Shuyuan Hu

収録論文 3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

• Evo-RL: 選択的経験を用いた反復的なロボット強化学習
  マニピュレーション2026/10/9

  人間の修正と成功軌跡から正のアドバンテージを持つ経験を選別して反復的に方策を改善する強化学習手法を提案し、実機の高精度マニピュレーションで成功率を30.46%向上させた。

• 人間を考慮したマルチロボットハンドオーバーのためのLLMに基づく階層的時間論理を用いた動的タスク計画
  タスク計画2026/2/1

  大規模言語モデルで人間の指示を階層的なLTLf仕様に変換し、再cedingホライズン計画で動的に再計画することで、マルチロボットのハンドオーバータスクを実現するニューロシンボリックフレームワークを提案した。

• Gen2Real: 生成動画を活用したデモ不要の巧みなマニピュレーション
  マニピュレーション2025/9/1

  生成動画から手と物体の軌道を抽出し、物理整合性を考慮した最適化と強化学習でロボットハンドの把持スキルを学習する手法を提案。シミュレーションで77.3%の成功率を達成し、実機でも動作を実証した。