Peng Lu
University of Hong Kong
収録論文 40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
- リーマン最適化による移動連続体ロボットの全身障害物回避連続体ロボット2026/11/4
蛇や象の鼻の動きに着想を得て、A*と最小ジャーク計画による大域的軌道計画と、リーマン最適化を用いた局所的な形状制御を統合し、狭所・混雑環境で移動連続体ロボットの台車と腕を協調させて障害物を回避する枠組みを提案した。
- 頭上空間制約下でのヒューマノイド転倒復帰学習転倒復帰2026/10/30
頭上の障害物がある状況で、固有感覚のみを用いて障害物を避けながら起き上がる強化学習方策を提案し、実機ヒューマノイドでも高い復帰成功率を達成した。
- 狭い空間を跳び越える四足ロボットの高ダイナミックスキル遷移学習階層型強化学習/四足歩行2026/8/20
四足ロボットが狭いゲートを動的に通過するための階層型強化学習パイプラインを提案。低レベル方策は模倣学習で動物の多様なスキルを獲得し、高レベル制御が視覚情報とスキル能力を考慮して衝突回避軌道を選択する。
- MILD: 変形可能な地形上での二足歩行学習のための扱いやすい地形モデリング歩行2026/8/20
変形する地面での二足歩行を可能にするため、物理に基づく離散要素接触ソルバーと深層強化学習による地形認識コントローラを提案し、実機で適応を実証した。
- RoboNaldo: 動作誘導カリキュラム強化学習による正確で安定かつ強力なヒューマノイドサッカーシュートロコモーション/強化学習2026/6/1
人間のキック動作を参照として段階的に最適化する3段階カリキュラム強化学習フレームワークを提案し、ヒューマノイドロボットによる高インパルスで正確なサッカーシュートを実現した。
- HoloQ-VLA: 視覚言語行動モデルの一様W4A4量子化VLA/量子化2026/5/27
視覚言語行動モデルを、拡散アクションヘッドを含む全体を一様に4ビット量子化する訓練不要のフレームワークを提案し、性能を維持しつつメモリを大幅削減した。
- 状態依存の敵対的モーション事前分布によるヒューマノイドの歩行・走行・転倒回復の統合制御歩行2026/5/1
単一のポリシーで歩行、走行、転倒からの回復を実現する強化学習フレームワークを提案し、Unitree G1ヒューマノイドでハードウェア実証した。
- SMASH: 自己中心視覚によるヒューマノイド卓球のスケーラブルな全身スキルの習得全身制御2026/4/1
外部センサに頼らず、自己中心視覚のみで連続打撃可能なヒューマノイド卓球システムを構築し、全身協調動作と生成モデルによる多様な打撃動作の学習を実現した。
- Co-jump: 四足歩行ロボットのマルチエージェント強化学習による協調ジャンプマルチエージェント強化学習2026/2/1
2台の四足歩行ロボットが通信なしに同期して、単体では不可能な高さのジャンプを実現する協調制御を、マルチエージェント強化学習とカリキュラム学習で獲得した。
- ヒューマノイドロボットのための人間らしいバドミントンスキルの学習sim2real2026/2/1
人間の動作データを強化学習で蒸留し、バドミントンのリフトやドロップショットなどのスキルをヒューマノイドロボットにゼロショットでsim-to-real転移させた研究。
- 音声指示で操るVLA自動運転：EchoVLAVLA2026/1/1
音声指示と感情を統合したVLAモデルEchoVLAを提案し、nuScenesに音声を付与してファインチューニング、L2誤差と衝突率を大幅に削減した。
- 点群から動作へ：動的障害物環境を流れ支援で飛行する飛行/強化学習2025/11/1
LiDARの点群から環境変化を捉える点流れを抽出し、強化学習で動的障害物を回避する自律飛行システムを構築した。
- ビデオゲームのように：二足歩行ロボットの制御されたサッカーキックのための足軌道の時空間最適化歩行2025/10/1
ドローンで成功した時空間軌道計画法を二足歩行ロボットに応用し、キック目標位置・速度・加速度の制約を満たしつつスイング時間を最適化する足軌道を自律生成。シミュレーションと実機で1ms未満の計画時間とほぼ100%のタスク成功率を達成。
