Jianshu Hu

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

• ExtraGS: 拡散ガイドによる3Dガウススプラッティングを用いた内視鏡視野外挿の強化
  内視鏡/3D再構成2026/7/14

  内視鏡映像から3Dシーンを再構成し、視野外の解剖学的構造を拡散モデルで補完することで、内視鏡の視野外挿を高精度化するフレームワークを提案した。

• ポリシーをデータとして：シミュレーション物理から一般化可能なHOI拡散モデルを学習する
  HOI生成2026/6/22

  物理シミュレータで強化学習により訓練したポリシーを用いてタスク指向のデータを生成し、そのデータで拡散モデルを訓練することで、未見物体への一般化と長期的な物理整合性を持つ人間-物体インタラクション生成を実現する。

• DSSP: 全履歴符号化を備えた拡散状態空間ポリシー
  模倣学習/拡散モデル2026/5/1

  ロボット操作のための拡散模倣学習において、履歴全体を効率的に圧縮・活用する階層的コンディショニング手法を提案し、シミュレーションと実機で高い性能を達成した。

• SSP: 行動制約と空間制約の同時最適化による安全性保証付き手術ポリシー
  手術ロボティクス2026/3/1

  強化学習や模倣学習で得た手術ポリシーに、不確実性を考慮した制御バリア関数を組み合わせ、行動制約と空間制約を満たしつつ安全性を保証するフレームワークを提案した。

• 言語整合3Dキーポイントによる汎化可能な粗から細へのロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2025/9/1

  言語指示と3Dキーポイントを組み合わせた粗から細への階層的マニピュレーションポリシーを提案し、少ないデモで新規指示や環境変化への汎化を実現した。

• 深層強化学習における効率的なロボット操作のための時間反転対称性
  強化学習2025/5/1

  ロボット操作タスクに潜む時間反転対称性を利用し、軌道反転によるデータ拡張と報酬整形を組み合わせて、深層強化学習のサンプル効率と性能を向上させるフレームワークTR-DRLを提案した。

• 手術ロボット自動操作のための拡散安定化ポリシー
  手術ロボット/模倣学習2025/3/1

  不完全な軌道データでも学習できる拡散モデルベースのポリシー学習フレームワークを提案し、手術ロボットの自動操作における性能とロバスト性を向上させた。

• Beyond Inverted Pendulums: Task-optimal Simple Models of Legged Locomotion
  2023/1/1