Ran Yu
収録論文 12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
- ロボット実行制約下でVLAモデルを効率的に配信するシステムVLA2026/11/11
多数のロボットにVLAモデルを配信する際の推論コストを削減するため、計算の並列化と干渉管理を両立させたサービングシステムXInferを提案し、実運用ワークロードで有効ロボット容量を1.26〜3.75倍に向上させた。
- 安全でロバストな自動運転のためのリスク感受性と不確実性を考慮した意思決定・制御フレームワーク自動運転/安全強化学習2026/9/9
リスク感受性分布強化学習とアンサンブル不確実性推定を組み合わせ、不確実性に応じて制約を適応調整するHOCBF安全補正機構を備えた自動運転意思決定・制御フレームワークを提案。無信号交差点でのシミュレーションで安全性・効率・ロバスト性のバランスを実証。
- FeaXDrive: 実現可能性を考慮した軌道中心拡散プランニングによるエンドツーエンド自動運転自動運転2026/4/1
拡散プランニングで生成される軌道の物理的実現可能性（局所的な幾何学的歪み、運動学的制約違反、走行可能領域からの逸脱）を改善するため、軌道中心の定式化に基づく適応的曲率制約学習、走行可能領域ガイダンス、実現可能性を考慮したGRPO後訓練を統合した手法を提案した。
- 専門知識駆動型強化学習による自律レーシング：軌道誘導と動的制約の活用強化学習/自律走行2026/3/1
最小曲率レーシングラインによる軌道誘導と車両動的制約を強化学習に組み込み、二段階カリキュラム学習で安定走行から高速走行へと段階的に学習する自律レーシング手法を提案した。
- 自動運転の行動と制御を統合するマルチタイムスケール階層強化学習自動運転2025/6/1
自動運転のための階層型強化学習手法を提案し、長期的な行動計画と短期的な制御指令を統合的に学習することで、効率・一貫性・安全性を向上させた。
- HCRMP：LLMヒント付き文脈強化学習による自動運転フレームワーク自動運転/強化学習/LLM2025/5/1
LLMの幻覚に依存しすぎる従来手法を改善するため、LLMを意味的ヒント生成に限定しRLと相対的に独立させる新パラダイムを提案し、CARLAで検証した。
- 不確実性を考慮した安全クリティカルな自動運転車の意思決定と制御：無信号交差点における枠組み自動運転/強化学習/安全制御2025/5/1
強化学習の不確実性を推定し、高次制御バリア関数を安全フィルタとして動的に切り替えることで、無信号交差点での安全性と効率性を両立する手法を提案した。
- 自動運転における強化学習ベースの運動計画：運転タスクの観点から得られた教訓のサーベイ運動計画2025/3/1
自動運転の運動計画に強化学習を適用した研究を、タスクごとの特徴と要件に焦点を当てて体系的にレビューし、設計上の教訓と今後の課題をまとめたサーベイ論文。
- 交差点走行の安全性を高めるリスク認識型強化学習自動運転/強化学習2025/3/1
自動運転の交差点通過において、リスクを評価する安全クリティックと注意機構を組み合わせた強化学習手法を提案し、衝突率の低減と通過効率の向上を実現した。
- 手渡し透明物体の深度復元による人からロボットへの受け渡しマニピュレーション2024/8/1
単一のRGB-D画像から手の姿勢を手がかりに透明物体の深度を復元する手法を提案し、実世界での人からロボットへの受け渡しを実現した。
- SATac: 温度・圧力・せん断を同時知覚する熱ルミネッセンス触覚センサ触覚2024/2/1
アルミン酸ストロンチウムの熱ルミネッセンスとボロノイ図解析を組み合わせ、温度・圧力・せん断を同時に計測できる視覚ベースの多モード触覚センサを提案した。
- 探索から成長する：基盤モデルに基づくロボットの自己探索フレームワーク自律探索2024/1/1
基盤モデルを活用し、人間の介入なしにロボットが自らタスクを生成して環境を探索・学習するフレームワークGExpを提案した論文。
