Zhehui Huang

収録論文 10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

• LEARN: リソース制約下でのエンドツーエンド空中マルチロボットナビゲーション学習
  群制御2025/11/1

  低解像度ToFセンサと軽量プランナ、注意機構付きRL方策を組み合わせ、ナノUAV群がオンボードで障害物環境を自律飛行できる軽量ナビゲーション手法を提案。

• 潜在活性編集：安全なマルチロボットナビゲーションのための学習済みポリシーの推論時改良
  マルチロボットナビゲーション2025/9/1

  学習済みポリシーの重みを変えずに、推論時に内部活性を編集して衝突回避を促す手法を提案し、マルチクアッドロータナビゲーションで衝突を約90%削減した。

• 大規模言語モデルによるマルチロボットチームの構成調整
  群制御2025/7/1

  自然言語のミッション記述をビヘイビアツリーと知識ベースを介してマルチロボット制御コードに変換するLAN2CBを提案し、シミュレーションと実環境で有効性を示した。

• 人間とロボットの協調における具現化エージェントのリアルタイム適応に向けて
  人間ロボット協調2024/12/1

  LLMの高遅延を克服するため、高頻度モニタと低頻度アダプタを組み合わせた階層的フレームワークMonTAを提案し、Overcooked-AI環境でリアルタイム適応性能を評価した。

• 適応的コミュニケーション支援がLLM駆動型人間-ロボット協調に与える影響
  人間-ロボット協調2024/12/1

  LLMを活用し、タスクの複雑さに応じてフィードバックの頻度と内容を調整する人間-ロボット協調フレームワークを提案し、複雑なタスクでは能動的な支援が好まれる一方、LLMの能力を超えると逆効果になることを示した。

• 大規模言語モデルはロボットの経路計画を解けるか
  経路計画2024/3/1

  自然言語で記述されたロボット経路計画問題をLLMに直接解かせ、自己デバッグや自己検証、数式・疑似コード・関連論文などの文脈付与が成功率と最適性ギャップに与える影響を80問のデータセットで体系的に評価した。

• HyperPPO: A scalable method for finding small policies for robotic control
  2023/9/1
• Collision Avoidance and Navigation for a Quadrotor Swarm Using End-to-end Deep Reinforcement Learning
  2023/9/1
• QuadSwarm: A Modular Multi-Quadrotor Simulator for Deep Reinforcement Learning with Direct Thrust Control
  2023/6/1
• Decentralized Control of Quadrotor Swarms with End-to-end Deep Reinforcement Learning
  2021/9/1