Qingyuan Hu

収録論文 2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

• EIDA: 実機-シミュレータ-実機ロボットナビゲーションのための実行インターフェースダイナミクス適応
  sim2real2026/10/1

  実機の実行データから速度指令に対する運動とフィードバックの応答を学習し、軽量GPU並列シミュレータ内で適応させることで、アクチュエータの詳細なモデル化なしにロボットナビゲーションのsim-to-real転移を改善する手法を提案。

• FlashNav: 20秒以内の超高速ロボットナビゲーションポリシー訓練
  ナビゲーション2026/6/1

  GPU中心のフレームワークで、レンジベースのロボットナビゲーションの強化学習ポリシーを20秒未満で訓練できることを示した論文。シミュレーションをナビゲーションMDPに合わせて簡略化し、GPU上で並列遷移を生成することで高速化を実現。