Feng Gao
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
- MobileWAM: 世界行動モデルをチェーン・オブ・フォーサイトで移動操作に橋渡しする移動操作2026/8/5
移動操作のための世界行動モデルを提案し、事前学習済みのビデオ拡散トランスフォーマーと軽量な行動エキスパートを融合させ、移動と操作の異種ダイナミクスを扱う。また、中間表現が未来の潜在チャンクを逐次予測するCoFを導入し、実機でも高い性能を示した。
- ハーネスVLA：メモリ誘導エージェントによる凍結VLAの信頼性ある操作プリミティブへの変換VLA/操作2026/7/1
凍結したVLAモデルを再試行可能な接触豊富なプリミティブとして活用し、解析的プリミティブと組み合わせることで、微調整なしに分布外の操作タスクでの成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案した。
- STEAM: 実世界ロボット学習のための自己教師あり時間アンサンブル優位性モデリングロボット学習2026/6/1
専門家のデモからフレーム間の時間オフセットを自己教師ありで学習し、ロールアウトデータの各フレームの優位性を評価する手法を提案。混合品質データの保守的なスコアリングにより、ポリシー学習の成功率を向上させた。
- LaWAM: 効率的なダイナミクス認識ロボットポリシーのための潜在世界行動モデルVLA2026/6/1
ロボットの行動がシーンをどう変えるかを予測する潜在空間の世界モデルを導入し、ピクセル単位の動画生成を避けつつ、高成功率と低遅延を実現した。
- StreamingVLA: アクションフローマッチングと適応的早期観察によるストリーミング型視覚言語行動モデルVLA2026/3/1
VLAモデルの推論遅延を、アクション生成と実行、観察を非同期に並列化するストリーミング方式で削減し、実行の流暢性を向上させた。
- 模倣を超えて：VLAモデルのための強化学習ベースのSim-Real協調学習VLA2026/2/1
実機とシミュレーションのデモでSFT後、シミュレーションで強化学習しつつ実機データの補助損失で忘却を防ぐ協調学習フレームワークを提案し、実機卓上操作タスクで成功率と汎化性能を向上させた。
- USER: 実世界オンライン方策学習のための統合拡張可能システム実世界オンライン学習/システム2026/2/1
実世界のロボット群をGPUと同様に扱うハードウェア抽象化と非同期学習基盤を提供し、オンライン模倣・強化学習やVLAモデルを長期実験で効率的に訓練できるシステムを構築した。
- 深層強化学習と動作事前分布による複雑地形での自然で頑健な六脚歩行の学習歩行2025/11/1
最適化した動作事前分布と敵対的識別器を用いて六脚ロボットに自然な歩容を強化学習させ、実機で複雑地形を視覚情報なしで歩行できるようにした。
- JuggleRL: 深層強化学習によるクアッドロータのボールジャグリング習得sim2real2025/9/1
クアッドロータにラケットを搭載し、深層強化学習でボールジャグリングを実現した研究。シミュレーションで学習した方策を実機にゼロショット転移し、平均311回・最大462回の連続ヒットを達成した。
- MLM: アーム付き四足ロボットのマルチタスク全身移動操作制御の学習移動操作2025/8/1
実世界とシミュレーションのデータを活用した強化学習フレームワークMLMを提案し、6自由度アーム付き四足ロボットが複数タスクの全身移動操作を自律的または遠隔操作で行えるようにした。
- D3P: 強化学習による動的デノイジング拡散ポリシーVLA2025/8/1
拡散ポリシーの推論時、各行動に必要なデノイジングステップ数を状態に応じて動的に割り当てる軽量アダプタを強化学習で最適化し、成功率を維持しつつ最大2.2倍の高速化を実現した。
- 六脚ガイドロボットにおける力コンプライアンスMPCとロボット-ユーザーCBFによる対話型ナビゲーションと安全性確保歩行2025/8/1
視覚障害者を案内する六脚ロボットにおいて、ユーザーが加える力を推定して動作に反映する力コンプライアンスMPCと、ユーザーとロボット双方の安全を保証する制御バリア関数を組み合わせ、複雑環境での対話型ナビゲーションと障害物回避を実現した。
- Spec-VLA：緩和された受理基準による視覚-言語-行動モデルの投機的デコーディングVLA2025/7/30
視覚-言語-行動モデルの推論を高速化するため、行動トークン間の相対距離を利用して受理基準を緩和した投機的デコーディングフレームワークを提案し、成功率を維持しつつ1.42倍の高速化を実現した。
