Yuhang Zhang
Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.
収録論文 17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
- UniAfford: トークンルーティング型マルチタスク学習による汎用可能な2D-3Dアフォーダンス知覚アフォーダンス知覚2026/9/29
MLLMを共通の意味ハブとし、タスク別トークンルーターで画像・点群のアフォーダンスクエリを生成することで、2D・3D・統合アフォーダンス知覚を単一枠組みで扱う手法を提案。
- F4R: 失敗駆動型の認識・再構築・洗練・再展開によるロボットの継続的自己改善マニピュレーション2026/9/28
ロボットの失敗を自動で診断し、シミュレーション環境で再構築して強化学習で改善する閉ループ学習フレームワークを提案。実世界での追加デモ収集なしに、4つのマニピュレーションタスクで高い成功率を達成した。
- Skytopia: 行動条件付き潜在世界モデルによる単眼ドローン航法ナビゲーション2026/9/22
単眼カメラのみで未知環境の目標地点へ飛行するため、行動条件付き潜在世界モデルを学習し、予測器を捨てて方策のみで3種の航法タスクを実機含め達成した研究。
- 信頼・幾何・規則：不確実性下での安全なUSV航行のための信頼性認識強化学習フレームワーク強化学習/航行2026/5/1
無人水上艇（USV）の安全でCOLREG準拠の自律航行を実現するため、信頼性重み付き価値学習、共分散膨張速度障害物、リスク認識COLREG義務埋め込みを統合した強化学習フレームワークを提案した。
- GaussFly: 3Dガウス場における視覚運動ポリシーのための対比強化学習強化学習2026/4/1
単眼視覚のみを用いた自律航空機の視覚運動ポリシー学習において、3Dガウススプラッティングによる高忠実なシミュレーション環境を構築し、対比表現学習でノイズに頑健な特徴を抽出することで、サンプル効率とsim-to-real転送を向上させるフレームワークを提案した。
- OVPD: 実地自動運転チャレンジの仮想・物理融合テストデータセット自動運転/データセット2026/4/1
実車両をループに組み込んだ仮想・物理融合テストデータセットOVPDを公開し、自動運転アルゴリズムの閉ループ評価と故障診断を可能にする。
- 3D表面上の変形物体に対する強化学習ベースのカバレッジ経路計画変形物体操作2026/3/1
変形物体（布やスポンジ）で表面を拭くタスクを、シミュレータ上で強化学習エージェントを訓練して実行する手法を提案。UVマッピングとSGCNNで効率的に特徴抽出し、生成した経路を実機で検証した。
- 対照的プロンプト統合による適応型クロスエンボディメント視覚運動ポリシーの学習VLA2026/2/1
視覚・時系列行動・テキストの対照学習でプロンプト群を獲得し、観測に応じて動的に統合することで、異なる身体・センサ構成に適応する視覚運動ポリシーを学習する手法CAPOを提案した。
- 差動気圧高度計による屋内サブメートル垂直位置推定と階層認識屋内測位2026/1/1
固定基地局と移動センサの気圧差を利用し、ROS対応の低コストなシステムでサブメートル精度の垂直位置推定と100%の階層認識を実現した。
- オラクル誘導マスク付き対照強化学習による視覚運動ポリシーVLA2025/10/1
視覚運動ポリシー学習を表現学習とポリシー学習の2段階に分離し、マスク付きTransformerと対照学習で視覚表現を抽出、さらにオラクル教師の指導でサンプル効率と性能を向上させるフレームワークを提案。
- LeAD: LLM拡張計画とEnd-to-End自動運転の融合システム自動運転2025/7/1
高頻度のEnd-to-End自動運転と低頻度のLLM推論を組み合わせ、複雑な都市交通シナリオでの意思決定を改善するデュアルレートアーキテクチャを提案。CARLAで従来を上回る性能を示した。
- オープンボキャブラリ目標理解を備えたUAV向け接地視覚言語ナビゲーションVLA2025/6/1
LLMとVLMを組み合わせ、機体の単眼カメラ映像のみから言語指示に従って連続速度指令を生成するUAVナビゲーションフレームワークVLFlyを提案し、未学習環境でも高い汎化性能を示した。
- 人間中心の自動運転に向けて：大規模言語モデルによるガイダンスと強化学習を統合した高速・低速アーキテクチャ自動運転2025/5/1
LLMがユーザーの指示を解釈して高レベルなガイダンスを生成し、強化学習エージェントがリアルタイム制御を行う「高速・低速」意思決定フレームワークを提案。衝突率を低減しつつ、ユーザーの好みに沿った運転を実現する。
- FM-Planner：基盤モデルが導くドローン自律飛行の経路計画経路計画2025/5/1
LLMやVLMといった基盤モデルを活用したドローン経路計画手法を提案し、8種類のモデルを比較評価するとともに、実機実験で有効性を検証した。
- A Middle Way to Traffic Enlightenment2024/1/1
- Vision-based Learning for Drones: A Survey2023/12/1
- Steadily Learn to Drive with Virtual Memory2021/2/1