Fang Deng

収録論文 5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

• 密集・不確実な群衆中のロボットナビゲーションのための人-人・人-ロボット相互作用トランスフォーマー (H2INT)
  ナビゲーション2026/9/4

  群衆中のロボットナビゲーションにおいて、歩行者がロボットの存在に応じて動きを変えることを明示的にモデル化する強化学習フレームワークを提案。人-人・人-ロボット関係を階層的に符号化するトランスフォーマーと、応答性を段階的に低下させるカリキュラム学習により、安全性と頑健性を向上させた。

• 予期せぬ感覚を捉える：残差触覚表現によるResTacVLAの接触豊富な操作
  触覚/VLA/操作2026/7/1

  視覚言語行動モデルに触覚を統合する際、視覚特徴が触覚を覆い隠す問題を解決するため、視覚予測と実際の触覚の差を残差表現として用い、視覚的に予測できない重要な接触イベントを捉えるResTacVLAを提案した。

• マッピング認識型ワールドモデルによるアジャイルなクアッドローター飛行
  飛行制御2026/6/1

  クアッドローターの視覚ベース飛行において、生画像再構成ではなく占有・可視性グリッドマップと自己運動を再構成する幾何学認識型ワールドモデルを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

• VitaTouch: 製造業におけるロボット品質検査のための特性認識型視覚-触覚-言語モデル
  触覚/品質検査2026/4/1

  視覚情報だけでは困難な材料特性の推定と自然言語による属性記述を実現するため、視覚・触覚・言語を統合したモデルVitaTouchを提案し、データセットVitaSetを構築して性能を評価した。

• 超大規模マルチロボットタスク計画のためのスケーラブルな階層型強化学習
  群制御2024/12/1

  ロボット移動型フルフィルメントシステムにおける超大規模マルチロボットタスク計画に対し、階層型時間注意ネットワークと多段階カリキュラム、反事実ロールアウトベースラインを組み合わせた階層型強化学習プランナを構築した。