Yuanjie Lu
収録論文 12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
- 没入型人間デモンストレーションによる3D障害物環境でのシーン認識型ヒューマノイド歩行の学習歩行2026/9/17
VRで収集した人間の動作をシーン認識型にリターゲティングし、障害物を避けながら全身で移動するヒューマノイド歩行ポリシーを学習させた。
- CAVE-NAV: VLMを用いた水中洞窟環境における自律3次元ナビゲーションナビゲーション2026/8/28
水中洞窟での自律ナビゲーションのために、視覚言語モデルと思考連鎖推論を用いて環境の手がかりから進行可能な方向を推定し、衝突回避を実現するフレームワークを提案した。
- APPLV: 視覚言語行動モデルからの適応的プランナーパラメータ学習ナビゲーション2026/3/1
古典的プランナーのパラメータを視覚言語モデルから予測して自動調整し、高制約環境でのナビゲーション性能と汎化性を向上させる手法を提案した。
- 散らかった空間を移動する：VRによる3Dシーン認識型ヒューマノイド歩行のデータ収集とベンチマークのスケーリング歩行2026/3/1
VRを使って散らかった3D環境での人間の全身運動を収集し、ヒューマノイドロボットに再ターゲットするフレームワークを提案。145のシーンで348の軌道からなるデータセットを構築し、歩行性能を評価するベンチマークを導入した。
- CORAL: 水中モニタリングのための階層型VLMフレームワークにおける文脈推論と局所計画水中ロボット/VLM/ナビゲーション2026/3/1
水中環境でのオイスターリーフ監視を目的に、高次意味推論を担うVLMと低次衝突回避を担う動力学ベースプランナーを分離した階層型フレームワークCORALを提案し、探索範囲の向上と衝突削減を実現した。
- 適応的ダイナミクス計画によるロボットナビゲーションナビゲーション2025/10/1
強化学習を用いてロボットのダイナミクス特性を動的に調整し、環境の複雑さに応じて計画器が適応できるようにする手法を提案。シミュレーションと実世界実験でナビゲーションの成功率、安全性、効率が向上することを示した。
- ロボットナビゲーションのための漸減ダイナミクスプランニングナビゲーション2025/3/1
ロボットの動力学制約を計画全体に統合し、計画の進行に伴って動力学モデルの忠実度を徐々に下げる新しい枠組みを提案し、複数のプランナーで性能向上とBARNチャレンジ優勝を達成した。
- 機械学習とサンプリングベース探索を組み合わせた動的制約下でのマルチゴール動作計画動作計画2025/3/1
ロボットが複数の目標地点を動的制約を満たしながら巡回する動作計画問題に対し、機械学習によるコスト予測とTSPソルバー、サンプリングベース計画を統合して効率的に解く手法を提案した。
- 報酬の補助輪：ロボティクス強化学習のための適応的補助報酬強化学習2025/3/1
教師-生徒フレームワークにより、ロボットの学習進度に応じて補助報酬の重みを動的に調整し、人手設計の報酬を上回る性能と学習効率を実現した。
- Verti-Bench：垂直に険しい地形のための汎用かつスケーラブルなオフロード移動ベンチマークオフロード移動ベンチマーク2025/2/1
垂直に険しいオフロード環境での移動性能を評価するための、100環境・1000タスクからなる高忠実度マルチフィジックスシミュレーションベンチマークを提案し、10の移動システムを比較評価した。
- マルチゴール動作メモリ経路計画2024/7/1
過去の計画経験を活用して、変化する環境でのマルチゴール経路計画を最大90%高速化する手法を提案した。
- Motion Memory: Leveraging Past Experiences to Accelerate Future Motion Planning2023/10/1