Wenhao Tang
収録論文 13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
- AgilePE: 自己対戦強化学習による自律UAV追跡・回避強化学習/UAV2026/8/14
自己対戦強化学習を用いて、UAVの追跡・回避行動をエンドツーエンドで学習し、シミュレーションから実機へのゼロショット転送を実現したシステムを提案する。
- ハーネスVLA：メモリ誘導エージェントによる凍結VLAの信頼性ある操作プリミティブへの変換VLA/操作2026/7/1
凍結したVLAモデルを再試行可能な接触豊富なプリミティブとして活用し、解析的プリミティブと組み合わせることで、微調整なしに分布外の操作タスクでの成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案した。
- Action QFormer: 行動監視下での構造化表現形成による視覚言語行動モデルの性能向上VLA2026/7/1
視覚言語行動モデルにおいて、行動監視が継承したマルチモーダル表現を形成する役割を分析し、クエリベースのインターフェースを導入して行動に適した表現を再構成することで、ゼロショットsim-to-realナビゲーションの成功率を大幅に向上させた。
- LaWAM: 効率的なダイナミクス認識ロボットポリシーのための潜在世界行動モデルVLA2026/6/1
ロボットの行動がシーンをどう変えるかを予測する潜在空間の世界モデルを導入し、ピクセル単位の動画生成を避けつつ、高成功率と低遅延を実現した。
- USER: 実世界オンライン方策学習のための統合拡張可能システム実世界オンライン学習/システム2026/2/1
実世界のロボット群をGPUと同様に扱うハードウェア抽象化と非同期学習基盤を提供し、オンライン模倣・強化学習やVLAモデルを長期実験で効率的に訓練できるシステムを構築した。
- RLinf-VLA：視覚言語行動モデルの強化学習のための統合効率フレームワークVLA2025/10/1
多様なVLAモデルとRLアルゴリズム、シミュレータを統合し、効率的な強化学習を可能にするフレームワークを提案。LIBEROやManiSkillなどで高い成功率を達成。
- JuggleRL: 深層強化学習によるクアッドロータのボールジャグリング習得sim2real2025/9/1
クアッドロータにラケットを搭載し、深層強化学習でボールジャグリングを実現した研究。シミュレーションで学習した方策を実機にゼロショット転移し、平均311回・最大462回の連続ヒットを達成した。
- ヒステリシスを考慮したニューラルネットワークモデリングと全身強化学習によるソフトロボット制御ソフトロボティクス/強化学習2025/4/1
軟質材料のヒステリシスを考慮した全身NNモデルを構築し、強化学習で全身制御方策を学習。ファントム実験で高精度な軌道追従を実現した。
- 未知環境における協調探査のためのマルチロボットシステム：サーベイ群制御2025/3/1
未知の大規模環境での協調探査を実現するマルチロボットシステムについて、自己位置推定・地図統合、協調行動計画、通信制約などの構成要素を体系的に整理したサーベイ論文。
- VolleyBots：運動制御と戦略的プレーを統合したマルチドローン・バレーボール競技のテストベッド群制御2025/2/1
複数ドローンがバレーボールで協調・対戦するテストベッドを構築し、運動制御と戦略を組み合わせたタスクで強化学習やゲーム理論の手法を評価した。階層型方策が3対3で69.5%の勝率を達成し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移も示した。
- クアッドロータ制御のためのゼロショットSim-to-Real強化学習ポリシー学習で重要な要素とは？包括的調査sim2real2024/12/1
クアッドロータの強化学習制御において、実機にゼロショットで展開するために重要な5つの要素を特定し、PPOベースのSimpleFlightを開発。従来手法より軌道追従誤差を50%以上削減した。
- 強化学習による静的・動的障害物回避を伴うマルチUAV編隊制御群制御2024/10/1
2段階の強化学習パイプラインと注意機構エンコーダ、カリキュラム学習を用いて、複数UAVの編隊維持と静的・動的障害物回避を両立させる手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 深層強化学習による未知環境でのマルチUAV追跡逃避のオンライン計画群制御2024/9/1
深層強化学習を用いて、未知環境で複数のUAVが協調して逃避者を追跡・捕獲するための方策を学習し、実機のクアッドロータにゼロショットで展開した研究。