Jiaoyang Li
Carnegie Mellon University
収録論文 68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
- RoboFin3D: ロボット表面仕上げのためのSim-to-Realプラットフォームsim2real2026/9/29
Isaac SimとNewton物理エンジン上で研削・研磨を物理ベースにシミュレーションし、実機実験でパラメータを校正して現実との忠実度を検証した。シミュレーション生成データでSAM2を微調整し、未研磨領域のセグメンテーション精度を大幅に向上させた。
- 群分散計画を用いた並列生涯MAPFの理論的枠組み群制御2026/8/18
生涯マルチエージェント経路探索問題において、RHCRの準最適性を理論的に証明し、それを基にエージェントをグループに分割して並列計画するGD-RHCRを提案し、性能を検証した。
- 応力緩和アニーリング：自動倉庫の多項式時間・シミュレーション不要レイアウト最適化群制御2026/8/1
自動倉庫のレイアウト最適化を、シミュレーションなしで多項式時間で行うアルゴリズムを提案。タスク需要から交通集中を予測する応力場を計算し、レイアウトを最適化する。
- 探索支援型エージェント・環境協調強化学習による回転動作を考慮した頑健な生涯マルチエージェント経路探索群制御2026/8/1
実世界の倉庫システムを模した回転制約付き生涯マルチエージェント経路探索問題に対し、探索ベースのプランナーと強化学習を組み合わせ、エージェントと環境のポリシーを同時に最適化する手法を提案した。
- 段階的更新による大規模長期計画：生涯MAPFのためのスケーラブルな手法群制御2026/8/1
生涯マルチエージェント経路探索（LMAPF）において、数千エージェントを1秒未満で調整しつつ、複数ステップ先を見据えた計画を可能にする新しいプランナーPUSHを提案した。PIBT、RHCR、TPの利点を組み合わせ、一般のマップでスケーラブルな長期計画を実現する。
- 割り当てと零空間の探索による多手操作ポリシーの具現化群制御2026/7/1
多手操作ポリシーが生成する軌道を物理的な多腕ロボットに安全に実行させるため、軌道の腕への割り当てと冗長マニピュレータの零空間を統合的に探索するフレームワークを提案した。
- 人間共有環境における長期間マルチロボット経路計画のための拡散モデル群制御2026/7/1
拡散モデルを用いて、人間と共有する環境で多数のロボットがリアルタイムに長期間の経路計画を行う新しいフレームワークを提案した。
- モデルベース拡散最適制御によるマルチロボット動作計画群制御2026/7/1
拡散モデルを用いた軌道計画をモデルベースで行い、データなしで動的実現可能かつ衝突回避の軌道を生成する手法を提案。制御障壁関数とConflict-Based Searchを組み合わせてマルチロボット設定に拡張し、ベースラインより高効率・高成功率を達成した。
- VAMP-MR: マルチロボットアームのためのベクトル加速型動作計画と実行マニピュレーション2026/7/1
マルチロボットアームの動作計画を高速化するため、古典的計画アルゴリズムとSIMDベースのベクトル化衝突チェックを組み合わせた新しいプランナ群を提案し、最大2桁の速度向上を達成した。
- LAMP: 混雑環境における多ロボット協調のための長期的適応操作計画多ロボット操作/計画2026/6/1
多ロボット操作の長期的計画を、生成モデルと古典的計画法を組み合わせたフレームワークLAMPで解決。A*と遅延探索に基づく2つのアルゴリズムを提案し、高密度環境での複雑なタスクを従来手法より解けることを示した。
- 複雑な論理制約下での長期的タスク計画のためのニューロシンボリック学習タスク計画2026/6/1
ロボットの長期的タスク計画において、ニューラルスコアラーとシンボリックプランナーを二段階最適化で統合し、学習と計画の不一致を解消する手法を提案。並列リカバリ戦略により性能を向上させた。
- スキルグラフ表現を用いたロボット組立の自律的統合と改善組立/スキルグラフ2026/3/1
ロボット組立システムの統合と性能改善を自動化するフレームワークを提案。スキルグラフ表現により、意味レベルでの計画と実行を結びつけ、データ収集と閉ループ改善を可能にする。
- エージェント依存関係に基づくMAPF計画：Multi-Dependency PIBT群制御2026/3/1
PIBTを一般化し、エージェント間の依存関係を探索するMD-PIBTを提案。最大1万体のエージェントを様々な運動制約下で効率的に計画できる。
- 生涯マルチエージェント経路探索における混合ガイダンスグラフの辺方向と重みの最適化群制御2026/2/1
