Yao Lyu

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

• 因子認識Mixture-of-Expertsと事前学習エンコーダによる組合せ汎化
  ロボット操作2026/6/1

  視覚ロボット操作において、照明や表面テクスチャなどの環境変化に対する汎化を向上させるため、因子認識MoEと事前学習エンコーダを統合したFAMEフレームワークを提案。3段階の訓練で複数因子の組合せ汎化を実現し、Meta-Worldで34%、実世界ピックアンドプレースで35%の改善。

• M3imic: 多様な動作模倣のための汎用全身制御器の学習
  全身制御2026/6/1

  ヒューマノイドロボットの全身制御を目的に、関節角度やエンドエフェクタ位置など異なる動作参照モダリティを統一するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で汎用性を実証した。

• 自然勾配ベイズフィルタリング：力学系のための幾何認識フィルタ
  状態推定2026/5/1

  ガウス分布の統計多様体上で自然勾配降下を用いて事後分布を更新する幾何認識型ガウスフィルタ（NANOフィルタ）を提案し、線形ガウス系ではカルマンフィルタと一致することを示した。衛星姿勢推定やロボットの状態推定などで有効性を実証している。

• FUSE: 車両・ロボットSLAMシステムにおける統合状態推定のためのフレームワーク
  SLAM2026/5/1

  SLAMの状態推定プロセスを観測取り込み・伝播・更新・状態問い合わせのインターフェースに分離し、設計選択を独立に変更可能にするフレームワークFUSEを提案。LiDAR-IMU実装で評価し、Faster-LIOと比較して誤差を低減した。

• リー群上の自然勾配ガウス近似フィルタによるロボット状態推定
  状態推定2026/4/1

  リー群上で定義された非線形観測モデルを線形化せずに、ガウス分布の増分変数に対する最適化問題として再定式化し、自然勾配法を用いて解く新しいフィルタリング手法を提案した。実機の脚ロボット実験で有効性を実証した。

• ランジェバン誘導フローマッチングによる自動運転向けリアルタイム生成ポリシー
  自動運転/強化学習2026/3/1

  フローマッチングをオンライン強化学習に導入し、ランジェバンダイナミクスで経験を動的に最適化することで、1回の推論で高品質な行動を生成する低遅延な自動運転ポリシーを実現した。

• 自己進化型プライアで強化学習をジャンプスタートさせた極限単脚ロコモーション
  歩行2025/7/1

  強化学習の訓練を段階的に複雑化し、自己進化するプライアを生成することで、四脚ロボットが不整地で片脚跳躍を実現する手法を提案。