Junjie Wang
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen
収録論文 12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
- 意図と軌道の分離：世界行動モデルのための表現演繹フレームワークVLA2026/8/1
世界行動モデルにおける高レベルの状態遷移と低レベルの軌道生成の表現が絡み合う問題を解決するため、思考連鎖ガイダンスを用いた表現演繹フレームワークPILOTを提案し、複雑なロボット操作タスクでの成功率と物理的解釈性を向上させた。
- 運動学で経路を決め、観察で行動する：MoE拡張VLAにおける運動学教師付きエキスパートルーティングVLA/MoE/ルーティング2026/7/1
MoEを備えたVLAモデルで、行動軌跡の運動学的クラスタリングに基づく教師信号でルーターを訓練し、推論時は観察のみでエキスパートを選択する手法KinRTを提案。DIYロボットプラットフォームを自作し、既存手法より20%以上高い性能を示した。
- 双方向推力を用いたクアッドローターの強化学習による敏捷な転倒復帰強化学習/制御2026/6/1
クアッドローターが任意の姿勢で地面に接地した状態から、軽量なオンボードセンサのみを用いて安定ホバリングまで自律復帰する強化学習フレームワークを提案した。非対称アクター・クリティックとINDI制御を組み合わせ、シミュレーションと実機実験でロバスト性を実証した。
- RMBench：記憶依存型ロボットマニピュレーションのベンチマークと政策設計への洞察マニピュレーション2026/3/1
記憶を必要とするロボット操作タスクを体系的に評価する9タスクのシミュレーションベンチマークRMBenchと、明示的記憶モジュールを持つ操作政策Mem-0を提案し、既存政策の記憶限界と設計指針を明らかにした。
- 自動運転システムにおける推論の調査：未解決の課題と新興パラダイム自動運転2026/3/1
自動運転の高次化における根本的なボトルネックが推論能力の欠如であると指摘し、大規模言語モデルを活用した認知エンジンの統合を提案する包括的なレビュー論文。
- 堅牢な空中マニピュレーションのための精密リアルタイム力覚把持システム空中マニピュレーション2026/2/1
低コストな磁気式触覚センサを6つ用いて、ドローンの把持力をリアルタイムに計測・制御するシステムを開発し、壊れやすい物体の把持や重量測定を機体上のみで実現した。
- 変形可能なクアッドロータのための形状適応型計画と制御飛行ロボット2025/5/1
変形ドローンの形状変化を考慮した軌道計画と外乱補償制御を提案し、狭い隙間の通過や物体把持などのタスクを実機で実証した。
- 複数航空ロボットによるケーブル吊り下げペイロードの安全かつ敏捷な輸送群制御2025/1/1
複数のドローンでケーブル吊り下げ荷物を複雑環境で安全かつ敏捷に運ぶため、リアルタイム軌道計画と分散制御を提案した論文。
- Decictor: Towards Evaluating the Robustness of Decision-Making in Autonomous Driving Systems2024/2/1
- Multi-agent Coordination Under Temporal Logic Tasks and Team-Wise Intermittent Communication2023/8/1
- Hierarchical Motion Planning under Probabilistic Temporal Tasks and Safe-Return Constraints2023/2/1
- Lane Change Decision-making through Deep Reinforcement Learning with Rule-based Constraints2019/4/1