Ye Zhao
Georgia Institute of Technology
収録論文 74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
- 不整地を移動障害物とともに歩くヒューマノイド向け身体性接地型VLMナビゲーションナビゲーション2026/11/8
VLMの意味的な可動性予測をガウス過程で身体性に接地させ、不整地での移動障害物を考慮した階層的な不確実性対応計画を実現したヒューマノイドナビゲーション手法。
- 成功軌道を保持しながら学習済み制御器を逐次改善する手法ロボティクス/制御2026/11/2
学習済み制御器に失敗時の回復スキルを追加する際、既存の成功軌道を壊さないよう入口規則を制約し、その保証のコストを定量化した研究。
- 制御限界内での再タイミングによる高速模倣学習模倣学習2026/10/31
低レベル制御器の1周期あたりの変位限界に着目し、その限界を超えない範囲で連続コマンドを統合することで、実現可能な高速化を実現する手法を提案した。
- ヒューマノイドSRL：協調的な移動操作のための超冗長肢による形態拡張移動操作2026/10/19
ヒューマノイドに3本目の腕（超冗長肢）を追加し、モデルベース軌道最適化と強化学習で全身協調動作を実現、シミュレーションから実機へゼロショット転移した研究。
- 触覚能動知覚によるヒューマノイドナビゲーション触覚2026/10/7
視覚が使えない環境で、周囲の構造に触れて情報を得ながら目標へ移動するヒューマノイドナビゲーション手法TAPNAVを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- スペクトラルスキルによる表現豊かで構成可能な動作表現の学習ヒューマノイド制御2026/9/29
予測表現学習で短い動作区間を潜在スキルとして符号化し、ヒューマノイドの追従・連結・合成を可能にする制御インターフェースを提案。
- Opt2VLA: 接触の多いヒューマノイド全身マニピュレーションのための力認識型視覚-言語-行動モデルVLA2026/9/21
ヒューマノイドの全身操作において、VLAモデルが運動目標と接触力の指令を同時に予測し、強化学習ベースの全身制御器で追従する力認識型フレームワークを提案。軌道最適化で接触を考慮した訓練データを生成し、接触の多い3タスクで力の調整精度が向上することを示した。
- 粒状地形における地形適応型ヒューマノイド歩行の学習歩行2026/9/9
3次元抵抗力理論に基づく物理的に正確な粒状接触モデルを構築し、教師-生徒強化学習とVAEによる地形エンコードで、未知の粒状地形にも適応できるヒューマノイド歩行制御器を実現した。
- 流動性斜面における足場操作による二足歩行の堅牢化歩行2026/7/1
この論文は、粒状斜面での二足歩行ロボットの性能を、足の爪（cleat）の間隔を調整して地面の変形を制御することで向上させる方法を研究したものです。適切な間隔により、最大30度の斜面での歩行が可能になることを示しました。
- VQActFlow: ベクトル量子化による行動モード制御を用いたマルチタスクロボット操作マニピュレーション2026/6/1
連続的な行動を離散コードブックに量子化し、変分フローマッチングでコード系列を生成することで、マルチタスク操作ポリシーの行動モード選択を明示的に扱う手法を提案した。
- WT-UMI: 力覚監視による接触認識計画を用いた触覚ベース全身操作全身操作/触覚/力制御2026/6/1
全身ヒューマノイドによる操作のための、触覚と力覚を統合したウェアラブルインターフェースと、接触力を考慮したプランニング手法を提案。
- ADMMに基づく分散モデル予測制御による協調ロコマニピュレーション群制御2026/3/1
複数の脚式ロボットによる協調搬送を、ADMMを用いた分散MPCで実時間制御する手法を提案。
- REFINE-DP: 強化学習によるヒューマノイド移動操作のための拡散ポリシー微調整移動操作2026/3/1
