Peng Liu
Harbin Institute of Technology
収録論文 15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
- 具現化エージェントのための長期グラフメモリを用いた安全なタスク計画タスク計画2026/9/8
LLM/VLMによるタスク計画に、環境の長期意味グラフメモリを組み合わせ、物理的リスクを予測して安全な行動を計画するフレームワークSafeMemを提案した。
- ConceptTree: ロボット操作のブラックボックス意思決定に意味的透明性をもたらすマニピュレーション2026/7/1
ロボット操作の高レベルスキル選択を、人間が解釈可能な概念に基づく決定木で表現し、透明性と介入可能性を実現するフレームワークを提案した。実世界の複雑な長期的タスクで既存手法より優れた性能を示し、個々の概念の修正による細かい介入も可能にした。
- 求めていたものではない：家庭用ロボット操作におけるタイポグラフィ攻撃ロボット操作2026/5/1
家庭用ロボットの操作パイプライン全体に対するタイポグラフィ攻撃の影響を、HabitatシミュレーションとHomeRobotベンチマークで評価し、攻撃成功率67.8%で誤った物体を物理的に掴んで運ぶことを実証した。
- PCHC: 多目的強化学習による嗜好条件付きヒューマノイド制御の実現ヒューマノイド制御2026/3/1
複数の競合する目的（速度とエネルギー消費など）をバランスするヒューマノイド制御のため、単一のポリシーで嗜好ベクトルに応じて多様な行動を生成できる多目的強化学習フレームワークを提案した。
- 音声・視覚・固有感覚の階層的融合による精密ロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
音声・視覚・固有感覚を階層的に融合し、拡散ポリシーで連続動作を生成するロボットマニピュレーション手法を提案。液体注ぎやキャビネット開けなどの実タスクで評価した。
- マルチ行動蒸留と強化学習ファインチューニングによる適応型ヒューマノイド制御歩行2025/11/1
複数の運動スキルを蒸留して基本制御器を作り、強化学習で微調整することで、様々な地形で適応的に動けるヒューマノイド制御を実現した。
- Safe Planner: 大規模事前学習モデルに安全性認識を付与するロボットタスクプランニングタスクプランニング2024/11/1
大規模事前学習モデルによるロボットのタスクプランニングに、シミュレータで学習した安全性予測モジュールを組み合わせ、実環境でも安全かつ実行可能な計画を生成するフレームワークを提案した。
- SPF-EMPCプランナ：不確実性を伴う複雑環境向けリアルタイム複数ロボット軌道計画群制御2024/10/1
安全確率場と拡張状態モデル予測制御を組み合わせ、動的障害物や状態観測の不確実性がある複雑環境で複数ロボットをリアルタイムに安全航行させる軌道計画手法を提案した。
- 追跡・ロックオン・発射ミッションのための模倣強化学習フレームワーク強化学習2024/6/1
専門家データを活用した模倣学習と強化学習を組み合わせ、UCAVの近接空中戦における追跡・ロックオン・発射を自律的に学習するフレームワークを提案。
- GPS Attack Detection and Mitigation for Safe Autonomous Driving using Image and Map based Lateral Direction Localization2023/10/1
- Toward the smooth mesh climbing of a miniature robot using bioinspired soft and expandable claws2022/6/1
- Variational Dynamic for Self-Supervised Exploration in Deep Reinforcement Learning2020/10/1
- Model predictive trajectory optimization and tracking for on-road autonomous vehicles2018/11/1
- Nonlinear Unknown Input and State Estimation Algorithm in Mobile Robots2018/4/1
- Exploiting Physical Dynamics to Detect Actuator and Sensor Attacks in Mobile Robots2017/8/1