Yifan Zhou

収録論文 19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

• CSSDF-Net: 構成空間距離場のニューラル陰関数表現に基づく安全な動作計画
  動作計画2026/3/1

  構成空間で連続的な符号付き距離場を学習し、関節空間での距離と勾配を提供することで、安全制約付き軌道最適化やMPCに統合し、未学習環境でもゼロショットで衝突回避を可能にする手法を提案した。

• 超大規模動画推論スイート
  動画推論2026/2/1

  200種類の推論タスクと100万本以上の動画からなる大規模データセットVBVRと、ルールベースで検証可能な評価ベンチマークVBVR-Benchを構築し、動画推論のスケーリング則と未見タスクへの汎化の兆候を示した。

• SAS-Prompt: 大規模言語モデルを数値最適化器として活用したロボットの自己改善
  VLA2025/4/1

  LLMが数値最適化を行える点に着目し、過去のロボット軌道を要約・分析・統合する単一プロンプト(SAS-Prompt)でロボット方策を反復的に自己改善する手法を提案。シミュレーションと実機の卓球タスクで検証した。

• RoboMD: 意味的ポテンシャル場によるロボットの脆弱性発見
  マニピュレーション2024/12/1

  視覚言語埋め込み空間をポテンシャル場として強化学習し、実機試行なしで操作ポリシーの脆弱性を予測・マッピングするフレームワークを提案。

• Rotograb: 回転親指で生体模倣ハンドと産業用グリッパを融合
  マニピュレーション2024/12/1

  腱駆動のロボットハンドに回転する親指を導入し、産業用グリッパの効率性と人間の手の器用さを両立させた。遠隔操作と強化学習による自律操作を統合し、把持や手内操作の性能を実証した。

• BaTCAVe: ロボット行動に対する信頼できる説明
  説明可能AI2024/9/1

  ニューラルネットワークの判断を人間が解釈できる高レベル概念に基づいて説明し、その説明の不確実性スコアも提示する信頼性の高い説明可能ロボティクス手法を提案した。

• 拡散モデル方策に状態性を持たせるDiff-Control
  模倣学習2024/4/1

  拡散モデルベースの方策にベイズ的な状態性を導入し、一貫した行動生成とロバスト性を向上させる手法を提案した。

• タスク成功だけでは不十分：望ましくないエージェント行動を捉えるための行動批評家としての映像言語モデルの活用検討
  VLA2024/2/1

  目標達成だけでなく、パンの変形を避けるといった望ましくないロボット行動を検出するために、大規模視覚言語モデルを行動批評家として使えるかを検証し、その強みと失敗モードを評価した。

• Multimodal Learning of Soft Robot Dynamics using Differentiable Filters
  2023/11/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Enhancing State Estimation in Robots: A Data-Driven Approach with Differentiable Ensemble Kalman Filters
  2023/8/1
• Projecting Robot Intentions Through Visual Cues: Static vs. Dynamic Signaling
  2023/8/1
• Imitation Learning based Auto-Correction of Extrinsic Parameters for A Mixed-Reality Setup
  2022/12/1
• Modularity through Attention: Efficient Training and Transfer of Language-Conditioned Policies for Robot Manipulation
  2022/12/1
• Learning Ball-balancing Robot Through Deep Reinforcement Learning
  2022/8/1
• PanoFlow: Learning 360{\deg} Optical Flow for Surrounding Temporal Understanding
  2022/2/1
• CSFlow: Learning Optical Flow via Cross Strip Correlation for Autonomous Driving
  2022/2/1
• Formal Verification of Robustness and Resilience of Learning-Enabled State Estimation Systems
  2020/10/1
• Reliability Validation of Learning Enabled Vehicle Tracking
  2020/2/1