Ruiqi Ni
Agibot Finch
収録論文 16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
- リーマン平均流による行動多様体上の高速視覚運動方策学習VLA2026/9/24
ロボットの行動系列が滑らかな多様体上に定義されることに着目し、リーマン条件付きフローマッチングを基盤としたフローマップ整合性目的で、1回のネットワーク評価で多様体上の行動生成を可能にするRMFPを提案した。
- リー群制約付きMeanFlowによる高速生成的把持マニピュレーション2026/8/26
リー群上のMeanFlowを用いて、少数のネットワーク評価で高品質な把持を生成する手法を提案し、ACRONYMデータセットで既存手法と同等の性能を達成しつつ最大39倍の高速化を実現した。
- τ0-VLA: 世界モデル誘導のテスト時計算を備えた階層型ロボット基盤モデルVLA2026/8/17
長期的なロボット操作タスクを、高レベル方策がサブタスク生成時にテスト時計算を追加で行える階層型VLAモデルを提案し、実データで性能向上を実証した。
- 疎なロードマップを用いた物理情報ニューラル動作計画の弱教師あり学習動作計画2026/4/1
疎なロードマップからの弱教師信号と物理情報に基づくPDE正則化を組み合わせた階層型ニューラル時間場（H-NTFields）を提案し、複雑な多部屋環境での動作計画のロバスト性を向上させた。
- 多様体制約付きハミルトン・ヤコビ到達可能性学習による分散型マルチエージェント動作計画マルチエージェント動作計画2025/11/1
タスク由来の多様体制約下で安全な分散型マルチエージェント動作計画を実現するため、多様体制約付きHJR学習を提案し、軌道最適化に統合した。
- オフライン目標条件付き強化学習のための物理情報付き価値学習オフライン強化学習2025/9/8
アイコナール方程式に基づく物理情報正則化を価値関数学習に導入し、オフライン目標条件付き強化学習の性能と汎化を改善した。
- 把持物体操作のための物理情報ニューラル時間場マニピュレーション2025/8/1
物理情報ニューラルネットワーク（PINN）を用いて、 clutter 環境での物体操作タスクを効率的に解く手法を提案。専門家データ不要でアイコナール方程式を学習し、把持の再計画も可能。
- 領域分割による物理情報ニューラル運動計画の大規模環境への拡張運動計画2025/6/1
大規模環境での運動計画のため、開始点と目標点の潜在表現間の距離としてコストを計算する新しいニューラル場表現FB-NTFieldsを提案し、四足歩行ロボットで実証した。
- ロボット運動計画のための物理情報に基づく時間差メトリック学習運動計画2025/5/1
アイコナール方程式をより正確に解くために、時間差学習とメトリック学習を組み合わせた自己教師あり手法を提案し、複雑な環境での運動計画性能と未知環境への汎化性能を向上させた。
- 未知環境における物理情報に基づくニューラルマッピングと動作計画動作計画2024/10/1
アイコナール方程式の解である到達時間場をニューラルネットで直接学習し、未知環境を探索しながら地図生成と動作計画を同時に行う手法を提案した。
- 制約多様体上の物理情報ニューラル運動計画運動計画2024/3/1
制約多様体上でアイコナール方程式を解く物理情報ニューラルネットワークを学習し、専門家データなしで高速な制約付き運動計画を実現した。
- Progressive Learning for Physics-informed Neural Motion Planning2023/6/1
- NTFields: Neural Time Fields for Physics-Informed Robot Motion Planning2022/10/1
- Robust Multi-Robot Trajectory Optimization Using Alternating Direction Method of Multiplier2021/11/1
- Multi-Robot Path Planning in Complex Environments via Graph Embedding2021/8/1
- Robust & Asymptotically Locally Optimal UAV-Trajectory Generation Based on Spline Subdivision2020/10/1