Xuan Wang
Tsinghua University
収録論文 17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
- Vision-Language-Actionモデル向け分位点ヘッドVLA2026/9/28
VLAモデルの行動ヘッドとして、回帰とフローマッチングを統一的に扱う分位点目的を導入し、1回の順伝播で分位点を予測するQuantile Headを提案。LIBERO系ベンチマークと実機タスクで成功率と効率を改善した。
- 接触を決定変数とする：脚式ロコマニピュレーションのための能力トレードオフ接触選択ロコマニピュレーション2026/9/24
脚式ロボットのロコマニピュレーションにおいて、環境との接触面と全身姿勢を同時に選択する問題を定式化し、能力トレードオフを考慮した効率的な接触選択手法CTCSを提案した。
- カメラロバストな視覚言語行動ポリシーのためのクロスビュー行動整合性VLA2026/8/1
カメラ位置が変わっても動作が安定するよう、フローベースのVLAポリシーにクロスビュー損失を導入し、同一状態から異なる視点でレンダリングしたペアで行動フローの速度場を一致させる手法を提案。LIBEROベンチマークでカメラ摂動時の成功率を大幅に向上させた。
- 幾何学的整合性を持つLLMファインチューニングによる連続狭小開口部通過計画動作計画2026/3/1
複数の狭い開口部を順に通過する剛体の動作計画を、LLMを幾何学的整合性を持ってファインチューニングし、固定長の経由点列を生成することで実現した論文。
- CVIRO: リー群に基づく一貫性のある密結合視覚慣性測距オドメトリVIO2025/8/1
UWBアンカー位置の不確かさを状態に組み込み、リー群の不変誤差特性を利用して観測性の一貫性を保つ視覚慣性測距オドメトリを提案し、高精度な自己位置推定を実現した。
- UWB支援視覚慣性ナビゲーションのためのバイアス補正を伴うロバストオンラインキャリブレーションUWB/VINSキャリブレーション2025/8/1
UWBアンカーのオンラインキャリブレーションにおいて、ロボット自己位置推定の不確かさを明示的に考慮し、Schmidtカルマンフィルタによる密結合オンライン補正で初期推定誤差に頑健な手法を提案した。
- 経管医療機器の能動的潤滑医療ロボティクス2025/6/1
超音波振動で接触面に流体層を生成し摩擦を低減する能動潤滑シースを開発し、カテーテル挿入時の摩擦や座屈を軽減できることを示した。
- CARoL: ロボット学習のための文脈適応強化学習2025/6/1
システムダイナミクスの状態遷移から文脈を認識し、過去の知識との類似性を評価して新タスクに適応させる強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実車で有効性を示した。
- 人間の選好不確実性を考慮した人とロボットの協調運搬における相互適応協調運搬2025/3/1
人間の選好パラメータの不確実性を確率分布でモデル化し、時間変化する頑固さ指標と協調計画により、ロボットが主導と追従を切り替える相互適応フレームワークを提案した。
- 部分的観測グラフ上での異種ロボットチーム協調と現実的通信群制御2024/10/1
危険な辺を持つグラフ上でのチーム協調問題を、異種ロボット・部分観測・現実的通信に拡張し、リアルタイム部分地図とA*的なサブゴール割当で協調行動を生成するアルゴリズムを提案した。
- 敵対的グラフ探索ゲームにおけるマルチロボット協調群制御2024/9/1
敵対者が存在する危険環境でのロボット群の経路探索を確率ゲームとして定式化し、ナッシュ均衡戦略を数値計算で求め、協調行動の有効性をシミュレーションで示した。
- 敵対環境下における協調機動の学習群制御2024/7/1
敵の位置がランダムな環境でロボットチームが経路を進む際、速度を落として「ガード」役になる行動と移動速度のトレードオフを強化学習で解き、チーム全体のコストを抑える協調行動を獲得した研究。
- リー群を用いた協調自己位置推定のための分散不変カルマンフィルタ群制御2024/5/1
複数ロボットが互いの情報を共有して自己位置を推定する協調自己位置推定問題に対し、行列リー群に基づく分散不変カルマンフィルタを提案し、推定精度と一貫性を向上させた。
- 外乱を考慮したMPCと姿勢最適化による人間-ロボット協調搬送マニピュレーション2024/4/1
移動台車とマニピュレータを備えたロボットが人間と協調して物体を運ぶ際、外乱に強いMPCと腕の姿勢最適化を組み合わせて制御する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- Bi-CL：二段階最適化によるロボット協調のための強化学習フレームワーク群制御2024/4/1
集中学習・分散実行の枠組みで、強化学習と模倣学習を二段階最適化として組み合わせ、ロボット間の情報不足によるずれを補正する仕組みを導入した協調制御手法を提案した論文。
- 強化学習によるグラフ上のチーム協調のスケーリング群制御2024/3/1
危険な辺のコストを支援行動で下げるグラフ上のチーム協調問題をMDPとして定式化し、強化学習で大規模なノード数・エージェント数でも効率的に解けることを示した。
- Distributed Differentiable Dynamic Game for Multi-robot Coordination2022/7/1