Linzhan Mou

収録論文 5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

• 最適化としての生成的制御：適応的で堅牢なロボット制御のための時間無条件フローマッチング
  VLA2026/3/1

  行動生成を軌道積分ではなく反復最適化として扱う時間無条件フレームワークGeCOを提案し、状態の難易度に応じて計算量を適応させ、OOD検出も可能にした。

• TTT-Parkour: 知覚型ロボットパルクールのための高速テスト時訓練
  歩行2026/2/1

  RGB-Dで実地形を高精度に再構成し、その上で方策を高速微調整するreal-to-sim-to-real手法により、人型ロボットが未知の複雑地形を10分以内で走破できるようにした。

• VR-Robo：実環境からシミュレーションを経て実環境へ戻す、視覚的ロボットナビゲーションと歩行のためのフレームワーク
  sim2real2025/2/1

  多視点画像から3Dガウススプラッティングでフォトリアルなデジタルツイン環境を構築し、強化学習で視覚的目標追跡を学習させることで、RGBのみのsim-to-real転移を実現した。

• 堅牢なロボット歩行: 小さな罠を越える俊敏な移動の学習
  歩行2024/9/1

  固有感覚入力のみを用いた二段階学習フレームワークにより、四足ロボットが小さな障害物を安定して通過できるようにした研究。

• SARO: 視覚言語モデルによる3D地形を横断する空間認識ロボットシステム
  歩行2024/7/1

  視覚言語モデルを高レベル推論に用い、タスク分解と閉ループ実行、強化学習による低レベル制御を組み合わせて、四足ロボットが3D地形を横断して目標地点に到達できるシステムを構築した。