Danping Zou
収録論文 29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
- LiteMVS: 基盤モデル蒸留と専門家集約による効率的な多視点ステレオ3D知覚2026/8/4
多視点ステレオに単眼のセマンティック・構造事前知識を注入し、軽量かつ高精度な深度推定を実現する手法を提案。
- AutoPath: 人間のデモなしで安全なナビゲーションを実現する転移可能な目標条件付き確率的経路事前分布の学習ナビゲーション2026/7/1
ロボットナビゲーションにおいて、障害物を回避する複数の経路をサンプリングできる確率的経路事前分布を学習し、異なるロボットプラットフォーム間で再学習なしに転移可能な安全な経路生成を実現した。
- 混雑環境における四足ロボットの俊敏なナビゲーション学習ナビゲーション2026/7/1
四足ロボットが混雑した動的環境を安全かつ俊敏に移動するため、速度障害物理論とエンドツーエンド学習を組み合わせたナビゲーションシステムVOP-Navを提案した。
- ベアリングのみの計測を用いた閉形式4自由度ロボット間姿勢推定器群制御2026/6/1
ベアリング計測に基づく協調位置推定のための閉形式4自由度ロボット間姿勢推定器を提案し、可観測性の理論解析と自律的な推定タイミング選択モジュールを導入した。
- 非対称物理が四足ロボット群の効率的学習を可能にする群制御2026/6/1
四足ロボットの大規模群れにおいて、視覚ベースの分散制御を効率的に学習するため、訓練中に高忠実度シミュレータと微分可能サロゲートモデルを組み合わせる非対称物理を導入し、最大512台のロボットが協調ナビゲーションを学習できることを示した。
- 並進オプティカルフローと不確実性マスクによる自律FPV飛行ドローン飛行2026/6/1
単眼カメラのみを用いた自律FPVドローン飛行において、オプティカルフローを並進成分と回転成分に分解し、並進フローと不確実性マスクを利用して障害物を検出し、強化学習で制御ポリシーを学習することで、実環境で最高11.79 m/sの高速飛行を実現した。
- E2E-Fly: エンドツーエンドクアッドローター自律飛行のための統合トレーニングから展開までのシステムドローン制御2026/4/1
シミュレーションから実機へのゼロショット転送を可能にする、差動可能物理学習と強化学習を統合したクアッドローター自律飛行のための包括的なフレームワークを提案する。
- QuadAgent: 視覚言語ガイドによるクアッドローター俊敏飛行のための応答性エージェントシステムドローン制御2026/4/1
視覚と言語の入力に基づいてクアッドローターを俊敏に飛行させる、訓練不要のエージェントシステムを提案。非同期マルチエージェント構成で高次推論と低次制御を分離し、シミュレーションと実機で有効性を実証した。
- 微分可能シミュレーションによる不規則な隙間を通過するUAVの視覚ベースエンドツーエンド学習ドローン制御2026/4/1
深度画像から制御指令へのエンドツーエンド学習で、不規則な隙間を自律的に通過するドローンの制御を実現した論文。
- シンプルだが安定・高速・安全：高忠実度微分可能シミュレーションによるエンドツーエンド制御の実現ドローン制御2026/4/1
クアッドローターの障害物回避を、深度画像から低レベルボディレート指令へのエンドツーエンド強化学習で実現。高忠実度微分可能シミュレーションにより、動的不可能な軌道問題を回避し、高い成功率と低いジャークを達成した。
- VisFly-Lab: クアッドローター制御の一階強化学習のための統合微分可能フレームワーク強化学習/制御2026/3/1
クアッドローター制御のための統合微分可能フレームワークを提案し、ホバリング、追跡、着陸、レースの4タスクで一階強化学習を評価。標準的な一階学習の課題を解決するABPTアルゴリズムを導入し、実機への転移可能性も示した。
- AI-IO: 空気力学に着想を得たクアッドローター用リアルタイム慣性オドメトリ慣性オドメトリ2026/3/1
クアッドローターの慣性オドメトリにローター速度を組み込み、物理モデルに基づくトランスフォーマーで速度予測精度を向上させた。
- ベクトル場拡張によるビジョンベースドローンレースの微分可能ポリシー学習ドローンレース/強化学習2026/3/1
