Fan Yang
Fujitsu Limited
収録論文 64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
- 接触を伴う物理的人間-ロボットインタラクションにおけるオンライン・マルチモーダル作業負荷評価物理的ヒューマンロボットインタラクション2026/9/16
接触の多い物理的ヒューマンロボットインタラクションにおいて、力覚・運動・皮膚コンダクタンスを統合し、経路曲率とタスク進行度で重み付けする解釈可能なオンライン作業負荷評価フレームワークを提案し、瞳孔径を参照に評価した。
- 統合ロボット学習に向けて：表現、視覚言語行動、世界モデルの橋渡しサーベイ2026/9/3
ロボット学習における表現学習、VLAモデル、世界モデルの3つのパラダイムを統一的に整理し、それらの相互作用と課題を分析したサーベイ論文。
- LightNav-0: 汎用身体性ナビゲーションのためのVLM空間知能の引き出しナビゲーション2026/8/31
事前学習済み視覚言語モデルの空間知能をナビゲーション制御に直接活用する、タスク非依存の汎用ナビゲーションモデルLightNav-0を提案。統一トークンインターフェースと残差VQアクショントークナイザにより、指示追従・物体探索・視覚追跡を単一モデルで実現する。
- EATR-Stereo: 身体性を考慮したステレオ証拠のルーティングによるヒューマノイド視覚言語行動制御VLA/ヒューマノイド2026/8/18
頭部搭載ステレオカメラを持つヒューマノイドのVLA制御において、主視点のトークンを保持しつつ補助視点の情報を身体状態に応じて選択的に統合するフレームワークを提案し、実機で高い成功率を達成した。
- 触覚シミュレーションを使わない触覚Sim2Real：ボトルネック潜在再構成による実現sim2real2026/8/16
触覚センサのシミュレーションを避け、シミュレータ内のオラクルセンサ（点群と指先力）で学習したポリシーを、実センサの潜在表現をオラクルに合わせることで実機に転移するフレームワークを提案。挿入や歯車噛み合わせで高成功率を達成。
- LiLa-WAM: ロボット操作のための軽量潜在推論ワールドアクションモデルVLA2026/8/1
将来の状態をコンパクトな潜在空間で推論する軽量なワールドアクションモデルを提案し、単一GPUで学習可能にした。視覚遷移トークンという言語不要のタスク表現も導入し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- DexPIE: 実世界経験からの安定した器用なポリシー改善器用操作/模倣学習2026/6/8
実世界展開で収集した経験を用いて、器用な操作ポリシーを事後訓練で改善するフレームワークを提案。介入システムとDAgger風データ収集、相対行動空間での非同期推論、連続最適性指標による条件付けで、デモデータのみのポリシーより成功率を37%向上させた。
- BLaDA: 3DGSフィールド内で言語を機能的巧みな動作に橋渡しするマニピュレーション2026/4/1
言語指示を3Dガウススプラッティング場に基づく機能的把持の制約として解釈し、ゼロショットで器用な操作を実現するフレームワークを提案した。
- DigiForest: 持続可能な林業のためのデジタル分析とロボティクス林業ロボティクス2026/4/1
森林管理の持続可能性向上を目指し、自律ロボット群による樹木データ収集、自動特性抽出、意思決定支援、低影響伐採を統合した大規模精密林業システムを提案・実証した論文。
- IndoorR2X: LLM駆動計画による屋内ロボット対全機器連携群制御2026/3/1
屋内環境のIoTセンサーと移動ロボットを統合し、LLMによる計画でマルチロボットのタスク効率を高めるベンチマークとシミュレーションフレームワークを提案した。
- ロボットはいつ考えるべきか？強化学習による資源認識型推論で身体性ロボットの意思決定を実現VLA2026/3/1
身体性ロボットがLLM推論をいつ・どの役割で・どれだけ使うかを強化学習で適応的に決める階層的枠組みRARRLを提案し、タスク成功率向上と遅延削減を実現した。
- 経路条件付き強化学習による長距離ナビゲーションのための局所計画ナビゲーション2026/3/1
参照経路を文脈として与えられた強化学習ベースの局所ナビゲーション方策を提案し、経路が高品質なときは効率を大幅に改善し、劣化・欠如時もベースライン性能を維持することを示した。
- ABPolicy: リアルタイムで滑らかなロボットマニピュレーションのための非同期Bスプラインフローポリシーマニピュレーション2026/2/1
Bスプライン制御点空間で動作する非同期フローマッチングポリシーを提案し、チャンク内の滑らかさとチャンク間の連続性を両立させて、動的環境下でもリアルタイムかつ滑らかなマニピュレーションを実現した。
- SAHA: 選択的間伐のための監督付き自律ハーベスタ森林ロボティクス2026/1/1
