Jun-Gill Kang

収録論文 6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

• 拡散リロール：ロボット逐次予測のための再ノイズ可能な拡散モデル
  拡散モデル/逐次予測/計画2026/7/1

  拡散モデルに基づくロボットの逐次予測フレームワークを提案し、局所的に安定した領域を選択的に再ノイズして反復的に修正することで、長期的な計画や行動予測の精度を向上させた。

• 野生環境における四足ロボットの敏捷な多技能移動
  歩行2026/7/1

  四足ロボットが複雑な地形を高速で移動するための、行動事前学習トランスフォーマーを用いた強化学習フレームワークを提案し、実機で最大6m/sの速度を達成した。

• 分離型マルチコンテキストメタ学習：堅牢で汎用的なタスク学習の実現
  メタ学習/歩行/sim2real2025/9/1

  タスク要因を個別のコンテキストベクトルに分離するメタ学習フレームワークを提案し、四足歩行ロボットのsim-to-real転移を含むタスクで汎化性能と堅牢性を向上させた。

• 制御可能な折りたたみ翼を備えた高機動ムササビ型ドローン
  飛行ロボット2025/4/1

  ムササビに着想を得て、シリコーン膜の折りたたみ翼を強化学習で制御し、狭い空間でも高い機動性を発揮する軽量ドローンを開発した。

• ムササビ型ドローン：敏捷性を高める折りたたみ翼の協調制御
  飛行ロボティクス2025/4/1

  ムササビに着想を得て、折りたたみ翼とプロペラを協調制御するドローンを開発し、翼の空力を物理支援RNNでモデル化することで追従性能を13.1%向上させた。

• 大規模環境向けの堅牢・タスク非依存・完全スケーラブルなボクセルマッピングシステム
  マッピング2024/9/1

  ハッシュテーブルベースのボクセルマップで、境界を明示せず時空間優先度により管理し、低帯域で地図共有できるシステムを提案。局所・広域マッピングや協調ナビ、高速飛行など多様なタスクで有効性を示した。