Ye Zhao
Georgia Institute of Technology
収録論文 69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
- スペクトラルスキルによる表現豊かで構成可能な動作表現の学習ヒューマノイド制御2026/9/29
予測表現学習で短い動作区間を潜在スキルとして符号化し、ヒューマノイドの追従・連結・合成を可能にする制御インターフェースを提案。
- Opt2VLA: 接触の多いヒューマノイド全身マニピュレーションのための力認識型視覚-言語-行動モデルVLA2026/9/21
ヒューマノイドの全身操作において、VLAモデルが運動目標と接触力の指令を同時に予測し、強化学習ベースの全身制御器で追従する力認識型フレームワークを提案。軌道最適化で接触を考慮した訓練データを生成し、接触の多い3タスクで力の調整精度が向上することを示した。
- 粒状地形における地形適応型ヒューマノイド歩行の学習歩行2026/9/9
3次元抵抗力理論に基づく物理的に正確な粒状接触モデルを構築し、教師-生徒強化学習とVAEによる地形エンコードで、未知の粒状地形にも適応できるヒューマノイド歩行制御器を実現した。
- 流動性斜面における足場操作による二足歩行の堅牢化歩行2026/7/1
この論文は、粒状斜面での二足歩行ロボットの性能を、足の爪（cleat）の間隔を調整して地面の変形を制御することで向上させる方法を研究したものです。適切な間隔により、最大30度の斜面での歩行が可能になることを示しました。
- VQActFlow: ベクトル量子化による行動モード制御を用いたマルチタスクロボット操作マニピュレーション2026/6/1
連続的な行動を離散コードブックに量子化し、変分フローマッチングでコード系列を生成することで、マルチタスク操作ポリシーの行動モード選択を明示的に扱う手法を提案した。
- WT-UMI: 力覚監視による接触認識計画を用いた触覚ベース全身操作全身操作/触覚/力制御2026/6/1
全身ヒューマノイドによる操作のための、触覚と力覚を統合したウェアラブルインターフェースと、接触力を考慮したプランニング手法を提案。
- REFINE-DP: 強化学習によるヒューマノイド移動操作のための拡散ポリシー微調整移動操作2026/3/1
ヒューマノイドの移動操作タスクにおいて、拡散ポリシー（DP）のモーションプランナーとRLベースの移動操作コントローラを共同最適化する階層的フレームワークREFINE-DPを提案し、シミュレーションと実世界で高い成功率を達成した。
- ADMMに基づく分散モデル予測制御による協調ロコマニピュレーション群制御2026/3/1
複数の脚式ロボットによる協調搬送を、ADMMを用いた分散MPCで実時間制御する手法を提案。
- TRANS: 社会的相互作用下での四足歩行ロボットの敏捷なナビゲーションのための地形認識強化学習歩行ナビゲーション2026/2/1
四足歩行ロボットが不整地を移動しながら人混みの中をナビゲートするための、地形認識と社会的相互作用を統合した2段階強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 不確実な地形における確率的に安全な二足歩行ナビゲーション：Conformal Predictionと収縮解析によるアプローチ歩行2025/10/1
地形の高さの不確かさをGP回帰とConformal Predictionで校正した信頼区間として扱い、収縮理論に基づく到達可能チューブと角運動量制御を組み合わせて、二足歩行ロボットの確率的な安全保証付きナビゲーションを実現した。
- 異種ロボットチームのための適応的障害物認識型タスク割り当てと計画群制御2025/10/1
障害物の多い環境で異種ロボット群のタスク割り当てと計画を効率化するOATHを提案。障害物分布に応じてサンプリング密度を調整する適応的Halton列マップと、クラスタリング・オークション・選択を統合したフレームワークで、LLMによる人間指示の解釈も可能にした。