- 適応型ヒューマノイド歩行のためのロバストなSim-to-Real転移に向けた対照表現学習歩行2025/9/1
対照学習により固有感覚のみのポリシーに環境認識能力を蒸留し、適応型歩行クロックで段差や斜面をロバストに歩行するヒューマノイドを実現した。
- FR-Net: 質量接触予測による難地形でのロバストな四脚ロボットの転倒復帰学習転倒復帰2025/9/1
限られたセンサ入力から質量分布と接触状態を予測するネットワークを中核に、シミュレーションでの特権学習を通じて、様々な地形で任意の転倒姿勢から四脚ロボットが安全に復帰する方策を学習するフレームワークを提案。
- MARG: 地形マップを用いた脚式ロボットの危険なギャップ地形の克服歩行2025/9/1
LiDAR1台と固有感覚を統合し、地形マップを生成して危険なギャップ地形を安全に歩行する四脚ロボットの強化学習制御器を提案。
- 中間動作生成に基づく多様式四足ロボットの移動歩行2025/7/1
CVAEを用いて任意の開始・終了状態間で多様な歩容の中間動作を生成し、模倣学習により四足ロボットの速度追従と展開安定性を向上させた。
- 投げ縄グリッパ：紐の射出・巻き取り機構による形状適応把持マニピュレーション2025/6/1
投げ縄に着想を得て、紐を射出・巻き取ることで大小や繊細な物体を優しく把持できる新型グリッパを開発し、ロボットアームでの把持・運搬実験で有効性を示した。
- HEPP: UAVの高速障害物回避のための超効率的な知覚と計画UAVナビゲーション2025/5/1
UAVが混雑環境で高速飛行しながら障害物を回避できるよう、知覚・地図生成・経路探索・軌道生成を統合した超効率的システムを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 動的環境を飛行するためのエンドツーエンド学習アプローチ飛行制御2025/3/1
LiDAR点群を2次元障害物マップに圧縮し、深層強化学習でクアッドロータの加速度指令を生成して動的障害物を回避する手法を提案。
- 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。
- 複雑地形における四足歩行ロボットの適応的転倒復帰コントローラの学習歩行2024/12/1
深層強化学習を用いて、岩場や急斜面などの複雑地形で四足歩行ロボットが転倒から復帰できる適応的コントローラを訓練し、実機への転移とシミュレーションで有効性を検証した。
- DEIO: 深層イベント慣性オドメトリオドメトリ2024/11/1
イベントカメラとIMUを組み合わせ、学習ベースのイベント特徴対応と非線形グラフ最適化を統合した単眼イベント慣性オドメトリ手法を提案。
- LVI-GS: 3Dガウシアンスプラッティングを用いた密結合LiDAR-視覚-慣性SLAMSLAM2024/11/1
LiDARとカメラの相補性を活かし、3Dガウシアンスプラッティングで幾何構造と視覚詳細を同時に捉えるリアルタイム写実的マッピングフレームワークを提案。
- 幾何学的縮退環境でのロバストな自己位置推定を評価するための異種LiDARデータセットSLAM2024/9/1
幾何学的に縮退した実環境を含む、複数のLiDAR・シナリオからなる大規模データセットGEODEを構築し、最新のLiDAR SLAM手法の限界を評価した。
- EVI-SAM: イベント・視覚・慣性を密結合したロバストなリアルタイム状態推定と3次元高密度マッピングVIO/イベントカメラ2023/12/1
単眼イベントカメラを用いて、特徴マッチングと直接法を組み合わせたハイブリッド追跡により6自由度姿勢推定を行い、TSDF融合で高密度な3次元再構成を実現する非学習型手法を提案した。
- FAPP: 動的混雑環境におけるUAVのための高速適応型知覚・計画UAV/障害物回避2023/12/1
