Wei Pan
University of Manchester
収録論文 63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
- 動的遷移下の空中マニピュレータのための切替適応制御フレームワーク空中マニピュレーション2026/9/21
空中マニピュレータの動的遷移に対応するため、車体とマニピュレータの結合や状態依存不確かさを事前知識なしに扱う切替適応制御を提案し、安定性を保証する切替信号を設計した。
- 大規模マルチロボットシステムにおけるステルスアクチュエータ攻撃下での分散型セキュア学習制御群制御2026/9/7
マルチロボットシステム向けに、強化学習と分散モデル予測制御を統合し、悪意あるステルスなアクチュエータ攻撃に対抗する分散型セキュア学習制御フレームワークを提案した論文。
- ソフトロボットにおける全身インタラクションによる推論と操作の学習ソフトロボティクス/強化学習2026/8/31
ソフトロボットの腕全体を使った接触から物体情報を推論し、把持操作を行う強化学習フレームワークを提案。探索と把持を統合したリカレントポリシーとsim-to-real適応により、視覚なしでの把持を実現。
- DF$^3$: デコーダ不要の特徴予測による自律航法の世界モデリング世界モデル/自律航法2026/8/3
ビデオから未来の状態を予測する世界モデルにおいて、デコーダを使わずに潜在空間内で特徴を予測し、直接タスク出力を得る新しいフレームワークを提案した。
- CoCoNav: 群衆中の安全なロボットナビゲーションのためのコンフォーマル制御ナビゲーション2026/8/1
群衆中のロボットナビゲーションにおいて、予測誤差の不確実性をオンラインで調整しつつ、実行前に軌道を検証することで安全と効率を両立するフレームワークを提案した。
- 未知環境・未知パートナー・規模変動に対応するマルチロボットのオープン適応型チーミング群制御2026/7/1
ロボットチームが未知の環境や仲間、チーム規模の変化に同時に適応する問題を定式化し、ハイパーグラフゲーム理論に基づく学習アルゴリズムHOLAを提案。実機実験で有効性を確認した。
- SKooP: 対称コープマン予測による強化学習を用いた脚式ロボットの高速かつ汎用的な歩行歩行2026/7/1
強化学習のサンプル効率を改善するため、形態対称性とコープマンモデルを組み合わせたSKooPを提案し、四足ロボットの二足歩行タスクで収束時間の短縮と報酬の向上を実証した。
- Koopman Dreamer：安定した世界モデル想像のためのスペクトル制約付き潜在ダイナミクス世界モデル2026/7/1
Dreamerスタイルの世界モデルにKoopman理論に基づくスペクトル制約付きの決定論的潜在ダイナミクスを導入し、長期ロールアウトの安定性と制御性能を向上させた。
- SSI-Policy: 視覚言語ロボット操作のための構造化シーンインターフェース学習VLA/操作2026/6/1
RGB画像のみから深度特徴・言語接地オブジェクト配置・指示条件付き2D動作軌跡を統合する構造化シーンインターフェース(SSI)を導入し、少数デモで高精度な操作を実現するフレームワークを提案した。
- オイラー・ラグランジュロボット力学のための物理認識スパース学習と選択的オンライン適応力学モデル学習2026/6/1
ロボットの力学モデルの誤差を、慣性補正・コリオリ項・一般化力残差に分解し、物理的制約を保ちつつスパースな履歴依存モデルでオンライン適応する手法を提案。複数のロボットプラットフォームで予測精度と軌道追従性能を向上させた。
- 線形埋め込み空間での強化学習によるソフトロボット構成横断的な汎用制御ソフトロボティクス/強化学習2026/6/1
ソフトロボットの多様な形態・構成に迅速に適応できる汎用制御システムを、共有の線形Koopman埋め込み空間での強化学習により実現した。33構成で検証し、転移サンプルを75倍削減しつつ堅牢な性能を示した。
- AERMANI-PLACE: 空中マニピュレータによる言語誘導オブジェクト配置空中マニピュレーション2026/6/1
空中マニピュレータを用いて、自然言語の指示から物体の配置位置を推定し、実際に配置するフレームワークを提案。画像編集モデルと深度情報を組み合わせて配置点を特定し、実機で高い成功率を達成した。
- バリア・リアプノフ制約を備えた適応的人工時間遅延制御：オイラー・ラグランジュロボット向け制御2026/5/1
状態依存の不確かさと時間変化する状態制約を同時に扱うため、人工時間遅延推定とバリア・リアプノフ関数を組み合わせた適応制御フレームワークを提案し、5自由度ロボットアームで実証した。
- 空中マニピュレーションのためのクロスカップリングとレジーム依存ダイナミクスの学習空中マニピュレーション2026/5/1
