Yunyang Mo

The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)

収録論文 5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

• 文脈を考慮したモーション事前分布によるヒューマノイド制御の学習
  ヒューマノイド制御2026/8/1

  タスク文脈に応じてモーション事前分布の関連性を適応的に重み付けし、ヒューマノイド制御の性能とサンプル効率を向上させるフレームワークを提案した。

• ロボット操作のための行動効果メモリ事前学習
  マニピュレーション2026/6/1

  視覚と行動の履歴から時間的表現を学習する事前学習フレームワークAEMを提案し、部分観測下での操作性能を向上させた。

• OHP-RL: ロボット操作の強化学習におけるオンライン人間選好をガイドとして活用
  マニピュレーション2026/5/1

  人間の介入を選好情報として捉え、状態依存のゲートで適応的に学習を導く強化学習フレームワークを提案し、実機ロボットの接触を伴う操作タスクで有効性を示した。

• MoSA: 運動制約付き応力適応による連続体力学の実機-シミュレーションギャップ緩和 - 残差異方性学習を通じて
  物理シミュレーション/ロボット操作2026/5/1

  実世界の連続体の動力学を視覚観測から学習する際、等方性モデルを物理事前知識として使い、残差応力演算子を学習して軽度の異方性・不均一性を捉えることで、実機とシミュレーションのギャップをさらに縮小するフレームワークを提案した。

• ヒューマノイドロボットのためのポーズ距離場
  ヒューマノイド2026/2/1

  ロボットのポーズ分布を連続的で微分可能な多様体として表現する軽量な事前分布PDF-HRを提案し、報酬整形や正則化として組み込むことで運動追跡やリターゲティングなどのタスクを改善した。