Yi Zhu

Wayne State University

収録論文 10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

• FailureSpot: VLAモデルのためのラベル効率的なタイムスタンプレベル障害検出
  障害検出2026/9/3

  VLAポリシーの実行中に発生する障害を、タイムスタンプ単位で正確に検出する手法を提案。未ラベルのアクションチャンクから弱教師信号を生成し、能動学習で重要な軌道のみに注釈を付けて検出器を微調整することで、ラベルコストを抑えつつ検出精度を向上させた。

• 深層強化学習によるバイオミメティックロボット魚の推進効率向上
  強化学習/ロボット魚2025/6/1

  深層強化学習を用いてバイオミメティックロボット魚の運動を最適化し、推進効率を高めつつエネルギー消費を抑える制御則を獲得した研究。

• CAP-Net: 単一RGB-D画像からカテゴリ別関節部品の6D姿勢とサイズを推定する統合ネットワーク
  6D姿勢推定2025/4/1

  RGB-D特徴を統合した単段ネットワークで、関節物体の各部品の6D姿勢とサイズをカテゴリレベルで推定する手法を提案し、sim-to-realギャップを埋める大規模データセットRGBD-Artも構築した。

• SparseGrasp: 疎な多視点RGB画像からの3Dセマンティックガウシアンスプラッティングによるロボット把持
  マニピュレーション2024/12/1

  疎な多視点RGB画像から3Dガウシアンスプラッティングと視覚基盤モデルを組み合わせて意味情報付きシーンを構築し、変化する環境でも高速に更新しながら言語指示で物体を把持するシステムを提案した。

• VidMan: ビデオ拡散モデルの暗黙的ダイナミクスを活用したロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2024/11/1

  ビデオ拡散モデルを2段階で訓練し、未来の視覚軌道予測で環境ダイナミクスを学習した後、逆ダイナミクスモデルに変換してロボット操作の行動予測精度を向上させた研究。

• 渦流を横切るロボット魚の効率的ナビゲーション
  強化学習/ナビゲーション2024/5/1

  LSTMを用いた深層強化学習により、カルマン渦列のような非定常渦流中をロボット魚が効率的に航行できる制御方策を学習させた。

• 摂動を考慮した対照学習による逸脱に頑健なエージェントナビゲーション
  VLA2024/3/1

  視覚と言語によるナビゲーション(VLN)エージェントが、障害物や人間の妨害などによる経路逸脱に対して頑健になるよう、経路摂動と対照学習を組み合わせた学習パラダイムPROPERを提案した。

• Deep Learning for Embodied Vision Navigation: A Survey
  2021/8/1
• Rapid Multi-Physics Simulation for Electro-Thermal Origami Systems
  2021/2/1
• Improving Semantic Segmentation via Video Propagation and Label Relaxation
  2018/12/1