Ben Liu

収録論文 8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

• S2M-Trek: 車輪付き脚ロボット上の単一球から複数球への輸送をフレーム毎のDeep Setsで実現
  移動操作2026/6/1

  車輪付き四脚ロボットの背上で、フェンスやグリッパーなしに複数の自由転がり球を同時に運ぶ動的移動操作を、フレーム毎の置換不変なエンコーダ（PFDS）を用いてスケーリングする手法を提案した。

• どこで学ぶか：オンポリシーロボット強化学習のための解析的方針勾配による指向的探索
  強化学習/探索2026/3/1

  微分可能な力学モデルからの解析的方針勾配を用いて、タスク認識かつ物理に基づくガイダンスを注入し、高報酬領域への探索を促進する新しい指向的探索手法を提案した。

• 条件付き近位方策最適化による拡散ポリシー
  強化学習2026/3/1

  拡散モデルを用いたポリシーをオン・ポリシー強化学習で効率的に訓練する新しい手法を提案。拡散過程とポリシー更新を整合させ、単純なガウス確率の評価のみで学習を可能にし、エントロピー正則化も自然に扱える。

• PolicyFlow: 連続正規化フローを用いた強化学習のための方策最適化
  強化学習2026/2/1

  PPOに連続正規化フロー(CNF)方策を組み込み、全軌道の尤度評価を避けて速度場の変化で重要度比を近似する新手法を提案し、多様な環境で有効性を示した。

• 接触を考慮した動的最適化による全方向車輪脚型移動マニピュレータの全身運動制御
  移動マニピュレーション2025/9/1

  全方向移動可能な車輪脚型四脚ロボットにマニピュレータを搭載し、操作と車輪-地面接触を統合した接触考慮型全身動的最適化でリアルタイム制御を実現した。

• 誘導拡散モデルによるマルチエンボディメント・ロボット動作リターゲティング
  動作リターゲティング2025/5/1

  異なるロボットの構造をグラフで表現し、拡散モデルとエネルギー誘導を用いて、人間の動作データから多様なロボットへ動作を転移させる統一的なリターゲティング手法を提案した。

• 階層学習による6自由度IMUの連続バイアス動力学の明示的モデル化とオンラインバイアス補正
  IMU/状態推定2025/4/1

  姿勢の正解データのみを用い、ニューラル常微分方程式でIMUの連続的なバイアス動力学を明示的に学習し、オンラインでバイアスを補正する手法を提案した。

• 離散時間ハイブリッドオートマタ学習：脚式ロコモーションとスケートボードの融合
  歩行2025/3/1

  軌道分割やイベント関数なしでモード切替を学習する枠組みDHALを提案し、強化学習に組み込んで四足ロボットのスケートボードという難タスクを実現した。