Xingyu Zhang
University of Leeds
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
- 反射を活用した神経筋骨格強化学習による筋駆動歩行歩行2026/9/10
位相依存の反射制御を土台に、強化学習で4つの残差パラメータを調整し、生理学的に妥当で外乱や筋力低下にも頑健な筋駆動歩行を実現した。
- TacPrint: ヒトからロボットへの接触再現のためのウェアラブル指先触覚センサ触覚2026/7/1
指先に装着する触覚センサTacPrintを開発し、容量変化から接触深さマップを推定する実-to-sim-to-realパイプラインを構築。触覚ガイドによる補償で把持・拭き取り成功率を大幅に向上させた。
- DexTac: 手ごと教示による接触を考慮した視触覚ポリシーの学習マニピュレーション2026/1/1
人間の教示から接触力分布と接触領域を取得し、視触覚ポリシーに組み込むことで、器用な手が複雑な接触作業を自律的に行えるようにしたフレームワーク。
- ハンドルを振るな：エンドツーエンド自動運転におけるモメンタムを考慮した計画自動運転計画2025/3/1
過去の軌道と知覚の履歴を活用して軌道予測を安定化させるMomADを提案し、nuScenesで長期的な一貫性と衝突率の改善を達成した。
- 深層ニューラルネットワークによるマルチ航空宇宙システムのピックアンドプレースタスクのための最適化協調戦略マルチエージェント強化学習2024/12/1
深層強化学習を用いてマルチエージェント航空宇宙システムの協調制御を最適化し、物体移動タスクの効率を最大16%向上させた。
- Senna: 大規模視覚言語モデルとEnd-to-End自動運転の橋渡し自動運転/VLA2024/10/1
LVLMが自然言語で高レベル計画を立て、End-to-Endモデルが精密な軌道を予測する自動運転システムSennaを提案。DriveX事前学習とnuScenes微調整で計画誤差と衝突率を大幅削減した。
- ComDrive: 快適性重視のエンドツーエンド自動運転自動運転2024/10/1
拡散モデルで時間的に一貫した軌道を生成し、快適性を考慮したスコアラで選択するエンドツーエンド自動運転システムを提案。
- OccRWKV: 線形計算量で効率的な3D意味占有予測の再考3D意味占有予測2024/9/1
RWKVアーキテクチャを応用し、意味・占有・特徴融合を分岐させた効率的な3D意味占有予測ネットワークを提案。BEV空間での特徴強化により22.2FPSのリアルタイム推論を実現し、SemanticKITTIで最高精度を達成。
- DRAL: 未知の屋内環境におけるマルチUAVナビゲーションのための深層強化学習適応学習マルチUAVナビゲーション2024/9/1
単一カメラのみを用いた深層強化学習により、屋内でドローンが自律的に目標物を探索・協調運搬する適応制御システムを提案した。
- 深層MPCを用いた高自由度ロボットマニピュレータの自己適応型ロバスト動作計画マニピュレーション2024/7/1
勾配の符号のみを用いる新しい重み更新則で勾配消失・爆発を抑えた深層MPCと自己適応型動的逆モデルを組み合わせ、高自由度マニピュレータの非線形ダイナミクスをリアルタイム学習して動作計画を行う手法を提案。