- 動的環境における安全なギャップベース計画ナビゲーション2025/9/1
動的障害物を明示的に扱うギャップベース局所計画器を提案し、ギャップの追跡・伝播と追跡誘導により衝突回避を実現、実機検証も行った。
- 強化学習で適応化したモデル予測制御による不整地二足歩行歩行2025/9/1
単剛体力学に基づくMPCの力学・遊脚制御・歩容周波数を強化学習でパラメータ化し、階段や滑りやすい不整地での二足歩行を頑健化した。
- 動的に変化する不整地における四足歩行のための物理的に実行可能なリアクティブ合成歩行2025/9/1
記号レベルのリアクティブ合成と混合整数凸計画を組み合わせ、不整地での四足歩行の足場計画をリアルタイムに再計画する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- タスク条件付き不確実性を考慮した事前分布による階層的拡散動作計画動作計画2025/9/1
タスクと動作の構造をノイズモデルに組み込んだ階層的拡散プランナを提案し、GPMPに基づく構造化ガウス事前分布で軌道生成の成功率と滑らかさを向上させた。
- 混合整数計画の凸緩和をより厳密に：論理ネットワークフローによるタスク・動作計画タスク・動作計画2025/9/1
時相論理仕様を混合整数計画に組み込み、ネットワークフロー上で凸緩和を厳密化するタスク・動作計画手法を提案し、大規模な計算高速化と四足歩行ロボットでの実時間再計画を実証した。
- SEEC: モデル強化残差学習によるヒューマノイド移動操作のための安定なエンドエフェクタ制御移動操作2025/9/1
モデル誘導強化学習と摂動生成器を組み合わせ、下半身の動きによる外乱を補償してヒューマノイドの手先を安定に保つ枠組みを提案し、実機Booster T1で有効性を示した。
- ベンダース分解による二足歩行ナビゲーションの信号時相論理に基づくタスク・動作計画の高速化歩行2025/8/1
二足歩行ロボットのナビゲーションにおいて、信号時相論理制約下のタスク・動作計画をベンダース分解で分割し、非凸制約を含む混合整数計画を効率的に解く手法を提案した。
- STATE-NAV: 不整地における二足歩行ナビゲーションのための安定性を考慮した走破性推定歩行2025/6/1
Transformerで二足歩行の不安定性を不確実性付きで予測し、安定性を考慮した走破性推定とリスク対応ナビゲーションを実現した研究。
- PPF: モデル仮定ベース正則化によるヒューマノイド歩行の事前学習と保持的ファインチューニング歩行2025/4/1
モデルベース制御器の模倣で事前学習し、強化学習でファインチューニングする際にモデル仮定が成り立つ状態でのみ正則化することで、破滅的忘却を防ぎつつ複雑な地形や高速指令に対応するヒューマノイド歩行方策を学習するフレームワークを提案。
- 未知のペイロードに適応する四足歩行の物理情報ニューラルネットワーク予測制御歩行2025/3/1
オンラインでペイロードを同定し、その質量パラメータを物理情報ニューラルネットワークの損失に組み込むことで、未知の積載物があっても四足歩行の追従精度を35%向上させる制御フレームワークを提案した。
- 感情を考慮した二足歩行ロボットの社会ナビゲーションのための深層強化学習フレームワーク歩行2025/3/1
二足歩行ロボットが感情を含む社会的な環境で安全に歩行できるよう、LiDARグリッドマップから感情的不快感領域などを抽出し、深層強化学習で軌道計画を行うフレームワークを提案した。
- 軌道最適化と記号的修復による地形適応歩行のための物理的に実行可能なリアクティブ合成歩行2025/3/1
記号レベルのリアクティブ合成と混合整数凸計画を組み合わせ、動的に変化する未知地形での四足歩行の足場計画をオンラインで生成・修復する枠組みを提案した。
- QuadPiPS: 意味的アフォーダンス予測を用いた四足歩行の知覚情報に基づく足場計画歩行2025/1/1
四足歩行ロボットのための、知覚情報を活用した足場計画フレームワーク。環境を幾何・意味的に符号化し、足場候補の選択と軌道最適化を組み合わせて安全な歩行を実現する。
