Youwei Yu

収録論文 7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

• 重要情報の学習：適応的情報理論に基づくロボット探索の目的関数
  探索2026/5/1

  ロボット探索における情報理論的目的関数の設計課題に対し、フィッシャー情報行列の固有空間解析で観測可能なパラメータ方向を特定し、重要方向を強調する適応的目的関数Q-OEDを提案した。シミュレーションと実機のナビゲーション・操作タスクで有効性を検証した。

• ゼロから高速レースへ：自律走行レーススタック
  自律走行レース2025/12/1

  インディ・オートノマス・チャレンジ向けに開発された自律走行レーススタック（ARS）の3世代を紹介し、最大260km/hでの走行を実現。制御・知覚・推定の性能評価と高速走行データセットを公開した。

• 高速タイムトライアル競技向けのミニマル自律走行スタック
  自律走行2025/9/1

  限られた走行機会でも迅速に展開できる最小構成の自動運転レーシングスタックを開発し、実車で最高速度206km/hを達成した。

• ADEPT: 適応的拡散環境生成によるSim-to-Realポリシー転移
  sim2real2025/6/1

  拡散モデルを用いて既存の訓練環境を適応的に拡張し、ゼロショットのSim-to-Real転移を可能にする新しい環境生成手法を提案した。

• 情報に基づくSim-to-Real適応のためのニューラル忠実度キャリブレーション
  sim2real2025/4/1

  条件付きスコアベース拡散モデルを用いてシミュレータの物理係数と残差忠実度領域をオンラインでキャリブレーションし、異常時のみポリシーを微調整するSim-to-Real適応フレームワークを提案。

• 適応的拡散地形生成による自律不整地ナビゲーション
  ナビゲーション2024/10/1

  拡散モデルを用いて、現在の政策の性能に応じて訓練地形を動的に多様化・複雑化する手法を提案し、不整地ナビゲーションの性能を向上させた。

• 視覚慣性システムにおける複数IMUの高速外部キャリブレーション
  キャリブレーション2024/9/1

  複数の慣性センサ間の相対位置・姿勢をオンラインで高速に推定するキャリブレーション手法を提案し、VIOの位置推定精度を向上させた。