Pengxu Chang

収録論文 3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

• ニューロシンボリックTAMPによる解体作業の身体性知能：マルチモーダル知覚の相互検証と継続学習
  ニューロシンボリックTAMP2025/9/1

  ニューロシンボリックなタスク・動作計画にマルチモーダル知覚の相互検証と継続学習を組み込み、動的な電池解体作業でのロボットの成功率と知覚精度を大幅に向上させた研究。

• RobKiNetの解読：ロボット運動学情報ニューラルネットワークの効率的な学習への洞察
  マニピュレーション2025/9/1

  ロボットの運動学知識を組み込んだニューラルネットワークRobKiNetを提案し、多制約下の関節配置サンプリングを効率化。9自由度移動マニピュレータの電池分解タスクで高い成功率を達成。

• RobKiNet: ロボット運動学を考慮したニューラルネットワークによる最適ロボット配置予測
  タスク・運動計画2024/2/1

  ロボットの運動学制約をニューラルネットワークに組み込み、タスク達成に適した配置パラメータを高精度・高データ効率で予測するフレームワークを提案。運動計画を最大153倍高速化。