ドローンレース向けに、微分可能な損失とベクトル場を組み合わせた新しい学習フレームワークDiffRacingを提案し、シミュレーションと実機で高いサンプル効率と堅牢な飛行性能を実証した。
- Swooper: シンプルなグリッパーによる高速空中把持の学習空中把持/強化学習2026/3/1
深層強化学習を用いて、高速飛行と能動的なグリッパー制御を単一のニューラルネットワークポリシーで統合し、ゼロショットで実機に展開して高い把持成功率を達成した。
- ランダム障害物を伴うクアッドロータレースのためのカリキュラム強化学習強化学習/ドローンレース2026/2/1
視覚ベースのカリキュラム強化学習で、障害物のあるドローンレースにおいて高速かつ堅牢に飛行する制御器を訓練した研究。
- 再照明可能な3Dガウシアンスプラッティングによる森林でのゼロショットUAVナビゲーションUAVナビゲーション2026/2/1
実世界データに基づくシミュレーションで、照明を編集可能な3Dガウシアンスプラッティングを用いて強化学習を行い、森林環境で最大10m/sのゼロショット自律飛行を実現した。
- 多様で未知の障害物環境における堅牢な視覚ベースドローンレースの実現ドローンレース2025/12/1
強化学習を用いて、障害物が多く未知の環境でも高速飛行と衝突回避を両立するドローンレース用ポリシーを学習する二段階フレームワークを提案し、実機検証した。
- StableTracker: 微分可能シミュレーションによる安定した目標追跡の学習目標追跡2025/9/1
微分可能シミュレーションと時間逆伝播を用いて、クアッドロータが任意の視点から動く目標を安定して追従し、視野中央に捉え続ける制御ポリシーを学習した。
- デュアルKD木とMPCによる地図構築不要の障害物回避飛行飛行制御2025/3/1
3D地図や軌道生成を使わず、深度カメラの点群とスパースなウェイポイントからMPCで直接安全な飛行を実現する手法を提案。障害物用とエッジ用の2つのKD木で局所解を回避し、最大12m/sの高速飛行を可能にした。
- 部分的微分可能報酬に対する改良型時間逆伝播強化学習2025/1/1
部分的にしか微分できない報酬でも、Q値関数を活用して勾配バイアスを軽減し、ドローンの制御方策を効率的に学習する手法を提案。
- ピクセルの動きから見る：単眼カメラのオプティカルフローによる障害物回避学習障害物回避2024/11/1
単眼カメラのオプティカルフローからクアッドロータの障害物回避をエンドツーエンドで学習するシステムを提案し、微分可能シミュレータと注意機構で実機FPVドローンでも検証した。
- VisFly: 視覚ベース飛行訓練のための効率的で汎用性の高いシミュレータsim2real2024/7/1
強化学習で視覚ベースのドローン飛行ポリシーを効率的に訓練するためのシミュレータVisFlyを開発し、毎秒1万フレーム超の高速レンダリングと微分可能物理を実現した。
- ニュートンの法則に立ち返る：微分可能物理による視覚ベースの俊敏飛行の学習VLA2024/7/1
微分可能シミュレーションと単純な質点モデルを組み合わせ、深層学習で視覚ベースの飛行制御方策を学習。群知能的な協調飛行や森林での高速自律航行を、安価な計算機で実現した。
- Ground-Fusion: A Low-cost Ground SLAM System Robust to Corner Cases2024/2/1
- Sky-GVINS: a Sky-segmentation Aided GNSS-Visual-Inertial System for Robust Navigation in Urban Canyons2023/4/1
- M2DGR: A Multi-sensor and Multi-scenario SLAM Dataset for Ground Robots2021/12/1
- Attention-SLAM: A Visual Monocular SLAM Learning from Human Gaze2020/9/1
- StructVIO : Visual-inertial Odometry with Structural Regularity of Man-made Environments2018/10/1
- Dynamic Magnetometer Calibration and Alignment to Inertial Sensors by Kalman Filtering2016/12/1