Guyue Zhou
収録論文 42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
- FootQuery: 予測接地位置に基づく深度履歴検索による知覚型ヒューマノイド歩行歩行2026/9/18
各足の次回接地位置予測を用いて過去の深度フレームから必要な地形情報を検索し、複雑地形を歩行するヒューマノイド制御を実現した研究。
- 一度試せば最適化：クロスエピソード探索償却のための冗長性除去手順メモリマニピュレーション2026/7/1
隠れた内部状態を持つ物体の操作において、一度解いたインスタンスを再び遭遇した際に再探索せず、物体の特徴に基づいて手順を記憶し再利用するフレームワークを提案。
- ビデオが誤読するとき：探索的操作トレースQAのための読み取りヒューリスティックの閉ループ蒸留操作/ロボット学習2026/6/7
探索的操作の失敗トレースから最小成功アクション連鎖を予測するEMT-QAタスクを提案し、トレースから読み取りヒューリスティックを蒸留してVLMの精度を大幅に向上させる手法を導入した。
- AirDreamer: ワールドモデルを用いた汎用ドローンナビゲーションナビゲーション2026/6/1
動物のナビゲーション行動に着想を得て、強化学習ポリシーとワールドモデルによる環境理解を組み合わせたドローンのナビゲーションフレームワークを提案。手作りの報酬整形なしで複雑な未見環境を航行し、シミュレーションと実機で有効性を実証した。
- ロボットに触覚を感じさせる：身体化されたミラー共鳴のための視覚-触覚皮質アライメント触覚/視覚-触覚統合2026/5/1
視覚と触覚の表現を多層的に整合させることで、RGB画像からロボットハンド上の触覚信号を予測し、人間の触れ合いに対する反射的な応答を可能にするフレームワークを提案した。
- NORM-Nav: 自然言語による行動制約を用いたゼロショット移動ロボットナビゲーションナビゲーション2026/5/1
LLMを用いて自然言語の行動指示をコストマップに変換し、幾何・意味・方向・速度の制約を統合することで、人間らしい軌道生成を実現するゼロショットナビゲーション手法を提案した。
- UniLab: GPU中心パラダイムを超えたロボット強化学習のためのヘテロジニアスアーキテクチャ強化学習/システムアーキテクチャ2026/5/1
CPUシミュレーションとGPU学習を分離したヘテロジニアスな強化学習システムUniLabを提案し、GPUシミュレーションに依存せずに3〜10倍の学習効率向上を実証した。
- GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータシミュレーション2026/4/1
3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。
- オンボード姿勢制御を備えた26gの無尾蝶型羽ばたきロボット羽ばたきロボット2026/2/1
26gの無尾蝶型羽ばたきロボット「AirPulse」を開発し、位相領域の羽ばたき制御とオンボード姿勢制御により、非係留でのピッチ・方向追従を実現した。
- FGGS-LiDAR: 3DGSモデルからLiDARへ超高速GPUシミュレーションsim2real2025/9/1
事前学習済み3DGSアセットをメッシュ化し、GPU加速レイキャスティングで500FPS超のLiDARシミュレーションを実現するフレームワークを提案。
- FILIC: インピーダンストルク制御を用いた二重ループ力誘導模倣学習による接触の多いマニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
力覚センサなしでも関節トルクから力を見積もり、インピーダンス制御とTransformer模倣学習を二重ループで組み合わせて、接触の多い作業を安全かつ柔軟に実行する手法を提案。
- ManiVID-3D: 分離された3D表現による視点不変なロボットマニピュレーションのための汎化可能な強化学習マニピュレーション2025/9/1
カメラ視点が変わっても頑健に動作するロボットマニピュレーションのための3D強化学習手法を提案し、視点変化下で成功率を大幅に向上させた。
- TopoDiffuser: トポメトリックマップを用いた拡散ベースのマルチモーダル軌道予測モデル軌道予測2025/8/1
トポメトリックマップの構造情報を条件付き拡散モデルのノイズ除去過程に組み込み、道路形状に自然に従う多様な将来軌道を予測する手法を提案し、KITTIで最先端性能を達成した。
- DISCOVERSE: 複雑で高忠実度な環境における効率的なロボットシミュレーションsim2real2025/7/1
3DガウススプラッティングとMuJoCoを組み合わせ、実世界の複雑な環境を高精細に再現してロボット学習を行うオープンソースのReal2Sim2Realシミュレーションフレームワークを提案し、模倣学習におけるゼロショットSim2Real転移で最先端性能を示した。
- UniLegs: 形態非依存ポリシー蒸留による汎用多脚ロボット制御歩行2025/7/1
形態ごとの教師ポリシーをTransformer学生ポリシーに蒸留し、未知の脚構成を含む多様な多脚ロボットを制御する汎用コントローラを実現した。
- 微分可能シミュレーションによる汎化可能なロボット方策転移のためのReal-Sim-Realループフレームワークsim2real2025/3/1
微分可能シミュレーションを活用し、実世界データでシミュレータを反復的に調整するReal-Sim-Realループを提案。マニピュレーションタスクでsim-to-realギャップを大幅に削減し、高い汎化性能を実現した。
- ImitDiff: 基盤モデルの事前知識を転移した妨害に頑健な視覚運動模倣ポリシーVLA2025/2/1
視覚言語基盤モデルで指示をピクセル単位の意味マスクに変換し、二重解像度の知覚と拡散トランスフォーマで妨害に強い模倣学習ポリシーを実現した。
- OpenBench：スマート物流におけるセマンティックナビゲーションの新ベンチマークとベースラインナビゲーション2025/2/1
OpenStreetMapと基盤モデル（LLM/VLM）を組み合わせ、事前地図作成なしで屋外配送ナビゲーションを実現するシステムと、住宅街での実世界配送を評価する新ベンチマークを提案した。