生涯マルチエージェント経路探索において、辺の重みだけでなく方向も最適化する混合ガイダンスグラフ最適化手法を提案し、エージェントの移動をより厳密に誘導する。
- 生涯スケーラブルマルチエージェント現実的テストベッドとAGVフリート管理システムの設計選択に関する包括的研究群制御2026/2/1
AGVフリート管理システムで生涯MAPFアルゴリズムを評価するオープンソースシミュレータLSMARTを提案し、計画タイミングや回復方法などの設計選択を体系的に検討した。
- 離散計画から実世界実行へ：実行を考慮したマルチエージェント経路探索のための世界モデル駆動フレームワーク群制御2025/11/1
マルチエージェント経路探索（MAPF）の離散計画と実機実行のギャップを埋めるため、実行を予測する学習済み世界モデルExecTimeNetを構築し、実行時間を考慮した計画フレームワークREMAPと事後最適化手法ESADGを提案した。最大300体のシミュレーションと実機で評価している。
- フローマッチング共生成による協調マルチロボット非把持マニピュレーションマニピュレーション2025/11/1
視覚観測から接触形態と操作軌道をフローマッチングで共生成し、匿名マルチロボット運動計画と統合することで、混雑環境での複数物体の協調非把持操作を実現するフレームワークを提案。
- プロトコルとしての衝突ベース探索：異種エージェント・ソルバー・独立タスクのためのマルチエージェント動作計画マルチエージェント動作計画2025/10/1
衝突ベース探索（CBS）をプロトコルとして用い、異なるメーカーのロボットや異なる動作計画アルゴリズムを持つエージェント群が、共通のAPIを通じて衝突のない経路を計画できることを示した研究。
- ロボット仕分けシステムにおけるマルチロボット協調のための目的地-シュート割当最適化群制御2025/10/1
ロボット仕分けシステムにおいて、荷物の目的地と排出シュートの対応関係を進化的アルゴリズムと混合整数線形計画法で最適化し、スループットを向上させる手法を提案した。
- SRMP: 探索ベースのロボット動作計画ライブラリマニピュレーション2025/9/1
産業・安全重視用途で求められる再現性の高い動作計画を実現する探索ベースのライブラリSRMPを提案し、マルチロボット操作アルゴリズムや主要シミュレータ・MoveIt!連携を提供する。
- マルチロボットアーム動作計画のためのショートカット手法のベンチマークマニピュレーション2025/8/1
複数ロボットアームの動作計画において、軌道を滑らかにするショートカット手法を体系的に比較し、性能と計算時間のトレードオフを改善する2つの組み合わせ戦略を提案した。
- BTPG-max：双方向時間計画グラフにおける局所最大双方向ペアの達成群制御2025/8/1
遅延に強いマルチエージェント経路計画のため、双方向ペアを局所最大まで増やすアルゴリズムBTPG-maxを提案し、遅延への頑健性を向上させた。
- プロンプトから製品へ：双腕マニピュレーションによる生成的組み立てマニピュレーション2025/8/1
自然言語プロンプトからLEGOブロックの組み立て設計を生成し、双腕ロボットで実世界の製品を自動構築するパイプラインを提案した。
- リアルタイムMAPFのためのリアルタイムLaCAM群制御2025/4/1
完全性保証を持つ初のリアルタイム多エージェント経路計画手法を提案し、混雑環境でもミリ秒単位の制限時間で全時間計画と同等の成功率を達成した。
- より厳密な下界でマルチエージェント経路探索の焦点探索を高速化群制御2025/3/1
マルチエージェント経路探索において、下界を先に最大化してから探索するDECBSを提案し、従来のECBSより高速に解を見つける。
- APEX-MR: 協調組立のためのマルチロボット非同期計画・実行フレームワーク群制御2025/3/1
複数ロボットの協調組立に向けて、不確実性下でも安全かつ効率的に非同期実行できる計画・実行フレームワークAPEX-MRを提案し、LEGO組立タスクで逐次計画より48%、同期計画より36%の高速化を実現した。
- MAPFを実世界へ：スケーラブルなマルチエージェント現実的テストベッド（SMART）群制御2025/3/1
物理エンジンを用いてロボットの運動特性や不確実性を考慮し、数千台規模のマルチエージェント経路計画アルゴリズムを評価できるシミュレータSMARTを開発した。
- RAILGUN: 異なる環境とタスクにまたがるマルチエージェント経路探索のための統合畳み込みポリシー群制御2025/3/1
マルチエージェント経路探索(MAPF)において、地図ベースのCNNアーキテクチャを用いた初の集中型学習ポリシーを提案し、未知の地図やエージェント数に対するゼロショット汎化性能を示した。
- キャッシュ機構による生涯マルチエージェント経路探索の強化群制御2025/1/1
