Shanze Wang
収録論文 17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。
- 局所解脱出器：未知環境でのロバストナビゲーションのためのプログラム的サブゴール生成ナビゲーション2026/9/30
局所観測のみを用いて、障害物形状と安全性に基づく解釈可能なヒューリスティックでサブゴールを生成し、局所解から脱出する階層型ナビゲーション手法を提案。学習不要で様々な局所プランナに適用可能。
- FutureRay: 機敏な四足歩行ナビゲーションのための制御整合型未来レンジ予測歩行2026/9/26
深度履歴から将来の距離レンジと遭遇リスクを予測し、反応・制動時間を考慮した局所プランナで四足歩行ロボットの動的障害物回避を改善する手法を提案。
- GAUGE: プランナ条件付き能動校正によるブラックボックス四足歩行速度インタフェースの適応sim2real2026/9/26
四足ロボットの速度指令と実際の運動のずれを、ナビゲーションプランナが使う指令分布に基づくベイズ能動学習で少ない試行で校正するフレームワークを提案。
- DCLP++: フットプリント余裕と相対運動を用いたナビゲーション学習ナビゲーション2026/9/8
動的環境でのロボットナビゲーションにおいて、LiDAR計測をロボットの占有領域までの距離に変換し、相対運動特徴を活用するローカルナビゲーションフレームワークを提案した。
- AgniNav: 構成駆動型クロスエンボディローカルナビゲーションナビゲーション2026/6/1
ロボットの衝突エンベロープを4パラメータで定義し、単眼画像から疑似レーザースキャンを生成するネットワークとプランナーを構成することで、再学習なしで車輪型・脚型・人型ロボットに適用可能なナビゲーション手法を提案した。
- 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。
- 即時リセットは本当に必要か？衝突処理を見直して効率的なロボットナビゲーションを実現ナビゲーション2026/5/1
衝突時に毎回環境をリセットする従来の強化学習手法を改め、同一エピソード内で再試行を許す「Multi-Collision reset Budget」を提案し、学習効率と実機性能を向上させた。
- 失敗認識を備えた模倣学習による安全なロボットナビゲーションナビゲーション2026/4/1
成功デモのみに頼る模倣学習の限界を指摘し、失敗データを価値推定に活用して政策学習は成功デモに限定する枠組みを提案。衝突率を減らしつつ成功率を維持することを実証した。
- FSUNav：高速・安全・汎用的なゼロショット目標指向ナビゲーションのための大脳-小脳アーキテクチャナビゲーション2026/4/1
視覚言語モデルと強化学習を組み合わせた大脳-小脳アーキテクチャを提案し、異種ロボットでの高速・安全なゼロショット目標ナビゲーションを実現した。
- FastDSAC: 高次元ヒューマノイド制御における最大エントロピー強化学習の可能性を引き出す強化学習/ヒューマノイド制御2026/3/13
高次元のヒューマノイド制御で、次元ごとのエントロピー調整と連続分布型クリティックを導入し、最大エントロピー強化学習の性能を大幅に向上させた。
- CeRLP: クロスエンボディメントロボットの視覚ナビゲーションのためのローカルプランニングフレームワークナビゲーション2026/3/1
異なるロボットやカメラ構成でも動作する視覚ナビゲーションのためのローカルプランニングフレームワークを提案し、深度推定のスケール補正と視覚情報のレーザースキャンへの抽象化により、ロボットの形状差を吸収する。
- MAER-Nav: 鏡像拡張経験リプレイによるロボットナビゲーションの双方向運動学習ナビゲーション2025/3/1
成功した前進軌跡を鏡像反転して後退経験を合成する経験リプレイとカリキュラム学習を組み合わせ、明示的な失敗駆動型リプレイや報酬設計の変更なしに双方向運動を学習するナビゲーション手法を提案した。
- シナリオ拡張による深層強化学習ベースのロボットナビゲーションの汎化性能向上ナビゲーション2025/3/1
観測を想像空間に写像して行動を生成・再写像するシナリオ拡張を提案し、未見環境での深層強化学習ナビゲーションの汎化性能を大幅に改善した。
- 視界の限界を超えて：予期せぬ障害物に対するDRLベースのナビゲーション戦略ナビゲーション2025/3/1
LiDARデータの変化率を動的な環境知覚要素として活用し、カリキュラム学習で効率と安全性のバランスを取る深層強化学習ナビゲーション手法を提案。見通しの悪い環境での衝突を減らし、BARNデータセットで高い成功率を達成した。
- ControlMTR: シーン適合インテントポイントと制御ガイドによる実現可能な軌道予測軌道予測2024/4/1
自動運転の軌道予測において、シーンに適合した意図点と制御コマンド予測を組み合わせ、非現実的な予測を抑えつつ精度を向上させる手法を提案した。
- DDCNN: A Promising Tool for Simulation-To-Reality UAV Fault Diagnosis2023/2/1