Yukang Cao

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

• ACE-Data-0: 人間中心の環境キャプチャによる具現化データエンジン
  データセット2026/7/30

  家庭環境を校正済みの録音スタジオに変えるデータ収集エンジンACEを提案し、多感覚データセットACE-Data-0を構築した。

• 不確実性誘導による探索的軌道最適化：サンプリングベースMPCのための手法
  軌道最適化2026/4/1

  軌道最適化の局所解への収束を防ぐため、不確実性楕円体で軌道を表現し、ヘリンジャー距離で軌道間の分離を促す新しいサンプリング手法を提案した。

• HSImul3R: 物理を組み込んだシミュレーション可能な人-シーン相互作用の再構築
  シミュレーション/再構築2026/3/1

  カジュアルな映像から、物理的に安定したシミュレーション可能な人-シーン相互作用の3D再構築を行うフレームワークを提案。物理シミュレータを能動的な監督者として双方向に最適化し、実ロボットへの適用も実証した。

• 言語条件付き地図予測による遮蔽空間の高速ナビゲーション
  ナビゲーション2025/12/1

  副操縦士の指示を活用し、遮蔽領域の予測地図と指示に基づくサブゴールを生成することで、安全かつ迅速なナビゲーションを実現する手法を提案。

• C-Free-Uniform: 地図条件付き軌道サンプラーによるモデル予測パス積分制御
  ナビゲーション2025/10/1

  自由空間を均一にサンプリングする制御入力分布を局所地図に基づいて生成し、MPPI制御に統合することで、複雑なナビゲーションタスクで少ないサンプル数ながら高い成功率を実現した。

• 教師なしC-Uniform軌道サンプラーとモデル予測パス積分制御への応用
  モデル予測制御2025/3/1

  制御入力確率をニューラルネットで計算する教師なしC-Uniform軌道サンプラーを提案し、MPPI制御に統合して探索性能を向上させた。

• 高速運動計画のためのC均一軌道サンプリング
  運動計画2024/9/1

  ロボットの軌道サンプリングにおいて、制御入力ではなく配置空間を均一にサンプリングするC均一性を導入し、MPPI制御の性能を最大40%向上させた。