Zhexuan Zhou
収録論文 9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
- 潜在拡散ポリシー：拡散ベースロボット操作のための潜在空間の形成マニピュレーション2026/6/1
観測条件付きCVAEで潜在空間を整形し、フローマッチングをその空間で行う2段階フレームワークを提案。シーン理解と軌道生成を分離し、多腕協調タスクで性能を向上させた。
- Hyper-DP3: 視覚運動制御のための3D拡散ポリシーの周波数認識型最適化拡散ポリシー/視覚運動制御2026/5/1
ロボットの動作軌跡が低周波成分に集中する性質を利用し、3D拡散ポリシーの復元モデルを大幅に簡素化して2ステップ推論を可能にする軽量モデルHyper-DP3を提案した。
- 予測時空間観測と深層強化学習による分散型エンドツーエンド多機追跡群制御2026/3/1
LiDAR生データから直接制御指令を生成する分散型MARLフレームワークを提案し、予測時空間観測により障害物回避と動的目標の包囲を実現、実機ドローン群で検証した。
- PocketDP3: ポケットサイズの効率的な3D視覚運動ポリシーマニピュレーション2026/1/1
重いU-Netデコーダを軽量なMLP-MixerベースのDiffusion Mixerに置き換え、従来の1%未満のパラメータで高性能な3D拡散ポリシーを実現した研究。
- 変分正則化による情報フィルタリングでロボットマニピュレーションを改善マニピュレーション2026/1/1
拡散ベースの視覚運動方策の中間特徴に含まれるタスク無関係なノイズを、文脈条件付きガウス分布とKL正則化による適応的情報ボトルネックで除去するプラグアンドプレイ手法を提案し、シミュレーションと実機で成功率を向上させた。
- LAP: 自動運転のための高速潜在拡散プランナー自動運転計画2025/12/1
VAEで学習した潜在空間で拡散計画を行うことで、マルチモーダルな運転戦略を捉えつつ、1ステップのデノイジングで最大10倍高速な自動運転プランナーを実現した。
- 遅延に強い俊敏性：実世界の航空ナビゲーションのための非同期エンドツーエンド学習航空ナビゲーション2025/9/1
知覚と制御を非同期に分離し、知覚遅延を考慮した時間エンコーディングで高頻度制御を実現する強化学習フレームワークを提案。実機で100Hz制御とゼロショットsim-to-realを達成。
- Acetrans: 自律型コリドーに基づく効率的なUAV吊り下げ輸送システムUAV吊り下げ輸送2025/9/1
LiDARとIMUを融合してペイロード姿勢とケーブル形状を推定し、安全飛行コリドーを生成する計画法とNMPCを組み合わせ、吊り下げ輸送の知覚・計画・制御を統合したシステムを提案。
- STORM: マルチコプタの信頼性高い軌道生成のための時空間反復最適化軌道計画2025/3/1
Bスプラインと時空間分離・制約線形化によるQP-LP部分問題を反復最適化し、安全で高速なドローン軌道を生成するフレームワークを提案。