Liding Zhang
Technical University of Munich
収録論文 21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
- 全身ヒューマノイド遠隔操作のためのゲート付き残差身体-手協調遠隔操作2026/9/16
身体と手のモジュールを凍結したまま、ゲート付き残差補正で両者の幾何学的整合性を改善する全身ヒューマノイド遠隔操作フレームワークを提案。
- ForceDelta-VLA: 接触の多いマニピュレーションのための力条件付き行動補正の蒸留VLA2026/9/16
力覚対応VLAポリシーを、参照行動と力補正に分解して蒸留するフレームワークを提案し、接触の多いタスクで成功率を54.4%から82.2%に向上させた。
- フローからワンステップへ：暗黙的最大尤度推定に基づく分布蒸留によるリアルタイムマルチモーダル軌道ポリシーVLA2026/3/1
条件付きフローマッチングの専門家を暗黙的最大尤度推定で単一ステップの生徒モデルに蒸留し、多様な動作モードを保ちながらリアルタイムな閉ループ制御を可能にした。
- ジャストインタイム情報木：可操作度を考慮した漸近最適動作計画マニピュレーション2026/1/1
サンプリングベースの動作計画を改良し、エッジ接続とサンプリング密度を動的に調整して初期経路を高速に発見しつつ、可操作度と軌道コストのバランスを取るJIT*を提案した。
- TacUMI：接触の多いタスクのためのマルチモーダル汎用マニピュレーションインターフェースマニピュレーション2026/1/1
手持ちデモ装置UMIに触覚・力覚・姿勢センサを統合し、接触の多い作業のマルチモーダルデータを収集できるようにした。さらに時系列モデルで作業を意味のある区間に分割する手法を提案し、ケーブル取付タスクで90%以上の分割精度を達成した。
- M4Diffuser: 多視点拡散ポリシーと可操作度を考慮した制御による堅牢な移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/9/1
多視点の拡散ポリシーで目標を生成し、可操作度を考慮したQP制御器で移動ロボットの全身協調動作を実現する手法を提案。シミュレーションと実機で成功率向上と衝突低減を達成。
- 双方向運動計画のための木構造グラフティングと局所部分集合最適化運動計画2025/8/1
双方向探索の接続失敗を木のグラフティングで修復し、局所部分集合の最適化とサンプリング分布の動的調整により高速かつ漸近最適な経路計画を実現する手法G3T*を提案。
- 適応的サンプラーによる推定インフォームド・エニタイム探索サンプリングベース計画2025/8/1
初期解発見前に推定インフォームド集合を構築し、適応的サンプリングと遅延衝突チェックで経路計画を高速化するMIT*を提案。
- 屋内環境における効率的な物体探索のための言語強化型移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/8/1
大規模言語モデルでシーン意味を推論し、階層的な探索とヒューリスティックな経路計画を組み合わせて、屋内で対象物体を効率的に探す移動マニピュレーション手法を提案した。
- APT*: 適応的長楕円R近傍探索による漸近最適動作計画動作計画2025/8/1
障害物情報に基づきバッチサイズと楕円近傍探索を適応的に調整するサンプリングベース動作計画手法を提案し、高次元空間と実機マニピュレーションで有効性を示した。
- 深層ファジィ最適化によるロボット運動計画のバッチサイズと最近傍選択運動計画2025/8/1
深層ファジィ学習を用いて、サンプリングベース運動計画のバッチサイズと最近傍パラメータを障害物分布に応じて動的に調整するLIT*を提案し、高次元空間で高速収束と高品質解を実現した。
- 楕円k近傍法：クーロンの法則とC空間障害物の無効頂点を活用した経路最適化経路計画2025/8/1
サンプリングベース経路計画において、無効頂点の情報とクーロンの法則に基づく力方向を利用した楕円k近傍探索を導入し、高次元環境での探索効率とコストを改善するFDIT*を提案した。
- 方向情報付き木探索 (DIT*): 方向フィルタと方向コストヒューリスティックによる最適経路計画経路計画2025/8/1
サンプリングベースの経路計画において、各エッジの方向情報を活用するフィルタとヒューリスティックを導入し、探索を効率化して既存手法より高速に最適解を見つける手法を提案した。
- 遺伝的インフォームドツリー（GIT*）：強化学習型遺伝的プログラミングヒューリスティクスによる経路計画経路計画2025/8/1
障害物からの反発力や頂点の動的重要度など環境データを活用し、強化学習型遺伝的プログラミングでヒューリスティクスを進化させる経路計画手法GIT*を提案。R^4〜R^16のベンチマークと実機移動マニピュレーションで既存手法を上回る性能を示した。
- 触覚センサによる能動的輪郭再構成触覚2025/7/1
ひげ型触覚センサで物体表面を追従し、サブミリ精度で輪郭を再構成する能動制御手法を提案。
- ロボット長期的強化学習における事前学習済みベイズノンパラメトリック知識事前分布強化学習2025/3/1
ディリクレ過程混合モデルを用いて多様なスキルをノンパラメトリックに事前学習し、長期的なロボット操作タスクの強化学習を効率化する手法を提案した。
- ロボティクスにおける動作計画：サンプリングベースプランナのレビュー動作計画2024/10/1
サンプリングベースの動作計画アルゴリズムの現状と課題を概観し、代表的な10手法の設計と評価を多様なシナリオで分析したレビュー論文。
- TacDiffusion: 力領域拡散ポリシーによる高精度触覚マニピュレーション触覚2024/9/1
拡散モデルで6軸力覚を生成し、単一タスクの実演から未学習の高精度挿入タスクへゼロショット転移する触覚組立フレームワークを提案。
- Online Efficient Safety-Critical Control for Mobile Robots in Unknown Dynamic Multi-Obstacle Environments2024/2/1
- Real-time Contact State Estimation in Shape Control of Deformable Linear Objects under Small Environmental Constraints2024/1/1
- Flexible Informed Trees (FIT*): Adaptive Batch-Size Approach in Informed Sampling-Based Path Planning2023/10/1