Jie Peng

USTC

収録論文 11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

• AdaHVLA: 長期的視野の視覚-言語-行動実行のための適応型ハーネス
  VLA2026/9/24

  VLAモデルの長期タスク実行を支援するため、ロボット経験を通じてコードベースの協調ポリシーを適応的に改良するハーネスを提案し、シミュレーションと実世界で成功率を大幅に向上させた。

• 言語と物理を橋渡しする：大規模言語モデルによる連続体ロボットの自動設計
  ロボット設計2026/9/8

  大規模言語モデルを用いて、物理シミュレーションの状態をフィードバックとして組み込む多層フレームワークAID-SRを提案し、腱駆動連続体ロボットの自動設計を実現した。

• DynaHMRC: 大規模言語モデルによる動的タスクのための分散型異種マルチロボット協調
  群制御2026/6/1

  各ロボットが役割認識を持つLLMエージェントとして動作する分散型フレームワークを提案し、動的タスクにおける異種マルチロボット協調のスケーラビリティと適応性を向上させた。

• CAFE-AD: 自動運転の軌道計画のためのクロスシナリオ適応的特徴強調
  自動運転/軌道計画2025/4/1

  自動運転の軌道計画において、シナリオ間で適応的に特徴を強調・補間することで長尾分布や因果混同に対処し、nuPlanベンチマークで最先端手法を上回った研究。

• MHRC: 大規模言語モデルによる分散型マルチ異種ロボット協調
  VLA2024/9/1

  大規模言語モデルを活用し、移動ロボット・マニピュレーションロボット・移動マニピュレーションロボットが分散協調して探索・運搬・整理タスクを遂行するフレームワークを提案。

• LDP: 効率的なロボットナビゲーションと衝突回避のための局所拡散プランナ
  ナビゲーション2024/7/1

  多様なエージェントによるデータ生成と軽量なグローバル観測の統合により、複雑な実環境での局所ナビゲーションと衝突回避を実現する拡散モデルベースのプランナを提案する。

• 回転初期化と段階的洗練による汎用LiDARキャリブレーション
  キャリブレーション2024/5/1

  複数LiDARの外部キャリブレーションを、事前知識不要の回転初期化と幾何・運動情報を統合した段階的最適化により、センサ非依存で高精度に行う手法を提案した。

• PathRL: An End-to-End Path Generation Method for Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning
  2023/10/1
• Deep Reinforcement Learning for Localizability-Enhanced Navigation in Dynamic Human Environments
  2023/3/1
• PFilter: Building Persistent Maps through Feature Filtering for Fast and Accurate LiDAR-based SLAM
  2022/8/1
• Reinforcement Learning for Robot Navigation with Adaptive Forward Simulation Time (AFST) in a Semi-Markov Model
  2021/8/1