Jian Guo

収録論文 8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

• LAGOポリシー：滑らかな操作のための遅延認識型非同期拡散ポリシーと目標指向衝突回避計画
  マニピュレーション2026/6/1

  非同期推論時の拡散ポリシーの不連続性と衝突問題を解決するため、軌道最適化を統合した統一的な行動生成フレームワークを提案。遅延認識型ガイダンスと目標指向計画により、滑らかで安全な操作を実現した。

• AttenA+: ロボット基盤モデルにおける行動の不平等性の是正
  VLA2026/5/1

  ロボットの軌道における速度の不均一性に着目し、速度に基づく行動注意機構で重要区間を強調して学習する、既存モデルに追加可能なフレームワークを提案した。

• 掌サイズ全方位視覚UAVのスパース位相地図誘導による探査
  探査/UAV2026/5/1

  全方位視覚とスパースな位相地図を用いて、小型UAVの軽量な自律探査システムを提案。密な占有地図や点群を使わず、メモリ消費と計算負荷を抑えつつ効率的な探査を実現した。

• オンライン強化学習制御アルゴリズム解釈のためのCritic適合損失景観の可視化
  強化学習2026/3/1

  オンライン強化学習のCriticネットワークの学習過程を低次元部分空間に射影して損失景観を可視化し、定量的指標で性能を比較する手法を提案。

• 強化学習の解釈のための損失ランドスケープ可視化フレームワーク：ADHDPケーススタディ
  強化学習2026/3/1

  強化学習の学習過程を可視化するフレームワークを提案し、ADHDPアルゴリズムを宇宙機の姿勢制御に適用して、損失曲面や状態TDマップなど4つの視点から学習ダイナミクスを解釈する。

• オフポリシー強化学習への批判的マッチ損失ランドスケープ可視化の適応
  強化学習2026/3/1

  オンライン強化学習向けの批判的マッチ損失ランドスケープ可視化手法を、リプレイベースのオフポリシー強化学習（SACなど）に適応させ、批判的学習の最適化幾何学を可視化する手法を提案した。宇宙機の姿勢制御問題に適用し、収束・発散のケースで異なる幾何学的パターンを示すことを確認した。

• A model-based framework for learning transparent swarm behaviors
  2021/3/1
• Provable Emergent Pattern Formation by a Swarm of Anonymous, Homogeneous, Non-Communicating, Reactive Robots with Limited Relative Sensing and no Global Knowledge or Positioning
  2018/4/1