Shiliang Guo
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
経路追従/生成モデル強化学習/ドローン制御マニピュレーションイベントカメラ/物体検出群制御飛行制御
※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
- スコアベース拡散モデルによる誘導ベクトル場の生成経路追従/生成モデル2026/4/1
経路追従のための誘導ベクトル場を、スコアベース生成モデルを用いて点群データから直接構築する統一フレームワークを提案。分岐や疑似多様体などの複雑なトポロジーでも古典的手法が失敗する場面で信頼性の高い経路追従を実現した。
- 幾何学的対称性を活用したドローンのアクロバット飛行のマルチタスク強化学習強化学習/ドローン制御2026/2/1
ドローンのアクロバット飛行をマルチタスクで学習するため、機体の回転対称性をポリシーネットワークに組み込んだ強化学習フレームワークGEARを提案し、高い成功率と実機での複雑な機動を実現した。
- PreGME: 可変ゲインESOに基づく空中マニピュレータの規定性能制御マニピュレーション2025/12/1
マルチロータとロボットアームの動的結合を可変ゲイン拡張状態オブザーバで推定し、規定性能制御で高精度な空中マニピュレーションを実現する手法を提案した。
- EvDetMAV: 移動するイベントカメラからの汎用MAV検出イベントカメラ/物体検出2025/6/1
イベントカメラの映像からプロペラの特徴を利用して様々な種類の小型ドローン(MAV)を検出する手法を提案し、初のイベントベースMAVデータセットを構築した。
- ベアリング情報のみを用いた協調的ターゲット追跡：マルチエージェント強化学習の設計と実験群制御2025/3/1
ベアリング情報のみで未知ターゲットを推定・追跡するため、均一ベアリング情報フィルタと異種車両対応のマルチエージェント強化学習を提案し、sim-to-realギャップを低減して実機へゼロショット転移を実現した。
- TACO: 目標とコマンド指向強化学習による汎用アクロバティック飛行制御飛行制御2025/3/1
目標とコマンド指向の強化学習フレームワークTACOを提案し、異なる機動タスクを統一的に扱いオンラインパラメータ変更を可能にするとともに、スペクトル正規化でsim-to-realギャップを克服した。