Zhangguo Yu

収録論文 6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

• MILD: 変形可能な地形上での二足歩行学習のための扱いやすい地形モデリング
  歩行2026/8/20

  変形する地面での二足歩行を可能にするため、物理に基づく離散要素接触ソルバーと深層強化学習による地形認識コントローラを提案し、実機で適応を実証した。

• DynaWM: 動力学認識蒸留とワールドモデル・モーメンタムターゲットによる連続階段の滑らかな移動
  歩行2026/6/1

  二足車輪ロボットの連続階段移動を可能にするため、ワールドモデルとモーメンタムターゲットを用いた動力学認識表現学習フレームワークDynaWMを提案した。

• 力誘導学習による腕なし二輪二足ロボットの堅牢な転倒復帰
  歩行2026/6/1

  腕や他の脚を持たない二輪二足ロボットが、脚の駆動のみで転倒から復帰するための強化学習フレームワークFTSRを提案し、シミュレーションと実機でその有効性を検証した。

• 爆発的出力を高める可変減速比設計：ヒューマノイド膝関節の跳躍能力向上
  脚式ロボット2025/6/1

  膝関節の減速比を伸展に伴い動的に減少させる設計により、跳躍時の高出力を維持し、単関節で63cmの垂直跳びを実現した。

• ヒューマノイドロボットの跳躍動作のためのハイブリッドモデルを用いた3段階最適化フレームワーク
  跳躍2025/1/1

  ヒューマノイドロボットの前方跳躍動作を生成するため、運動量・慣性・圧力中心を考慮した3段階の軌道最適化フレームワークを提案し、シミュレーションと実験で有効性を検証した。

• LIKO: 二足歩行ロボットのためのLiDAR・慣性・運動学オドメトリ
  状態推定2024/4/1

  LiDAR・IMU・関節エンコーダを統合した拡張カルマンフィルタにより、二足歩行ロボットの足接地点を推定しつつ約1kHzの高頻度な状態推定を実現した。