Puze Liu
収録論文 23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
- 意味的安全ロボット制御のためのニューロシンボリック述語学習安全制御2026/9/30
人間が指定した安全知識から再利用可能な安全表現を学習する微分可能推論器NEUPROを提案し、解釈可能なロボット安全仕様のベンチマークREASONを構築した。
- できないことを見つけよう：自己改善型VLAモデルのためのエージェント的実世界強化学習VLA2026/9/25
視覚言語行動モデルが実世界で自律的に練習し、失敗から学んで自己改善する強化学習フレームワークFINDを提案。人間によるリセットや報酬ラベルなしで成功率を55%から71.9%に向上させた。
- 盲目の巧みさ：純粋な自己受容感覚による全身ヒューマノイド操作全身操作/自己受容感覚2026/8/30
カメラや触覚センサーを使わず、関節エンコーダのみの自己受容感覚でUnitree G1ヒューマノイドが全身操作タスク（歩行、ボールトラップ、スーツケース持ち上げ、スケートボード搭乗）を達成できることを示した論文。接触による関節読み取り値の変化が全身触覚チャネルとして機能することを明らかにした。
- 安全強化学習における効率的探索のための方向性制約安全強化学習2026/7/1
安全強化学習の性能と安全性のトレードオフを改善するため、制約境界に近づく動作のみに制約を適用する方向性制約を導入したATACOMフレームワークの拡張手法を提案した。
- 歩みに注意：正確な人型ロボットの足場追跡のための汎用学習フレームワーク歩行2026/6/6
人型ロボットの足場配置を明示的に追跡する汎用の強化学習フレームワークを提案し、実世界のノイズに頑健な目標表現とゴールサンプラーにより、様々な高レベルプランナーと組み合わせ可能な低レベルコントローラを実現した。
- 言語条件付き両手巧緻操作のための強化学習によるスケーラブルなマルチタスクデータ生成両手操作/データ生成/強化学習2026/6/1
両手巧緻操作の汎用ポリシー学習に必要な大規模データを、強化学習と汎用報酬設計・ドメインランダム化・言語注釈を組み合わせたパイプラインでシミュレーション生成し、マルチタスク学習の汎化性能を向上させた。
- HARBOR: エージェント型ロボット強化学習のためのハーネスフレームワーク強化学習/自動化2026/6/1
ロボット強化学習のパイプラインを自動化するエージェントフレームワークを提案し、環境構築からポリシー訓練までを自動化して、複数のベンチマークで有効性を示した。
- CompliantVLA-adaptor：VLM誘導可変インピーダンスによる安全な接触リッチマニピュレーションマニピュレーション2026/1/1
VLAモデルにVLMが解釈したタスク文脈で可変インピーダンス制御を適応させ、力覚フィードバックで安全性を確保することで、接触を伴うマニピュレーションの成功率と安全性を向上させた。
- 両手利き双腕マニピュレーションのための形態対称強化学習マニピュレーション2025/5/1
ロボットの左右対称性を帰納バイアスとして活用し、双腕操作タスクを片手ごとのサブタスクに分解して訓練し、両手利きのグローバル方策に蒸留する強化学習フレームワークSYMDEXを提案。
- 帰納バイアスを用いた安全なロボット基盤モデルへの道安全・基盤モデル2025/5/1
ロボット基盤モデルに幾何学的帰納バイアスを組み合わせ、安全層ATACOMで行動制約を課すことで、形式的な安全保証を実現する手法を提案。
- 安全なロボット基盤モデルに向けて安全強化学習2025/3/1
汎用ロボット方策の行動空間を安全制約するレイヤーをATACOMの拡張により実現し、エアホッケー環境で衝突回避を実証した。
- ロボットエアホッケー選手権の回顧：実世界ロボティクスに向けた堅牢・信頼・安全な学習技術のベンチマークsim2real2024/11/1
NeurIPS 2023で開催されたロボットエアホッケー選手権を振り返り、sim-to-realギャップや安全性など実世界展開の課題をベンチマークし、学習と事前知識の組み合わせが有効であることを示した。
- 適応制御に基づく摩擦推定によるロボットマニピュレータの軌道追従制御マニピュレーション2024/9/1
非線形な静止摩擦現象を捉える線形パラメータ化摩擦モデルを提案し、バックステッピングに基づく適応制御摩擦推定器とロバスト推定のための励起生成アルゴリズムを開発、KUKA iiwa 14での軌道追従実験で有効性を示した。
- 安全強化学習における長期的安全性と不確実性への対処安全強化学習2024/9/1
モデルベースの安全強化学習手法ATACOMを学習可能な制約で拡張し、長期的な安全性と不確実性に対処できるようにした研究。
- 学習ベース計画・運動プリミティブ・安全強化学習の統合による軌道生成安全強化学習2024/8/1
運動プリミティブのブラックボックス学習と最適化を組み合わせ、複雑な運動学的制約下での安全な軌道計画を実現する手法を提案し、エアホッケーの打撃タスクで既存の安全強化学習を上回る性能を示した。
- ロボットエアホッケーにおける高速軌道最適化のための接触計画の蒸留マニピュレーション2024/7/1
接触を伴うロボット制御において、高レベルの接触計画を確率的制御方策から蒸留し、低レベルではモデル予測制御を行うことで、エアホッケーの高速かつ正確なショットを実現した。
- ROS-LLM：タスクフィードバックと構造化推論を備えた身体性AIのためのROSフレームワークVLA2024/6/1
ROSと大規模言語モデルを統合し、非専門家が自然言語でロボットをプログラミングできるフレームワークを提案。行動モードや模倣学習、フィードバックによる反省機能を備え、多様なタスクで有効性を検証した。
- 制約多様体上の安全強化学習：理論と応用安全強化学習2024/4/1
ロボットの安全制約を制約多様体として捉え、微分幾何学の接空間を用いて安全な行動空間を構成することで、実機での強化学習においても安全性を保証する手法を提案した論文。
- Fast Kinodynamic Planning on the Constraint Manifold with Deep Neural Networks2023/1/1
- Safe Reinforcement Learning of Dynamic High-Dimensional Robotic Tasks: Navigation, Manipulation, Interaction2022/9/1
- Regularized Deep Signed Distance Fields for Reactive Motion Generation2022/3/1
- Efficient and Reactive Planning for High Speed Robot Air Hockey2021/7/1
- Composable Energy Policies for Reactive Motion Generation and Reinforcement Learning2021/5/1