Yunlong Song

収録論文 28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

• DexTaG: 触覚をガイドにした強化学習による巧みな操作
  マニピュレーション2026/9/27

  グローブ型モーションキャプチャの触覚信号を強化学習のガイドとして用い、人間の接触パターンを保ちながらロボットハンドの巧みな道具操作を実現するフレームワークを提案。

• 非対称物理が四足ロボット群の効率的学習を可能にする
  群制御2026/6/1

  四足ロボットの大規模群れにおいて、視覚ベースの分散制御を効率的に学習するため、訓練中に高忠実度シミュレータと微分可能サロゲートモデルを組み合わせる非対称物理を導入し、最大512台のロボットが協調ナビゲーションを学習できることを示した。

• クアッドロータのためのマルチタスク強化学習
  マルチタスク強化学習/クアッドロータ制御2024/12/1

  クアッドロータ制御において、共有された物理ダイナミクスを活用し、単一のポリシーで複数の機動（高速安定化、速度追従、自律レースなど）を実行できるマルチタスク強化学習フレームワークを提案した。

• ピクセルの動きから見る：単眼カメラのオプティカルフローによる障害物回避学習
  障害物回避2024/11/1

  単眼カメラのオプティカルフローからクアッドロータの障害物回避をエンドツーエンドで学習するシステムを提案し、微分可能シミュレータと注意機構で実機FPVドローンでも検証した。

• 微分可能シミュレーションによる視覚特徴からのクアッドロータ制御学習
  sim2real2024/10/1

  微分可能シミュレーションを用いてクアッドロータの制御方策を学習し、視覚特徴のみからでもモデルフリー強化学習より高効率・短時間で訓練できることを示した。

• 微分可能シミュレーションを用いた知覚的四足歩行制御のための残差方策学習
  歩行2024/10/1

  微分可能シミュレーションによる一次方策勾配法に残差方策学習を組み合わせ、四足歩行の移動と知覚ナビゲーションを数分でエンドツーエンド学習できることを示した。

• ニュートンの法則に立ち返る：微分可能物理による視覚ベースの俊敏飛行の学習
  VLA2024/7/1

  微分可能シミュレーションと単純な質点モデルを組み合わせ、深層学習で視覚ベースの飛行制御方策を学習。群知能的な協調飛行や森林での高速自律航行を、安価な計算機で実現した。

• 俊敏ロボティクス：最適制御・強化学習・微分可能シミュレーション
  制御/強化学習2024/7/1

  最適制御・強化学習・微分可能シミュレーションを組み合わせ、ロボットの俊敏性を高めつつ外乱に頑健な制御系を設計する方法を論じた論文。

• 微分可能シミュレーションによる四足歩行の学習
  歩行2024/3/1

  高忠実度の非微分可能シミュレータと簡略化サロゲートモデルを組み合わせた微分可能シミュレーション枠組みを提案し、四足歩行を数分で学習、PPOより高いサンプル効率を実現した。

• Flymation: Interactive Animation for Flying Robots
  2023/10/1
• Reaching the Limit in Autonomous Racing: Optimal Control versus Reinforcement Learning
  2023/10/1
• Contrastive Initial State Buffer for Reinforcement Learning
  2023/9/18
• Contrastive Learning for Enhancing Robust Scene Transfer in Vision-based Agile Flight
  2023/9/1
• Learning to Walk and Fly with Adversarial Motion Priors
  2023/9/1
• Agilicious: Open-Source and Open-Hardware Agile Quadrotor for Vision-Based Flight
  2023/7/1
• Actor-Critic Model Predictive Control: Differentiable Optimization meets Reinforcement Learning for Agile Flight
  2023/6/1
• Autonomous Drone Racing: A Survey
  2023/1/1
• Weighted Maximum Likelihood for Controller Tuning
  2022/10/1
• Learning Perception-Aware Agile Flight in Cluttered Environments
  2022/10/1
• Learning Deep Sensorimotor Policies for Vision-based Autonomous Drone Racing
  2022/10/1
• Autonomous Ground Navigation in Highly Constrained Spaces: Lessons learned from The BARN Challenge at ICRA 2022
  2022/8/1
• Learning Minimum-Time Flight in Cluttered Environments
  2022/3/1
• Policy Search for Model Predictive Control with Application to Agile Drone Flight
  2021/12/1
• Autonomous Overtaking in Gran Turismo Sport Using Curriculum Reinforcement Learning
  2021/3/1
• Autonomous Drone Racing with Deep Reinforcement Learning
  2021/3/1
• Flightmare: A Flexible Quadrotor Simulator
  2020/9/1
• Super-Human Performance in Gran Turismo Sport Using Deep Reinforcement Learning
  2020/8/1
• Learning High-Level Policies for Model Predictive Control
  2020/7/1