Yanjie Li
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションVLA/強化学習模倣学習歩行身体性AIナビゲーション
※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
- エージェント型強化学習によるロボット操作の堅牢な実行学習マニピュレーション2026/7/1
実行品質を評価する指標と、高レベル意思決定で実行を回復するエージェント型強化学習フレームワークを提案し、LIBEROベンチマークで成功率を大幅に向上させた。
- AcceRL: 視覚言語行動モデルのための分散非同期強化学習と世界モデルフレームワークVLA/強化学習2026/3/19
同期バリアと環境データ取得コストによるボトルネックを解消するため、環境ロールアウト・モデル推論・勾配更新を物理的に分離した分散非同期RLフレームワークを提案し、スループットとサンプル効率を大幅に向上させた。
- 行動チャンキングのための時間的行動選択模倣学習2025/11/1
複数時刻の予測行動チャンクをキャッシュし、軽量セレクタで最適行動を動的に選ぶことで、反応性と決定一貫性を両立させる手法TASを提案。
- MASH: 単一人型ロボットの歩行のための協調的異種マルチエージェント強化学習歩行2025/8/1
単一人型ロボットの各肢を独立エージェントとして扱い、全体批評器を共有する協調的異種マルチエージェント強化学習により、歩行制御の学習効率と全身協調を改善する手法を提案。
- ニューラルブレイン：身体性エージェントのための神経科学に着想を得たフレームワーク身体性AI2025/5/1
身体性エージェントの中核となる知能システム「ニューラルブレイン」の統一フレームワークを提案し、マルチモーダル能動センシング、知覚・認知・行動の統合、神経可塑性に基づく記憶、ニューロモーフィック最適化を組み合わせた生物学的着想アーキテクチャを示した。
- 混雑推定を用いた安全な地図なしナビゲーションのための階層強化学習ナビゲーション2025/3/1
環境の混雑度を考慮したサブゴール更新と安全強化学習による低レベル制御を組み合わせ、局所解に陥りやすい屋内環境での地図なしナビゲーションを実現した。
- MASQ: 四足歩行ロボット単体の歩容学習のためのマルチエージェント強化学習歩行2024/8/1
四足ロボットの各脚をエージェントとみなし、グローバルクリティックを共有するマルチエージェント強化学習で歩容を学習させ、収束の高速化と実環境での頑健性向上を実現した。
- RDE: A Hybrid Policy Framework for Multi-Agent Path Finding Problem2023/11/1