空中マニピュレータの残差ダイナミクスを適応的に学習する構造化エンコーダ・デコーダフレームワークを提案し、実機実験で予測精度とMPC追従性能を向上させた。
- AeroPlace-Flow: 視覚的先読みと物体フローによる空中マニピュレータの言語接地物体配置空中マニピュレーション2026/3/1
空中マニピュレータが自然言語指示に従って物体を配置するための訓練不要フレームワークを提案し、画像編集による目標画像生成と3D幾何推論を統合して衝突回避軌道を生成、実機で平均75%の成功率を達成した。
- 固有受容センシングを用いた四足ロボットの地形認識型安全歩行歩行2026/3/1
IMUや関節エンコーダなどの固有受容センサのみを搭載した低コスト四足ロボット向けに、2.5D地形マップと支持面パラメータを推定し、制御バリア関数と統合することで安全な歩行を実現する手法を提案した。
- 構造を学び、飛行中に適応する：空中マニピュレータのためのマルチスケール残差学習とオンライン適応空中マニピュレータ/適応制御/深層学習2026/3/1
空中マニピュレータの非定常・多スケールな残差動力学を予測・補償するため、Factorized Dynamics TransformerとLatent Residual Adapterを提案し、実機実験で有効性を示した。
- CoINS: スキル認識VLMによる反事実的インタラクティブナビゲーションナビゲーション2026/1/1
VLMにロボットのスキル能力を組み込み、障害物を除去すべきか反事実的に推論して経路を切り開く階層型ナビゲーション手法を提案。
- スキル認識拡散モデルによる汎化可能なロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/1/1
スキルレベルの情報を拡散モデルに組み込み、物体中心の動作フローを生成することで、多様なマニピュレーションタスクへの汎化性能を高めた手法を提案。
- 学習済み距離勾配を用いた潜在空間における局所経路最適化マニピュレーション2025/12/1
潜在ベクトルからロボットと障害物の最小距離を予測するニューラルネットを学習し、その距離勾配で潜在空間内の移動方向を計算して局所経路最適化を行うことで、拘束付き動作計画の再計画時間を短縮した研究。
- AERMANI-Diffusion: 空中マニピュレータの動力学学習のためのレジーム条件付き拡散モデル空中マニピュレーション2025/12/1
空中マニピュレータの残差力を条件付き拡散過程でモデル化し、適応制御と組み合わせて実世界での追従精度を向上させた。
- ARCADE: 変化点を考慮したオンライン・ベイズ動力学学習による適応ロボット制御適応制御/ベイズ学習2025/12/1
ロボットの動力学をオンラインでベイズ更新し、変化点検出で急な変化にも迅速に適応する枠組みを提案。カルトポールとドローン実験で予測精度と追従性能の向上を示した。
- 車両ダイナミクスを組み込んだ自動運転向けワールドモデル自動運転/ワールドモデル2025/12/1
自車のダイナミクスと環境の遷移を分離して学習するワールドモデルを提案し、多様な車両パラメータへの汎化と運転性能・ロバスト性を向上させた。
- AERMANI-VLM: 視覚言語モデルによる空中マニピュレーションのための構造化プロンプトと推論空中マニピュレーション2025/11/1
事前学習済みVLMを微調整なしで空中マニピュレータに適用し、高レベル推論と低レベル制御を分離して安全な飛行スキル選択を行うフレームワークを提案した。
- SoraNav: ゼロショットVLM推論によるUAVの適応的タスク中心ナビゲーションVLA2025/10/1
3D幾何情報をVLMの2D入力に統合し、探索履歴に基づく適応的意思決定でドローンを自然言語指示に従ってナビゲートするフレームワークを提案。
- 物体再構成を考慮した移動マニピュレータの全身制御マニピュレーション2025/9/1
物体の未知領域を効率的に観測するため、最も情報量の多い領域にフォーカスポイントを定め、それをカメラ視野内に保つよう全身制御する計算効率の良い手法を提案。
- PoseDiff: ロボット姿勢推定と動画から行動への制御を橋渡しする統合拡散モデルVLA2025/9/1
単一のRGB画像からロボットの3Dキーポイントや関節角度を推定し、さらに動画のキーフレームから長期行動列を生成する拡散モデルを提案。姿勢推定と逆動力学を一つの枠組みで統合した。
- Embodied Arena：具現化AIのための包括的・統合・進化型評価プラットフォーム評価基盤2025/9/1
具現化AIの能力を3階層・7能力・25次元で体系化し、22のベンチマークと30以上のモデルを統合評価する進化型プラットフォームを構築した。
- 生成的視覚予測とタスク非依存姿勢推定による卓上マニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
