Cong Yang
Soochow University
収録論文 15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
- 足場制約地形におけるヒューマノイドのためのワールドモデル拡張視覚歩行歩行2026/9/2
本研究では、不連続な足場制約地形でのヒューマノイド歩行を改善するため、リカレントワールドモデルとPPOポリシーを共同訓練するWM-LOCOを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- 同一性のドリフトを伴わないエピソード記憶から意味記憶への統合エージェントアーキテクチャ2026/7/1
長期稼働するエージェントの記憶統合を、認証済みの同一性を変えずに実行する方法を提案し、エピソード記憶から意味記憶への決定論的変換関数を導入した。実験では、統合後も同一性が保たれ、プランナーの無駄な試行が平均79.82%削減された。
- 異種スウォームにおける統治されたカースト再割り当て：監査付きオペレータ副署を備えた非対称信頼プロトコル群制御2026/7/1
異種ロボットスウォームにおいて、特権レベルを上げるカースト変更を外部権限による監査・承認の対象とする非対称信頼プロトコルを提案し、実装と攻撃耐性評価を行った。
- ヒューマノイド全方位占有予測：身体化AIのためのステレオベース全周囲占有データセットデータセット/占有予測2026/6/1
ヒューマノイドロボット向けに、ステレオカメラを用いた大規模な全周囲占有データセットを構築し、Real2Sim2Realパイプラインで実環境への汎化を実証した。
- ICAN-Deploy: 安全性が重要な具現化エージェントのためのアイデンティティ安定カナリアデプロイシステム/デプロイ2026/5/1
カナリアデプロイ中にシステムの暗号アイデンティティが変化する問題を解決するため、能力名とバージョンを分離してアイデンティティ不変性を保つミドルウェアを提案し、ロボット制御システムで検証した。
- SHAP分析によるロボティクス強化学習の一般化性能向上：アルゴリズムとハイパーパラメータの影響解明強化学習2026/5/1
強化学習の性能がアルゴリズムやハイパーパラメータに敏感である問題に対し、SHAP値を用いて各設定の一般化ギャップへの寄与を定量分解し、その知見に基づく設定選択で一般化性能を向上させる枠組みを提案した。
- 構成型MLシステムにおける能力モジュール更新のための回帰テスト選択：原子品質プローブによるアプローチテスト選択2026/4/1
構成型機械学習システムで、モジュール更新時に有効な組み合わせを維持するための回帰テスト選択手法を提案し、支配的スキル効果を特定してコスト削減を実現した。
- 具現化エージェントシステムの統治・復旧・アップグレード安全性のためのベンチマーク評価ベンチマーク2026/4/1
タスク成功率だけでなく、具現化AIシステムが能力境界を守り、ポリシーを強制し、安全に復旧し、監査可能で、人間の監視に応答するかなど、統治可能性を評価するベンチマークを提案した。
- アイデンティティを失わずに学ぶ：具現化エージェントの能力進化具現化エージェント2026/4/1
ロボットの永続的なアイデンティティを保ちつつ、能力モジュールを進化させることで継続的に性能を向上させる枠組みを提案し、シミュレーションで成功率を大幅に改善した。
- AEROS: 具現化能力モジュールを備えた単一エージェント動作アーキテクチャアーキテクチャ2026/4/1
ロボットを単一の持続的な知的エージェントとしてモデル化し、能力をインストール可能なモジュール（ECM）として拡張する新しいアーキテクチャAEROSを提案。ポリシー分離ランタイムにより安全性を保証し、シミュレーションで高い成功率とモジュール交換性を実証した。
- 具現化エージェントの活用：ポリシー制約実行のためのランタイムガバナンスエージェントガバナンス2026/4/1
エージェントの認知と実行監視を分離し、ポリシー検査やロールバック等を行う専用ランタイム層を導入して、実行中の安全性を確保する枠組みを提案した。シミュレーションで高い介入成功率と回復成功率を実証した。
- 統治された能力進化：AIコンポーネントベースシステムにおけるライフサイクルタイム互換性チェックとロールバック（具現化エージェントをケーススタディとして）AIシステムガバナンス2026/4/1
AIコンポーネントのバージョンアップ時に安全性を保証するため、互換性チェックと段階的デプロイメントを含む統治フレームワークを提案し、PyBullet操作タスクで評価した。
- 連邦単一エージェントロボティクス：ロボット内マルチエージェント断片化を伴わないマルチロボット協調群制御2026/4/1
各ロボットを単一エージェントとして維持しつつ、フリートレベルでの連邦化によりマルチロボット協調を実現するランタイムアーキテクチャを提案・評価した論文。
- 関節空間での分離特徴アライメントによる軽量オープンセット物体検出フレームワークオープンセット物体検出2024/12/1
VLMと検出器をMLPアダプタで結合し、テキスト埋め込みを関節空間に変換してクラス非依存の領域表現と直接アライメントすることで、高精度かつリアルタイムなオープンセット物体検出を実現した軽量フレームワーク。
- Towards Accurate Ground Plane Normal Estimation from Ego-Motion2022/12/1