Chenhao Li
収録論文 28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
- DITTO-X: 巧みな操作と人間介入のための順方向・逆方向テレオペレーションテレオペレーション2026/9/30
ロボットハンドの関節力と指先接触を提示し、逆方向テレオペレーションで操作者の指をロボットの姿勢に合わせる、ハンド非依存の巧みなテレオペレーションインターフェースを提案。
- ADAPT: 俊敏な拡散行動事前分布による堅牢で操縦可能なオンライン文章駆動ヒューマノイド制御ヒューマノイド制御2026/9/1
テキスト条件付きのヒューマノイド全身制御をエンドツーエンドで行うフレームワークを提案。拡散ベースの行動事前分布と残差強化学習を組み合わせ、言語コマンドに応じた多様な動作を直接実行しつつ、長期的な堅牢性とスムーズな切り替えを実現する。
- EgoHTR: 人間の地形移動の自己中心視点4Dデモンストレーション歩行2026/7/1
自己中心視点のウェアラブルと3Dスキャナを用いて、複雑な環境での人間の移動シーンを再構成するパイプラインとデータセットを構築し、これを活用して人型ロボットの移動ポリシーを訓練し実機で検証した。
- DeformX: 変形可能な線状物体のための多用途共シミュレーションフレームワークシミュレーション2026/6/1
ワイヤやケーブルなどの変形可能な線状物体（DLO）を、物理的に正確かつ視覚的にリアルにシミュレートするための共シミュレーションフレームワークを提案する。Cosseratロッド物理エンジンとNVIDIA Isaac Simを統合し、ロボット学習パイプラインとの互換性を実現している。
- ギャップを埋める：高性能脚式移動のためのSoft Actor-Criticの実現歩行2026/5/1
PPOに劣っていたSACを、ポリシー初期化やタイムアウト対応の批評家ターゲット、多段階リターン推定などの改良で大規模並列学習でも安定させ、PPOと同等の性能を達成した。
- モーション生成とモーショントラッキングによる全身ヒューマノイド歩行の学習歩行2026/4/1
参照モーションから学習した全身スキルと地形認識適応を組み合わせたヒューマノイド歩行フレームワークを提案し、実機で箱や階段などの複合地形を踏破できることを示した。
- 形態条件付けによるハードウェア非依存の四足歩行ワールドモデルに向けてワールドモデル2026/4/1
四足歩行ロボットのワールドモデルを、ロボットの形態情報を明示的に条件付けすることで、異なるハードウェア間でゼロショット汎化可能にする手法を提案した論文。
- 時間変動ダイナミクス下での制御のためのモデルベース強化学習強化学習2026/4/1
システムダイナミクスが時間とともに変化する環境で、古いデータの影響を制限する適応バッファ機構を持つ楽観的モデルベース強化学習アルゴリズムを提案し、非定常な連続制御ベンチマークでの性能向上を示した。
- PAINT: 脚式ロボットによるパートナー非依存・意図認識型協調運搬群制御2026/4/1
脚式ロボットがパートナーの意図を proprioceptive 情報から推定し、地形に頑健な歩容と組み合わせて協調運搬を行う軽量な階層学習フレームワークを提案。多様な地形・荷物・パートナーでの実験で有効性を示した。
- 実機ロボットのオンライン強化学習で重要な設計選択とは何か強化学習2026/2/1
3種類のロボットで100回の実機学習を行い、アルゴリズムやシステム、実験設計の各選択を系統的に検証し、安定した学習を実現する設計指針を明らかにした。
- 学習進捗に基づく自動カリキュラム強化学習による不整地歩行のスケーリング歩行2026/1/1
エージェントの学習進捗をオンラインで推定しタスクサンプリング分布を適応的に調整する自動カリキュラム強化学習フレームワークを提案し、四足ロボットANYmal Dが階段や斜面など多様な地形で高速安定歩行を実現した。
- マルチドメイン運動埋め込み：脚式ロボットのための表現豊かなリアルタイム模倣模倣学習2025/12/1
ウェーブレットベースのエンコーダと確率的埋め込みを並列に用いて、構造的・非構造的な運動特徴を統合した運動表現MDMEを提案し、ヒューマノイドと四足歩行ロボットのリアルタイム模倣で高精度・高汎化を実現した。
- 不確かさを考慮した能動探索によるソフトロボットのダイナミクス学習ソフトロボティクス2025/10/1
