Shuo Li
収録論文 20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
- VLM-MPPI: 自然言語を多様な飛行行動に接地する空中ナビゲーションVLA2026/9/16
自然言語の指示を6つの行動条件付きMPPIプランナで生成した多様な軌道候補に結びつけ、VLMがFPV画像から候補を選ぶ階層型UAVナビゲーションを実機とシミュレーションで実証した。
- 前方・逆動的ゲーム統合フレームワークによるマルチエージェント軌道計画の高度化群制御2026/8/1
未知の目的関数を持つ非線形システムにおけるマルチエージェント軌道計画を、KL正則化と状態依存重みを導入した動的ゲームと、最大エントロピー逆強化学習による逆ゲームモジュールを組み合わせて解く手法を提案した。
- ELDiff: 証拠学習とテキストから画像への拡散の融合テキストから画像生成2026/6/18
複数オブジェクトのテキストから画像生成において、セグメンテーションマップの不確実性と意味的競合を扱うため、証拠学習に基づく損失関数を導入し、オブジェクトごとの一貫性を強化する拡散モデルELDiffを提案した。
- MAVEN: 動的変化に強いアジャイルクアッドローター操縦のためのメタ強化学習フレームワーク強化学習/飛行ロボット2026/3/1
クアッドローターの動的特性が大きく変わる状況でも単一のポリシーで頑健にナビゲーションできるよう、予測的コンテキストエンコーダを備えたメタ強化学習フレームワークMAVENを提案し、質量変化や単一ローター推力喪失下での適応性と実機へのゼロショット転送を実証した。
- 視覚誘導MPPIによるアジャイルドローンレース：ニューラル符号付き距離場を用いた任意ゲート姿勢のナビゲーションドローンレース/MPPI/ニューラルSDF2026/3/1
ドローンレースにおいて、事前軌道や明示的なゲート姿勢推定に頼らず、生の深度画像から学習したニューラルSDFをMPPIコントローラに統合し、任意配置のゲートを基準軌道なしで飛行する手法を提案した。
- ASTER: 効率的強化学習による姿勢認識型ケーブル吊下ペイロード四旋翼飛行強化学習/四旋翼/吊下ペイロード2026/3/1
ケーブルで吊り下げられたペイロードを運ぶ四旋翼の自律飛行において、初めての逆さま飛行を実現する強化学習フレームワークを提案した。物理的に一貫した初期化戦略により、従来の探索では到達不能な機敏な動作を学習可能にし、シミュレーションから実機への転送も成功した。
- LOONG: 障害物環境におけるMAVのオンライン時間最適自律飛行飛行制御2026/1/1
混雑環境でMAVが高速に飛ぶため、模倣学習で時間配分を加速した時間最適軌道生成と、可変ホライズンで安全飛行回廊制約を扱うMPCCを統合し、実機で最高18m/sを達成した。
- アジャイルドローンレースにおける参照軌道の再考：MPPIによる統一的な参照不要モデルベース制御器ドローンレース/MPPI2025/9/1
ドローンレースのタイム最適化において、参照軌道を必要としないゲート通過進捗目的関数をMPPIに組み込み、従来の軌道追従・輪郭制御と公平に比較した研究。
- AutoDrive-R²: 自動運転VLAモデルの推論と自己反省能力を強化VLA2025/9/1
自動運転向けVLAモデルに思考連鎖と強化学習を導入し、推論と自己反省を促すことで軌道計画の精度と解釈性を向上させた研究。
- FLARE: 強化学習によるケーブル吊り下げペイロード付きクアッドロータの俊敏飛行sim2real2025/8/1
ケーブルで吊り下げたペイロードを持つクアッドロータの俊敏な飛行を、高忠実度シミュレーションから直接強化学習で学習するフレームワークFLAREを提案し、ゲート通過で従来最適化手法の3倍の速度を達成、ゼロショットのsim-to-real転移も実現した。
- 金のスニッチを追いかけて：マルチエージェント強化学習によるマルチドローンの時間最適運動計画群制御2024/9/1
マルチエージェント強化学習とソフト衝突回避機構を組み合わせ、機体上の計算だけで複数ドローンの時間最適飛行を実現した研究。
- 模倣学習に基づくマルチウェイポイント制約付きクアッドロータのオンライン時間最適制御飛行制御2024/2/1
時間のかかる最適制御アルゴリズムの代わりに、模倣学習で訓練したニューラルネットワークを用いて、クアッドロータが複数のウェイポイントを時間最適に通過するオンライン制御を実現した。
- ゲートを考慮した2機ドローン競争のオンラインプランニング群制御2024/2/1
2機のクアッドロータがゲートの向きを考慮しつつ、衝突せず最短時間でレースコースを飛行するためのオンライン計画手法を提案し、実機で最高6.1m/sを達成した。
- Aggressive Trajectory Generation for A Swarm of Autonomous Racing Drones2023/3/1
- Efficient View Path Planning for Autonomous Implicit Reconstruction2022/9/1
- Multi-Task Reinforcement Learning based Mobile Manipulation Control for Dynamic Object Tracking and Grasping2020/6/1
- Aggressive Online Control of a Quadrotor via Deep Network Representations of Optimality Principles2019/12/1
- Robust Model Predictive Shielding for Safe Reinforcement Learning with Stochastic Dynamics2019/10/1
- Learning Safe Unlabeled Multi-Robot Planning with Motion Constraints2019/7/1
- Visual Model-predictive Localization for Computationally Efficient Autonomous Racing of a 72-gram Drone2019/5/1