動的物体が支配的な混雑環境でUAVが障害物回避できるよう、点群セグメンテーション・適応的運動予測・効率的軌道最適化・再計画を組み合わせたFAPPを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- ECMD: SLAM向けイベント中心マルチセンサ運転データセットSLAM2023/11/1
イベントカメラを含む多様なセンサを搭載した車両で200km超を走行し、SLAM研究用の大規模データセットを構築して既存手法を評価した。
- オンボードセンシングによる角度可変の狭い隙間を通過する俊敏飛行の学習sim2real2023/2/1
単眼カメラのみを搭載したドローンが、未知で傾いた狭い隙間を強化学習で通り抜けるための学習フレームワークを提案し、sim2real転移により実機で84.51%の成功率を達成した。
- ESVIO: イベントベースステレオ視覚慣性オドメトリVIO2022/12/1
イベントカメラとステレオ画像・慣性計測を融合し、低照度など困難環境でもロバストに自己位置推定するリアルタイムシステムを初めて構築した。
- PL-EVIO: 点と線の特徴を用いたロバストな単眼イベントベース視覚慣性オドメトリVIO2022/9/1
イベントカメラと通常カメラの点・線特徴を統合し、高速運動や高ダイナミックレンジでも高精度に自己位置推定するVIO手法を提案。ドローンの自律飛行実験で有効性を示した。
- UAVナビゲーションのための点群上の静的・動的障害物のリアルタイム識別と同時回避UAVナビゲーション2021/10/1
点群入力のみから動的障害物と静的障害物を識別・追跡し、禁止ピラミッド法とサンプリングによる速度決定で両者を同時に回避するリアルタイムUAVナビゲーション手法を提案した。
- AeCoM：可変負荷とテンドン弛み防止のための精密運動学モデリングを備えた空中連続体マニピュレータ空中マニピュレーション2021/10/1
テンドン駆動の連続体アームをクアッドロータに搭載した空中マニピュレータを提案し、可変負荷に対応するセンサベース運動学モデルとテンドン弛み防止機構を開発して実験検証した。
- 並列フレームワークによる3次元短経路の高速計画手法経路計画2021/10/1
地図プランナと点群プランナを並列実行し、2D地図上の改良ジャンプポイント探索で初期経路を求めて3D短経路に最適化しつつ、高頻度の点群プランナで突発障害物を回避するドローン自律飛行手法を提案した。
- カリキュラム学習とSim2Realで強化した端到端深層強化学習による狭い隙間の飛行飛行制御/Sim2Real2021/8/1
カリキュラム学習で疎な報酬を誘導しつつ実機データなしで実機に転送する枠組みを提案し、ドローンが傾いた狭い隙間を通過するタスクを深層強化学習のみで初めて成功させた。
- 点群入力で静的・動的障害物を識別して回避するUAVナビゲーションUAVナビゲーション2021/5/1
点群のみから動的障害物と静的障害物を区別し、改良型相対速度法に基づく計算効率の高い経路計画で両者を同一フレームワーク内で回避する手法を提案し、実機とシミュレーションで検証した。
- 三種の注意機構を組み込んだ相関フィルタによるUAV向け堅牢な視覚追跡視覚追跡2020/8/1
文脈・次元・時空間の3つの注意機構を相関フィルタ追跡に統合し、UAV映像での遮蔽や背景雑音に強い高効率な物体追跡を実現した。
- ヒューリスティック角度探索に基づくUAV向け計算効率の良い障害物回避軌道計画UAV経路計画2020/3/1
単一深度カメラの限られた視野でも安全に飛べるよう、ヒューリスティック角度探索と最小加速度最適化を組み合わせた計算効率の良いUAV障害物回避軌道計画を提案し、実機搭載可能なリアルタイム性をシミュレーションで示した。
- 油圧ロボットの非線形外乱抑制制御油圧ロボット/外乱抑制2018/8/1
3次フィルタと逆動力学で外乱を推定し、剛体動力学の線形化を要さない非線形制御で油圧ロボットの外乱を抑圧、実機で追従性とロバスト性を検証した論文。
- 知覚考慮型モデル予測制御によるクアッドロータの制御と計画の統合MPC/知覚考慮制御2018/4/1
クアッドロータにおいて、制御と計画を行動・知覚の両目的で統合する初の知覚考慮型MPCフレームワークを提案し、機体上でリアルタイム動作を実証した。
