Yilin Mo

Tsinghua University

収録論文 11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

• 固有受容覚による力推定を用いた四足歩行と人間-ロボットインタラクション
  歩行2026/9/28

  固有受容覚の履歴から3次元力を推定し、その推定値を用いて四足ロボットの歩行制御とリーシュ誘導を統合的に行う手法を提案した。

• 視線プロンプト：Vision-Language-Actionファインチューニングのための時間的に密な人間の注意
  VLA2026/9/28

  VRテレオペレーション中の視線をフレーム単位の視覚プロンプトとしてVLAモデルに与え、展開時は軽量予測器で視線を推定することで、実世界の両手マニピュレーション成功率を26.3%から56.0%に向上させた。

• DR-MPC：脚式移動のための高速で実行可能な動力学緩和モデル予測制御
  歩行2026/9/17

  脚式ロボットの歩行制御において、動力学制約を二次ペナルティに緩和し、接触を考慮した入力パラメータ化と専用の内点法ソルバを組み合わせることで、従来手法より大幅に高速なモデル予測制御を実現し、四足歩行ロボットで検証した。

• 予測的エネルギー認識に基づく公称歩容選択による車輪付き四脚ロボットの省エネ全方向移動
  歩行2026/1/1

  車輪付き四脚ロボットの消費電力を1秒先まで予測するネットワークを構築し、最も省エネな歩容を選んで強化学習で微調整することで、速度追従性能を保ちつつ最大35%の省エネを実現した。

• 個別輪駆動によるドリフト学習：限界領域での自動運転車両の操縦
  sim2real2025/7/1

  GPU加速並列シミュレーションとドメインランダム化を用いた強化学習で、シミュレーションと実機のギャップを埋め、1/10スケールの個別輪駆動RCカーでドリフト制御を実現した。

• MPC-Inspired Reinforcement Learning for Verifiable Model-Free Control
  2023/12/1
• Consecutive Inertia Drift of Autonomous RC Car via Primitive-based Planning and Data-driven Control
  2023/6/1
• Moving Target Interception Considering Dynamic Environment
  2022/5/1
• Aggressive Racecar Drifting Control Using Onboard Cameras and Inertial Measurement Unit
  2022/2/1
• A Hierarchical Control Framework for Drift Maneuvering of Autonomous Vehicles
  2021/9/1
• Two-timescale Mechanism-and-Data-Driven Control for Aggressive Driving of Autonomous Cars
  2021/9/1