Ruigang Yang

収録論文 14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

• ビデオからドア通過へ：シミュレートされたドア双子による押しドア通過
  ロコマニピュレーション2026/8/20

  実ドアのRGBビデオからシミュレーション用のドア双子を再構築し、シミュレーション内でスキルプログラムを学習・改善して、車輪付き脚式移動マニピュレータによるドア通過を実現するフレームワークを提案。

• SimWeaver: 変形物操作のためのゼロショットRGBシミュレーションから実世界への転移
  変形物操作/sim2real2026/6/1

  変形物操作のためのRGBシミュレーションから実世界への転移を、実世界での微調整なしで実現する手法を提案。シミュレーション上のデモンストレーションのみで訓練したVLAポリシーが、5つの多様な変形物タスクで高い成功率を達成した。

• StairMaster: 危険な中空階段を克服する俊敏な四足ロボットの学習
  歩行2026/6/1

  四足ロボットが中空階段を登るための強化学習フレームワークを提案し、実機で最大55度の傾斜をゼロショットで登ることに成功した。

• 実衣服ベンチマーク（RGBench）：高忠実度スケーラブルシミュレータを備えたロボット衣服操作のための包括的ベンチマーク
  変形物体操作2025/11/1

  ロボットによる衣服操作の研究を加速するため、6000以上の衣服メッシュモデルと高性能シミュレータ、評価プロトコルを備えたベンチマークRGBenchを提案した。シミュレータは既存手法より誤差を20%削減しつつ3倍高速である。

• 物理シミュレータと世界モデルによる身体性知能の学習：サーベイ
  身体性AI/サーベイ2025/7/1

  物理シミュレータと世界モデルを組み合わせて身体性AIを学習する最近の研究を体系的にレビューし、両者の補完的な役割とsim-to-realの課題を整理したサーベイ。

• OLiDM: 自動運転のための物体認識型LiDAR拡散モデル
  LiDAR生成2024/12/1

  物体レベルとシーンレベルの両方で高品質なLiDAR点群を生成する拡散モデルを提案し、前景物体の制御性と背景との整合性を向上させた。

• NPC: 燃料効率の良い自動運転トラックのためのニューラル予測制御
  制御2024/12/1

  車両の物理モデルを使わず、履歴データから注意機構で車両動態・道路勾配・燃料消費・制御指令の関係を学習し、燃料効率の良い制御を実現する手法を提案。

• An Intelligent Self-driving Truck System For Highway Transportation
  2021/12/1
• DVI: Depth Guided Video Inpainting for Autonomous Driving
  2020/7/1
• Learning Resilient Behaviors for Navigation Under Uncertainty
  2019/10/1
• TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents
  2018/11/1
• Getting Robots Unfrozen and Unlost in Dense Pedestrian Crowds
  2018/10/1
• Safe Navigation with Human Instructions in Complex Scenes
  2018/9/1
• CrowdMove: Autonomous Mapless Navigation in Crowded Scenarios
  2018/7/1