Feng Yu
収録論文 11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
- 潜在アクションを意図として用いた効率的な未来想像による世界行動モデルVLA2026/8/25
ロボット制御のための世界行動モデルにおいて、テスト時の未来観測生成の遅延を削減するため、潜在アクションを意図の表現として用いるLAWAを提案。将来の観測を生成せずに効率的な未来想像を実現し、少ないデモデータや分布外シナリオでの性能を向上させた。
- 量子構造世界モデル（QSWM）による予測的潜在ダイナミクス世界モデル2026/8/5
量子理論に着想を得た複素数表現や密度行列型の潜在状態を用いた世界モデルを提案し、セルオートマトン上で古典的ベースラインと比較して予測性能を評価した。
- 非対称物理が四足ロボット群の効率的学習を可能にする群制御2026/6/1
四足ロボットの大規模群れにおいて、視覚ベースの分散制御を効率的に学習するため、訓練中に高忠実度シミュレータと微分可能サロゲートモデルを組み合わせる非対称物理を導入し、最大512台のロボットが協調ナビゲーションを学習できることを示した。
- 並進オプティカルフローと不確実性マスクによる自律FPV飛行ドローン飛行2026/6/1
単眼カメラのみを用いた自律FPVドローン飛行において、オプティカルフローを並進成分と回転成分に分解し、並進フローと不確実性マスクを利用して障害物を検出し、強化学習で制御ポリシーを学習することで、実環境で最高11.79 m/sの高速飛行を実現した。
- 微分可能シミュレーションによる不規則な隙間を通過するUAVの視覚ベースエンドツーエンド学習ドローン制御2026/4/1
深度画像から制御指令へのエンドツーエンド学習で、不規則な隙間を自律的に通過するドローンの制御を実現した論文。
- QuadAgent: 視覚言語ガイドによるクアッドローター俊敏飛行のための応答性エージェントシステムドローン制御2026/4/1
視覚と言語の入力に基づいてクアッドローターを俊敏に飛行させる、訓練不要のエージェントシステムを提案。非同期マルチエージェント構成で高次推論と低次制御を分離し、シミュレーションと実機で有効性を実証した。
- ベクトル場拡張によるビジョンベースドローンレースの微分可能ポリシー学習ドローンレース/強化学習2026/3/1
ドローンレース向けに、微分可能な損失とベクトル場を組み合わせた新しい学習フレームワークDiffRacingを提案し、シミュレーションと実機で高いサンプル効率と堅牢な飛行性能を実証した。
- AI-IO: 空気力学に着想を得たクアッドローター用リアルタイム慣性オドメトリ慣性オドメトリ2026/3/1
クアッドローターの慣性オドメトリにローター速度を組み込み、物理モデルに基づくトランスフォーマーで速度予測精度を向上させた。
- 多様で未知の障害物環境における堅牢な視覚ベースドローンレースの実現ドローンレース2025/12/1
強化学習を用いて、障害物が多く未知の環境でも高速飛行と衝突回避を両立するドローンレース用ポリシーを学習する二段階フレームワークを提案し、実機検証した。
- デュアルKD木とMPCによる地図構築不要の障害物回避飛行飛行制御2025/3/1
3D地図や軌道生成を使わず、深度カメラの点群とスパースなウェイポイントからMPCで直接安全な飛行を実現する手法を提案。障害物用とエッジ用の2つのKD木で局所解を回避し、最大12m/sの高速飛行を可能にした。
- ピクセルの動きから見る：単眼カメラのオプティカルフローによる障害物回避学習障害物回避2024/11/1
単眼カメラのオプティカルフローからクアッドロータの障害物回避をエンドツーエンドで学習するシステムを提案し、微分可能シミュレータと注意機構で実機FPVドローンでも検証した。