Qiayuan Liao
収録論文 18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
- SPARK: ヒューマノイドロボットにおける骨格パラメータ整合リターゲティングと運動力学的軌道最適化ヒューマノイド/動作生成/軌道最適化2026/3/1
人間の動作データをヒューマノイドロボット用に変換する2段階パイプラインを提案。骨格構造をロボットに合わせて較正し、運動力学的軌道最適化で動的に実現可能な自然な動作参照を生成する。
- mjlab：GPU加速ロボット学習のための軽量フレームワークロボット学習フレームワーク2026/1/1
GPU加速物理シミュレーションとモジュール式環境を組み合わせた、最小限のセットアップで使える軽量なロボット学習フレームワークを提案。
- HITTER: 階層的計画と学習によるヒューマノイド卓球ロボットヒューマノイド2025/8/1
モデルベースの軌道予測・ラケット計画と強化学習による全身制御を組み合わせ、人間と106連続ラリーできるヒューマノイド卓球システムを実現した。
- BeyondMimic: 誘導拡散による運動追従から多様なヒューマノイド制御へヒューマノイド制御2025/8/1
単一の運動追従フレームワークでアクロバティックな動作を学習し、潜在拡散モデルと分類器誘導により未知のタスクへゼロショット転移する手法を提案。
- LeVERB: 潜在視覚言語指示によるヒューマノイド全身制御VLA2025/6/1
ヒューマノイドの全身制御向けに、視覚言語ポリシーが潜在的な行動語彙を学習し、強化学習ベースの全身制御ポリシーがそれを実行する階層型フレームワークを提案。150以上のタスクを含む初のsim-to-real対応ベンチマークで評価し、単純な階層型VLAより7.8倍高い成功率を達成。
- Berkeley Humanoid Lite：オープンソースで入手しやすくカスタマイズ可能な3Dプリントヒューマノイドロボットの実演ヒューマノイド/オープンソースハードウェア2025/4/1
市販部品とデスクトップ3Dプリンタで作れる低コスト（5000ドル以下）のオープンソースヒューマノイドロボットを開発し、強化学習による歩行制御でその能力を実証した。
- LangWBC: 言語指示によるヒューマノイド全身制御のエンドツーエンド学習VLA2025/4/1
言語コマンドを直接解釈してヒューマノイドの全身動作を生成するエンドツーエンド方策を、強化学習と方策蒸留およびCVAE構造で実現し、実機で検証した。
- RoboCopilot：ロボットマニピュレーションのための人間参加型インタラクティブ模倣学習マニピュレーション2025/3/1
人間と自律方策の間でシームレスに制御を切り替えられる双方向テレオペレーションシステムを提案し、双腕マニピュレーションタスクの効率的な学習を実現した。
- MuJoCo Playground：ロボット学習のためのオープンソースフレームワークsim2real2025/2/1
MJX上に構築された完全オープンソースのロボット学習フレームワークで、単一GPUで数分以内に方策を訓練でき、四足歩行・ヒューマノイド・多指ハンド・ロボットアームなど多様なプラットフォームでゼロショットsim-to-real転移を実現する。
- DDAT: 動的に実行可能なロボット軌道を強制する拡散ポリシー拡散ポリシー2025/2/1
拡散モデルを用いてロボットの運動方程式に厳密に従う実行可能な軌道を生成するため、学習と推論の両方で予測を動的実行可能多様体に射影する手法を提案。
- Lipschitz制約付きポリシーによる滑らかなヒューマノイド歩行の学習歩行2024/10/1
方策にLipschitz制約を勾配ペナルティとして課すことで、低域通過フィルタや平滑化報酬を使わずに滑らかで頑健なヒューマノイド歩行制御を学習する手法を提案し、実機で検証した。
- CurricuLLM：大規模言語モデルを用いた複雑なロボットスキル学習のための自動タスクカリキュラム設計強化学習/カリキュラム学習/LLM2024/9/1
大規模言語モデルを活用して、ロボットの複雑なタスクを段階的なサブタスクに分解し、報酬コードや目標分布コードを自動生成することで、カリキュラム学習を効率的に設計する手法を提案した。
- HiLMa-Res: 残差強化学習による四脚ロボットの移動と操作を統合する汎用階層フレームワーク移動操作2024/7/1
四脚ロボットが歩行しながら脚で操作を行うための階層型強化学習フレームワークを提案し、実機で複数の移動操作タスクにおいて既存手法より優れた性能を示した。
- Berkeley Humanoid：学習ベース制御のための研究プラットフォーム歩行2024/7/1
低コストで信頼性の高い中型ヒューマノイドロボットを開発し、軽度のドメインランダム化を用いた強化学習制御により、屋外の様々な地形での俊敏な歩行や跳躍を実現した。
- 脚式ロコモーション制御における対称性を活用した強化学習歩行2024/3/1
脚式ロボットの強化学習において、ネットワークの同変・不変性やデータ拡張で対称性を組み込み、サンプル効率と歩容品質を改善し実機へゼロショット転移できることを示した。
- Walking in Narrow Spaces: Safety-critical Locomotion Control for Quadrupedal Robots with Duality-based Optimization2022/12/1
- Real-time Trajectory Optimization and Control for Ball Bumping with Quadruped Robots2022/10/1
- Review of Quadruped Robots for Dynamic Locomotion2020/5/1