Wei Xiao
収録論文 50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
- 適応的重み付き制御バリア関数による冗長ロボットの安全制御マニピュレーション2026/9/21
冗長ロボットの安全制約を満たしつつ、負荷の偏りによる追従誤差を低減する重み付き制御バリア関数を提案し、適応的重み付けで性能を向上させた。
- DR-MPC：脚式移動のための高速で実行可能な動力学緩和モデル予測制御歩行2026/9/17
脚式ロボットの歩行制御において、動力学制約を二次ペナルティに緩和し、接触を考慮した入力パラメータ化と専用の内点法ソルバを組み合わせることで、従来手法より大幅に高速なモデル予測制御を実現し、四足歩行ロボットで検証した。
- ミンコフスキー演算による制御バリア関数：多面体環境での安全なナビゲーション安全制御2026/8/3
多面体ロボットと多面体障害物の正確な符号付き距離関数をミンコフスキー演算と凸最適化で計算し、非平滑制御バリア関数に統合して安全な制御を実現する手法を提案した。
- FlowPilot: 俊敏なUAVナビゲーションのためのリアルタイム世界行動モデリングUAVナビゲーション2026/8/1
深度画像から将来のシーンと軌道を同時に生成するコンパクトな世界行動モデルを提案し、シミュレーションと実機で高速・高機動な飛行を実現した。
- 自己再構成型ロボットボートの安全保証付き分散動作計画群制御2026/7/1
水中自己再構成ロボットの形状形成と再構成のため、分散MPCと制御バリア関数を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案し、衝突回避の安全性を保証する。
- ROVE: 強化学習によるヒューマノイド操作のための人間介入の活用ヒューマノイド操作/VLA/強化学習2026/6/15
不完全な人間介入データを用いてヒューマノイドVLAモデルを強化学習で訓練するフレームワークROVEを提案。楽観的価値推定とクロスエンボディ映像を活用し、高価値な行動を優先学習することで実世界の接触を伴う操作タスクで性能を向上させた。
- SSP: 行動制約と空間制約の同時最適化による安全性保証付き手術ポリシー手術ロボティクス2026/3/1
強化学習や模倣学習で得た手術ポリシーに、不確実性を考慮した制御バリア関数を組み合わせ、行動制約と空間制約を満たしつつ安全性を保証するフレームワークを提案した。
- 全身連続体ソフトロボットの衝突回避のための閉形式CLF-CBFコントローラソフトロボティクス/衝突回避2026/3/1
オンライン最適化を必要とせず、安全性制約を解析的に制御入力に組み込んだ閉形式のCLF-CBFコントローラを提案し、ソフト連続体マニピュレータのリアルタイム3D障害物回避を実現した。
- 安全クリティカルシステムのためのロバストテイラー・ラグランジュ制御安全制御2026/2/1
テイラー展開とラグランジュ剰余を用いて制御入力が現在時刻に現れるようにし、実装時の離散化時間のみをパラメータとして安全性制約の実行可能性を保証するロバスト制御法を提案した。
- 世界モデルの混合：モジュール型潜在ダイナミクスによるマルチタスク強化学習のスケーリングマルチタスクRL/世界モデル2026/2/1
タスクごとにモジュール化したVAEと専門家混合型Transformerで世界モデルを構成し、Atari 100kとMeta-Worldで高効率・高性能なマルチタスク強化学習を実現した。
- PoSafeNet: 半順序構造ニューラルネットによる安全学習安全学習2026/1/1
安全制約を半順序集合として扱い、優先順序を保ちながら逐次射影で安全を保証する微分可能なニューラル安全層を提案。
- 安全性が重要なシステムのためのテイラー・ラグランジュ制御制御理論2025/12/1
テイラーの定理とラグランジュ剰余を用いて非線形制御系の安全性と安定性を保証する新しい制御手法を提案し、適応クルーズコントロールやロボット制御で有効性を示した。
- 予測制御と適応的バリア関数を用いた自律表面船舶の安全な運動計画と制御運動計画2025/10/1
MPCと制御バリア関数を組み合わせ、障害物との相対位置に応じて膨張半径を適応させることで、狭い水路でも安全かつ保守的すぎない自律船舶の運動計画を実現した。
- 軌道最適化と強化学習を統合した不整地適応着地を伴う四脚ロボットの跳躍歩行2025/9/1
軌道最適化で生成した参照動作を強化学習で追従させ、不整地でも安全に着地できる四脚ロボットの跳躍フレームワークを提案した。
- TrajBooster: 軌道中心学習によるヒューマノイド全身マニピュレーションの強化VLA2025/9/1
車輪型ヒューマノイドの豊富なデータを活用し、エンドエフェクタ軌道を形態非依存のインターフェースとして二足歩行ヒューマノイドのVLAを効率的に学習させるフレームワークを提案。
- Koopmanガイド付き動力学モデリングによるロバストなオンライン残差修正模倣学習2025/9/1
模倣学習の残差方策にKoopman作用素で学習した潜在空間の大域的動力学を組み込み、長期タスクや未知環境でも安定して高精度に修正できるKORRを提案した。
- SPGrasp: 動的シーンにおける時空間プロンプト駆動型把持合成マニピュレーション2025/8/1
動画ストリーム上でユーザープロンプトと時空間文脈を統合し、低遅延かつ時間的一貫性を保った把持姿勢をリアルタイム生成するフレームワークを提案。
- ソフトロボットの接触対応安全制御：高次制御バリア関数とリアプノフ関数によるアプローチソフトロボティクス/安全制御2025/5/1
ソフトロボットの全身接触力を制限するため、微分可能なCosseratセグメント動力学モデルと凸多角形距離近似を組み合わせ、高次制御バリア関数と高次制御リアプノフ関数を最適化に組み込む枠組みを提案した。
- オフライン事前学習済み方策のみを用いた効率的なオンラインRLファインチューニング強化学習2025/5/1
事前学習済みQ関数に頼らず、オフラインで学習した方策だけを使ってオンライン強化学習でファインチューニングする手法PORLを提案し、BC方策の直接改善も可能にした。
- 多面体間の安全なナビゲーションのためのミンコフスキー演算に基づく制御バリア関数安全ナビゲーション2025/4/1
多面体ロボットと多面体障害物間の正確な符号付き距離関数をミンコフスキー差空間での凸最適化として定式化し、微分可能最適化により制御バリア関数を構築する手法を提案した。
