Zhaoyuan Gu

収録論文 12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

• WT-UMI: 力覚監視による接触認識計画を用いた触覚ベース全身操作
  全身操作/触覚/力制御2026/6/1

  全身ヒューマノイドによる操作のための、触覚と力覚を統合したウェアラブルインターフェースと、接触力を考慮したプランニング手法を提案。

• REFINE-DP: 強化学習によるヒューマノイド移動操作のための拡散ポリシー微調整
  移動操作2026/3/1

  ヒューマノイドの移動操作タスクにおいて、拡散ポリシー（DP）のモーションプランナーとRLベースの移動操作コントローラを共同最適化する階層的フレームワークREFINE-DPを提案し、シミュレーションと実世界で高い成功率を達成した。

• PPF: モデル仮定ベース正則化によるヒューマノイド歩行の事前学習と保持的ファインチューニング
  歩行2025/4/1

  モデルベース制御器の模倣で事前学習し、強化学習でファインチューニングする際にモデル仮定が成り立つ状態でのみ正則化することで、破滅的忘却を防ぎつつ複雑な地形や高速指令に対応するヒューマノイド歩行方策を学習するフレームワークを提案。

• ヒューマノイドの移動と操作：制御・計画・学習の現状と課題
  ヒューマノイド2025/1/1

  ヒューマノイドロボットの移動と操作に関する研究を、モデルベース手法と学習ベース手法の両面から包括的にサーベイし、触覚や基盤モデル統合の可能性と課題を整理した。

• Opt2Skill: 動的に実行可能な全身軌道を模倣する多様なヒューマノイド移動操作
  ヒューマノイド移動操作2024/9/1

  モデルベースの軌道最適化と強化学習を組み合わせ、Digitヒューマノイドの全身移動操作を実現するパイプラインを提案。最適軌道を追従するRLポリシーを学習し、実機転移にも成功した。

• 論理による堅牢な歩行：信号時相論理ガイド型モデル予測制御による外乱耐性二足歩行
  歩行2024/3/1

  信号時相論理（STL）で安定性指標を定量化し、モデル予測制御に組み込むことで、並進・回転外乱に耐える二足歩行の回復軌道を生成する枠組みを提案した。

• Learn to Teach: Sample-Efficient Privileged Learning for Humanoid Locomotion over Diverse Terrains
  2024/2/1
• Signal Temporal Logic-Guided Model Predictive Control for Robust Bipedal Locomotion Resilient to Runtime External Perturbations
  2023/10/1
• Infer and Adapt: Bipedal Locomotion Reward Learning from Demonstrations via Inverse Reinforcement Learning
  2023/9/1
• Walking-by-Logic: Signal Temporal Logic-Guided Model Predictive Control for Bipedal Locomotion Resilient to External Perturbations
  2023/9/1
• Reactive Locomotion Decision-Making and Robust Motion Planning for Real-Time Perturbation Recovery
  2021/10/1
• Integrated Task and Motion Planning for Safe Legged Navigation in Partially Observable Environments
  2021/10/1