ヒューマノイドの移動操作タスクにおいて、拡散ポリシー（DP）のモーションプランナーとRLベースの移動操作コントローラを共同最適化する階層的フレームワークREFINE-DPを提案し、シミュレーションと実世界で高い成功率を達成した。
- TRANS: 社会的相互作用下での四足歩行ロボットの敏捷なナビゲーションのための地形認識強化学習歩行ナビゲーション2026/2/1
四足歩行ロボットが不整地を移動しながら人混みの中をナビゲートするための、地形認識と社会的相互作用を統合した2段階強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 不確実な地形における確率的に安全な二足歩行ナビゲーション：Conformal Predictionと収縮解析によるアプローチ歩行2025/10/1
地形の高さの不確かさをGP回帰とConformal Predictionで校正した信頼区間として扱い、収縮理論に基づく到達可能チューブと角運動量制御を組み合わせて、二足歩行ロボットの確率的な安全保証付きナビゲーションを実現した。
- 異種ロボットチームのための適応的障害物認識型タスク割り当てと計画群制御2025/10/1
障害物の多い環境で異種ロボット群のタスク割り当てと計画を効率化するOATHを提案。障害物分布に応じてサンプリング密度を調整する適応的Halton列マップと、クラスタリング・オークション・選択を統合したフレームワークで、LLMによる人間指示の解釈も可能にした。
- SEEC: モデル強化残差学習によるヒューマノイド移動操作のための安定なエンドエフェクタ制御移動操作2025/9/1
モデル誘導強化学習と摂動生成器を組み合わせ、下半身の動きによる外乱を補償してヒューマノイドの手先を安定に保つ枠組みを提案し、実機Booster T1で有効性を示した。
- 混合整数計画の凸緩和をより厳密に：論理ネットワークフローによるタスク・動作計画タスク・動作計画2025/9/1
時相論理仕様を混合整数計画に組み込み、ネットワークフロー上で凸緩和を厳密化するタスク・動作計画手法を提案し、大規模な計算高速化と四足歩行ロボットでの実時間再計画を実証した。
- タスク条件付き不確実性を考慮した事前分布による階層的拡散動作計画動作計画2025/9/1
タスクと動作の構造をノイズモデルに組み込んだ階層的拡散プランナを提案し、GPMPに基づく構造化ガウス事前分布で軌道生成の成功率と滑らかさを向上させた。
- 強化学習で適応化したモデル予測制御による不整地二足歩行歩行2025/9/1
単剛体力学に基づくMPCの力学・遊脚制御・歩容周波数を強化学習でパラメータ化し、階段や滑りやすい不整地での二足歩行を頑健化した。
- 動的環境における安全なギャップベース計画ナビゲーション2025/9/1
動的障害物を明示的に扱うギャップベース局所計画器を提案し、ギャップの追跡・伝播と追跡誘導により衝突回避を実現、実機検証も行った。
- 動的に変化する不整地における四足歩行のための物理的に実行可能なリアクティブ合成歩行2025/9/1
記号レベルのリアクティブ合成と混合整数凸計画を組み合わせ、不整地での四足歩行の足場計画をリアルタイムに再計画する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- ベンダース分解による二足歩行ナビゲーションの信号時相論理に基づくタスク・動作計画の高速化歩行2025/8/1
二足歩行ロボットのナビゲーションにおいて、信号時相論理制約下のタスク・動作計画をベンダース分解で分割し、非凸制約を含む混合整数計画を効率的に解く手法を提案した。
- STATE-NAV: 不整地における二足歩行ナビゲーションのための安定性を考慮した走破性推定歩行2025/6/1
Transformerで二足歩行の不安定性を不確実性付きで予測し、安定性を考慮した走破性推定とリスク対応ナビゲーションを実現した研究。
- PPF: モデル仮定ベース正則化によるヒューマノイド歩行の事前学習と保持的ファインチューニング歩行2025/4/1
