Ping Deng
University of Hong Kong
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
連続体ロボットVLAソフトロボティクス/強化学習柔軟ロボット/モデリング
※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。
- 時間に根ざした操作：ロボットマニピュレーションにおける時間的グラウンディングのためのマルチソースデータセットとベンチマークVLA2026/10/3
ロボット操作において過去の出来事に基づく意思決定を評価するためのデータセットとベンチマークGiTを提案し、実世界とシミュレーションの両方で履歴依存タスクにおけるVLAモデルの性能を評価した。
- 腱駆動型ロボットクラゲ：拘束型ソフトアクチュエーションと強化学習による深度制御ソフトロボティクス/強化学習2026/9/24
柔軟基板に離散的な拘束を組み合わせた腱駆動アクチュエータでロボットクラゲを構築し、強化学習によりシミュレーションと実機の両方で深度制御を実現した。
- ソフトシナジー：最適ひずみパラメータ化によるハイブリッド柔軟・剛体ロボットのモデル次元削減柔軟ロボット/モデリング2024/5/1
ひずみベースモデルと固有直交分解（POD）を組み合わせ、柔軟・剛体ハイブリッドロボットの最適な連成ひずみ基底（メカニカルシナジー）を同定することで、精度を保ちつつ次元を大幅に削減するモデル次元削減手法を提案した。
