Yunke Ao
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
強化学習医療ロボティクス/データセット/基盤モデル医療ロボティクス物理シミュレーション
※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
- 有界比率強化学習強化学習2026/4/20
PPOのヒューリスティックなクリップ目的と信頼領域法の理論的ギャップを埋めるため、有界比率強化学習（BRRL）フレームワークを提案し、解析的最適解と単調性能改善を保証する新しいポリシー最適化アルゴリズムBPOを開発した。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- 超音波画像誘導ロボット脊椎手術のためのロバスト劣ガウスモデル予測制御医療ロボティクス2025/8/1
画像から推定した状態の誤差を劣ガウス雑音としてモデル化し、その不確かさを伝播させることで、線形システムの閉ループ安全性を保証するモデル予測制御を開発し、超音波画像誘導脊椎手術に応用した。
- SonoGym: ロボット超音波による難易度の高い手術タスクのための高性能シミュレーション医療ロボティクス2025/7/1
ロボット超音波の複雑な手術タスク向けに、CT由来の3D解剖モデルから超音波画像を物理ベースと生成モデルでリアルタイムに並列シミュレーションできるSonoGymを提案し、深層強化学習や模倣学習による解剖再構成・手術ガイダンスの学習を可能にした。
- MIXPINN: 物理情報ニューラルネットワークによる異種材料シミュレーション物理シミュレーション2025/3/1
軟組織と剛体の相互作用をグラフニューラルネットワークと物理情報を組み合わせて高速・高精度にシミュレーションする手法を提案。
- Safe Deep RL for Intraoperative Planning of Pedicle Screw Placement2023/5/1
- Unified Data Collection for Visual-Inertial Calibration via Deep Reinforcement Learning2021/9/1
- Learning Trajectories for Visual-Inertial System Calibration via Model-based Heuristic Deep Reinforcement Learning2020/11/1