Chengyang Peng

収録論文 7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

• 微視的車両挙動と巨視的交通統計の整合：部分データからの運転行動再構成
  自動運転2026/1/1

  車両センサの微視的データと路側センサの巨視的交通統計を組み合わせ、観測されていない微視的状態を再構成しつつ、個々の車両行動と全体の交通統計の両方に整合する運転ポリシーを学習する枠組みを提案した。

• 不確実性重み付きDecision Transformerによる密集複雑運転シーンでのナビゲーション
  自動運転2025/9/1

  鳥瞰図占有グリッドとTransformerを組み合わせ、予測エントロピーで損失を重み付けするUWDTを提案し、ラウンドアバウトでの自動運転判断を安全かつ効率的にした。

• 準最適方策による強化学習のブートストラップで自動運転を実現
  自動運転/強化学習2025/9/1

  専門家でなくてもよいルールベースの車線変更コントローラをSACに組み込み、探索と学習効率を改善する自動運転手法を提案した。

• データブートストラップ強化学習によるヒューマノイドロボットの動的サブゴール追従ナビゲーション
  歩行ナビゲーション2025/6/1

  階層型強化学習とモデル予測制御を組み合わせ、データブートストラップで訓練を効率化することで、ヒューマノイドロボットが雑然とした環境を安全にナビゲートする手法を提案した。

• 線形離散制御バリア関数を用いた二足歩行ロボットのリアルタイム安全ナビゲーション
  歩行2024/11/1

  LIPモデルに進行方向を組み込み、離散制御バリア関数を線形近似することで、障害物環境でもリアルタイムに安全な歩容と経路を同時計画する枠組みを提案し、Digitロボットのシミュレーションで検証した。

• 二足歩行ロボットの安全なナビゲーションのための統合経路・歩容計画
  歩行2024/3/1

  LIPモデルに基づくMPCと制御バリア関数を組み合わせ、経路計画と歩容計画を統合して障害物環境でも安全な二足歩行を実現する手法を提案し、Digitロボットのシミュレーションで検証した。

• Safe Path Planning for Polynomial Shape Obstacles via Control Barrier Functions and Logistic Regression
  2022/10/1