モデルベース制御器の模倣で事前学習し、強化学習でファインチューニングする際にモデル仮定が成り立つ状態でのみ正則化することで、破滅的忘却を防ぎつつ複雑な地形や高速指令に対応するヒューマノイド歩行方策を学習するフレームワークを提案。
- 軌道最適化と記号的修復による地形適応歩行のための物理的に実行可能なリアクティブ合成歩行2025/3/1
記号レベルのリアクティブ合成と混合整数凸計画を組み合わせ、動的に変化する未知地形での四足歩行の足場計画をオンラインで生成・修復する枠組みを提案した。
- 未知のペイロードに適応する四足歩行の物理情報ニューラルネットワーク予測制御歩行2025/3/1
オンラインでペイロードを同定し、その質量パラメータを物理情報ニューラルネットワークの損失に組み込むことで、未知の積載物があっても四足歩行の追従精度を35%向上させる制御フレームワークを提案した。
- 感情を考慮した二足歩行ロボットの社会ナビゲーションのための深層強化学習フレームワーク歩行2025/3/1
二足歩行ロボットが感情を含む社会的な環境で安全に歩行できるよう、LiDARグリッドマップから感情的不快感領域などを抽出し、深層強化学習で軌道計画を行うフレームワークを提案した。
- QuadPiPS: 意味的アフォーダンス予測を用いた四足歩行の知覚情報に基づく足場計画歩行2025/1/1
四足歩行ロボットのための、知覚情報を活用した足場計画フレームワーク。環境を幾何・意味的に符号化し、足場候補の選択と軌道最適化を組み合わせて安全な歩行を実現する。
- ヒューマノイドの移動と操作：制御・計画・学習の現状と課題ヒューマノイド2025/1/1
ヒューマノイドロボットの移動と操作に関する研究を、モデルベース手法と学習ベース手法の両面から包括的にサーベイし、触覚や基盤モデル統合の可能性と課題を整理した。
- Opt2Skill: 動的に実行可能な全身軌道を模倣する多様なヒューマノイド移動操作ヒューマノイド移動操作2024/9/1
モデルベースの軌道最適化と強化学習を組み合わせ、Digitヒューマノイドの全身移動操作を実現するパイプラインを提案。最適軌道を追従するRLポリシーを学習し、実機転移にも成功した。
- 信号時相論理仕様下でのロジックネットワークフローを用いた最適化ベースのタスク・動作計画タスク・動作計画2024/9/1
信号時相論理(STL)仕様を混合整数線形計画に統合するため、時間述語をネットワークフローの辺上の多面体制約として符号化する「ロジックネットワークフロー」を提案し、マルチロボット動作計画で従来のロジックツリーより計算時間を短縮できることを示した。
- 不整地対応モデル予測制御による人型・飛行ロボット協調の捜索救助群制御2024/9/1
人型ロボットとドローンのチームで捜索救助を行うため、地形の起伏をガウス過程で学習し、不整地を安全に移動する経路を生成するモデル予測制御と、scLTLに基づくタスク割り当てを組み合わせた計画手法を提案した。
- 時相論理と強化学習を統合したマルチタスク跳躍ロボットナビゲーションナビゲーション2024/7/1
線形時相論理で与えられた必須の目標達成タスクと、報酬関数で表される任意の探索タスクを同時にこなす跳躍ロボットのナビゲーション手法を提案し、動力学の不確かさに対処する統合制御ポリシーを導出した。
- ソーシャルゾノトープネットワークとモデル予測制御による社会的に受容される二足歩行ロボットナビゲーション歩行2024/6/1
歩行者との相互影響を考慮し、歩行者の将来到達可能領域とロボット自身の社会的に受容される到達可能領域をゾノトープとして予測するニューラルネットワークSZNを提案し、MPCと統合して二足歩行ロボットDigitの足取り計画を行うフレームワークを実現した。
- LTL-D*: 線形時相論理仕様における実行可能・不可能タスクのための漸進的最適再計画タスク計画2024/4/1
動的に変化する環境で線形時相論理(LTL)仕様を満たすタスク計画のため、D* Liteとオートマトン上の距離指標を用いて、仕様違反を最小化する最適な再計画を漸進的に行うアルゴリズムを提案した。
