Tianxu An

ETH Zürich

収録論文 5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

• 見つけた時より良い状態に：逐次タスクにおける価値関数を介した協調
  マルチロボット協調2026/11/5

  事前に共同訓練していないロボット同士が、価値関数を共有して環境への選好を伝え合うことで、逐次タスクを協調して遂行できる手法を提案。KNNによる不確実性フィルタで過信を防ぎ、成功率を最大48.5ポイント向上させた。

• KINO: ヒューマノイドの移動操作におけるVLM計画と全身制御のためのキーフレームインターフェース
  ヒューマノイド全身制御2026/9/16

  VLMによる計画と強化学習制御の間の仲介表現として動作キーフレームを用い、物体の把持・運搬・配置をヒューマノイドで実現する階層的フレームワークを提案。

• PAINT: 脚式ロボットによるパートナー非依存・意図認識型協調運搬
  群制御2026/4/1

  脚式ロボットがパートナーの意図を proprioceptive 情報から推定し、地形に頑健な歩容と組み合わせて協調運搬を行う軽量な階層学習フレームワークを提案。多様な地形・荷物・パートナーでの実験で有効性を示した。

• 脚式マニピュレータによる協調運搬・配置タスクのための動的報酬カリキュラム
  マニピュレーション2025/9/1

  単腕脚式ロボットが物体の把持から配置までを一貫して行うタスクを強化学習で学習する手法を提案し、動的報酬カリキュラムで訓練効率を55%向上、実行時間を18.6%短縮、二台協調も実現した。

• 置換不変ニューラルネットワークによるマルチエンティティロボット問題の解決
  群制御2024/2/1

  置換不変なニューラルネットワークと強化学習を用いて、複数のロボット・物体・目標を扱う分散制御を実現し、車輪脚型四足ロボットの実機実験で協調動作を検証した。