Chenghao Li
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
- 潜在モデリングのための感度整形モデルベース強化学習/OOD検出2026/6/1
学習したダイナミクスモデルが制御入力の変化に対して局所的に鈍感な場合、OOD検出が失敗する問題を指摘し、高サポート領域での制御感度を高める正則化を導入してOOD検出と安全な計画を改善した。
- Con-DSO: RGB-D直接スパースオドメトリのための短期整合性事前分布の学習視覚オドメトリ2026/5/1
RGB-D直接法による視覚オドメトリの頑健性を高めるため、隣接フレーム間のフォトメトリックおよび深度幾何整合性の不確かさを予測するネットワークを導入し、その不確かさに基づいて信頼できない観測を連続的に重み付けする手法を提案した。
- 数秒のデモから学ぶ四足歩行歩行2026/3/7
四足歩行の模倣学習が少量データで効果的な理由を解析し、潜在空間と出力の変動を整える新手法を提案。数秒のデモからオフラインで歩行ポリシーを学習できることを実機で確認した。
- 安全な把持のためのマルチモーダル敵対的品質ポリシー把持2026/3/1
RGBD画像を用いたロボット把持の安全性向上のため、RGBと深度のモダリティ間の分布差と勾配不均衡を解消する敵対的パッチ最適化手法を提案した。
- SR-SLAM: 多様な環境におけるシーン信頼性に基づくRGB-D SLAMSLAM2025/9/1
環境ごとの特徴量の質と量の変動に対応するため、シーン信頼性評価を導入し、動的特徴除去や姿勢推定を適応的に行うRGB-D SLAM手法を提案した。
- GLIDE: 未知環境における捜索救助のための協調型空中-地上フレームワーク群制御2025/9/1
2機のUAVと1台のUGVを連携させ、UAVが被災者検出と地形偵察を行いUGVの経路計画を支援することで、未知環境での迅速な捜索救助を実現するフレームワークを提案し、実機実験で検証した。
- IL-SLAM: 動的環境向け特徴認識に基づく知的ライン支援SLAMSLAM2025/9/1
動的環境でSLAMの点特徴が不足する問題に対し、特徴の十分性を評価して必要な時だけライン特徴を導入する機構を提案し、計算コストとノイズを抑えつつ追跡・姿勢推定を改善した。
- 動的環境向け適応型事前シーン物体SLAMSLAM2025/7/1
動的環境でのSLAMの位置ずれを抑えるため、シーンと物体の信頼性評価と信頼フレームを用いた姿勢補正を組み合わせた手法を提案し、TUM RGB-Dで精度とロバスト性を向上させた。
- 倉庫環境における安全な人とロボットのナビゲーションナビゲーション2025/3/1
学習ベースの制御バリア関数とOpenRMFを統合し、倉庫内で人を含む動的障害物を避けながら複数ロボットを安全にナビゲートする手法を提案した。
- 人間との協調作業における安全な把持のための品質重視型能動的敵対ポリシーマニピュレーション2025/3/1
把持品質スコアを操作する敵対的パッチと勾配降下法を組み合わせ、人の手やその周辺物体の把持優先度を下げることで、緊急停止なしに安全な把持を実現する手法を提案した論文。
- 密集環境におけるピラミッド型単一領域協調把持戦略マニピュレーション2024/9/1
物体を層ごとにピラミッド状に分離し最上層のみを把持対象とすることで、密集・遮蔽環境での把持成功率を84.9%まで高めた手法を提案。
- 物体再配置と安定配置を組み合わせたオンライン3Dビンパッキングのための効率的な深層強化学習モデルマニピュレーション2024/8/1
オンライン3Dビンパッキング問題に対し、物理ヒューリスティックと物体の再配置・安定配置を統合した深層強化学習フレームワークを提案し、少ない学習エポックで高い空間利用率を達成した。