Chengyang Ying

収録論文 5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

• PACT: 拡散ポリシーの身体的操作における自己進化型物理安全性アライメント
  マニピュレーション2026/6/7

  事前学習済みの拡散ポリシーを、デモデータや報酬なしで制約適合領域に投影する自己進化型の後処理フレームワークを提案し、安全性違反を平均31.0%削減しつつタスク成功率を30.7%向上させた。

• ManiBox: スケーラブルなシミュレーションデータ生成による身体性空間汎化の強化
  sim2real2024/11/1

  バウンディングボックスを入力とする学生ポリシーを強化学習教師から蒸留し、シミュレーションでスケールしたデータで実機へのゼロショット転移を実現したフレームワーク。

• PEAC: クロスエンボディメント強化学習のための教師なし事前学習
  クロスエンボディメントRL2024/5/23

  報酬なし環境でのオンライン相互作用を通じて、身体性に依存しない汎用的な知識を獲得するクロスエンボディメント教師なし強化学習（CEURL）を定式化し、そのための新しいアルゴリズムPEACを提案した。

• RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する
  自動運転知覚2024/5/1

  悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。

• 周波数領域で動くロボット制御ネットワークFCNet
  模倣学習/制御2024/5/1

  ロボット軌道の特徴が低周波に集中することに着目し、短時間フーリエ変換で時変特徴を符号化する制御ネットワークFCNetを提案。Transformerより高効率・低遅延で実時間意思決定を実現した。