Linji Wang

収録論文 7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

• 散らかった空間を移動する：VRによる3Dシーン認識型ヒューマノイド歩行のデータ収集とベンチマークのスケーリング
  歩行2026/3/1

  VRを使って散らかった3D環境での人間の全身運動を収集し、ヒューマノイドロボットに再ターゲットするフレームワークを提案。145のシーンで348の軌道からなるデータセットを構築し、歩行性能を評価するベンチマークを導入した。

• 適応的ダイナミクス計画によるロボットナビゲーション
  ナビゲーション2025/10/1

  強化学習を用いてロボットのダイナミクス特性を動的に調整し、環境の複雑さに応じて計画器が適応できるようにする手法を提案。シミュレーションと実世界実験でナビゲーションの成功率、安全性、効率が向上することを示した。

• GACL: 接地型適応カリキュラム学習と能動的タスク・性能モニタリング
  カリキュラム学習2025/8/1

  ロボットタスク向けに、複雑なタスク空間を扱いながら目標分布への関連性を保つ適応的カリキュラム学習フレームワークを提案し、車輪ナビと四足歩行で成功率を向上させた。

• II-NVM: 法線ベクトルを活用したマップの精度と一貫性を高めるSLAM
  SLAM2025/4/1

  法線ベクトルの一貫性を利用して、近接する壁やドアを誤って同一平面として扱う「両面マッピング問題」を解決し、屋内SLAMのマップ精度と一貫性を向上させる手法を提案。

• ロボットナビゲーションのための漸減ダイナミクスプランニング
  ナビゲーション2025/3/1

  ロボットの動力学制約を計画全体に統合し、計画の進行に伴って動力学モデルの忠実度を徐々に下げる新しい枠組みを提案し、複数のプランナーで性能向上とBARNチャレンジ優勝を達成した。

• 報酬の補助輪：ロボティクス強化学習のための適応的補助報酬
  強化学習2025/3/1

  教師-生徒フレームワークにより、ロボットの学習進度に応じて補助報酬の重みを動的に調整し、人手設計の報酬を上回る性能と学習効率を実現した。

• 実世界に根ざしたカリキュラム学習
  sim2real2024/9/1

  ロボット強化学習のカリキュラム学習において、シミュレーションのタスク分布を実世界のタスク分布に合わせることで、学習効率とナビゲーション性能を向上させる手法を提案した。