倉庫運用向けの生涯マルチエージェント経路探索に、一時的な物品保管用のキャッシュグリッドとロック機構付きタスク割り当てを組み込み、経路計画と連携させる手法を提案した。
- 定常状態探索による差動駆動ロボットのマルチエージェント動作計画マルチエージェント計画2024/12/1
差動駆動ロボットの運動力学的制約を考慮し、MAPFベース手法と定常状態探索プランナを組み合わせた3層フレームワークMASSを提案。適応窓機構で生涯MAMPにも対応し、スループットを最大400%改善した。
- 切替可能な時間的計画グラフ最適化の高速化手法群制御2024/12/1
マルチエージェント経路計画の遅延に強い切替可能時間的計画グラフ最適化を、4つの高速化技術で改良し、成功率と速度を大幅に向上させた。
- 完全性保証付きウィンドウドMAPF群制御2024/10/1
ウィンドウドMAPFに完全性を持たせる枠組みWinC-MAPFを提案し、CBSを改良したSS-CBSで既存手法が失敗する難シナリオを解けることを示した。
- 1万台のロボットを展開：生涯マルチエージェント経路探索のためのスケーラブルな模倣学習群制御2024/10/1
通信モジュールと衝突解決・全体誘導を組み合わせた模倣学習により、最大1万台のエージェントで従来手法を上回る生涯マルチエージェント経路探索を実現し、実機10台と仮想100台で検証した。
- 拡散モデルによるマルチロボット動作計画群制御2024/10/1
単一ロボットのデータから学習した拡散モデルと探索手法を組み合わせ、衝突のないマルチロボット軌道を生成する手法を提案。大規模環境では複数の拡散モデルを合成して計画する。
- 賢く働け、無駄に働くな：CS-PIBTを用いた単純な模倣学習がMAPFの大規模模倣学習を上回る群制御2024/9/1
MAPFにおいて、大規模な模倣学習は効果が限定的だが、1ステップ衝突回避（CS-PIBT）で後処理する単純な模倣学習が既存の機械学習手法を大幅に上回ることを示した。
- MAPFのための大規模近傍探索の再評価：知見と機会群制御2024/7/1
マルチエージェント経路探索（MAPF）における大規模近傍探索（LNS）手法を統一評価し、ルールベース手法が強力なベースラインである一方、学習ベース手法には明確な優位性がないことを示した。
- LNS2+RL: マルチエージェント強化学習と大近傍探索を組み合わせたマルチエージェント経路計画マルチエージェント経路計画2024/5/1
マルチエージェント経路計画において、強化学習による協調的な再計画と優先度付き計画法を組み合わせ、衝突解消の品質と計算効率のバランスを取る手法を提案。
- 制約を自由化したマルチロボットマニピュレーション：有界準最適性を保証する一般化ECBSマニピュレーション2024/5/1
マルチロボットアームの動作計画において、任意の不完全な制約を利用しつつ完全性と準最適性の保証を維持する新しいアルゴリズムGeneralized ECBSを提案した。
- 時空間から空間順序へ：CBSを再定義して時間計画グラフを直接計画する群制御2024/4/1
マルチエージェント経路計画において、時空間経路を経由せずに時間計画グラフを直接計画し、エージェント間の調整を最小化するSpace-Order CBSを提案した。
- ITA-ECBS: 目標割り当てと経路探索の統合問題に対する有界準最適アルゴリズム群制御2024/4/1
複数ロボットの目標割り当てと衝突回避経路計画を同時に行うTAPF問題に対し、既存の最適解法ITA-CBSを有界準最適化したITA-ECBSを提案。フォーカル探索と新たな下界行列で効率化し、多くのテストケースで既存手法より高速。
- オンライン生成経験を活用したマルチロボットマニピュレーションのための探索ベース計画の高速化マニピュレーション2024/4/1
複数アームの協調動作計画において、競合ベース探索アルゴリズムの反復的・漸進的な性質を利用して高速化し、最大10本のロボットアームでの実験で有効性を示した。
- キャッシュ拡張型生涯マルチエージェント経路探索群制御2024/3/1
倉庫計画を想定した生涯MAPFにおいて、一時的な物品保管用のキャッシュグリッドとロック機構、タスク割り当て器を導入し、性能を向上させる手法を提案・評価した。
- ヒューリスティック探索による学習済み局所MAPF方策の改善群制御2024/3/1
マルチエージェント経路探索において、機械学習による局所方策の出力確率分布にヒューリスティック探索を組み合わせることで、デッドロックを解消し、成功率とスケーラビリティを大幅に向上させた。
- マルチロボット計画実行のためのリアルタイム再スケジューリングアルゴリズム群制御2024/3/1