4.5トンのハーベスタを改造し、学習とモデルベースの制御を組み合わせて、森林内を自律走行して選択的に木を伐採するシステムを開発し、北欧の森林で数キロメートルに及ぶ実証実験を行った。
- クロス視点知覚による細粒度対応学習で実現するオープンボキャブラリ6D物体姿勢推定6D姿勢推定2026/1/1
オープンボキャブラリ6D姿勢推定において、対象物体を背景から分離し、二視点特徴の融合とパッチ間相関行列による空間制約付きマッチングを行うFiCoPを提案し、REAL275とToyota-Lightで精度を大幅に改善した。
- TRACER: 変形物体操作のためのテクスチャ頑健なアフォーダンス連鎖推論マニピュレーション2026/1/1
外観やテクスチャの変化に頑健なアフォーダンス予測のため、階層的意味推論から機能領域の精緻化までを連鎖的に行うTRACERフレームワークを提案し、変形物体操作の精度を向上させた。
- DeFM: 深度画像からロボティクスの基盤表現を学習基盤モデル2026/1/1
6000万枚の深度画像で自己蒸留により事前学習した基盤モデルDeFMを提案し、分類・セグメンテーション・ナビゲーション・歩行・マニピュレーションで最先端性能とsim-to-real汎化を実現した。
- AME-2: アテンション型ニューラルマップ符号化による俊敏で汎用的な脚式移動歩行2026/1/1
アテンション機構を用いたマップエンコーダと不確実性を考慮した学習ベースのマッピングを組み合わせ、四足・二足ロボットの俊敏かつ汎用的な脚式移動を実現した強化学習フレームワーク。
- ロボット虐待に対する人間の反応：擬人化と道徳基盤の二重の役割HRI/倫理2026/1/1
ロボットへの虐待を見たときの反応を調査し、擬人化の程度が道徳的配慮の有無を決め、道徳基盤がその理由づけの仕方を形作ることを明らかにした。
- AVO: 多指マニピュレーションにおける接触モード切替のための償却価値最適化マニピュレーション2025/10/1
学習した価値関数を軌道最適化のコストに組み込み、接触モード切替を伴う多指操作を効率的に計画する手法を提案し、ネジ回しタスクで計算量を半減しつつ性能を向上させた。
- CADRE: 暗黙的接触記述子とタスク適応型回復アフォーダンスによる動的キャッチングマニピュレーション2025/10/1
落下中の物体を把持範囲内でキャッチし、元の操作タスクに戻れるよう回復させる強化学習フレームワークCADREを提案。接触特徴を暗黙的に抽出し、未見物体にもゼロショットで汎化できる。
- 「死なないでほしい」：子どもとロボットの絆を守るための共同責任フレームワークHRI/倫理2025/10/1
社会的ロボットMoxieのサービス終了を事例に、子どもとロボットの情緒的絆が断たれる際の責任の所在を米国72名への調査で分析し、企業・親・開発者・政府が分担すべき責任の枠組みを提案した研究。
- 物体目標ナビゲーションのための強化学習手法で重要な要素は何か？実証研究と統合フレームワーク物体目標ナビゲーション2025/10/1
物体目標ナビゲーションの強化学習システムを認識・方策・テスト時強化の3要素に分解し、大規模実験で各要素の影響を分析。認識とテスト時戦略の改善が方策改善より効果的であることを示し、統合フレームワークを提案。
- マルチフィンガーマニピュレーションにおける復旧のための軌道最適化問題の拡散マニピュレーション2025/10/1
拡散モデルを用いて接触の多いタスクの異常状態を検出し、軌道最適化で復旧軌道を計画するフレームワークを提案。オンライン実行を高速化する拡散蒸留法も導入し、ドライバー回しタスクで96%の性能向上を達成。
- 不気味の谷を超えて：ロボット虐待に対する防護反応における擬人化の混合手法研究HRI/倫理2025/10/1
ロボットの擬人化度が虐待への防護反応に与える影響を、アンケート・表情分析・質的振り返りで調べ、不気味の谷が道徳的関心を高めることを示した。
- AnoF-Diff: 力強い道具使用のための1ステップ拡散モデルによる異常検知異常検知2025/9/1
拡散モデルで力覚・トルク特徴を抽出し、ノイズの多い時系列データから道具使用時の異常をオンラインで検知する手法を提案。
- UniFucGrasp：人間の手に着想を得た多様なロボットハンド向け機能把持アノテーション戦略とデータセットマニピュレーション2025/8/1
人間の手の動きを多様なロボットハンドに写像し、機能的な把持を自動注釈する手法と、複数ハンドに対応した初の機能把持データセットを構築した研究。
- 空間強化リカレントメモリによる長距離マップレスナビゲーションのためのエンドツーエンド強化学習ナビゲーション2025/6/1
既存のRNNの空間記憶能力の限界を指摘し、空間記憶を強化するSRUを提案。単眼ステレオカメラを用いた長距離マップレスナビゲーションを実現し、既存RNN比で23.5%の性能向上を達成。
- TartanGround: 地上ロボットの知覚とナビゲーションのための大規模データセットデータセット/知覚・ナビゲーション2025/5/1
