Peng Xie

Technical University of Munich

収録論文 6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

• 凸集合グラフを用いたサンプリングベースの認定プランニング
  プランニング2026/8/30

  凸領域のグラフを用いたプランナーが返す軌道の衝突安全性を検証する新しい手法を提案し、従来法の誤り率を大幅に低減しつつ高速化を実現した。

• CompCPZ: 言語誘導ロボット操作におけるマルチモーダル意図の保存
  マニピュレーション2026/8/18

  ロボット操作において、指示の曖昧さ（例：「赤い皿か青い皿の近くにカップを置いて」）を単一の目標点に潰さず、多様な解空間を多面体で表現する手法を提案。

• モデルミスマッチ下での計画の認証：乏しいデータからの到達可能性に関する三難問題
  sim2real2026/8/3

  シミュレーションから実機へのポリシーにおいて、観測データが少ない場合に固定制御シーケンスの安全性を事前認証する方法を提案し、モデル誤差の有界性を仮定した上で、到達可能集合を伝播させて安全でない領域を回避することを保証する。

• 確率的到達可能動作検証：セットベース学習による視覚運動ポリシーの検証
  検証/到達可能性2026/8/3

  視覚エンコーダを固定し、下流ポリシーとの低次元インターフェースにセット伝播を限定することで、視覚運動ポリシーの到達可能性解析を効率化し、セットベース学習で動作偏差を直接最適化して確率的到達可能半径を縮小する手法を提案。

• GNN-DIP: 分解ベース動作計画のためのニューラル回廊選択
  動作計画2026/3/1

  狭い通路を通る動作計画を効率化するため、グラフニューラルネットワークでセル隣接グラフ上のポータルスコアを予測し、分解ベースのプランナーで有望な回廊を優先探索する枠組みを提案した。

• 情報に基づくハイブリッドゾノトープ運動計画アルゴリズム
  運動計画2025/7/1

  非凸自由空間での経路計画を効率化するため、ハイブリッドゾノトープで障害物回避空間を分解し、楕円体ヒューリスティックで有望な遷移領域に探索を集中させる運動計画法を提案。確率的完全性と漸近的最適性を証明し、少ない反復で高品質な軌道に収束することを示した。