Xiaocong Li
収録論文 12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
- ForceRFT: 力誘導残差強化学習によるVLA行動の洗練VLA2026/9/19
接触を伴うタスク向けに、人間の修正と自律的な試行結果から力条件付きの残差行動を学習し、VLA方策を改善するフレームワークを提案。
- プラグ・アンド・プレイで準拠：任意方向のコンプライアンス軸を持つオンライン可変インピーダンスのためのモジュール式フレームワークコンプライアンス制御2026/7/1
ROSコントロールエコシステムを拡張し、異なるマニピュレータ間で共通インターフェースを保ちながらコンプライアンス制御を実装できるプラグインベースのロボット非依存フレームワークを提案した。
- CoRDE: 概念事前知識によるルーティング拡散エキスパートを用いたロボット操作の構造的一般化模倣学習2026/6/1
多タスク・長期的なロボット操作学習において、意味的なサブ段階間の勾配衝突を避けるため、概念エンコーダの事前知識でルーティングを制御する拡散エキスパート群（CoRDE）を提案した。パラメータ効率の良いLoRAベースのエキスパートプールにより、ルーティング崩壊を抑えつつ構造的一般化を実現する。
- FD-VLA：接触の多いマニピュレーションのための力蒸留視覚言語行動モデルVLA2026/2/1
力センサを使わずに、視覚と言語から力覚を蒸留してVLAモデルに組み込み、接触を伴う器用な操作を可能にする手法を提案。
- 統一的な表現力豊かな方策最適化による堅牢なロボット学習に向けて強化学習2025/11/1
大規模言語モデルの事前学習・微調整に着想を得た生成フレームワークUEPOを提案し、マルチモーダル行動の獲得とオンライン適応時の分布シフトに対処して、D4RLベンチマークで移動・巧みな操作タスクの性能を大幅に向上させた。
- 大規模動的環境でのロバストな自己位置推定のためのセマンティックLiDAR慣性車輪オドメトリ融合自己位置推定2025/9/1
LiDAR・IMU・車輪オドメトリを密結合し、セマンティック情報を活用したスキャンマッチングと適応的スケーリングで、大規模動的環境での高精度かつドリフトの少ない自己位置推定を実現した。
- DuLoc: 変化する動的広域環境における生涯二層ローカリゼーションローカリゼーション2025/7/1
LiDAR慣性オドメトリとオフラインマップベースのローカリゼーションを密結合し、動的で変化する広域環境でもロバストに自己位置推定する手法を提案。港湾での長期実証実験で有効性を示した。
- カーネル選択による安全ベイズ最適化を用いたロボット制御の最適化制御最適化2024/11/1
加法ガウス過程ベースのSafe Bayesian Optimizationにカーネル選択を導入し、ドローンのPID制御最適化など高次元制御問題を効率的に解く手法を提案した論文。
- 加法ガウス過程による複雑な制御系のための安全なベイズ最適化制御最適化2024/8/1
複数の制御器パラメータを同時に調整する際に、加法ガウス過程カーネルと境界ベースの拡張ルールを用いて、安全性を保ちながらハードウェア評価回数を削減する安全ベイズ最適化手法を提案。
- Generalized Iterative Super-Twisting Sliding Mode Control: A Case Study on Flexure-Joint Dual-Drive H-Gantry Stage2021/3/1
- Grasping Detection Network with Uncertainty Estimation for Confidence-Driven Semi-Supervised Domain Adaptation2020/8/1
- Data-Driven Multi-Objective Controller Optimization for a Magnetically-Levitated Nanopositioning System2020/7/1