- 想像上の遷移を用いたロボット政策学習：ロバスト性と最適性のトレードオフの緩和歩行2025/3/1
理想環境で得た最適政策とダイナミクスモデルから想像上の遷移を生成し、それを実演入力として強化学習に組み込む二段階フレームワークを提案。四足歩行の学習において、ドメインランダム化による保守性を抑えつつ、訓練加速・追従誤差低減・分布外ロバスト性向上を実現した。
- ABNet: 安全でスケーラブルなロボット学習のための注意バリアネットワーク安全学習2024/6/1
バリア関数ベースの安全学習をスケーラブルにするため、複数のバリアヘッドが異なる特徴に注目するAttention BarrierNetを提案し、安全性を理論保証しつつ障害物回避や操作、自動運転で堅牢性を示した。
- 安全強化学習による障害物環境での時間最適飛行飛行制御2024/6/1
安全強化学習を用いて、障害物の多い環境でドローンをウェイポイントに沿って衝突回避しつつ最短時間で飛行させる手法を提案した論文。
- Learning Hybrid Policies for MPC with Application to Drone Flight in Unknown Dynamic Environments2024/1/1
- Safe Control for Soft-Rigid Robots with Self-Contact using Control Barrier Functions2023/11/1
- Adaptive Online Replanning with Diffusion Models2023/10/1
- Local Non-Cooperative Games with Principled Player Selection for Scalable Motion Planning2023/10/1
- Drive Anywhere: Generalizable End-to-end Autonomous Driving with Multi-modal Foundation Models2023/10/1
- Safe Neural Control for Non-Affine Control Systems with Differentiable Control Barrier Functions2023/9/1
- SafeDiffuser: Safe Planning with Diffusion Probabilistic Models2023/6/1
- Optimal Control of Connected Automated Vehicles with Event-Triggered Control Barrier Functions: a Test Bed for Safe Optimal Merging2023/6/1
- Learning Stability Attention in Vision-based End-to-end Driving Policies2023/4/1
- Vehicle Trajectory Prediction based Predictive Collision Risk Assessment for Autonomous Driving in Highway Scenarios2023/4/1
- Auxiliary-Variable Adaptive Control Barrier Functions for Safety Critical Systems2023/4/1
- Learned Risk Metric Maps for Kinodynamic Systems2023/2/1
- Interpreting Neural Policies with Disentangled Tree Representations2022/10/1
- On the Forward Invariance of Neural ODEs2022/10/1
- Intention Communication and Hypothesis Likelihood in Game-Theoretic Motion Planning2022/9/1
- Differentiable Control Barrier Functions for Vision-based End-to-End Autonomous Driving2022/3/1
- Control Barrier Functions for Systems with Multiple Control Inputs2022/3/1
- BarrierNet: A Safety-Guaranteed Layer for Neural Networks2021/11/1
- Rule-based Evaluation and Optimal Control for Autonomous Driving2021/7/1
- Event-Triggered Safety-Critical Control for Systems with Unknown Dynamics2021/3/1
- High Order Control Lyapunov-Barrier Functions for Temporal Logic Specifications2021/2/1
- Rule-based Optimal Control for Autonomous Driving2021/1/1
- Sufficient Conditions for Feasibility of Optimal Control Problems Using Control Barrier Functions2020/11/1
- Bridging the Gap between Optimal Trajectory Planning and Safety-Critical Control with Applications to Autonomous Vehicles2020/8/1
- Adaptive Control Barrier Functions for Safety-Critical Systems2020/2/1
- Control Barrier Functions for Systems with High Relative Degree2019/3/1
- Decentralized Optimal Merging Control for Connected and Automated Vehicles2018/9/1