- ヒューマノイドの移動と操作：制御・計画・学習の現状と課題ヒューマノイド2025/1/1
ヒューマノイドロボットの移動と操作に関する研究を、モデルベース手法と学習ベース手法の両面から包括的にサーベイし、触覚や基盤モデル統合の可能性と課題を整理した。
- Opt2Skill: 動的に実行可能な全身軌道を模倣する多様なヒューマノイド移動操作ヒューマノイド移動操作2024/9/1
モデルベースの軌道最適化と強化学習を組み合わせ、Digitヒューマノイドの全身移動操作を実現するパイプラインを提案。最適軌道を追従するRLポリシーを学習し、実機転移にも成功した。
- 不整地対応モデル予測制御による人型・飛行ロボット協調の捜索救助群制御2024/9/1
人型ロボットとドローンのチームで捜索救助を行うため、地形の起伏をガウス過程で学習し、不整地を安全に移動する経路を生成するモデル予測制御と、scLTLに基づくタスク割り当てを組み合わせた計画手法を提案した。
- 信号時相論理仕様下でのロジックネットワークフローを用いた最適化ベースのタスク・動作計画タスク・動作計画2024/9/1
信号時相論理(STL)仕様を混合整数線形計画に統合するため、時間述語をネットワークフローの辺上の多面体制約として符号化する「ロジックネットワークフロー」を提案し、マルチロボット動作計画で従来のロジックツリーより計算時間を短縮できることを示した。
- 時相論理と強化学習を統合したマルチタスク跳躍ロボットナビゲーションナビゲーション2024/7/1
線形時相論理で与えられた必須の目標達成タスクと、報酬関数で表される任意の探索タスクを同時にこなす跳躍ロボットのナビゲーション手法を提案し、動力学の不確かさに対処する統合制御ポリシーを導出した。
- ソーシャルゾノトープネットワークとモデル予測制御による社会的に受容される二足歩行ロボットナビゲーション歩行2024/6/1
歩行者との相互影響を考慮し、歩行者の将来到達可能領域とロボット自身の社会的に受容される到達可能領域をゾノトープとして予測するニューラルネットワークSZNを提案し、MPCと統合して二足歩行ロボットDigitの足取り計画を行うフレームワークを実現した。
- LTL-D*: 線形時相論理仕様における実行可能・不可能タスクのための漸進的最適再計画タスク計画2024/4/1
動的に変化する環境で線形時相論理(LTL)仕様を満たすタスク計画のため、D* Liteとオートマトン上の距離指標を用いて、仕様違反を最小化する最適な再計画を漸進的に行うアルゴリズムを提案した。
- 最適化ベースのタスク・動作計画のサーベイ：古典的手法から学習ベース手法までタスク・動作計画2024/4/1
タスク計画と動作計画を統合するTAMPについて、最適化ベースの手法を古典的手法から学習ベース手法まで体系的にレビューしたサーベイ論文。
- 不確実な起伏地形における二足歩行の安全なナビゲーション：地形マッピングと歩行安定性の統合歩行2024/3/1
不確実な起伏地形での二足歩行ロボットのナビゲーションのため、地形の高さをGP回帰で学習し、運動偏差も考慮した階層的なサンプリングベースプランナを提案。MuJoCo上のDigitで有効性を検証した。
- 論理による堅牢な歩行：信号時相論理ガイド型モデル予測制御による外乱耐性二足歩行歩行2024/3/1
信号時相論理（STL）で安定性指標を定量化し、モデル予測制御に組み込むことで、並進・回転外乱に耐える二足歩行の回復軌道を生成する枠組みを提案した。
- ゾノトープベースニューラルネットワークを用いた二足歩行ソーシャルナビゲーションのリアルタイムモデル予測制御歩行2024/3/1
歩行者予測ネットワークと自己エージェントソーシャルネットワークをゾノトープで表現し、モデル予測制御と統合して二足歩行ロボットDigitの群衆環境での衝突回避経路計画を実現した。
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