生成動画モデルで未来のRGB-Dフレームを予測し、姿勢推定と組み合わせて閉ループ制御することで、タスク固有データに依存せず多様な卓上操作を実現するフレームワークを提案。
- LHM-Humanoid: 雑然とした環境での連続物体運搬のための長期的ヒューマンモーション制御マニピュレーション2025/8/1
物理シミュレーション上のヒューマノイドが、リセットなしで繰り返し物体を運ぶ長期的動作を実現するため、サイクル間の遷移を「回復可能性」として学習する手法を提案。
- VLM支援シャムフロー拡散による双腕協調マニピュレーションマニピュレーション2025/6/1
VLMと拡散モデルを組み合わせ、少数の人間の実演から双腕ロボットの協調動作を学習・汎化するフレームワークを提案。
- DiLQR: 陰関数微分による微分可能な反復線形二次レギュレータ制御/最適制御2025/6/1
iLQRを陰関数微分で微分可能なモジュールにし、自動微分より最大128倍高速で高精度な勾配を実現した。
- 未知の連成ダイナミクスを持つ空中マニピュレータのためのインピーダンス・安定性目標適応制御空中マニピュレーション2025/4/1
空中マニピュレータの機体とマニピュレータ間の未知の連成力を、適応則を用いて推定・補償するインピーダンス制御を提案し、ペイロード捕獲実験で安定性と追従性の向上を示した。
- 視覚言語モデル予測制御によるマニピュレーション計画と軌道生成マニピュレーション2025/4/1
視覚言語モデル(VLM)の知覚能力とモデル予測制御(MPC)を統合し、目標画像や言語指示から候補行動を生成・評価してマニピュレーション計画を行う手法を提案。計算量を抑えた軌道生成版も示す。
- 剛体および関節型柔軟四脚ロボットによる多用途・堅牢・爆発的な移動歩行2025/4/1
並列弾性を明示的に扱うテンプレートモデルと軌道最適化・追従制御を提案し、剛体と柔軟な四脚ロボットで跳躍や旋回などの動的運動の性能向上を実証した。
- 剛体および関節型ソフト四足ロボットの爆発的跳躍：模範誘導強化学習による実現跳躍/強化学習2025/3/1
モデルベース軌道最適化による粗い跳躍例を模倣した深層強化学習で、剛体と並列弾性を備えた四足ロボットに多様な跳躍を学習させ、着地誤差・エネルギー・ピークトルクを低減しつつ不整地への頑健性を実現した。
- TAR: 対照学習による教師整合表現を用いた四足歩行歩行2025/3/1
特権情報を持つ教師と自己受容のみの生徒の表現を対照学習で整合させ、四足歩行の汎化性能と実環境適応を向上させる手法を提案。
- 複数四足歩行ロボットのための安全な分散学習強化予測制御群制御2025/3/1
複数の四足歩行ロボットの編隊制御において、分散モデル予測制御に学習ベースの特徴エンコーディングと安全制約を組み合わせ、衝突回避と安定した編隊維持を実現した。
- AT-Drone: マルチドローン追跡における適応的チーミングのベンチマーク群制御2025/2/1
初対面の仲間と協調する「適応的チーミング」をマルチドローン追跡で訓練・評価する初のベンチマークを提案し、シミュレーションから実機への展開パイプラインと新アルゴリズム群を整備した。
- SpikingSoft: 軟体ヘビロボットの生体模倣移動のためのスパイキングニューロン制御器軟体ロボット/スパイキングニューラルネットワーク2025/1/1
軟体ヘビロボットの物理振動を利用し、調整可能な閾値を持つ二重閾値スパイキングニューロンモデルで歩行を生成する手法を提案。強化学習と組み合わせ、2つの閾値調整のみで複雑な動きを実現し、成功率と効率を向上させた。
- スケーラブルなマルチロボット制御に向けて：分散MPCにおける高速方策学習群制御2024/12/1
分散モデル予測制御（DMPC）の計算負荷を削減するため、オンライン分散アクター・クリティックにより明示的な閉ループ方策を学習する分散学習ベース予測制御（DLPC）を提案し、大規模マルチロボット系の協調制御を効率化した。
- 未知の動的連成力を伴うモジュール型適応空中マニピュレーション空中マニピュレーション2024/10/1
空中マニピュレータの機体とマニピュレータ間の未知の連成動力を事前知識なしに適応制御で補償し、各サブダイナミクスを独立にチューニング可能なモジュール型制御則を提案・実験検証した。
- DroneDiffusion: 拡散モデルによるロバストなクアッドロータダイナミクス学習ドローン制御2024/9/1
条件付き拡散モデルでクアッドロータのダイナミクスを系列生成として学習し、適応制御器と組み合わせて未知の飛行経路や風外乱下でも安定した軌道追従を実現した。
- HOLA-Drone: ハイパーグラフ型オープンエンド学習によるゼロショット複数ドローン協調追跡群制御2024/9/1
