Yidan Lu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ロコモーション/強化学習歩行全身制御ベンチマーク転倒復帰
※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
- RoboNaldo: 動作誘導カリキュラム強化学習による正確で安定かつ強力なヒューマノイドサッカーシュートロコモーション/強化学習2026/6/1
人間のキック動作を参照として段階的に最適化する3段階カリキュラム強化学習フレームワークを提案し、ヒューマノイドロボットによる高インパルスで正確なサッカーシュートを実現した。
- 状態依存の敵対的モーション事前分布によるヒューマノイドの歩行・走行・転倒回復の統合制御歩行2026/5/1
単一のポリシーで歩行、走行、転倒からの回復を実現する強化学習フレームワークを提案し、Unitree G1ヒューマノイドでハードウェア実証した。
- Switch-JustDance：家庭用ゲーム機で全身運動追従コントローラを評価するベンチマーク全身制御ベンチマーク2025/11/1
Nintendo Switchの『Just Dance』を利用し、ゲーム内の振り付けをロボットの動作に変換して、ヒューマノイドの全身制御コントローラを実機で評価する低コストで再現可能なベンチマーク手法を提案した。
- 適応型ヒューマノイド歩行のためのロバストなSim-to-Real転移に向けた対照表現学習歩行2025/9/1
対照学習により固有感覚のみのポリシーに環境認識能力を蒸留し、適応型歩行クロックで段差や斜面をロバストに歩行するヒューマノイドを実現した。
- FR-Net: 質量接触予測による難地形でのロバストな四脚ロボットの転倒復帰学習転倒復帰2025/9/1
限られたセンサ入力から質量分布と接触状態を予測するネットワークを中核に、シミュレーションでの特権学習を通じて、様々な地形で任意の転倒姿勢から四脚ロボットが安全に復帰する方策を学習するフレームワークを提案。
- 複雑地形における四足歩行ロボットの適応的転倒復帰コントローラの学習歩行2024/12/1
深層強化学習を用いて、岩場や急斜面などの複雑地形で四足歩行ロボットが転倒から復帰できる適応的コントローラを訓練し、実機への転移とシミュレーションで有効性を検証した。