Tingxiang Fan

収録論文 15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

• LightNav-0: 汎用身体性ナビゲーションのためのVLM空間知能の引き出し
  ナビゲーション2026/8/31

  事前学習済み視覚言語モデルの空間知能をナビゲーション制御に直接活用する、タスク非依存の汎用ナビゲーションモデルLightNav-0を提案。統一トークンインターフェースと残差VQアクショントークナイザにより、指示追従・物体探索・視覚追跡を単一モデルで実現する。

• 軽量ロコパルクール：マルチスキル蒸留による多用途な知覚全身移動
  全身移動/パルクール/強化学習2026/8/1

  深度カメラと速度指令のみで、歩行・バランス・登攀・降下・跳躍などの全身スキルを自律的に切り替える単一のポリシーを提案し、障害物のある地形での移動を実現した。

• S$^2$MAT: Simultaneous and Self-Reinforced Mapping and Tracking in Dynamic Urban Scenariosorcing Framework for Simultaneous Mapping and Tracking in Unbounded Urban Environments
  2023/4/1
• DynamicFilter: an Online Dynamic Objects Removal Framework for Highly Dynamic Environments
  2022/6/1
• DiffSRL: Learning Dynamical State Representation for Deformable Object Manipulation with Differentiable Simulator
  2021/10/1
• Crowd-Driven Mapping, Localization and Planning
  2020/12/1
• Autonomous Social Distancing in Urban Environments using a Quadruped Robot
  2020/8/1
• DeepMNavigate: Deep Reinforced Multi-Robot Navigation Unifying Local & Global Collision Avoidance
  2019/10/1
• Learning Resilient Behaviors for Navigation Under Uncertainty
  2019/10/1
• Intervention Aided Reinforcement Learning for Safe and Practical Policy Optimization in Navigation
  2018/11/1
• Getting Robots Unfrozen and Unlost in Dense Pedestrian Crowds
  2018/10/1
• Safe Navigation with Human Instructions in Complex Scenes
  2018/9/1
• Fully Distributed Multi-Robot Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning for Safe and Efficient Navigation in Complex Scenarios
  2018/8/1
• CrowdMove: Autonomous Mapless Navigation in Crowded Scenarios
  2018/7/1
• Towards Optimally Decentralized Multi-Robot Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning
  2017/9/1