- 最適化ベースのタスク・動作計画のサーベイ：古典的手法から学習ベース手法までタスク・動作計画2024/4/1
タスク計画と動作計画を統合するTAMPについて、最適化ベースの手法を古典的手法から学習ベース手法まで体系的にレビューしたサーベイ論文。
- ゾノトープベースニューラルネットワークを用いた二足歩行ソーシャルナビゲーションのリアルタイムモデル予測制御歩行2024/3/1
歩行者予測ネットワークと自己エージェントソーシャルネットワークをゾノトープで表現し、モデル予測制御と統合して二足歩行ロボットDigitの群衆環境での衝突回避経路計画を実現した。
- 論理による堅牢な歩行：信号時相論理ガイド型モデル予測制御による外乱耐性二足歩行歩行2024/3/1
信号時相論理（STL）で安定性指標を定量化し、モデル予測制御に組み込むことで、並進・回転外乱に耐える二足歩行の回復軌道を生成する枠組みを提案した。
- 不確実な起伏地形における二足歩行の安全なナビゲーション：地形マッピングと歩行安定性の統合歩行2024/3/1
不確実な起伏地形での二足歩行ロボットのナビゲーションのため、地形の高さをGP回帰で学習し、運動偏差も考慮した階層的なサンプリングベースプランナを提案。MuJoCo上のDigitで有効性を検証した。
- 教えることを学ぶ：多様な地形における人型ロボット歩行のためのサンプル効率の良い特権学習歩行2024/2/1
教師と生徒の強化学習を統合した一段階訓練フレームワークL2Tを提案し、シミュレーションサンプルを再利用してサンプル効率を高め、Digitロボットで12以上の地形をゼロショットで実現した。
- 経験に基づく階層型ナビゲーションによる多モーダル四足歩行の鉄筋グリッド横断歩行2023/11/1
鉄筋グリッド上を四足ロボットが素早く移動するため、経験を蓄積する高レベル接触計画と動力学を考慮した低レベル軌道最適化を組み合わせた階層型フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- 社会的に受容される二足歩行ナビゲーション：信号時相論理に基づく安全な移動手法歩行2023/10/1
人混みの中を歩く二足歩行ロボットのため、人間の群衆データから社会的に受け入れられる経路を生成し、信号時相論理で歩行の安全性を保証する経路計画手法を提案した。
- 信号時相論理に基づくモデル予測制御による外乱に頑健な二足歩行歩行2023/10/1
信号時相論理(STL)をモデル予測制御のコスト関数に組み込み、実行時に加わる外乱から回復する二足歩行の軌道最適化フレームワークを提案し、脚交差動作の生成で安定性を高めた。
- MimicTouch: 人間の触覚デモンストレーションを活用した接触の多いマニピュレーション触覚2023/10/1
人間が手で行う触覚に基づく操作をマルチモーダルに計測し、模倣学習とオンライン残差強化学習でロボットグリッパに転移する枠組みを提案した。
- 推論して適応せよ：逆強化学習による二足歩行の報酬学習歩行2023/9/1
逆強化学習を用いて専門家の報酬関数を推定し、その報酬で二足歩行ロボットを訓練することで、未知の不整地でも適応的に歩行できることを示した研究。
- 論理で歩く：信号時相論理ガイド型モデル予測制御による外乱に頑健な二足歩行歩行2023/9/1
信号時相論理（STL）をモデル予測制御に組み込み、外乱を受けた二足歩行ロボットがタスク仕様を満たしつつロバスト性を最大化する復帰軌道を生成する枠組みを提案した。
- 再構成可能な足設計・マルチモーダル接触センシング・地形分類を統合した二足歩行歩行2023/4/1
生物に倣った足裏センサ群と地形分類を組み合わせ、足の関節を制御して不整地での接地と安定性を高める二足歩行フレームワークを提案した。
- Koopmanオペレータ理論による巧みな操作スキル学習の有用性マニピュレーション2023/3/1
