの前後レンズを活用し、追加のトラッキング機器なしで両手の操作と位置推定を同時に行うキャプチャキットKIWIを提案。後方レンズで部屋の地図を作り両手を登録し、前方レンズで操作を記録する。
- 事前学習から熟達へ：最小限の人的介入で長期的マニピュレーションを実現する実世界サブタスクRLマニピュレーション2026/9/18
事前学習済みロボット基盤方策の弱点となるサブタスクに絞って実世界で強化学習を行い、人間の介入を最小限に抑えつつ長期的タスクの成功率を大幅に向上させるフレームワークPARTSを提案。
- 逐次ロボットタスクにおける構成的一般化の診断ロボット操作2026/7/1
逐次ロボット操作タスクで、指示の組み合わせに対する一般化の失敗原因を分解し、訓練データのカバレッジ構造が重要であることを示した論文。
- 視覚運動ポリシーの短期記憶を拡張し長期的タスクを実現模倣学習2026/6/1
本論文は、模倣学習による視覚運動ポリシーに短期記憶を効果的に組み込むためのアーキテクチャPRISMを提案し、新しいベンチマークReMemBenchで評価した。
- NovaPlan: 閉ループ動画言語計画によるゼロショット長期的マニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
VLMと動画生成を組み合わせ、生成動画から物体キーポイントと人間の手の姿勢を抽出してロボット動作に変換する階層的フレームワークを提案。訓練や実演なしで長期的な組立作業やエラー回復を実現した。
- EMPM：変形可能物体のモデリングとシミュレーションのための身体性MPM変形物体モデリング2026/1/1
微分可能なMaterial Point Methodシミュレータを用いて、多視点RGB-D動画から変形物体の形状・外観を再構成し、物理パラメータをオンライン最適化するフレームワークを提案。
- SAGA: 構造的アフォーダンス接地によるオープンワールド移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/12/1
マルチモーダル基盤モデルを用いてタスク意図を3Dアフォーダンスヒートマップとして接地し、言語・点指定・実演など多様な指示で四足歩行マニピュレータの全身制御を実現するフレームワークを提案。
- VER: 基盤モデル蒸留と動的ルーティングによるロボット学習のための視覚エキスパートトランスフォーマーVLA2025/10/1
複数の視覚基盤モデルを蒸留してエキスパートライブラリを構築し、軽量なルーティングネットワークでタスクに応じた専門家を動的に選択することで、17種類のロボットタスクで最先端性能を達成した。
- NovaFlow: 生成動画からの実行可能フローによるゼロショットマニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
タスク記述から動画を生成し、それを3Dの物体フローに変換してロボットの動作計画を立てることで、実演なしで新しい操作タスクをゼロショット実行するフレームワーク。
- クレブシュ・ゴルダン変換器：高速で大域的な同変アテンション同変Transformer2025/9/1
SO(3)の既約表現上でのクレブシュ・ゴルダン畳み込みにより、全次数の同変特徴を扱いつつO(N log N)の大域アテンションを実現したTransformerを提案。n体シミュレーションやロボット把持などで既存手法より高精度・高速・省メモリを達成。
- 柔軟な肢間協調による多様な移動操作移動操作2025/6/1
強化学習で各肢を操作と移動に動的に割り当て、目標軌道・接触点・言語指示に応じて多様な移動操作を実現する手法を提案。実機12タスクで平均78.9%の成功率を達成。
- Real-is-Sim: 動的デジタルツインによるSim-to-Realギャップの橋渡しsim2real2025/4/1
動的デジタルツインを介して実機とシミュレーションを60Hzで同期させ、ポリシーを常にシミュレータ上で実行することでSim-to-Realギャップを解消する行動クローニング手法を提案。
- 想像的ポテンシャルゲーム：対話的行動のシミュレーション・学習・評価のためのフレームワークソーシャルナビゲーション2024/11/1
各エージェントが他者との仮想的な協力ゲームを想像する分散ポテンシャルゲームで人間らしい相互作用をシミュレートし、対話型ナビゲーションの学習・評価環境を提供する。
- 目標対比報酬による実機ロボット強化学習強化学習2024/10/1
人間や他ロボットの行動なし動画から密な報酬関数を学習し、実機ロボットの強化学習を効率化する手法GCRを提案。
- 触覚センシングを備えた巧みな指による変形可能な線状物体のハンド内追従マニピュレーション2024/3/1
触覚センサ付き多指ハンドを使い、線状物体を落とさずに指先で滑らせながら把持点を連続的に移動させる「ハンド内追従」を実現する枠組みを提案した。
- 適応的エネルギー正則化による四足歩行の自律的歩容遷移と省エネルギー化歩行2024/3/1
