Kangjie Zhou

収録論文 9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

• CoINS: スキル認識VLMによる反事実的インタラクティブナビゲーション
  ナビゲーション2026/1/1

  VLMにロボットのスキル能力を組み込み、障害物を除去すべきか反事実的に推論して経路を切り開く階層型ナビゲーション手法を提案。

• ReSPIRe: 未知環境におけるロボット確率探索・追跡のための情報的で再利用可能な信念木探索
  探索・追跡2025/12/1

  未知の雑然とした環境で不正確な事前情報と限られた視野のもと、相互情報量を効率的に近似し階層的粒子構造と再利用可能な信念木探索で目標探索・追跡を行う手法を提案。

• SwarmDiff: 拡散トランスフォーマによる混雑環境下の群ロボット軌道計画
  群制御2025/5/1

  群ロボットのマクロ状態を確率密度関数で表し、条件付き拡散モデルとDiffusion Transformerでリスクを考慮した軌道を生成する階層的フレームワークを提案。

• AINav: 大規模言語モデルを用いた適応的インタラクティブナビゲーション
  ナビゲーション2025/3/1

  LLMによるタスク計画と強化学習によるスキルライブラリを組み合わせ、環境と能動的に相互作用して経路を切り開く適応的ナビゲーション手法を提案。

• CAMON: LLM対話による協調型マルチエージェント物体探索ナビゲーション
  マルチエージェントナビゲーション2024/7/1

  複数ロボットがLLMを用いた対話で役割分担とリーダー交代を行い、家庭内で複数の物体を効率的に探索・ナビゲーションする分散型フレームワークを提案。

• ASPIRe: 相互情報量近似を用いた情報に基づく軌道計画による目標探索・追跡
  目標探索・追跡2024/3/1

  限られた視野の雑然環境で移動目標を探索・追跡するため、シグマ点近似で相互情報量を効率的に評価し、適応的粒子フィルタ木で軌道を計画する手法を提案した。

• SwarmPRM: 大規模群ロボットシステムのための確率的ロードマップ運動計画
  群制御2024/2/1

  群れ全体をガウス混合モデルで表現し、ガウス空間上の確率的ロードマップとCVaRによるリスク考慮で、大規模群ロボットの効率的な運動計画を実現した。

• Informative Path Planning of Autonomous Vehicle for Parking Occupancy Estimation
  2023/8/1
• Probabilistic Visibility-Aware Trajectory Planning for Target Tracking in Cluttered Environments
  2023/6/1