Jialiang Hou
収録論文 12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
- GuardPIBT: 反事実ゲート付きニューラル誘導による超大規模3Dマルチエージェント経路探索群制御2026/9/28
PIBTの実行器を置き換えずにニューラル予測で候補の並べ替えを提案し、反事実ゲートで安全性を保ちながら最大10万エージェントの3D経路探索を実現した。
- ニューラルプリミティブ：プリミティブベース模倣学習による効率的なエンドツーエンドローカルプランナー自律飛行2026/8/21
未知の障害物環境での自律飛行において、模倣学習を用いたエンドツーエンドのローカルプランナーを提案し、センサ入力を多項式係数に直接マッピングすることで、リアルタイムで滑らかで衝突のない軌道を生成する。
- DPNet: 視覚ベースUAVナビゲーションのための効率的な行き止まり予測と回避ナビゲーション2026/8/17
RGB-D入力から行き止まりの相対距離と方位を予測する軽量ニューラルネットワークを提案し、軌道ライブラリを刈り込んでUAVが行き止まりを回避しながら滑らかに飛行できるようにした。実データでの追加学習なしで実世界に適用でき、50Hzでの高速再計画を実現する。
- 物理的インタラクションのためのFLOATドローン：横方向気流の低減、ワイヤーレンチモデリング、適応制御ドローン制御2026/7/1
同軸二重ローターとサーボ駆動の制御面を持つ完全駆動UAVを提案し、近接物理的インタラクションのための6自由度ワイヤーレンチ生成と横方向気流低減を実現した。非線形空力モデルを同定し、適応制御により引き出し操作などのタスクを実証した。
- 双方向推力を用いたクアッドローターの強化学習による敏捷な転倒復帰強化学習/制御2026/6/1
クアッドローターが任意の姿勢で地面に接地した状態から、軽量なオンボードセンサのみを用いて安定ホバリングまで自律復帰する強化学習フレームワークを提案した。非対称アクター・クリティックとINDI制御を組み合わせ、シミュレーションと実機実験でロバスト性を実証した。
- FLIP: 点群位置合わせによる大規模分散群ロボットのリアルタイムかつ頑健なフォーメーション計画群制御2026/5/1
大規模群ロボットのフォーメーション計画を点群位置合わせ問題として定式化し、各エージェントが分散計算で最適位置を求め、外れ値除去により頑健かつ効率的な軌道計画を実現した。
- 原語ベースの打ち切り拡散による差動駆動移動マニピュレータの効率的軌道生成モーションプランニング2026/4/1
差動駆動移動マニピュレータの軌道生成を学習で強化し、キーポイント抽出と拡散モデルの改良により成功率と多様性を向上させた。
- 狭環境におけるアフィン変形ガイダンスを用いた機数適応型フォーメーション飛行計画群制御2025/9/1
ドローン群の機数が変化しても狭い環境でフォーメーションを維持できるよう、変形可能な仮想構造(DVS)をアフィン変換で誘導する計画手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- TopAY: トポロジカル経路探索と弧長・ヨー角パラメータ化による差動駆動移動マニピュレータの効率的軌道計画移動マニピュレーション2025/7/1
差動駆動移動マニピュレータの軌道計画を効率化する最適化ベースのフレームワークTopAYを提案。トポロジカル経路探索と弧長・ヨー角パラメータ化により高次元・非ホロノミック制約下でも高速かつ安全な計画を実現した。
- Primitive-Swarm: 大規模飛行群れのための超軽量でスケーラブルなプランナ群制御2025/2/1
時間最適な運動プリミティブライブラリと衝突チェックを組み合わせ、オフライン計算で線形複雑度の選択問題に変換することで、大規模な飛行ロボット群れの分散非同期再計画を実現した超軽量プランナを提案。
- Primitive-Planner: 時間最適プリミティブを用いた超軽量クアッドロータプランナ飛行計画2025/2/1
時間最適で動的に実行可能な軌道をオフライン生成するプリミティブライブラリと、サンプリング解像度に依存しない高速衝突判定を組み合わせ、計算負荷を抑えつつ高品質な軌道を計画する超軽量クアッドロータプランナを提案した。
- Enhanced Decentralized Autonomous Aerial Robot Teams with Group Planning2022/3/1