多様な環境で動く地上ロボット向けに、360度ステレオカメラやLiDAR、占有マップなどを含む大規模マルチモーダルデータセットを構築し、知覚・SLAMタスクの汎化性能評価を可能にした。
- 学習ベースマニピュレーションと物理ベース歩行を統合した全身バドミントンロボット制御全身制御2025/4/1
モデルベースの台車移動と物理情報を活用した模倣学習＋強化学習によるアーム制御を組み合わせ、バドミントンロボットで対サーブマシン94.5%、対人90.7%の成功率を達成した。
- 深度と意味プロンプトを活用したリソース効率の良いアフォーダンス推定アフォーダンス推定2025/3/1
RGB画像に深度画像をプロンプトとして組み込み、テキスト特徴で注意を誘導する軽量なアフォーダンス推定フレームワークを提案し、公開データセットで精度向上とパラメータ削減を実現した。
- 一人称視点の整理シーンにおける変形物体のワンショットアフォーダンスグラウンディングアフォーダンス2025/3/1
色や形が異なる未知の変形物体を少数サンプルから認識し、一人称視点の整理作業でアフォーダンスを推定する手法を提案。15種の変形物体データセットも構築した。
- 機能的巧みな把持のためのマルチキーポイントアフォーダンス表現マニピュレーション2025/2/1
人間の把持画像を弱教師として視覚大規模モデルでアフォーダンス特徴を抽出し、接触点をキーポイントで直接符号化することで、視覚知覚と巧みな把持動作を結びつける手法を提案した。
- RoadGen: 自動運転車テスト用の道路シナリオ生成自動運転テスト2024/11/1
8種類のパラメータ化された道路コンポーネントを接続し、トポロジーと形状の多様性が高い道路シナリオを体系的に生成する手法を提案。
- 拡散モデルに基づく確率的接触探索による多指マニピュレーションマニピュレーション2024/10/1
拡散モデルで接触モード列を生成しA*探索と粒子フィルタで不確実性を考慮して多指操作の接触計画を行う手法を提案し、実機ネジ回しタスクなどで有効性を示した。
- イベントカメラとLiDARの融合による自動運転レースのステアリング予測自動運転レース/マルチセンサ融合2024/9/1
自動運転レース向けに、2D LiDARとイベントカメラを統合したマルチセンサデータセットを構築し、低ランク手法を用いた効率的な融合モデルでステアリング予測精度を大幅に改善した研究。
- 微分可能な転がりと幾何制約を用いた軌道最適化による多指マニピュレーションマニピュレーション2024/8/1
物体のSDFとサンプリングを組み合わせ、指の転がりと接触を微分可能に扱う軌道最適化手法を提案し、ネジ回しやハンド内回転などの多指タスクで性能を向上させ、実機にも適用した。
- IN-Sight: 視覚による対話型ナビゲーションナビゲーション2024/8/1
RGB-D観測から走行可能性を推定し、障害物と対話しながら経路計画を行う自己教師ありナビゲーション手法を提案し、四足歩行ロボットANYmalで実環境へのゼロショット転移を実証した。
- 人間と物体のインタラクションから粒度認識アフォーダンスを学習し、道具を用いた機能的巧みな把持を実現マニピュレーション2024/7/1
人間の道具使用時の手と物体の接触領域から細粒度・粗粒度のアフォーダンス特徴を抽出し、巧みな手による機能的把持を可能にするフレームワークGAAF-Dexを提案。弱教師あり学習で一人称視点画像の特徴抽出を三人称視点画像から監督する。
- 命令的学習：ロボット自律性のための自己教師ありニューロシンボリック学習フレームワークニューロシンボリック2024/6/1
ニューラルモジュール・推論エンジン・記憶システムを二段階最適化で相互学習させる自己教師ありニューロシンボリック手法を提案し、経路計画や最適制御など5タスクで有効性を検証した。
- 中心関節式車両のための運動プリミティブ計画ナビゲーション2024/5/1
森林や建設現場のような未知の不整地を走行するため、中心関節式車両の運動学を考慮した運動プリミティブをオフライン生成し、再帰的ホライズン計画でリアルタイム経路選択を行う手法を提案した。
- 教訓学習によるパーソナライズ自動車線変更の進化加速自動運転2024/5/1
ドライバーの介入データからオンラインで学習し、パーソナライズされた自動車線変更を効率的に進化させる手法を提案。
- サブゴール拡散モデル：粗から細へのサブゴール生成によるロボットマニピュレーションのモデル予測制御ガイドマニピュレーション2024/3/1
拡散モデルを用いてMPCのためのサブゴール列を粗から細へ動的に生成し、長期的なマニピュレーションタスクの計画性能を向上させる手法を提案。
- iA*: 命令的学習に基づくA*探索による経路計画経路計画2024/3/1
ニューラルネットによるノードコスト予測と微分可能なA*探索を二段階最適化で自己教師あり学習させ、探索効率と経路最適性のバランスを改善した経路計画手法。
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