Yang Tang
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
制御理論強化学習視覚グラウンディングマルチエージェント強化学習全身制御/sim2realVLA
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論文
- 計算遅延を考慮したネットワークシステムのイベントトリガ制御とオンライン学習制御理論2026/8/30
計算遅延を考慮し、ネットワーク上の遠隔計算ノードでオンライン学習ベースの制御を行う際の追従誤差限界を導出し、通信と計算の効率を両立する非同期イベントトリガ機構を提案した。
- 拡散ガイドによる不確実性を考慮した遅延ポリシー最適化強化学習2026/7/6
強化学習における遅延フィードバックによる性能劣化を解決するため、拡散モデルで遅延状態と現在状態の関係をモデル化し、その不確実性を重み付けに利用する新しい手法を提案した。
- 必要なときだけ集中：適応的ルーティングと協調グラウンディングによる学習不要の視覚グラウンディング視覚グラウンディング2026/6/15
複雑な高解像度画像中の細部認識が苦手なMLLMに対し、サンプルの難易度に応じて処理を適応的に割り当てる学習不要のフレームワークLazyMCoTを提案。簡単なクエリは高速に処理し、難しいケースにはモデルの注意機構と外部視覚専門家を組み合わせた2段階精緻化で正確な局所領域を生成する。
- 部分モジュラーマルチエージェントポリシー学習によるオープンマルチエージェントシステムにおけるオンライン分散タスク割り当てマルチエージェント強化学習2026/5/13
本論文は、部分モジュラーなチーム効用を持つマルチエージェント強化学習を用いて、オンライン分散タスク割り当て問題を解決する。カテゴリカルポリシーと整合する新しい連続緩和法（PME）を導入し、SubMAPGという集中学習・分散実行のポリシー勾配法を提案する。
- 異なるヒューマノイド間で汎用化する全身制御フレームワークXHugWBC全身制御/sim2real2026/2/1
形態をランダム化した多数のヒューマノイドで一度学習させることで、未知の機体にもゼロショットで転移できる汎用全身制御ポリシーを実現した。
- CLASH: 連続的視覚言語ナビゲーションのための大規模・小規模協調階層フレームワークVLA2025/12/1
視覚言語ナビゲーションにおいて、小規模モデルと大規模モデルを不確実性に基づき協調させ、シミュレーションと実環境で最先端性能を達成した。
- Motion Planning and Control of A Morphing Quadrotor in Restricted Scenarios2023/12/1
- Trajectory Planning and Tracking of Hybrid Flying-Crawling Quadrotors2023/12/1
- Aggressive Quadrotor Flight Using Curiosity-Driven Reinforcement Learning2022/3/1