エネルギー消費を最小化する適応的な報酬設計により、四足ロボットが速度に応じて歩容を自律的に切り替え、省エネで安定した移動を実現する手法を提案した。
- 大規模言語モデルを用いた部分観測ロボティクスタスクの対話型プランニングVLA2023/12/1
部分観測環境でロボットが不足情報を収集しながら状態を推定し、LLMが対話的に行動を計画する手法を提案。GPT-4とファインチューニングしたLlama 2を比較し、シミュレーションと実環境で検証した。
- ロボット組立のためのマルチレベル推論：シーケンス推論から接触選択までマニピュレーション2023/12/1
部品の組立順序を推論するニューラルネットワークPASTと大規模データセットD4PASを提案し、動作計画と接触最適化を組み合わせた組立計画フレームワークを構築した。
- 静的環境と群衆環境における運動力学的局所計画のための長期動的ウィンドウ法ナビゲーション2023/10/1
長期動的ウィンドウ法とグラフ最適化を組み合わせ、差動車輪ロボットの運動力学的制約を満たしつつ、静的環境と群衆環境の両方で安全で滑らかな局所計画をリアルタイムに生成する手法を提案した。
- ロボットマニピュレーションのための人間指向表現学習マニピュレーション2023/10/1
人間の知覚スキルを模したマルチタスク微調整とTask Fusion Decoderにより、視覚エンコーダの表現をロボット操作タスク向けに改善する手法を提案。
- オンラインアドミタンス残差学習による接触の多いマニピュレーションスキルの効率的なSim-to-real転移sim2real2023/10/1
シミュレーションで強化学習により動作とコンプライアンス制御パラメータを獲得し、実機では力センサを用いて制御パラメータの残差をオンライン学習することで、接触の多い組立・回転・ねじ締めタスクを効率的に実世界へ転移する手法を提案。
- 適応的時空間ボクセルに基づく高速道路交通流における自動運転の軌道計画軌道計画2023/10/1
動的環境に適応する時空間ボクセルで走行可能領域を構築し、二次計画法の枠組みを保ちながら軌道計画を最適化する手法を提案し、複雑な交通流での安全性を実証した。
- 想像上のポテンシャルゲームによる分散マルチエージェント相互作用生成群制御2023/10/1
各エージェントが他者の行動を推定しながら想像上の協力ゲームを解く分散型ポテンシャルゲームの枠組みを提案し、衝突回避と協調を両立する人間らしい相互作用を生成できることを示した。
- 近似動的モデリングによるソフト空気圧アクチュエータの制御ソフトロボティクス2023/10/1
シリンジポンプとソフト空気圧アクチュエータのシステム全体をモデル化し、LQR制御で高速・高精度な応答を実現、繊細な物体の把持にも成功した。
- パラメータ合成による効率的なマルチタスク・転移強化学習マニピュレーション2023/6/1
パラメータ合成の枠組みでマルチタスク強化学習を改善し、それを基盤に様々なマニピュレーションタスクへの転移性能を高める手法を提案した。
- 配置制約を利用した汎用的なタスク指向ピッキングのシンプルなアプローチマニピュレーション2023/4/1
把持検出に配置制約を組み込むことで、再学習なしに様々な下流タスクや環境変化に対応できる汎用的なピック・プレース枠組みを提案した。
- PaCo: パラメータ合成によるマルチタスク強化学習マルチタスク強化学習2022/10/1
複数のタスクに適用できる単一の方策を学習するため、パラメータの部分空間を学習し、タスクごとの方策をその補間として合成する手法を提案。Meta-Worldベンチマークで最先端性能を達成。
- ドメイン知識に基づく疑似ラベルで解釈可能な目標条件付き対話型軌道予測軌道予測2022/3/1
自動運転の対話型軌道予測において、CVAEの潜在空間にドメイン知識を反映した疑似ラベルを導入し、事後崩壊を防ぎつつ解釈可能な相互作用モードを学習する手法を提案した。
- 少ない教師データで把持を学習する最尤把持サンプリング損失マニピュレーション2021/10/1
画像あたりの把持ラベルが少ないデータでも学習できるよう、把持分布からの確率的サンプリングを仮定した最尤損失を提案し、従来の8倍少ないラベルで90.7%の把持成功率を達成した。
- 不変表現による異種ロボット間の模倣学習模倣学習2021/9/1
サイクル一貫性とドメイン混同を用いてロボット間で不変な状態・行動表現を学習し、人手ラベルなしで類似ロボット間の模倣を可能にした。
- 6自由度コントラスティブ把持提案ネットワークマニピュレーション2021/3/1
単視点深度画像から6自由度の把持姿勢を推定するCGPNを提案し、合成データ学習にコントラスティブ学習と画像処理を加えて実機への転移性能を高めた。
- 多様な危険インタラクション生成による計画とプランナ評価自動運転計画2021/3/1
自動運転車の安全性評価のため、スタイル制御可能な生成モデルRouteGANで多様かつ危険な他車インタラクションを生成し、プランナの衝突率を評価する手法を提案した。
