Lu Shi
NVIDIA
収録論文 19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
- Koopman構造はヒューマノイド全身追従の微分可能ワールドモデルに有効かsim2real2026/10/31
ヒューマノイド全身追従の微分可能ワールドモデルにKoopman構造を導入しMLPと比較したが、精度・速度とも改善せず、むしろ悪化することを示した。
- USDCraft: 関節付き3Dアセットの幾何学的根拠に基づくプログラム的モデリングによるシミュレーションsim2real2026/10/8
LLMが実行可能なプログラムを書いて関節付き3Dアセットを生成し、実世界の物体をシミュレーション可能なUSDアセットとして再構築するフレームワークを提案。
- 一度試せば最適化：クロスエピソード探索償却のための冗長性除去手順メモリマニピュレーション2026/7/1
隠れた内部状態を持つ物体の操作において、一度解いたインスタンスを再び遭遇した際に再探索せず、物体の特徴に基づいて手順を記憶し再利用するフレームワークを提案。
- ビデオが誤読するとき：探索的操作トレースQAのための読み取りヒューリスティックの閉ループ蒸留操作/ロボット学習2026/6/7
探索的操作の失敗トレースから最小成功アクション連鎖を予測するEMT-QAタスクを提案し、トレースから読み取りヒューリスティックを蒸留してVLMの精度を大幅に向上させる手法を導入した。
- 不確かで時変なダイナミクスを持つ非線形システムのための共分散調整型再帰クープマン学習システム同定2026/6/1
時変なダイナミクス下でのロボットのオンライン学習を安定化するため、共分散の爆発やパラメータ凍結を防ぐ2つの戦略を備えた再帰クープマン学習フレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。
- リザーバーリフティングによる非線形システムのクープマン同定システム同定2026/5/1
リザーバーコンピューティングの考え方を応用し、非線形力学系を線形表現するクープマン演算子の辞書としてリザーバーを用いる手法を提案した論文。
- GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータシミュレーション2026/4/1
3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。
- FILIC: インピーダンストルク制御を用いた二重ループ力誘導模倣学習による接触の多いマニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
力覚センサなしでも関節トルクから力を見積もり、インピーダンス制御とTransformer模倣学習を二重ループで組み合わせて、接触の多い作業を安全かつ柔軟に実行する手法を提案。
- DISCOVERSE: 複雑で高忠実度な環境における効率的なロボットシミュレーションsim2real2025/7/1
3DガウススプラッティングとMuJoCoを組み合わせ、実世界の複雑な環境を高精細に再現してロボット学習を行うオープンソースのReal2Sim2Realシミュレーションフレームワークを提案し、模倣学習におけるゼロショットSim2Real転移で最先端性能を示した。
- 不確実性下の移動ロボットナビゲーションのためのKoopmanオペレータベースNMPCフレームワーク移動ロボットナビゲーション2025/4/1
Koopmanオペレータで学習した予測モデルを非線形モデル予測制御に組み込み、滑りやノイズなどの不確実性がある環境でも移動ロボットが障害物を避けて走行できる制御手法を提案した。
- 微分可能シミュレーションによる汎化可能なロボット方策転移のためのReal-Sim-Realループフレームワークsim2real2025/3/1
微分可能シミュレーションを活用し、実世界データでシミュレータを反復的に調整するReal-Sim-Realループを提案。マニピュレーションタスクでsim-to-realギャップを大幅に削減し、高い汎化性能を実現した。
- リソース格差を埋める：高度な模倣学習モデルを手頃な組み込みプラットフォームへ展開マニピュレーション2024/11/1
Transformerベースの大規模模倣学習モデルを、モデル圧縮とTemporal Ensemble with Dropped Actions（TEDA）によりエッジデバイスへ効率的に展開するパイプラインを提案し、各種マニピュレーションタスクで有効性を示した。
- ロボット学習におけるKoopman作用素ロボット学習2024/8/1
非線形ダイナミクスを線形作用素として扱うKoopman理論の基礎から、モデルベース制御・状態推定・運動計画などロボット学習への応用までを体系的にレビューした論文。
- Robo-GS: ロボットアームのための物理整合的な時空間ハイブリッド表現モデルsim2real2024/8/1
メッシュ・3Dガウシアン・物理属性を統合したハイブリッド表現により、ロボットアームのReal2Simを高精度かつ物理的に整合する形で実現する手法を提案。
- 車輪脚ロボットの移動操作のためのアーム制約付きカリキュラム学習移動操作2024/3/1
車輪脚ロボットにマニピュレータを搭載し、アーム制約付き強化学習と報酬対応カリキュラム学習で動的把握タスクを実現した。
- Koopman作用素によるソフトロボティクスのモデリングと制御ソフトロボティクス2023/1/1
ソフトロボットの非線形な挙動をKoopman作用素で線形表現し、モデリングと制御に応用する最近の研究動向をレビューした論文。
- Koopman作用素理論によるソフト多指グリッパのオンラインモデリングと制御ソフトロボティクス2022/6/1
Koopman作用素理論を用いてソフトグリッパの動力学モデルをリアルタイムに更新し、オンラインMPCで未知の物体把持を実現した。
- ACD-EDMD：Koopman作用素に基づく非線形ロボットシステムのための持ち上げ関数辞書の解析的構築法Koopman作用素2021/11/1
ロボットの非線形ダイナミクスをKoopman作用素でモデル化する際、系の位相空間情報を利用してエルミート多項式ベースの持ち上げ関数辞書を解析的に構築する手法を提案し、車輪移動ロボット・2関節アーム・ソフト脚で有効性を示した。
- クープマン作用素に基づくデータ駆動型移動ロボットシステムのロバスト性向上ロバスト制御2021/3/1
雑音を含む計測下でのクープマン作用素近似の予測誤差を定量化し、データ駆動型ロボット制御にロバスト性を与える手法を提案。一部をオフライン化してリアルタイム実装を可能にし、Gazeboで検証した。
