Rui Zhou
収録論文 21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
- DexRoam: 一人称全身人間デモンストレーションからの移動型両腕巧緻マニピュレーション学習VLA2026/9/28
VRヘッドセットと頭部搭載ステレオカメラだけで全身の人間デモを収集し、身体・動作意味・時間の3段階アライメントでロボット動作空間に変換することで、移動しながらの両腕巧緻操作をVLAポリシーで学習可能にした。
- エレベーターVIGS：視覚慣性ガウススプラッティングSLAMにおけるエレベーター運動とロボット運動の分離SLAM2026/9/20
エレベーター内でカメラとIMUの観測が矛盾する問題を、ロボットの姿勢をエレベーター座標系で推定しエレベーターの運動を別状態として扱うことで解決し、走行中も追跡とマッピングを維持するSLAMシステムを提案した。
- 強化学習によるタスク指向のフォーメーション決定：攻撃群の追い込み群制御2026/8/1
複数ロボットが攻撃群を追い込むタスクにおいて、フォーメーション形状を低次元パラメータで表現し、強化学習でそのパラメータを最適化することで、機動性の不利を補いながら未知の攻撃戦略に対応する手法を提案した。
- 運転リスクは二次元の回避加速度から生じる自動運転/リスク評価2026/4/1
衝突回避の二次元的性質を考慮した新しいリスク指標「回避加速度(EA)」を提案し、実データで従来のTTCより早期かつ高精度に衝突リスクを評価できることを示した論文。
- 地図より記憶を：再構成なしの3D物体位置推定物体位置推定2026/3/1
3Dシーン再構成を行わず、姿勢付きRGB-Dキーフレームのみを記憶して視覚言語モデルで候補を絞り、必要時に奥行き逆投影と多視点融合で対象の3D位置を推定する手法を提案。
- DriveCode: LLMベース自動運転のためのドメイン特化型数値エンコーディング自動運転2026/3/1
数値を専用埋め込みとして表現するDriveCodeを提案し、LLMベース自動運転における軌道予測と制御信号生成の精度を向上させた。
- TwinRL: デジタルツイン駆動強化学習による実世界ロボットマニピュレーションVLA2026/2/1
スマホ撮影から高忠実度デジタルツインを構築し、SFT・ツインRL・実世界RLの3段階でVLAモデルの探索空間を拡張・誘導する協調ポストトレーニング手法を提案。
- Video2Act: ロボットの時空間運動モデリングを備えた二重システム動画拡散ポリシーVLA2025/12/1
動画拡散モデルから前景境界とフレーム間運動を抽出して行動生成の条件に使い、低速なSystem 2と高速なSystem 1の非同期二重構成でロボット操作を高精度化した研究。
- CoC-VLA: 因果連鎖型視覚言語行動モデルによる説明可能な自動運転のための敵対的ドメイン転移自動運転/VLA2025/11/1
シミュレーションで得た長尾ケース対応能力を実世界へ転移するため、因果連鎖推論を行う視覚言語モデルを教師・生徒・識別器で構成した敵対的転移フレームワークを提案した論文。
- 純粋な視覚言語行動（VLA）モデル：包括的サーベイVLA2025/9/1
視覚言語行動（VLA）モデルの研究を体系的に整理し、自己回帰・拡散・強化学習などのパラダイム分類やデータセット・ベンチマークを概観したサーベイ論文。
- MotionTrans: 人間のVRデータでロボットマニピュレーション方策の動作レベル学習を実現マニピュレーション2025/9/1
VRで収集した人間の動作データを変換し、ロボットデータと重み付き共訓練することで、13タスクの動作をエンドツーエンド方策へ直接転移。9タスクはゼロショットで成功し、事前学習・微調整性能も40%向上。
- 大規模モデルが拓く身体性AI：意思決定と身体性学習に関するサーベイVLA2025/8/1
大規模モデルを活用した身体性AIの研究を、階層型・端到端の意思決定と模倣学習・強化学習、さらに世界モデルまで含めて体系的に整理したサーベイ。
- クラッシュ由来シナリオの適応探索による自動運転車の効率的な安全テスト自動運転テスト2025/8/1
実事故データから抽出した安全クリティカルなシナリオに対し、適応的大変数近傍探索とシミュレーテッドアニーリングを組み合わせたテストアルゴリズムを提案し、自動運転システムの安全性検証を効率化した。
- スキルグラフによるマルチタスク・マルチエージェント強化学習マルチエージェント強化学習2025/7/1
無関係なタスクを含むマルチタスク・マルチエージェント強化学習に対し、上位層にスキルグラフ、下位層に標準MARLを用いる階層的手法を提案し、知識転移能力を高めた。
- LAMARL: LLM支援による協調方策生成のためのマルチエージェント強化学習マルチエージェント強化学習2025/6/1
LLMを使って事前方策と報酬関数を自動生成し、マルチエージェント強化学習のサンプル効率とタスク達成率を大幅に改善する手法を提案。形状組み立てタスクで実機検証も行った。
- GenSwarm: 言語モデルによるスケーラブルなマルチロボット制御ポリシーの生成と展開群制御2025/3/1
自然言語の指示から大規模言語モデルを使ってマルチロボットの制御ポリシーを自動生成し、シミュレーションと実機に展開するエンドツーエンドシステムを提案した。
- ハミルトン・ヤコビ到達可能性に基づく衝突回避のための安全臨界型人機共有運転共有制御2025/2/1
ハミルトン・ヤコビ到達可能性解析を用いて、衝突回避到達集合（CARS）に近づいたときのみ機械が介入する共有制御フレームワークを提案し、実車実験で有効性を検証した。
- 模倣学習によるパラメータ化フォーメーションでのマルチロボット追跡群制御2024/10/1
防御ロボット群が、より速く回避戦略が未知の侵入者を保護領域到達前に捕獲するため、5つのパラメータで形状を調整できるフォーメーション制御器を提案し、模倣学習とモデル予測制御を組み合わせてパラメータを最適化した。
- MATRIX: 多様なコンテキストを持つマルチエージェント軌道生成軌道生成2024/3/1
人間同士や人間-ロボットのインタラクション場面で、目的地や行動特性の多様性を考慮してリアルな軌道データを自動生成する学習ベースモデルMATRIXを提案し、模倣学習のデータ拡張にも有効性を示した。
- Online Learning Based Mobile Robot Controller Adaptation for Slip Reduction2023/1/1
- Grouptron: Dynamic Multi-Scale Graph Convolutional Networks for Group-Aware Dense Crowd Trajectory Forecasting2021/9/1