Yaonan Zhu

収録論文 12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

• 複雑な動的システムにおけるフィードバックコントローラ設計のための大規模言語モデルのベンチマーキングと推論蒸留
  LLM/制御設計2026/8/1

  複雑な動的システムのフィードバックコントローラ設計におけるLLMの性能を評価するベンチマークを構築し、エッジ展開向けに推論蒸留で小型モデルを開発した。

• 時間中心化SIGRegによるマルチタスク世界モデル学習の改善：分析から手法へ
  世界モデル2026/7/1

  マルチタスク世界モデル学習で表現崩壊を防ぐSIGRegがタスク間の分離を圧縮する問題を発見し、潜在変数の周辺分布ではなく時間中心化残差に適用する手法を提案。LIBEROベンチマークで成功率を大幅に向上させた。

• NavWAM: 目標条件付き視覚ナビゲーションのためのナビゲーションワールドアクションモデル
  ナビゲーション2026/6/11

  将来の視覚予測と行動生成を統合した拡散トランスフォーマーポリシーを提案し、シミュレーション事前学習と実機適応により、計画ベースのワールドモデルより高い性能を実現した。

• 安全なロボット支援ズボン着脱のための柔軟グリッパの開発
  アシストロボティクス2025/12/1

  高齢者や片麻痺者のズボン着脱を支援するため、柔軟性と把持力を両立させたグリッパを開発し、ロボットマニピュレータに統合して高い成功率を実証した。

• LLM誘導適応補償器：大規模言語モデルによる自動制御系への適応性の導入
  適応制御2025/7/1

  未知システムと参照システムの応答差をLLMに提示し、補償器を設計させることで、モデル参照適応制御の枠組みで適応性を実現する手法を提案し、ソフトロボットとヒューマノイドで有効性を示した。

• 基盤モデル時代のロボティクスにおける物理的リスク制御の包括的サーベイ
  安全性/リスク制御2025/5/1

  基盤モデルを活用したロボティクス(FMR)の物理的リスクを、配備前・インシデント前・インシデント後の3段階に分けて制御手法を整理したサーベイ。

• 人間とロボットの協調によるLLMベースのロボットマニピュレーションの強化
  マニピュレーション2024/6/1

  GPT-4で言語指示を動作列に分解し、YOLOによる視覚情報と遠隔操作・DMPを組み合わせた人間の教示で、複雑な軌道計画を要するマニピュレーションを実現した。

• 視触覚センシングと触覚フィードバックを統合した遠隔操作ロボットマニピュレーション
  遠隔操作2024/4/1

  ロボットのエンドエフェクタに高解像度の視触覚センサを取り付け、低コストな触覚グローブで振動フィードバックを提示する遠隔操作システムを構築し、VRパイプラインに統合して評価した。

• LLM-Based Human-Robot Collaboration Framework for Manipulation Tasks
  2023/8/1
• Human Preferences and Robot Constraints Aware Shared Control for Smooth Follower Motion Execution
  2023/7/1
• Cutaneous Feedback Interface for Teleoperated In-Hand Manipulation
  2023/3/1
• Visual Tactile Sensor Based Force Estimation for Position-Force Teleoperation
  2022/12/1