Yong Zhao
National University of Defense Technology
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
- 空陸協調物体探索に向けて：ベンチマーク、データセット、エージェント手法群制御2026/9/8
UAVとUGVが協調して目標車両を探索・検証するタスクのためのベンチマークとデータセットを構築し、訓練不要のエージェント手法を提案した。
- ScoutVLA：オープンワールド具現化質問応答のためのデュアルエキスパートVLAモデルによるUAV中心の能動知覚VLA2026/6/9
UAVが環境を能動的に知覚して質問に答える空中具現化質問応答（EQA）において、証拠探索に必要な微細な視点調整を可能にするベンチマークFG-EQAと、ミツバチのダンスに着想を得たデュアルエキスパート型VLAモデルScoutVLAを提案した。
- SAM2Grasp: プロンプト条件付き時系列行動予測によるマルチモーダル把持の解決マニピュレーション2025/12/1
凍結したSAM2の追跡機能を活用し、プロンプトで対象物体を指定することで、模倣学習のマルチモーダル問題を解消して一意な把持軌道を予測する手法を提案。
- 最適化経路整形によるコンベア上の動的物体操作のSim-to-Real転移sim2real2025/8/1
シミュレータで生成したデモを用いた模倣学習において、外観ノイズのアニーリングで形状情報を優先させるGEMを提案し、コンベア上の動的物体操作を実環境へ転移させた。
- 階層的データ収集空間による長期的マニピュレーションのための模倣学習ブートストラップマニピュレーション2025/5/1
長期的なロボットマニピュレーションタスクにおいて、タスクを原子的なサブタスクに分割し、階層的なデータ収集空間を設計することで、少ない実演データから高品質な模倣学習を実現する手法を提案。
- DLW-CI: 消費者向けドローンネットワークを用いた都市環境における動的尤度重み付き協調インフォタクシスによる複数発生源探索群制御2025/4/1
複数ドローンが並列パーティクルフィルタと動的尤度重みに基づく協調機構で、未知の個数・位置の有害源を効率的に探索するインフォタクシス手法を提案。
- GeoNav: 二重スケール地理空間推論による言語目標航空ナビゲーションのためのMLLM活用航空ナビゲーション2025/4/1
都市部での言語指示に基づくUAVナビゲーションのため、粗から細への空間推論を行うマルチモーダルエージェントGeoNavを提案し、CityNavベンチマークで成功率を最大18.4%向上させた。
- VIP: 視覚指示によるロボットマニピュレーションの事前学習マニピュレーション2024/10/1
テキスト指示の代わりに将来画像とスパース点フローを視覚指示として用いる事前学習手法VIPを提案し、多様なタスクでの性能を大幅に向上させた。
- 不完全な正解ラベル下での物体把持のためのロバスト損失関数マニピュレーション2024/9/1
正解ラベルの欠落やノイズに強い把持用CNNの損失関数を提案し、把持精度を2〜13%改善した。