Xiaoyu Shen
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーションVLA歩行
※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
- FlashNav: 20秒以内の超高速ロボットナビゲーションポリシー訓練ナビゲーション2026/6/1
GPU中心のフレームワークで、レンジベースのロボットナビゲーションの強化学習ポリシーを20秒未満で訓練できることを示した論文。シミュレーションをナビゲーションMDPに合わせて簡略化し、GPU上で並列遷移を生成することで高速化を実現。
- CeRLP: クロスエンボディメントロボットの視覚ナビゲーションのためのローカルプランニングフレームワークナビゲーション2026/3/1
異なるロボットやカメラ構成でも動作する視覚ナビゲーションのためのローカルプランニングフレームワークを提案し、深度推定のスケール補正と視覚情報のレーザースキャンへの抽象化により、ロボットの形状差を吸収する。
- MA-ROESL：単一動画からの効率的なロボットスキル学習のための動作認識型高速報酬最適化VLA2025/5/1
単一の動画からロコモーションスキルを学習する際、動作に着目したフレーム選択と3段階の高速報酬最適化により、VLM生成報酬の品質と学習効率を高める手法を提案。
- シナリオ拡張による深層強化学習ベースのロボットナビゲーションの汎化性能向上ナビゲーション2025/3/1
観測を想像空間に写像して行動を生成・再写像するシナリオ拡張を提案し、未見環境での深層強化学習ナビゲーションの汎化性能を大幅に改善した。
- MAER-Nav: 鏡像拡張経験リプレイによるロボットナビゲーションの双方向運動学習ナビゲーション2025/3/1
成功した前進軌跡を鏡像反転して後退経験を合成する経験リプレイとカリキュラム学習を組み合わせ、明示的な失敗駆動型リプレイや報酬設計の変更なしに双方向運動を学習するナビゲーション手法を提案した。
- 視界の限界を超えて：予期せぬ障害物に対するDRLベースのナビゲーション戦略ナビゲーション2025/3/1
LiDARデータの変化率を動的な環境知覚要素として活用し、カリキュラム学習で効率と安全性のバランスを取る深層強化学習ナビゲーション手法を提案。見通しの悪い環境での衝突を減らし、BARNデータセットで高い成功率を達成した。
- 深層強化学習によるヒューマノイドロボットの安定した高速移動の実現歩行2024/9/1
深層強化学習と運動力学的事前知識を組み合わせ、腕の協調動作で安定性を高めることで、ヒューマノイドが3.5m/sの高速移動を安定して行える制御手法を提案した。
- DDCNN: A Promising Tool for Simulation-To-Reality UAV Fault Diagnosis2023/2/1