- リソース格差を埋める：高度な模倣学習モデルを手頃な組み込みプラットフォームへ展開マニピュレーション2024/11/1
Transformerベースの大規模模倣学習モデルを、モデル圧縮とTemporal Ensemble with Dropped Actions（TEDA）によりエッジデバイスへ効率的に展開するパイプラインを提案し、各種マニピュレーションタスクで有効性を示した。
- ActiveSplat: ガウススプラッティングによる能動的高精細シーン再構成能動的再構成/3DGS2024/10/1
ガウススプラッティングを活用し、オンラインマッピング・視点選択・経路計画を統合した自律的な高精細3D再構成システムを提案。疎なトポロジーと密な予測を組み合わせた階層的計画で効率的な探索を実現する。
- 生成期待を用いた閉ループ視覚運動制御によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/9/1
テキスト条件付き動画拡散モデルで視覚計画を生成し、誤差を定量化する埋め込み空間とフィードバック制御器を組み合わせて、長期的なロボット操作を閉ループで適応制御するフレームワークCLOVERを提案した。
- 大規模環境における能動的ニューラルマッピング能動的マッピング2024/9/1
NeRFベースの地図から一般化ボロノイグラフを抽出し、不確実性を考慮しながら大規模屋内環境を効率的に探索する能動的マッピングシステムを提案した。
- xTED: 拡散モデルによる軌道編集を用いたクロスドメイン適応クロスドメイン適応2024/9/1
拡散モデルで軌道を編集し、データレベルでドメインギャップを橋渡しするクロスドメイン適応フレームワークを提案。
- 三段階ロバスト姿勢最適化による分散NeRFのブレンディングNeRF/3D再構成2024/5/1
分散NeRFの位置合わせ精度を三段階の姿勢最適化で高め、都市規模の環境を高品質に合成する手法を提案した。
- 影のないNeRFによるカメラ位置推定位置推定2024/5/1
照明や影の変化に影響されないよう画像を正規化する2段階パイプラインを提案し、ハッシュ符号化NeRF上でカメラ位置推定を高精度化した研究。
- PreAfford: 多様な物体と環境に対応するユニバーサルなアフォーダンスベースの事前把持マニピュレーション2024/4/1
把持しにくい物体に対して、点レベルのアフォーダンス表現とリレー学習を用いた事前把持計画フレームワークを提案し、把持成功率を69%向上させた。
- 大規模環境におけるブロックマップベースの自己位置推定自己位置推定2024/4/1
大規模環境での計算負荷を抑えるため、ブロックマップと動的スライディングウィンドウ最適化を組み合わせた自己位置推定システムを提案し、6km超のマップでも高精度・高効率を実現した。
- 車輪脚ロボットの移動操作のためのアーム制約付きカリキュラム学習移動操作2024/3/1
車輪脚ロボットにマニピュレータを搭載し、アーム制約付き強化学習と報酬対応カリキュラム学習で動的把握タスクを実現した。
- 身体性エージェントのためのクロスドメイン方策転移に関する包括的サーベイsim2real2024/2/1
シミュレーションや実験室など異なるドメイン間でロボットの方策を転移する手法を体系的に整理し、ドメインギャップの分類や主要手法、今後の課題をまとめたサーベイ論文。
- ASSIST: Interactive Scene Nodes for Scalable and Realistic Indoor Simulation2023/11/1
- H2O+: An Improved Framework for Hybrid Offline-and-Online RL with Dynamics Gaps2023/9/1
- Enable Natural Tactile Interaction for Robot Dog based on Large-format Distributed Flexible Pressure Sensors2023/3/1
- "I am the follower, also the boss": Exploring Different Levels of Autonomy and Machine Forms of Guiding Robots for the Visually Impaired2023/2/1
- Incorporating Recurrent Reinforcement Learning into Model Predictive Control for Adaptive Control in Autonomous Driving2023/1/1
- Self-Aligning Depth-regularized Radiance Fields for Asynchronous RGB-D Sequences2022/11/1
- Can Quadruped Navigation Robots be Used as Guide Dogs?2022/10/1
- Evaluation of Pedestrian Safety in a High-Fidelity Simulation Environment Framework2022/10/1
- LATITUDE: Robotic Global Localization with Truncated Dynamic Low-pass Filter in City-scale NeRF2022/9/1
- City-scale Incremental Neural Mapping with Three-layer Sampling and Panoptic Representation2022/9/1
- A Versatile and Efficient Reinforcement Learning Framework for Autonomous Driving2021/10/1
- Efficient Robotic Manipulation Through Offline-to-Online Reinforcement Learning and Goal-Aware State Information2021/10/1
- FlyCap: Markerless Motion Capture Using Multiple Autonomous Flying Cameras2016/10/1