Yanshuo Lu

Nanyang Technological University

収録論文 7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

• mmHRI: ミリ波レーダによるプライバシー保護型ヒューマンロボットインタラクション
  HRI2026/9/28

  ミリ波レーダで人の動作と3D姿勢を推定し、それをテキスト指示に変換してVLAポリシーを制御する、プライバシー保護型のロボットマニピュレーション枠組みを提案した。

• 統一条件・行動モデリングによる高精度ワンステップ行動生成
  マニピュレーション2026/8/17

  条件と行動を共有トークン空間で統一的にモデリングするUCA-Flowを提案し、推論速度を大幅に向上させつつ成功率を9.3ポイント改善した。

• 統一空間意味プロンプトによる身体化視覚追跡と潜在ダイナミクス学習
  視覚追跡2026/6/24

  身体化視覚追跡において、言語のみのターゲット指示では曖昧さが生じる問題を解決するため、空間的・意味的プロンプトを統合したフレームワークUSSを提案し、実ロボット実験で有効性を示した。

• EM-Fall: ヒューマノイドロボットによる昼夜を問わない転倒検知のための身体化ミリ波センシング
  転倒検知2026/6/1

  移動型ヒューマノイドロボットにミリ波センシングを統合し、視点を能動的に調整して遮蔽や照明条件に影響されずに転倒を検知するフレームワークを提案した。

• ADAPT: 解析的擾乱認識型ポリシートレーニングによる人型ロコモーション
  歩行2026/6/1

  外力による擾乱を物理モデルに基づく観測器で推定し、その情報をポリシーに直接入力することで、人型ロボットの外乱に対する頑健性と速度追従精度を向上させるフレームワークを提案した。

• Gaze2Act: 視線条件付き視覚言語行動ポリシーによる対話的ロボット操作
  VLA2026/5/1

  人間の視線を意図信号として活用し、ロボット操作の精度を高める新しいVLAフレームワークを提案した論文。

• RoboForge: 物理最適化されたテキスト誘導型ヒューマノイド全身歩行
  歩行2026/3/1

  テキストから生成した人間らしい動作をヒューマノイドロボットで物理的に実行可能にするため、物理的妥当性を最適化する双方向結合フレームワークを提案した。