Yinuo Wang
収録論文 9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
- Object-Uni: オブジェクト中心の空間理解と制御可能な生成のための統一モデルVLA2026/8/24
オブジェクトの姿勢を明示的な幾何変数として扱い、姿勢認識・空間推論・姿勢条件付き生成・新規視点合成を統一したモデルを提案。視点ベースの姿勢抽象化とオブジェクトトークンに基づく姿勢アンカーにより、連続的な姿勢の理解と生成を実現する。
- 平均電力予算制約下での水中ビークル制御：制約付き強化学習によるアプローチ制御/強化学習2026/6/1
水中ビークルのスラスタ消費電力を明示的な予算制約として扱う制約付き強化学習（PPO-Lagrangian）を提案し、タスク精度を保ちつつ消費電力を削減する制御器を学習する。
- 因子認識Mixture-of-Expertsと事前学習エンコーダによる組合せ汎化ロボット操作2026/6/1
視覚ロボット操作において、照明や表面テクスチャなどの環境変化に対する汎化を向上させるため、因子認識MoEと事前学習エンコーダを統合したFAMEフレームワークを提案。3段階の訓練で複数因子の組合せ汎化を実現し、Meta-Worldで34%、実世界ピックアンドプレースで35%の改善。
- ランジェバン誘導フローマッチングによる自動運転向けリアルタイム生成ポリシー自動運転/強化学習2026/3/1
フローマッチングをオンライン強化学習に導入し、ランジェバンダイナミクスで経験を動的に最適化することで、1回の推論で高品質な行動を生成する低遅延な自動運転ポリシーを実現した。
- インフラ運用保守における関節部品のロボットマニピュレーションのためのエネルギー考慮型強化学習マニピュレーション2026/2/1
インフラ点検・保守で扉やバルブなどの関節部品を操作する際に、消費エネルギーを制約付きマルコフ決定過程で明示的に扱い、PointNetベースの汎用知覚と制約付きSoft Actor-Criticで省エネかつ高成功率な操作を実現した。
- Mamba2を用いた視覚-固有感覚融合による運動制御のためのエンドツーエンド強化学習VLA2025/9/1
視覚と固有感覚をMamba2で融合し、長距離依存を効率的に扱うエンドツーエンド強化学習フレームワークを提案。多様な運動制御タスクで安全性と性能を向上。
- HuMam: Mambaを用いたエンドツーエンド深層強化学習によるヒューマノイド運動制御歩行2025/9/1
Mambaエンコーダで状態・足先目標・位相クロックを融合し、ヒューマノイド歩行をエンドツーエンド強化学習で制御する手法を提案。学習効率・安定性・省エネ性を向上。
- QuadKAN: KAN強化による四足歩行運動制御のエンドツーエンド強化学習歩行2025/8/1
Kolmogorov-Arnoldネットワーク(KAN)を用いたスプライン表現のクロスモーダル方策で、視覚誘導型四足歩行制御を強化学習により実現し、サンプル効率・安定性・解釈性を向上させた研究。
- LocoMamba：Mambaを用いた視覚駆動型移動制御のためのエンドツーエンド深層強化学習歩行2025/8/1
Mambaベースの選択的状態空間モデルを用いて、深度画像と固有受容感覚からエンドツーエンドで移動方策を学習するDRLフレームワークを提案し、障害物回避や不整地での性能・汎化・学習効率を向上させた。