Yi Cheng
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
- Push-Wiper: 多様な汚れと表面に対応するセグメント化押し出し軌道による汎用ロボット清掃ロボット清掃2026/8/1
粘性の高い汚れを押し出し軌道で集約する清掃フレームワークPush-Wiperを提案し、拡散ポリシーで適応的な動作を生成して、多様な汚れや曲面にゼロショットで一般化できることを示した。
- 強化学習のための段階遷移型高密度報酬モデリング強化学習/報酬設計2026/6/1
専門家のデモ動画からタスクの段階構造を推論し、段階遷移と段階内進捗の2つの報酬信号を生成することで、長期的なロボット操作タスクの強化学習を効率化する手法を提案した。
- PRIOR: 参照歩容事前知識を用いたヒューマノイド歩行の知覚学習歩行2026/3/1
ヒューマノイドの自然な歩行と複雑地形の踏破を両立するフレームワークPRIORを提案。パラメトリック歩容生成器とGRU状態推定器、地形適応型足場報酬を組み合わせ、深度画像から地形を推定し、100%の踏破成功率を達成した。
- PhaForce: 位相スケジュール型視覚・力覚ポリシー学習による低速計画と高速補正の接触リッチ操作マニピュレーション2026/3/1
接触を伴う操作タスク向けに、低頻度のチャンク計画と高頻度の力覚補正を位相スケジュールで統合した視覚・力覚ポリシーを提案し、実ロボットで成功率と接触品質を大幅に向上させた。
- PMG: 人間らしい歩行制御のためのパラメータ化モーション生成器歩行2026/2/1
人間の動作構造を基に、少数のパラメータ化データと高次元コマンドからリアルタイムに参照軌道を生成し、模倣学習とsim-to-real同定を組み合わせてヒューマノイドZERITH Z1で自然な歩行とVRテレオペを実現した。
- HL-IK：ヒューマノイド腕における人間らしい逆運動学の軽量実装マニピュレーション2025/9/1
大規模人間動作データから学習した肘の事前分布を数値IKに組み込み、エンドエフェクタ追従を保ちながら腕全体の姿勢を人間らしくする軽量な逆運動学フレームワークを提案。
- CushionCatch：最適化と学習を組み合わせた移動マニピュレータの柔軟なキャッチング機構マニピュレーション2024/9/1
移動マニピュレータが飛来する物体を柔軟に受け止めるため、最適化と学習を組み合わせたフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率と衝撃トルクの低減を達成した。
- MBC：四足ロボットのためのマルチブレイン協調制御歩行2024/9/1
視覚に頼る知覚ポリシーと視覚を使わないブラインドポリシーをマルチエージェント強化学習で協調させ、知覚が失敗する状況でも四足ロボットが安定して歩行できる制御システムを提案した。
- 強化学習による敏捷で汎用的な二足歩行ロボットの追従制御歩行2024/4/1
単一の小規模ニューラルネットワークとモデルベースIK・強化学習を組み合わせ、足首と体幹の軌道追従を幅広い歩容で実現する二足歩行ロボットの汎用コントローラを提案した。
- 限られた知覚で3次元複雑環境を踏破する四足ロボット歩行2024/4/1
視覚やLiDARに頼らず固有受容感覚のみで衝突を検知・定位し、未知の複雑な3次元環境を俊敏に踏破する四足ロボットのエンドツーエンド学習制御器を提案した。
- From Knowing to Doing: Learning Diverse Motor Skills through Instruction Learning2023/9/1
- 6D Pose Estimation with Correlation Fusion2019/9/1