Dong Zhou

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

• L-SDPPO: 車両内ロボット操作のためのスパイキング拡散ポリシーのポリシー最適化
  マニピュレーション2026/6/1

  宇宙船内でのロボット操作を低エネルギーで実現するため、スパイキング拡散ポリシーを強化学習で最適化する手法を提案した。

• 事前方針誘導による宇宙機-マニピュレータシステムのデュアルエージェント協調操作計画
  宇宙機マニピュレーション/強化学習2026/5/1

  宇宙機とマニピュレータの動的干渉を考慮し、エンドエフェクタの高精度到達とベース姿勢安定化を同時に実現するデュアルエージェント協調計画フレームワークを提案した。事前方針誘導型深層強化学習とタイムステップレベル専門家切替機構を導入し、学習効率と成功率を向上させた。

• 専門家デモンストレーションを用いた模倣学習による宇宙機のランデブ・ドッキング制御
  模倣学習/宇宙機制御2026/1/1

  専門家のデモンストレーションから直接制御方策を学ぶ模倣学習フレームワークを提案し、モデルに依存せず6自由度のランデブ・ドッキング制御を高精度かつ省エネルギーに実現した。

• 宇宙ロボットマニピュレーションのためのマルチモーダルスパイキングニューラルネットワーク
  マニピュレーション2025/8/1

  宇宙ステーション搭載ロボットアーム向けに、幾何・触覚・意味情報を統合したスパイキングニューラルネットワーク制御と段階的カリキュラム強化学習を組み合わせ、省リソースで自律的な把持・運搬を実現した。

• 言語条件付きオープンボキャブラリ移動マニピュレーションの事前学習モデルによる実現
  移動マニピュレーション2025/7/1

  LLMとVLMを組み合わせ、自由形式の自然言語指示で家庭環境における未知物体の移動マニピュレーションをゼロショットで行うフレームワークLOVMMを提案した。

• 特権情報を用いた視覚ベース深層強化学習によるUAV自律ナビゲーション
  ナビゲーション2024/12/1

  部分観測環境下でのUAV自律ナビゲーションのため、訓練時のみ特権情報を与える非対称Actor-Criticとマルチエージェント探索を組み合わせたDPRLを提案し、飛行効率・ロバスト性・成功率で既存手法を上回ることを示した。

• On Deep Recurrent Reinforcement Learning for Active Visual Tracking of Space Noncooperative Objects
  2022/12/1