ハイパーグラフ形式のゲームモデリングに基づき学習目標を継続的に適応させる手法を提案し、未見の複数ドローン仲間と協調して複数の逃走者を捕獲するゼロショット協調を実現した。
- 仮想力に基づく視覚サーボによる密結合マルチマニピュレータの複数ペグ挿入組立マニピュレーション2024/7/1
各マニピュレータの単眼ハンドカメラのみを用い、仮想力で視覚特徴を統合する協調視覚サーボ制御を提案し、0.2mmのクリアランスでデュアルマニピュレータの2ペグ挿入を100%成功させた。
- オフライン強化学習のための適応的アドバンテージ誘導方策正則化オフライン強化学習2024/5/1
VAEと拡張挙動方策から高アドバンテージ行動を抽出し、OOD行動への保守性を保ちつつ方策改善を促すオフラインRL手法A2PRを提案。D4RLで最先端性能を達成。
- 不確実性を見通す：ロバスト視覚ナビゲーションのための自由エネルギーに着想を得たリアルタイム適応ナビゲーション2024/3/1
自由エネルギー原理に着想を得て、予測誤差とベイズ的驚きを再構成と適応的正規化で近似し、視覚ノイズ下でも勾配更新なしにリアルタイムで適応する視覚ナビゲーション手法FEP-Navを提案した。
- Language and Sketching: An LLM-driven Interactive Multimodal Multitask Robot Navigation Framework2023/11/1
- Deep Bayesian Reinforcement Learning for Spacecraft Proximity Maneuvers and Docking2023/11/1
- DACOOP-A: Decentralized Adaptive Cooperative Pursuit via Attention2023/10/1
- SYNLOCO: Synthesizing Central Pattern Generator and Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion2023/10/1
- Unwieldy Object Delivery with Nonholonomic Mobile Base: A Stable Pushing Approach2023/9/1
- Reinforcement Learning for Safe Robot Control using Control Lyapunov Barrier Functions2023/5/1
- Sim-and-Real Reinforcement Learning for Manipulation: A Consensus-based Approach2023/2/1
- Reinforcement Learning Compensated Extended Kalman Filter for Attitude Estimation2021/7/1
- Reinforcement Learning for Orientation Estimation Using Inertial Sensors with Performance Guarantee2021/3/1
- Reinforcement Learning Control of Constrained Dynamic Systems with Uniformly Ultimate Boundedness Stability Guarantee2020/11/1
- Social-VRNN: One-Shot Multi-modal Trajectory Prediction for Interacting Pedestrians2020/10/1
- Lyapunov-Based Reinforcement Learning State Estimator2020/10/1
- Model-Reference Reinforcement Learning for Collision-Free Tracking Control of Autonomous Surface Vehicles2020/8/1
- Actor-Critic Reinforcement Learning for Control with Stability Guarantee2020/4/1
- Model-Reference Reinforcement Learning Control of Autonomous Surface Vehicles with Uncertainties2020/3/1
- $H_\infty$ Model-free Reinforcement Learning with Robust Stability Guarantee2019/11/1