Wei He
収録論文 11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
- ME-Brain-1.0：記憶・認知・行動による自己進化型身体知能VLA2026/9/21
行動実行から経験獲得・進化を経て実行改善へと至る閉ループで自己進化する身体知能システムを提案し、再学習なしにベンチマークで大幅な性能向上を達成した。
- 双腕無人航空マニピュレータシステムのためのニューラルネットワークベース適応イベントトリガ制御制御2026/4/1
双腕とマルチロータ間の強い結合や外乱に対処するため、ニューラルネットワークで近似しつつイベントトリガで通信負荷を減らす適応制御を提案し、実機実験で精度を確認した。
- Fly0: ゼロショット空中視覚言語ナビゲーションのための持続的メトリックアンカリングVLA2026/2/1
MLLMによる意味理解と幾何プランナを分離し、指示を3D座標に固定して衝突回避経路を生成する空中VLNフレームワークを提案。視覚喪失時も安定航行でき、成功率20%以上向上・航法誤差約50%削減を実現。
- CAPER: 制約付き手順推論によるロボット科学実験マニピュレーション2026/2/1
科学実験の手順を守るため、タスク推論・マルチモーダル接地・低レベル制御を分離したフレームワークCAPERを提案し、長期的操作と低データ環境での成功率と手順正確性を向上させた。
- iSTAR: パラメータ内構造推論による機能分化でVLAを強化VLA2026/2/1
VLAモデルのパラメータにタスク構造を直接埋め込み、外部プランナーやプロンプトなしでタスク分解と推論を行えるようにした手法iSTARを提案。
- 極値補正と低複雑度GRUによる実時間水需要予測時系列予測2025/12/1
実データ間に仮想データを挿入して極値付近の非線形性を緩和し、GRUとK-means特徴量を組み合わせた低複雑度モデルで水需要を高精度に予測する手法を提案した。
- PID制御に着想を得たニューラルネット時系列予測の精度向上手法：水道需要予測への適用時系列予測2025/12/1
PID制御の考え方を応用し、ニューラルネットによる多段階時系列予測の各ステップの予測値を補正することで、モデルを複雑にせず予測精度を高める手法を提案し、水道需要と電力消費の予測で有効性を示した。
- 可変長ケーブルを備えた空中輸送システムにおけるペイロード軌道追従制御空中輸送・制御2025/10/1
可変長ケーブルを備えたドローン輸送システムに対し、バックステッピング制御とケーブル長オンライン最適化を組み合わせ、ペイロードの軌道追従とケーブル長調整を両立させる手法を提案した。
- MapEval: 統合的で堅牢かつ効率的なSLAM地図評価フレームワークSLAM地図評価2024/11/1
SLAMで生成される大規模点群地図を評価するためのオープンソースフレームワーク。ボクセル空間でのガウス近似ワッサースタイン距離を提案し、従来手法より100〜500倍高速で頑健な評価を実現する。
- Online Efficient Safety-Critical Control for Mobile Robots in Unknown Dynamic Multi-Obstacle Environments2024/2/1
- Vision-Based Target Localization for a Flapping-Wing Aerial Vehicle2021/7/1