Chaoyi Pan
収録論文 11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
- ハイブリッドフィードバックサンプリングによるサンプル効率的モデル予測制御モデル予測制御2026/8/19
サンプリングベースのMPCの不安定性を分析し、最適なサンプリング分布をフィードバックポリシーで実現するFS-MPCを提案。局所探索と大域探索をバランスするハイブリッドサンプリングで、高次元・不安定系でも効率的に制御する。
- OGPO: 生成制御ポリシーのサンプル効率的な完全ファインチューニングロボット学習2026/5/1
拡散やフローベースの生成制御ポリシーを、オフポリシーな批判ネットワークとPPO目的関数を用いて効率的にファインチューニングする手法OGPOを提案し、操作タスクで最先端の性能を達成した。
- ノイズは無用の長物か？生成的ロボット制御の神話を覆す模倣学習2025/12/1
生成的制御ポリシーの成功要因を検証し、多様性や複雑な写像ではなく、中間ステップの教師あり学習と適度な確率性を伴う反復計算が本質だと示した。軽量な2段階回帰ポリシーがフローモデルと同等の性能を達成することを明らかにした。
- SPIDER: スケーラブルな物理情報に基づく巧みなリターゲティングリターゲティング2025/11/1
人間の運動データを物理シミュレーションでロボットの動的に実行可能な軌道に変換し、大規模な巧みな操作ポリシー学習を可能にするフレームワークを提案。
- ビールをこぼさず運べ：ヒューマノイドの優雅な歩行とエンドエフェクタ安定化制御歩行2025/5/1
上半身と下半身を異なる周波数・報酬で制御する2エージェントフレームワークSoFTAを提案し、歩行中のエンドエフェクタの加速度を2〜5倍低減して、ほぼ満杯のカップをこぼさず運ぶなどの繊細な作業を可能にした。
- MuJoCoを用いた脚式ロボットの全身モデル予測制御歩行2025/3/1
MuJoCoのダイナミクスと有限差分近似微分を用いたiLQRによる全身MPCを実機の四足歩行・二足歩行・ヒューマノイドに適用し、シンプルな手法で実世界でも有効であることを示した。
- ASAP: シミュレーションと実世界物理の整合による俊敏なヒューマノイド全身スキルの学習sim2real2025/2/1
シミュレーションと実世界のダイナミクス差を補正する残差行動モデルを実機データから学習し、事前学習済みの運動追従方策を微調整することで、ヒューマノイドの俊敏な全身動作を実現する二段階フレームワークを提案した。
- 拡散スタイルアニーリングによるトルクレベル歩行制御のための全次数サンプリングベースMPC歩行2024/9/1
拡散モデルの考え方を取り入れたアニーリングでサンプリングベースMPCを改良し、四足ロボットの全次数ダイナミクスをリアルタイムに最適化して、学習なしで高精度な跳躍や歩行を実現した。
- モデルベース拡散による軌道最適化軌道最適化2024/7/1
軌道最適化問題のモデル情報からスコア関数を直接計算し、データ不要で拡散過程により軌道を最適化する手法を提案。接触の多い難タスクで強化学習やサンプリングベース手法を上回る。
- CoVO-MPC: Theoretical Analysis of Sampling-based MPC and Optimal Covariance Design2024/1/1
- In-Hand Manipulation of Unknown Objects with Tactile Sensing for Insertion2022/10/1