- RLはVLAの汎化に何をもたらすか？実証研究VLA2025/5/26
VLAモデルの汎化性能を評価するベンチマークを構築し、RL微調整（特にPPO）がSFTより意味理解と実行頑健性を大幅に向上させることを示した実証研究。
- ヒステリシスを考慮したニューラルネットワークモデリングと全身強化学習によるソフトロボット制御ソフトロボティクス/強化学習2025/4/1
軟質材料のヒステリシスを考慮した全身NNモデルを構築し、強化学習で全身制御方策を学習。ファントム実験で高精度な軌道追従を実現した。
- 未知環境における協調探査のためのマルチロボットシステム：サーベイ群制御2025/3/1
未知の大規模環境での協調探査を実現するマルチロボットシステムについて、自己位置推定・地図統合、協調行動計画、通信制約などの構成要素を体系的に整理したサーベイ論文。
- 非最適データからの連続制御学習：自己回帰ソフトQネットワーク強化学習2025/2/1
連続制御の強化学習において、Q値を粗から細への自己回帰的にモデル化し、非専門家のデモやオンラインデータなどの非最適データからでも効率的に学習できるARSQを提案した。
- VolleyBots：運動制御と戦略的プレーを統合したマルチドローン・バレーボール競技のテストベッド群制御2025/2/1
複数ドローンがバレーボールで協調・対戦するテストベッドを構築し、運動制御と戦略を組み合わせたタスクで強化学習やゲーム理論の手法を評価した。階層型方策が3対3で69.5%の勝率を達成し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移も示した。
- クアッドロータ制御のためのゼロショットSim-to-Real強化学習ポリシー学習で重要な要素とは？包括的調査sim2real2024/12/1
クアッドロータの強化学習制御において、実機にゼロショットで展開するために重要な5つの要素を特定し、PPOベースのSimpleFlightを開発。従来手法より軌道追従誤差を50%以上削減した。
- ニューラル内部モデル制御：予測誤差フィードバックによるロバスト制御方策の学習sim2real2024/11/1
剛体力学のニューラル内部モデルと予測誤差フィードバックを強化学習に統合し、外乱に強い閉ループ制御を実現。ドローンや四足歩行ロボットで高性能を示し、実機移行も成功。
- 強化学習による静的・動的障害物回避を伴うマルチUAV編隊制御群制御2024/10/1
2段階の強化学習パイプラインと注意機構エンコーダ、カリキュラム学習を用いて、複数UAVの編隊維持と静的・動的障害物回避を両立させる手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- FlightBench：自己視点ドローンのナビゲーションにおける学習ベース手法のベンチマークナビゲーション2024/6/1
自己視点ドローンのナビゲーションについて、学習ベース手法と最適化ベース手法を様々な難易度のシーンで比較評価する初の包括的ベンチマークを構築し、実環境での検証も行った。
- デュアルエンコーダによる多目的軌道計画軌道計画2024/3/1
デュアルエンコーダ型Transformerで初期軌道を生成し、逐次二次計画法で洗練することで、時間-ジャーク最適軌道計画を高速化する手法を提案した。
- 身体性知能を備えた視覚言語ナビゲーション：サーベイVLA2024/2/1
視覚と言語指示を用いてエージェントが自律移動する視覚言語ナビゲーション（VLN）の研究を、身体性知能の観点から体系的に整理したサーベイ論文。
- Planning as In-Painting: A Diffusion-Based Embodied Task Planning Framework for Environments under Uncertainty2023/12/1
- OmniDrones: An Efficient and Flexible Platform for Reinforcement Learning in Drone Control2023/9/1
- Capability Iteration Network for Robot Path Planning2021/4/1
- Attentional Separation-and-Aggregation Network for Self-supervised Depth-Pose Learning in Dynamic Scenes2020/11/1
- VRGym: A Virtual Testbed for Physical and Interactive AI2019/4/1