Rui Yang
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
収録論文 30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
- 混雑環境での大規模クロスエンボディメント巧みな把持マニピュレーション2026/10/18
8種の巧みなハンドと約5万物体にわたる約5億の把持アノテーションを備えた大規模シミュレーションベンチマークを構築し、混雑環境でのクロスエンボディメント把持合成の拡散モデルT(R,O) Grasp++を提案した。平均成功率88%、推論遅延0.3秒を達成。
- DexMimic：価値誘導リセット割当による汎用器用ハンド物体追跡ポリシーマニピュレーション2026/10/13
人間の手と物体の相互作用データから、多様な軌道を追跡できる汎用器用ハンドポリシーを学習する手法を提案し、実機検証まで行った。
- LeapBot-JAC: ワールドアクションモデルのためのジョイントアクションチェーンVLA2026/10/9
固定のアクショントークン予算内で、将来制御の参照チェーンと実行チェーンを1つの共有アクションエキスパートに割り当てて同時にデノイズする手法を提案し、LIBEROや実機タスクで成功率を向上させた。
- 安全性を競技力へ：安全フィルタ付き強化学習による搾取されにくいロボット方策安全強化学習2026/9/23
競技タスク向けに、安全フィルタを敵対的RLで学習してからタスク方策を訓練する2段階フレームワークS2Cを提案し、安全性と競技性能・非搾取性を両立させた。
- マルチモーダルメモリ圧縮による長期的身体化意思決定意思決定/ベンチマーク2026/8/2
長期的な身体化意思決定のためのベンチマークDunphyBenchを提案し、VLMエージェントの性能が人間に及ばないこと、メモリ管理がボトルネックであることを示した。さらに、ユーザー嗜好に基づいて情報を圧縮するMeMentoを設計し、精度向上とメモリ削減を実現した。
- 現場展開可能な無線式外骨格による潜水持久力の向上外骨格/水中移動2026/6/1
水中での移動効率を高める無線式外骨格DiveMateを開発し、実環境での潜水試験で呼吸ガス消費を減らし、移動距離と潜水時間を大幅に延長できることを実証した。
- LUNA-AD: 自動運転のための軽量不確実性認識言語モデルと生涯学習自動運転2026/6/1
自動運転向けに、不確実性を考慮した意思決定と生涯学習を備えた軽量な言語モデルを提案し、nuPlanベンチマークで高い成功率と低遅延を実現した。
- 自動運転のための軽量な信頼度認識言語モデルによる意思決定自動運転2026/5/1
大規模言語モデルの推論能力を軽量モデルに蒸留し、信頼度付きの意思決定を高速に行う自動運転フレームワークを提案した。
- DualShield: 到達可能性解析による安全なモデル予測拡散と対話型自動運転自動運転計画2026/1/1
拡散モデルによる自動運転計画に、ハミルトン・ヤコビ到達可能性値関数を「誘導」と「安全シールド」の二重の役割で組み込み、不確実な相互作用下でも安全性と効率を両立させる枠組みを提案。
- MobileVLA-R1: 四足歩行ロボットのための視覚-言語-行動モデルを強化学習で強化VLA2025/11/1
自然言語指示を四足歩行ロボットの連続制御に接地させるため、多粒度Chain-of-Thoughtデータセットと教師あり学習+GRPO強化学習の二段階学習を組み合わせた統合VLAフレームワークを提案し、実機で有効性を示した。
- VLMベースのマルチエージェント協調による自動運転ポリシー学習フレームワークOGR自動運転2025/9/1
視覚言語モデルを活用したマルチエージェント協調により、報酬関数と訓練カリキュラムの設計を自動化し、自動運転ポリシーをオンラインで進化させるフレームワークを提案した。
- CoPlanner: 不確実性を考慮した拡散モデルによる対話型自動運転モーションプランナー自動運転/モーションプランニング2025/9/1
自動運転向けに、マルチエージェントの対話的な軌道生成と不測の事態に備えたプランニングを統合した拡散ベースのフレームワークを提案。複数の将来シナリオを評価し、安全で現実的な軌道計画を実現する。
- オンライン学習ベースの可到達集合バリアによる自動運転車の安全かつ非保守的なコンティンジェンシープランニング自動運転計画2025/9/1
人間運転車両の不確実な挙動をオンライン学習でモデル化し、可到達集合に基づくバリア制約を組み込んだコンティンジェンシー軌道最適化により、安全性を保ちつつ過度に保守的でない自動運転計画を実現した。
- ADPro: マニフォールド制約付きノイズ除去とタスク認識初期化によるテスト時適応拡散ポリシーマニピュレーション2025/8/1
拡散ポリシーに幾何学的マニフォールド制約とタスク認識初期化を導入し、再学習なしでテスト時に適応させることで、ロボットマニピュレーションの成功率・汎化・サンプリング効率を向上させた。
