Xinglong Zhang
収録論文 10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
- 大規模マルチロボットシステムにおけるステルスアクチュエータ攻撃下での分散型セキュア学習制御群制御2026/9/7
マルチロボットシステム向けに、強化学習と分散モデル予測制御を統合し、悪意あるステルスなアクチュエータ攻撃に対抗する分散型セキュア学習制御フレームワークを提案した論文。
- Koopman Dreamer：安定した世界モデル想像のためのスペクトル制約付き潜在ダイナミクス世界モデル2026/7/1
Dreamerスタイルの世界モデルにKoopman理論に基づくスペクトル制約付きの決定論的潜在ダイナミクスを導入し、長期ロールアウトの安定性と制御性能を向上させた。
- 深層クープマン作用素を用いた学習予測制御による自動運転車両の運動計画自動運転/運動計画/強化学習2026/6/1
自動運転車両の運動計画において、非線形・不確かな車両ダイナミクスを深層クープマン作用素で線形化し、アクタークリティック強化学習による閉ループ状態フィードバックポリシーを生成する学習予測制御フレームワークを提案した。非凸な障害物制約を凸近似とポテンシャル場で扱い、安全性を確保する。
- 線形埋め込み空間での強化学習によるソフトロボット構成横断的な汎用制御ソフトロボティクス/強化学習2026/6/1
ソフトロボットの多様な形態・構成に迅速に適応できる汎用制御システムを、共有の線形Koopman埋め込み空間での強化学習により実現した。33構成で検証し、転移サンプルを75倍削減しつつ堅牢な性能を示した。
- 価値条件付き最適化による拡散ポリシーを用いたオフライン強化学習オフライン強化学習2025/11/1
オフライン強化学習において、拡散モデルをアドバンテージ値で重み付けして訓練し、高リターン行動を選択的に拡張することで、保守性と探索性のバランスを取る手法DIVOを提案した論文。
- 誘導ベクトル場を用いた一般化フォーメーションによる多用途分散マニューバリング群制御2025/5/1
2つの仮想座標でロボットの運動を捕捉・包囲に分解し、特異点のない誘導ベクトル場と合意形成でフォーメーション追従・目標包囲・周回などの多様な分散マニューバを実現する手法を提案。
- 装着ずれに適応する柔軟な外骨格制御：バインディング整列戦略と全腕協調機構外骨格制御2025/3/1
外骨格装着時のずれや締め付けの不確かさに対処するため、力データを分類して装着ずれを補正するバインディング整列戦略と、腕の運動意図に応じて全腕を協調制御する機構を提案し、柔軟性・適応性・精度・速度・疲労の実験で有効性を示した。
- スケーラブルなマルチロボット制御に向けて：分散MPCにおける高速方策学習群制御2024/12/1
分散モデル予測制御（DMPC）の計算負荷を削減するため、オンライン分散アクター・クリティックにより明示的な閉ループ方策を学習する分散学習ベース予測制御（DLPC）を提案し、大規模マルチロボット系の協調制御を効率化した。
- 不確かなダイナミクスを持つ移動ロボットの運動計画のためのベクトル場誘導学習予測制御運動計画2024/5/1
ベクトル場で安全な目標軌道を生成し、深層Koopman作用素とスパースGPで不確かなダイナミクスを学習して予測制御に組み込む二段階の運動計画法を提案し、ドローンと地上ロボットで検証した。
- Learning-based Near-optimal Motion Planning for Intelligent Vehicles with Uncertain Dynamics2023/8/1