Jun Chen
収録論文 20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
- ロボット制御のためのプライバシー保護型プロンプト方策探索VLA2026/9/24
クラウドLLMに方策パラメータや報酬履歴を秘匿したまま送信し、LLM誘導の方策最適化を可能にするフレームワークPP-ProPSを提案した。
- 二重プロセス原子スキル学習：意味推論とリアルタイム制御の分離模倣学習/階層的制御2026/7/1
言語条件付き模倣学習において、高次の意味推論と低次の動作生成を非同期に分離する新しい階層的枠組みDASLを提案し、複合タスクの汎化性能を向上させた。
- サイバー攻撃下における離散事象システムの決定的かつ非ブロッキングな監督制御離散事象システム/監督制御/サイバー攻撃2026/5/25
サイバー攻撃を受ける離散事象システムに対し、決定的かつ非ブロッキングな監督制御を実現するための必要十分条件を新たに提案し、検証手法も示した。
- 災害捜索救助における人間-群知能協調のためのLLMベースフレームワーク群制御2025/11/1
災害捜索救助でUAV群を運用する際の「意図から行動へのギャップ」を埋めるため、音声や図的注釈からオペレータの意図を捉え、LLMで意図理解・階層的タスク分解・ミッション計画を行うLLM-CRFシステムを提案し、シミュレーションで従来の命令型インターフェースよりタスク協調効率が向上することを示した。
- PFEA: 人間中心AIのためのLLMベース高レベル自然言語計画・フィードバック具現化エージェントVLA2025/10/1
視覚言語モデルを活用し、音声対話・タスク計画・フィードバック評価を統合したロボット操作用エージェントを提案。シミュレーションと実環境で従来手法より28%高いタスク成功率を達成した。
- 作業負荷適応のためのマルチロボット動的カバレッジ経路計画群制御2025/9/1
ガウス混合モデルと容量制約付きボロノイ図を用いて各ロボットの残作業量を動的に推定し、速度変化に対応して負荷を均等化するマルチロボットカバレッジ経路計画法を提案した。
- 未知の非凸環境における分散マルチロボット・マルチターゲット同時探索追跡群制御2025/9/1
未知の非凸環境で複数ロボットが探索しながら複数ターゲットを追跡するため、フロンティア探索・Lloydアルゴリズムによる被覆・センサベース追跡を統合した運動計画アルゴリズムを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 拡散モデルによる想像的協調で両手マニピュレーションを実現マニピュレーション2025/7/1
動画予測と行動予測を拡散モデルで統合し、推論時には動画予測を省略できる効率的な両手操作フレームワークを提案。シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。
- 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジマニピュレーション2025/6/1
RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。
- 先進航空モビリティ計画のためのTransformerベースヒューリスティック経路計画2024/11/1
リスクを考慮したUAV経路計画を制約付き最短経路問題として解く際、Transformerベースの学習ヒューリスティックを改良し、データセット拡張と新戦略で性能を向上させた。
- ニューラルネットワークによるデータ駆動型不確かさからの確率的障害物空間の学習経路計画2024/11/1
模倣学習を用いて専門家手法を模倣し、少数のサンプルから凸な確率的障害物空間を高速に生成するニューラルネットワークを提案した。
- GANを用いたUAS着陸軌道予測軌道予測2024/11/1
敵対的生成ネットワーク(GAN)を使って無人航空機(UAS)の着陸軌道を予測するモデルを提案し、実パイロットが操縦した2600以上のドローン着陸軌道データセットで従来手法(GMR)より高精度な予測を実現した。
- リスクを考慮した経路計画のための学習加速A*探索経路計画2024/9/1
安全制約付き最短経路問題を解くため、A*に安全次元を追加し、Transformerベースの学習ヒューリスティックで計算を高速化した手法を提案。
- ターミナル空域における高時間分解能なデータ駆動型確率的軌道学習軌道予測2024/9/1
混合モデルとseq2seqニューラルネットを組み合わせ、誤差伝播と次元削減の問題に対処しながら、過去の軌道と文脈情報から高時間分解能で飛行軌道を予測する学習フレームワークを提案した。
- 高品質緑茶のための柔らかい葉の識別と機械的知覚摘み指の研究農業ロボティクス2024/5/1
高品質緑茶の若葉を識別するアルゴリズムと、人間の手のように摘み取る力覚フィードバック付き摘み指を開発し、92.8%の識別精度と92.5%の摘み取り成功率を達成した。
- Distributed Multi-Robot Multi-Target Tracking Using Heterogeneous Limited-Range Sensors2023/11/1
- LLM as A Robotic Brain: Unifying Egocentric Memory and Control2023/4/1
- Fine-Tuned Convex Approximations of Probabilistic Reachable Sets under Data-driven Uncertainties2023/3/1
- Event-Triggered Model Predictive Control with Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving2022/8/1
- Probabilistic Guaranteed Path Planning for Safe Urban Air Mobility Using Chance Constrained RRT2021/9/1