- 模倣学習によるロボットマニピュレーション：分類、進化、ベンチマーク、課題マニピュレーション2025/8/1
模倣学習を用いたロボットマニピュレーション研究を体系的に分類し、技術的進化やベンチマーク結果を整理して今後の課題をまとめたサーベイ論文。
- 遮蔽環境に対応した自律走行のためのコンティンジェンシー安全臨界プランニングプランニング2025/2/1
遮蔽された動的環境で自律走行車の安全性と走行効率を両立するため、到達可能性解析と時空間バリア制約を用いたリアルタイム軌道生成手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- CALMM-Drive: 大規模マルチモーダルモデルによる信頼度を考慮した自動運転自動運転2024/12/1
大規模マルチモーダルモデルと拡散モデルを組み合わせ、信頼度に基づく候補選択で自動運転の意思決定と軌道計画を統合したフレームワークを提案。
- 並列合意最適化による部分観測環境下での自動運転の安全でリアルタイムな一貫計画自動運転計画2024/9/1
部分観測環境での自動運転の安全性と一貫性を確保するため、合意安全バリアと並列軌道最適化を組み合わせたCPTO手法を提案し、リアルタイムで安全な走行を実現した。
- 自動運転におけるフェイルオペレーショナル制御のための増分ベイズ学習自動運転/安全制御2024/3/1
周囲車両の急な挙動や環境外乱による不確実性に対応するため、増分ベイズ学習で外乱をオンライン推定し、確率的制御バリア関数に基づくQP制御で自動運転車を安全状態へ収束させる手法を提案した。
- 安全運転のためのバリア強化並列ホモトピック軌道最適化自動運転計画2024/2/1
自動運転車の安全性と効率性を両立するため、バリア関数と並列ホモトピック軌道最適化を組み合わせたリアルタイム意思決定・計画手法を提案。
- 混雑交通における時空間安全制約を用いたリアルタイム並列軌道最適化自動運転/軌道最適化2023/9/1
周囲車両の多様な挙動による予測誤差を考慮した時空間安全モジュールを導入し、複数の軌道を並列生成して安全性と効率の両面から最適軌道を選ぶ自動運転のリアルタイム軌道最適化手法を提案した。
- 能動的インタラクションを考慮した時空間リシーディングホライズン制御：密集交通における自動運転に向けて自動運転/軌道計画2023/8/1
密集交通での自動運転のため、他車の予測誤差を能動的インタラクションで緩和する時空間安全バリアを組み込んだ計算効率の良い時空間リシーディングホライズン制御を提案し、安全性と効率を両立させた。
- 不確かな外乱下の非線形システムに対する学習ベース予測経路追従制御制御/経路追従2022/12/1
ガウス過程で外乱をオンライン学習する低レベル制御器と、モデル予測経路追従制御器を組み合わせ、ドローンの風外乱下での経路追従精度を高める手法を提案した。
- イベントトリガ型モデル更新を伴う非線形系の安全な学習ベースフィードバック線形化追従制御制御/安全学習2022/3/1
ガウス過程で外乱をオンライン近似し、CLF/CBFベースの二次計画で確率的安定性と安全性を保証する追従制御を提案。MPCで軌道を最適化し、GP更新をイベントトリガ化して効率化した。
- モデルベース後知恵経験再生強化学習2021/7/1
学習したダイナミクスモデルで仮想的な達成ゴールを生成し、それを用いて経験を再ラベリングすることで、多ゴール強化学習のサンプル効率を大幅に改善する手法を提案した論文。
- 自動運転向け3D物体分類のための効率的なオンライン転移学習転移学習2021/4/1
視覚センサの検出能力をマルチターゲットトラッカー経由でLiDARベースの3D物体分類モデルへ転移し、オンラインランダムフォレストでその場学習するシステムを提案した論文。
- クロスエントロピー法に基づく安全な学習型勾配不要モデル予測制御モデル予測制御2021/2/1
不確実な外乱下で非微分目的関数を持つ非線形系を制御するため、ガウス過程で外乱を学習するMPCとクロスエントロピー法によるサンプリング最適化、制御Lyapunov関数と制御バリア関数による最小介入補助制御を統合し、確率的な安全性を確保する枠組みを提案した。
- バイアス低減マルチステップ後知恵経験再生による効率的なマルチゴール強化学習強化学習2021/2/1
マルチゴール強化学習においてnステップの後知恵リラベリングがもたらすオフポリシーバイアスを理論的・実験的に示し、λリターンやモデルベース価値展開でバイアスを低減するMHER(λ)とMMHERを提案した論文。
- 風外乱下のクアッドロータ向け安全な学習ベース追従制御制御/安全学習2020/9/1
ガウス過程で風外乱の不確かさを推定し、制御バリア関数を組み込んだ階層型QP制御により、障害物のある環境でも安全な軌道追従を実現する手法を提案した。
- モデル不確かさ下の安全クリティカル系に対する学習ベース安全・安定性駆動制御安全制御2020/8/1
ガウス過程でモデル誤差を学習し、その不確かさ上限を用いた安全バリア制約と安定性制約を二次計画問題として解くことで、モデル不確かさ下でも安全と追従安定性を両立する制御手法を提案した論文。