Koopmanオペレータ理論を用いた模倣学習フレームワークを開発し、ロボットハンドと物体の動きを同時に学習することで、計算負荷を大幅に削減しつつ従来手法と同等の成功率を達成した。
- 混雑した動的・不確実環境における安全な階層型ナビゲーションナビゲーション2023/3/1
動的ギャップ分析と軌道最適化による計画器と、リアルタイムで安全を監視・修正する安全集合アルゴリズムを組み合わせ、混雑した不確実環境で衝突を避けながら移動する階層型ナビゲーション手法を提案した論文。
- 柔軟接触を考慮した力制御マニピュレーションのためのリアルタイムモデル予測制御力制御/MPC2022/12/1
柔らかい環境との接触における摩擦力と垂直抗力をモデル化し、ADMMベースの制約付き最適化で軌道と力を同時にリアルタイム生成するMPCフレームワークを提案・実験検証した。
- 動的ギャップ：動的環境における安全なギャップベースナビゲーションナビゲーション2022/10/1
自由空間をギャップとしてモデル化し、その時間変化を追跡することで、未知の動的環境でも衝突回避を保証する局所プランナを提案した論文。
- 異種マルチエージェントシステムの能力を活用した環境コンフリクト解消群制御2022/6/1
実行時に発生する障害物などの環境コンフリクトを、異種エージェント同士が能力を補完し合って解消する時相論理ベースの制御フレームワークを提案し、二足歩行ロボットとドローンの実機で検証した。
- 慣性形状化を活用した俊敏な四足歩行のための運動量考慮型軌道最適化と制御歩行2022/3/1
重心ダイナミクスと全身軌道最適化を交互に解く階層型オフライン計画と、重心ダイナミクスの線形変換に基づく凸MPCを組み合わせ、四足ロボットのアクロバティックな動きを実現した研究。
- Transformerを用いた変形物体のための汎化可能な視覚触覚把持戦略の学習視覚触覚把持2021/12/1
視覚と触覚のフィードバックをTransformerで統合し、果物などの変形物体に対して安全な把持強度を予測する枠組みを提案した論文。
- 二足歩行ロボットの押され復帰のための反応的意思決定とロバスト運動計画歩行2021/10/1
二足歩行ロボットが外力で押された際の復帰動作を、時相論理に基づく反応的意思決定と全身力学・脚衝突制約を考慮した軌道最適化をビヘイビアツリーで統合して生成するフレームワークを提案した。
- 部分観測環境における二足歩行ロボットの安全なタスク・動作統合計画歩行2021/10/1
動的障害物と不整地を含む部分観測環境で、LTLに基づく高レベル計画と足配置制御を階層統合し、二足歩行の安全なナビゲーションを実現するTAMPフレームワークを提案・検証した。
- 四足歩行ロボットと車輪ロボットの協調のための反応型タスク割当と計画群制御2021/10/1
LTL仕様に基づき、四足歩行ロボットと車輪ロボットの異種チームで配送・移動タスクを遂行する階層型マルチロボット計画フレームワークを提案し、障害発生時にタスクを局所・大域的に再割当して元のタスク完了を保証する。
- 軌道最適化に導かれた敵対的正則化ポリシー学習ロボットマニピュレーション2021/9/1
軌道最適化をガイドに敵対的摂動でニューラル制御ポリシーの滑らかさを制御し、サンプル効率と外乱へのロバスト性を向上させる手法VERONICAを提案した論文。
- 地形知覚不要の四脚ロボットによる多様地形での旋回運動：モデリング・解析・実験検証歩行2021/7/1
不整地での旋回時に生じる位置ドリフトを抑えるため、足先運動学モデルとCoM計画法を改良し、LQRで追従制御する手法を提案。平地・階段・斜面で小型四脚ロボットによる実験で有効性を検証した。
- 固有感覚リニア脚を備えた四足歩行のための適応制御アルゴリズム歩行2021/7/1
ペイロードの慣性パラメータと重心位置をオンライン推定し、逆動力学ベースのQP制御に組み込むことで、高ペイロード四足歩行の追従精度を向上させる適応制御手法ACQLを提案し、実機で20〜75kgの荷物に対して有効性を検証した。
- 確率的相補性制約による接触可能性と軌道最適化のロバスト性の両立接触計画2021/5/1
