Houcheng Li

収録論文 7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

• InsertAnything: シミュレーションから現実への汎化可能な接触リッチ精密挿入
  マニピュレーション2026/9/21

  シミュレーションのみで強化学習を行い、実世界のデモや微調整なしに、様々な形状・クリアランスの穴への精密挿入を実現するフレームワークを提案。

• GelNeuro: センシングと計算を統合したニューロモーフィック触覚システムによるテクスチャ認識
  触覚/ニューロモーフィック2026/7/1

  GelSight Miniベースの光学触覚センサとニューロモーフィックSoCを直接接続し、スパイキングCNNでテクスチャを認識する統合システムを提案。物理チップ上で96.3%の精度を達成し、消費電力は従来比で3桁以上低い。

• 多タスク外骨格制御における相互作用安全性の確保：シミュレーション学習による可変インピーダンスフレームワーク
  外骨格制御2026/6/1

  シミュレーションで学習した可変インピーダンス制御により、多様な動作タスクで外骨格の安全性を保証しつつ、代謝コストを低減する手法を提案した。

• 到達から挿入へ：サブミリ公差下での触覚強化精密組立
  触覚/精密組立2026/5/1

  模倣学習と強化学習を組み合わせた二段階手法で、精密挿入タスクを高成功率かつ低接触力で実現した。

• メタ学習による外骨格のユーザー・タスク間動作適応
  外骨格/メタ学習2025/9/1

  公開動画から抽出した動作をシミュレーションで再現し、MAMLでタスク特化型ニューラルネットを訓練することで、新しいユーザーや未学習タスクにも少ない更新で適応できる外骨格アシストを実現した。

• 制御推論と状態空間ダイナミクスによるマルチエージェント軌道予測の高精度化
  軌道予測2024/8/1

  状態空間モデルとグラフニューラルネットワークを組み合わせ、制御変数を「Mixed Mamba」で推定することで、自動運転における周辺車両や歩行者の軌道予測精度を向上させた研究。

• ニューラルネットワーク学習による動的システムの安定化：ロバストなアプローチ
  模倣学習2024/7/1

  模倣学習において、ニューラルリアプノフ関数と横断収縮理論を組み合わせ、点間運動と周期運動の学習精度と安定性を両立させる新しい自律動的システムアルゴリズムを提案した。