Feng Xue
収録論文 15本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
群制御UAVナビゲーション歩行自動運転/モデルベース制御空間理解
※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
- パターン指向群ロボットのための分散確率的最適制御群制御2026/9/11
ガウス確率場を時間方向に拡張し、群れの協調をベイズ推論として定式化することで、不確実な環境下でもパターン形成と衝突回避を両立する分散制御フレームワークを提案した。
- PILOT: 部分観測下での自律UAVのエンドツーエンド動作計画のための特権模倣学習UAVナビゲーション2026/8/14
部分観測下でのUAVナビゲーションを改善するため、最適制御の専門家から学習し、安全性と動的制約を考慮したエンドツーエンドの動作計画フレームワークを提案した。
- 未知環境・未知パートナー・規模変動に対応するマルチロボットのオープン適応型チーミング群制御2026/7/1
ロボットチームが未知の環境や仲間、チーム規模の変化に同時に適応する問題を定式化し、ハイパーグラフゲーム理論に基づく学習アルゴリズムHOLAを提案。実機実験で有効性を確認した。
- 逆抵抗力学理論（I-RFT）：ロボットと地形の物理的相互作用による粒状特性の学習歩行2026/3/1
本論文は、粒状地形の特性を推定するための物理情報機械学習フレームワークI-RFTを提案し、任意の歩行軌道における接触力から地形特性を正確に推定できることを示した。
- リスク認識型ワールドモデル予測制御による汎化可能なエンドツーエンド自動運転自動運転/モデルベース制御2026/2/1
専門家の模倣に頼らず、ワールドモデルで複数行動の結果を予測しリスク評価で低リスク行動を選ぶ枠組みを提案。危険行動を学習させて長尾シナリオでも安全な判断を可能にする。
- 曖昧さのない空間基盤モデルに向けて：深度曖昧性の再考と分離空間理解2025/3/1
透明シーンなどで生じる深度曖昧性に対処するため、単一予測ではなく複数仮説を扱う空間基盤モデルを提案し、学習不要のラプラシアン視覚プロンプトで多層深度を推定する手法を開発した。
- AT-Drone: マルチドローン追跡における適応的チーミングのベンチマーク群制御2025/2/1
初対面の仲間と協調する「適応的チーミング」をマルチドローン追跡で訓練・評価する初のベンチマークを提案し、シミュレーションから実機への展開パイプラインと新アルゴリズム群を整備した。
- ギブス確率場に基づく効率的な群れ制御の学習群制御2025/2/1
ギブス確率場を用いたマルチエージェント強化学習により、混雑環境でも約99%の成功率で効率的な分散群れ制御を実現した。
- Indoor Obstacle Discovery on Reflective Ground via Monocular Camera2024/1/1
- Balanced Line Coverage in Large-scale Urban Scene2023/2/1
- MARF: Multiscale Adaptive-switch Random Forest for Leg Detection with 2D Laser Scanners2022/4/1
- Predict the Rover Mobility over Soft Terrain using Articulated Wheeled Bevameter2022/2/1
- Tiny Obstacle Discovery by Occlusion-Aware Multilayer Regression2021/11/1
- Toward Hierarchical Self-Supervised Monocular Absolute Depth Estimation for Autonomous Driving Applications2020/4/1
- A Novel Multi-layer Framework for Tiny Obstacle Discovery2019/4/1