地形形状や摩擦の不確かさを確率制約とリスク感度目的関数で扱い、接触を伴うロボット動作計画でロバスト性と制約充足のトレードオフを調整できる手法を提案した。
- 動的環境での長期的マニピュレーションのための記号的意思決定を埋め込んだ二層最適化マニピュレーション2020/10/1
PDDLと因果グラフ分解による記号的意思決定と、ADMMベースの軌道最適化を二層最適化として統合し、動的環境での長期的な物体選別マニピュレーションを実現した。
- 不整地・部分観測環境における安全な歩行ナビゲーション歩行2020/9/1
動的障害物と不整地を含む部分観測環境で、記号タスク計画と位相空間運動計画を組み合わせ、多段階の安全保証を備えた二足歩行ロボットのナビゲーション手法を提案し、Cassieのシミュレーションで検証した。
- 不確実な地形上での確率的相補性を用いたロバスト軌道最適化軌道最適化2020/9/1
地形の接触距離や摩擦係数の不確実性を確率分布で表現し、接触陰的軌道最適化の枠組みでリスク感応型の目的関数を設計することで、地形の摂動に頑健な接触回避型の軌道を生成する手法を提案した。
- 軟接触力学を考慮した軌道最適化と力制御の同時実行力制御2020/4/1
軟らかい環境との接触における滑り摩擦と法線力をモデル化し、DDPとADMMに基づく制約最適化でマニピュレータの軌道と力を同時に計画・制御する枠組みを提案し、軟質基板上の実験で検証した。
- 剛体力学結合を考慮した脚式移動のための加速ADMM軌道最適化軌道最適化2020/3/1
脚式ロボットの軌道最適化に対し、剛体力学制約を分割する新しいADMMスキームを提案し、重心・全身モデルを交互に用いて効率的に解く手法を開発した。過緩和と可変ペナルティを導入した段階的加速ADMMで収束を改善し、駐車問題と不整地二足歩行で有効性を示した。
- 制約環境におけるロバストな全身動的歩行のための反応型タスク・動作計画歩行2018/11/1
時相論理ゲームで高レベル歩行計画を合成し、動的環境変化に再計画で対応する全身動的歩行の階層アーキテクチャを提案した論文。
- 遅延を伴う直列弾性アクチュエータ搭載ロボットの分散インピーダンス制御インピーダンス制御2018/11/1
直列弾性アクチュエータを持つロボットのインピーダンス制御において、減衰フィードバックを駆動部近くで、剛性フィードバックを遅延のある集中制御で行う分散構成を提案し、臨界減衰ゲイン設計法と周波数領域解析で遅延・フィルタ・負荷慣性の影響を明らかにした。
- 重心運動量モデルに基づく非周期的二足歩行のロバスト最適計画と制御歩行2017/8/1
重心運動量ダイナミクスに基づき、非周期的なキーフレーム状態をロバストに追従する二足歩行の計画・制御手法を提案し、様々な地形や外乱下での有効性をシミュレーションで示した。
- ヒューマノイドのための計画・制御フレームワーク：堅牢性・最適性・リアルタイム性の実現歩行2017/1/1
脚式ヒューマノイドの高性能で敏捷な動作を目指し、位相空間計画・時相論理による反応的計画・分散制御の3階層からなる計画制御フレームワークを提案した論文。
- 非周期的な二足歩行の計画・制御フレームワーク歩行2015/11/1
プリズマティック倒立振子モデルに基づき、非周期的な頂点状態を追従する二足歩行の計画・制御手法を提案し、不整地や外乱下でのロバスト性をシミュレーションで示した。
- 遅延を伴う分散フィードバック制御の安定性と性能限界制御理論2015/1/1
分散インピーダンス制御において、減衰フィードバックの遅延が剛性フィードバックの遅延より安定性に大きく影響することを解析し、制御設計者が分散実装の利点を考慮できる分解ゲイン則を導出した。
- 点足直列弾性二足歩行ロボットにおける全身操作空間制御の評価：分割地形でのバランスと無指向歩行歩行2015/1/1
直列弾性アクチュエータを持つ点足二足ロボットに全身操作空間制御(WBOSC)を初めて実装し、高傾斜の分割地形でのバランス保持と平地での無指向歩行を実現した研究。