マルチエージェント経路計画において、実行中の遅延に対処するため、エージェントの通過順序を再スケジュールするA*スタイルのアルゴリズム（Switchable-Edge Search）を提案し、その最適性を証明するとともに、シミュレーションで効率性を評価した。
- 生涯マルチエージェント経路探索のためのガイダンスグラフ最適化群制御2024/2/1
生涯マルチエージェント経路探索のスループットを向上させるため、ガイダンスをグラフの辺重みとして表現し、自動最適化する2つの手法を提案した。
- Bidirectional Temporal Plan Graph: Enabling Switchable Passing Orders for More Efficient Multi-Agent Path Finding Plan Execution2024/1/1
- Multi-Agent Motion Planning with B\'ezier Curve Optimization under Kinodynamic Constraints2023/11/1
- Arbitrarily Scalable Environment Generators via Neural Cellular Automata2023/10/1
- Multi-Robot Geometric Task-and-Motion Planning for Collaborative Manipulation Tasks2023/10/1
- Enhancing Multi-Drone Coordination for Filming Group Behaviours in Dynamic Environments2023/10/1
- Traffic Flow Optimisation for Lifelong Multi-Agent Path Finding2023/8/1
- Solving Multi-Agent Target Assignment and Path Finding with a Single Constraint Tree2023/7/1
- Scalable Rail Planning and Replanning with Soft Deadlines2023/6/1
- Multi-Robot Coordination and Layout Design for Automated Warehousing2023/5/1
- Cost Splitting for Multi-Objective Conflict-Based Search2022/11/1
- A MIP-Based Approach for Multi-Robot Geometric Task-and-Motion Planning2022/10/1
- Optimal and Bounded-Suboptimal Multi-Goal Task Assignment and Path Finding2022/8/1
- Multi-Goal Multi-Agent Pickup and Delivery2022/8/1
- Cooperative Task and Motion Planning for Multi-Arm Assembly Systems2022/3/1
- Multi-Robot Routing with Time Windows: A Column Generation Approach2021/3/1
- Pairwise Symmetry Reasoning for Multi-Agent Path Finding Search2021/3/1
- Scalable and Safe Multi-Agent Motion Planning with Nonlinear Dynamics and Bounded Disturbances2020/12/1
- EECBS: A Bounded-Suboptimal Search for Multi-Agent Path Finding2020/10/1
- Lifelong Multi-Agent Path Finding in Large-Scale Warehouses2020/5/1
- Multi-Agent Pathfinding: Definitions, Variants, and Benchmarks2019/6/1
- Searching with Consistent Prioritization for Multi-Agent Path Finding2018/12/1
- Multi-Agent Path Finding with Deadlines2018/6/1
- Lifelong Multi-Agent Path Finding for Online Pickup and Delivery Tasks2017/5/1