不確かさを推定するアンサンブルモデルで能動的に探索を行い、タスクに依存しない汎用的なソフトロボットのダイナミクスモデルを自律的に学習するフレームワークSoftAEを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 特徴ベース vs. GANベースの模倣学習：いつ、なぜ使うべきか模倣学習2025/7/1
模倣学習における特徴ベース手法とGANベース手法を比較し、報酬関数の構造と方針学習への影響を分析したサーベイ。タスクの優先事項に応じた手法選択の枠組みを提案する。
- 不完全なデモンストレーションからの制約付きスタイル学習：タスク最適性の下で模倣学習2025/7/1
ロボットのスタイル動作を不完全なデモから学ぶため、制約付きMDPとして定式化し、適応的ラグランジュ乗数でタスク性能を維持しつつスタイルを模倣する手法を提案。ANYmal-Dでエネルギー消費を14.5%削減。
- Human2LocoMan: 人間データの事前学習による多様な四足歩行ロボットのマニピュレーション学習マニピュレーション2025/6/1
人間と四足ロボットLocoManのデータを統合した遠隔操作・データ収集パイプラインとモジュール型アーキテクチャを構築し、人間データでの事前学習により実世界タスクの成功率を大幅に向上させた。
- 運動事前分布の再構築：複雑な四足歩行移動のための平地スキル適応歩行2025/5/1
平地での動物模倣で低レベル方策を事前学習し、その上に高レベル方策を階層的に学習させることで、四足ロボットが不整地や障害物環境でも自然な歩容を保ちながら移動できるようにした研究。
- 不確実性を考慮したロボット世界モデルによる実機オフライン強化学習の実現オフライン強化学習2025/4/1
自己回帰型世界モデルに認識的不確実性推定を組み込み、長期ロールアウトでの誤差蓄積を抑えることで、実機ロボットのオフラインデータのみからマニピュレーションや歩行タスクの制御方策を学習可能にした。
- NIL: 事前学習済み動画拡散モデルを活用したデータ不要の模倣学習模倣学習2025/3/1
事前学習済み動画拡散モデルが生成する2D動画をガイドに、3Dモーションキャプチャデータなしで多様な形態のロコモーション技能を獲得する模倣学習手法を提案。
- DFM: 表現豊かなダンス動作学習のための深層フーリエ模倣模倣学習/強化学習2025/2/1
周波数領域の動作表現と強化学習を組み合わせ、局所周期性の制約を緩めることで、ダンス動作の高精度追従と滑らかな遷移、移動や視線制御などの並行タスクを可能にする手法を提案。
- 対称性誘導メモリ拡張による効率的な歩行学習歩行2025/2/1
ロボットとタスクの対称性を利用して追加の訓練経験を生成し、さらにポリシーのメモリ状態にも変換を適用することで、脚式ロボットの強化学習を効率化するフレームワークを提案した。
- 少ないデータで多くを学ぶ：脚式マニピュレーションのためのサンプル効率の良いモデルベース強化学習モデルベースRL2025/1/1
四足歩行ロボットにアームを搭載したロコマニピュレーション制御のため、手設計の運動学モデルを物理事前分布としてベイズニューラルネットワークでダイナミクスモデルを学習し、限られたデータで高精度なエンドエフェクタ軌道追従を実現した。
- ロボット世界モデル：ロボティクスにおける堅牢な方策最適化のためのニューラルネットワークシミュレータモデルベース強化学習2025/1/1
複雑で部分的に観測可能な確率的ダイナミクスを捉える世界モデルを学習し、想像環境での効率的な方策訓練と実世界展開を可能にするフレームワークを提案。
- 吊り下げペイロードを伴う飛行制御のためのニューラル予測器飛行制御2024/10/1
吊り下げペイロードによる力・トルクと残差ダイナミクスを学習ベースでモデル化し、第一原理モデルと組み合わせてMPCに統合することで、飛行制御の閉ループ性能を向上させた。
- FLD: Fourier Latent Dynamics for Structured Motion Representation and Learning2024/2/1
- Learning Diverse Skills for Local Navigation under Multi-constraint Optimality2023/10/1
- Versatile Skill Control via Self-supervised Adversarial Imitation of Unlabeled Mixed Motions2022/9/1
- Learning Agile Skills via Adversarial Imitation of Rough Partial Demonstrations2022/6/1