Yuntao Ma
収録論文 11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
- LightNav-0: 汎用身体性ナビゲーションのためのVLM空間知能の引き出しナビゲーション2026/8/31
事前学習済み視覚言語モデルの空間知能をナビゲーション制御に直接活用する、タスク非依存の汎用ナビゲーションモデルLightNav-0を提案。統一トークンインターフェースと残差VQアクショントークナイザにより、指示追従・物体探索・視覚追跡を単一モデルで実現する。
- 軽量ロコパルクール：マルチスキル蒸留による多用途な知覚全身移動全身移動/パルクール/強化学習2026/8/1
深度カメラと速度指令のみで、歩行・バランス・登攀・降下・跳躍などの全身スキルを自律的に切り替える単一のポリシーを提案し、障害物のある地形での移動を実現した。
- SE(2)ナビゲーションメッシュ：姿勢依存の走行可能性を考慮した多層環境向け経路計画ナビゲーション2026/7/1
複雑な多層環境での地上ロボットのナビゲーションのために、姿勢（ヨー角）依存の走行可能性を符号化した多角形表現SE(2) NavMeshを提案し、階層的なA*経路探索とオンライン更新手法を開発した。
- 脚式マニピュレータによる協調運搬・配置タスクのための動的報酬カリキュラムマニピュレーション2025/9/1
単腕脚式ロボットが物体の把持から配置までを一貫して行うタスクを強化学習で学習する手法を提案し、動的報酬カリキュラムで訓練効率を55%向上、実行時間を18.6%短縮、二台協調も実現した。
- 高周波残差ポリシーとプルバックチューブ加速による正確な全身投擲の学習マニピュレーション2025/6/1
脚式移動マニピュレータによる全身投擲を、名目追従ポリシー・高周波残差ポリシー・最適化ベースの加速制御を組み合わせて実現し、6m先の目標に平均0.28mの誤差で投擲できることを示した。
- 脚式マニピュレータによる協調バドミントンスキルの学習マニピュレーション2025/5/1
脚式移動マニピュレータがバドミントンをプレイするための強化学習ベースの全身視覚運動制御ポリシーを提案し、実環境でのシャトル追跡と打撃を実現した。
- 脚式マニピュレータによるドアの開閉と通過の学習脚式マニピュレーション2024/9/1
脚式ロボットにアームを搭載し、教師-生徒学習でドアの押し引き方向を推定しながら開けて通過する単一制御ポリシーを実現した。
- IN-Sight: 視覚による対話型ナビゲーションナビゲーション2024/8/1
RGB-D観測から走行可能性を推定し、障害物と対話しながら経路計画を行う自己教師ありナビゲーション手法を提案し、四足歩行ロボットANYmalで実環境へのゼロショット転移を実証した。
- Learning Arm-Assisted Fall Damage Reduction and Recovery for Legged Mobile Manipulators2023/3/1
- Combining Learning-based Locomotion Policy with Model-based Manipulation for Legged Mobile Manipulators2022/1/1
- Imitation Learning from MPC for Quadrupedal Multi-Gait Control2021/3/1