Xinglin Chen

収録論文 7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

• LLMによる信号時相論理仕様の翻訳と修復を用いた低空UAVの自然言語ナビゲーション
  ナビゲーション2026/3/1

  自然言語の指示を信号時相論理(STL)仕様に変換し、混合整数線形計画法で軌道を生成するUAVナビゲーションフレームワークを提案。LLMによる仕様翻訳と、不実行時の仕様修復機構を備える。

• CABTO: ロボットマニピュレーションのための文脈認識型ビヘイビアツリー接地
  マニピュレーション2026/3/1

  ビヘイビアツリーの行動モデルと制御ポリシーを大規模モデルで自動構築する枠組みCABTOを提案し、3つのマニピュレーション場面で有効性を示した。

• DexFlyWheel：器用なマニピュレーションのためのスケーラブルで自己改善するデータ生成フレームワーク
  マニピュレーション2025/9/1

  模倣学習と残差強化学習を組み合わせた自己改善サイクルにより、多様な器用マニピュレーションのデータを自動生成し、ポリシー性能を向上させるフレームワークを提案。

• MRBTP: 効率的なマルチロボット行動木計画と協調
  群制御2025/2/1

  複数ロボットの協調タスク計画のため、異種行動を統合する行動木計画アルゴリズムMRBTPを提案し、LLMによるサブツリー生成で効率を高めた。

• LLM推論を活用したヒューリスティック行動木プランニング
  行動木プランニング2024/6/1

  LLMのタスク推論でヒューリスティック経路を生成し、行動木プランニングを効率化する枠組みHBTPを提案。行動空間の枝刈りと反省的フィードバックで推論精度と計画効率を高めた。

• 人間の指示からの行動木生成のための意図理解と最適行動計画の統合
  VLA2024/5/1

  大規模言語モデルで人間の指示から目標を解釈し、最適行動木拡張アルゴリズムで効率的な行動木を生成する二段階フレームワークを提案した。

• Task2Morph: 接触を考慮したタスク駆動型ロボット設計のための微分可能フレームワーク
  ロボット設計2024/3/1

  タスク特徴と形態の対応関係を学習し、微分可能な設計プロセスに組み込むことで、接触を伴うロボットの形態と制御を効率的に最適化する手法を提案。