Yunxin Mao

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

• 部分的な公平性認識：戦略的エージェントのための信念誘導型戦略メカニズム
  戦略的機械学習2026/5/30

  戦略的機械学習における公平性制約の公開と隠蔽のジレンマを緩和するため、公平性制約の候補集合を公開し基底制約を隠す部分的な公平性認識問題を提案し、エージェントが信念を更新しながら適応するメカニズムを導入した。

• 独立操作を超えて：ピア模倣を考慮した個人公正性重視の戦略的分類
  公正性/分類2026/5/30

  エージェントが特徴を操作して有利な判定を得る戦略的分類において、個人公正性を考慮し、周囲の承認されたピアを模倣する操作をモデル化する新しい枠組みを提案した。

• CABTO: ロボットマニピュレーションのための文脈認識型ビヘイビアツリー接地
  マニピュレーション2026/3/1

  ビヘイビアツリーの行動モデルと制御ポリシーを大規模モデルで自動構築する枠組みCABTOを提案し、3つのマニピュレーション場面で有効性を示した。

• MRBTP: 効率的なマルチロボット行動木計画と協調
  群制御2025/2/1

  複数ロボットの協調タスク計画のため、異種行動を統合する行動木計画アルゴリズムMRBTPを提案し、LLMによるサブツリー生成で効率を高めた。

• LLM推論を活用したヒューリスティック行動木プランニング
  行動木プランニング2024/6/1

  LLMのタスク推論でヒューリスティック経路を生成し、行動木プランニングを効率化する枠組みHBTPを提案。行動空間の枝刈りと反省的フィードバックで推論精度と計画効率を高めた。

• 人間の指示からの行動木生成のための意図理解と最適行動計画の統合
  VLA2024/5/1

  大規模言語モデルで人間の指示から目標を解釈し、最適行動木拡張アルゴリズムで効率的な行動木を生成する二段階フレームワークを提案した。

• Task2Morph: 接触を考慮したタスク駆動型ロボット設計のための微分可能フレームワーク
  ロボット設計2024/3/1

  タスク特徴と形態の対応関係を学習し、微分可能な設計プロセスに組み込むことで、接触を伴うロボットの形態と制御を効率的に最適化する手法を提案。