Fei Han

収録論文 10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

• 非定常流れを味方につける：渦を活用する生体模倣推進を実現する高スループット学習プラットフォーム
  生体模倣推進/流体知能2026/9/13

  実流体との相互作用を高速に大量取得する8チャネル装置と、模倣・オフライン学習・オンライン適応を段階的に行うアルゴリズムを組み合わせ、渦を利用した生体模倣推進の制御則を学習する枠組みを提案した。

• 拘束下での遊泳：四足生物模倣推進のための安全強化学習フレームワーク
  強化学習/遊泳ロボット2026/3/1

  四足ロボットの遊泳を、推力を最大化しつつ不安定化力を最小化する制約付き最適化問題として定式化し、PID調整ラグランジュ乗数を用いた安全強化学習手法ACPPO-PIDを提案。模倣学習と実機曳航試験で初期化・調整し、自由遊泳への転移を実証した。

• ロボット制御のための因果的世界モデリング
  世界モデル2026/1/1

  行動と視覚変化の因果関係を学習する自己回帰拡散フレームワークLingBot-VAを提案し、長期マニピュレーションや実環境での汎化性能を実証した。

• Omni-LIVO: 測光マイグレーションとESIKF融合による堅牢なRGBカラー多カメラ視覚慣性LiDARオドメトリ
  VLA2025/9/1

  多カメラの視覚・慣性・LiDARを密結合し、非重複視野間の測光一貫性を保つ直接位置合わせとESIKFの多視点更新により、広範囲で高精度な自己位置推定と色付き地図生成を実現した研究。

• 泳ぎを学ぶ：四足ロボットの歩容最適化のためのデータ駆動型LSTM流体力学モデル
  歩行2025/5/1

  四足ロボットの水中遊泳における非定常・非線形な流体力を予測するLSTMモデル（FED-LSTM）を構築し、直進・旋回歩容の最適化に適用して性能向上を実現した。

• 複雑環境下での適応型流体力学モデルをNeural ODEで学習
  sim2real2024/10/1

  水陸両用四足ロボットの水中適応能力を高めるため、Neural ODEとアテンション機構を組み合わせたデータ駆動型流体力学モデルを開発し、リアルタイムセンサデータから力状態を予測できることを示した。

• Multisensory Omni-directional Long-term Place Recognition: Benchmark Dataset and Analysis
  2017/4/1
• Simultaneous Feature and Body-Part Learning for Real-Time Robot Awareness of Human Behaviors
  2017/2/1
• Sequence-based Multimodal Apprenticeship Learning For Robot Perception and Decision Making
  2017/2/1
• Self-Reflective Risk-Aware Artificial Cognitive Modeling for Robot Response to Human Behaviors
  2016/5/1