Zeji Yi

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

• ハイブリッドフィードバックサンプリングによるサンプル効率的モデル予測制御
  モデル予測制御2026/8/19

  サンプリングベースのMPCの不安定性を分析し、最適なサンプリング分布をフィードバックポリシーで実現するFS-MPCを提案。局所探索と大域探索をバランスするハイブリッドサンプリングで、高次元・不安定系でも効率的に制御する。

• MuJoCoを用いた脚式ロボットの全身モデル予測制御
  歩行2025/3/1

  MuJoCoのダイナミクスと有限差分近似微分を用いたiLQRによる全身MPCを実機の四足歩行・二足歩行・ヒューマノイドに適用し、シンプルな手法で実世界でも有効であることを示した。

• ASAP: シミュレーションと実世界物理の整合による俊敏なヒューマノイド全身スキルの学習
  sim2real2025/2/1

  シミュレーションと実世界のダイナミクス差を補正する残差行動モデルを実機データから学習し、事前学習済みの運動追従方策を微調整することで、ヒューマノイドの俊敏な全身動作を実現する二段階フレームワークを提案した。

• 高次元身体性システム制御のための安全なベイズ最適化
  安全ベイズ最適化2024/12/1

  高次元の筋骨格系やヒト運動制御において、確率的な安全制約を守りながら効率的に最適化するHdSafeBOを提案し、神経刺激による人間の運動制御のオンライン最適化に応用した。

• 拡散スタイルアニーリングによるトルクレベル歩行制御のための全次数サンプリングベースMPC
  歩行2024/9/1

  拡散モデルの考え方を取り入れたアニーリングでサンプリングベースMPCを改良し、四足ロボットの全次数ダイナミクスをリアルタイムに最適化して、学習なしで高精度な跳躍や歩行を実現した。

• モデルベース拡散による軌道最適化
  軌道最適化2024/7/1

  軌道最適化問題のモデル情報からスコア関数を直接計算し、データ不要で拡散過程により軌道を最適化する手法を提案。接触の多い難タスクで強化学習やサンプリングベース手法を上回る。

• CoVO-MPC: Theoretical Analysis of Sampling-based MPC and Optimal Covariance Design
  2024/1/1