Yizhuo Yang
収録論文 15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
- QuadHand：MRC-SDFを用いた全身運動計画によるコンパクトなクアッドロータ空中マニピュレータ空中マニピュレーション2026/9/28
3自由度アームと重心補償機構を備えた小型ドローンの空中マニピュレータを開発し、細部を保ちつつ計算可能なSDF表現と時空間全身軌道最適化で複雑環境での安全な操作を実現した。
- DuctAM: ダクトファン支援型クアッドロータ空中マニピュレータによる高推力プッシュ・プル操作空中マニピュレーション2026/9/14
クアッドロータの操作軸にダクトファンを2基追加し、姿勢変化を抑えつつ水平方向の推力を高めて、カート押し・扉閉め・引き出し開けなどのプッシュ・プル作業を安定して行えるようにした空中マニピュレータ。
- G2-Nav: 接地され保護された視覚言語コストマップによるロボットの社会的ナビゲーションナビゲーション2026/7/1
大規模視覚言語モデル(VLM)の社会的推論をコストマップに変換し、安全性チェックを加えることで、実世界での自律社会的ナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
- 階層的認知と文脈認識型探索を備えた実装可能な具現化視覚言語ナビゲーションシステムナビゲーション2026/4/1
実世界ロボット向けに、高速な知覚行動層と深い推論層を非同期に動作させ、共有メモリで連携するVLNシステムを提案。探索問題を重み付き巡回修理人問題として定式化し、実機でも高効率・高推論性能を実現した。
- タスクレベル意思決定から歩容制御へ：四脚ナビゲーションのための階層型ポリシーアプローチ四脚歩行/ナビゲーション/階層型制御2026/3/1
四脚ロボットのナビゲーションにおいて、高レベルのタスク意思決定と低レベルの歩容実行のスケール不整合を解決するため、階層型ポリシーアーキテクチャを提案し、シミュレーションから実機への転送を強化した。
- 運動整合したRGBとイベント手がかりによるラベル不要の長期的3次元UAV軌道予測UAV軌道予測2025/7/1
LiDAR点群から教師なしで抽出した軌道をカメラ画像と運動整合させて疑似ラベルを生成し、視覚Mambaネットワークと運動学的推定を自己教師ありで組み合わせてドローンの将来3D軌道を予測する手法を提案。手動ラベルなしで5秒先の3D誤差を約40%削減した。
- 音声とIMUの融合によるマハラノビスSVDDを用いた自律ロボットの教師なし異常検知異常検知2025/5/1
音声とIMUセンサを融合し、マハラノビス距離を用いたSVDDで自律移動ロボットの衝突や機械故障などの異常を教師なしで検知する手法を提案。
- 追従こそがすべて：人をプランナーとして活用する群衆ナビゲーション群衆ナビゲーション2025/4/1
群衆環境でロボットが適切な人間をリーダーとして選び、その人に追従することで安全かつ効率的に目的地へ移動する手法を提案した論文。
- スパース点群を用いた教師なしUAV 3次元軌道推定UAV追跡2024/12/1
複数のLiDARスキャンを時空間的に融合し、教師なしで小型UAVの3次元軌道を高精度に推定する手法を提案。CVPR 2024 UG2+チャレンジで4位に入賞した。
- 群衆ナビゲーションにおける時空間軌道計画のための動的重み調整学習群衆ナビゲーション2024/12/1
強化学習で最適化型軌道計画の目的関数の重みをリアルタイム予測し、人混みでの安全で効率的なロボット移動を実現する手法を提案した。
- AV-PedAware: 自己教師あり音視覚融合による動的歩行者認識音視覚融合2024/11/1
低コストな音声と視覚の融合により、足音を手がかりに周囲の歩行者の3D位置を推定する自己教師あり学習システムを提案。LIDARラベルで学習し、照明変化や遮蔽に強い。
- テキスト手がかりによる困難環境でのロバストなループ閉じ込みSLAM2024/10/1
廊下やトンネルなど特徴の乏しい環境で、OCRで読み取った文字情報とLiDARオドメトリを組み合わせてループ閉じ込みを行うマルチモーダル手法を提案した。
- ULOC: 超広帯域測距による大規模複雑環境での自己位置推定学習自己位置推定2024/9/1
アンカー位置が未知の大規模環境で、UWB測距と地図整合した自己位置推定ラベルを用いてMAMBAベースのネットワークを学習し、高精度な自己位置推定を実現した。
- 固有値だけで十分：内部対応付けを用いた効率的なLiDAR慣性連続時間オドメトリLiDARオドメトリ2024/2/1
連続時間LiDAR慣性オドメトリ（CT-LIO）において、線形ソルバと特徴対応付けを各反復直後に実行する独自解法を提案し、少ない反復でリアルタイム性能と高精度を両立させた。
- MMAUD: 現代の小型ドローン脅威に対応する包括的マルチモーダル対UAVデータセット対UAV検出2024/2/1
小型UAVの検出・機種分類・軌道推定のため、ステレオ視・LiDAR・レーダー・音響アレイを統合し、Leicaによる高精度正解データを備えたマルチモーダルデータセットを構築した。