Zhongqiang Ren
収録論文 37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
- TRACE: 階層的カバレッジツリーを用いた未知環境の被覆経路計画被覆経路計画2026/9/18
未知環境をリアルタイムで被覆するため、未探索領域の連結性を階層木で表現し、増分的に経路を更新するオンライン被覆経路計画アルゴリズムを提案した。
- 動的環境における学習ベースの動作計画：基礎アルゴリズムから新興パラダイムへ動作計画2026/8/1
移動障害物や不確実な予測、多エージェント相互作用を扱う動的環境での動作計画について、2015年から2025年の代表的な研究をレビューし、学習の役割に基づく分類法を提案して各手法の特徴を整理した。
- カバレッジ経路計画：古典的基礎、最近の進展、そして将来の方向性経路計画2026/7/1
本論文は、ロボットのカバレッジ経路計画（CPP）に関する包括的なサーベイであり、2015年から2026年までの125の代表的な研究を6つのカテゴリに分類して、古典的手法から学習ベースの手法までの進化を概観する。
- 動的環境における動作計画：古典的手法から現代的手法までのサーベイ動作計画2026/6/1
動的環境でのロボット動作計画手法を、古典的手法から学習ベース手法まで138件の研究を対象に包括的に調査・分類し、各手法の原理と課題を整理したサーベイ論文。
- 緩和連続性を伴う分枝価格法による移動目標車両経路問題の最適解経路計画2026/3/1
移動する目標を複数エージェントで迎撃する経路問題に対し、移動目標に特化した優越基準を用いた厳密解法を提案し、従来法より大幅に高速に最適解を求めた。
- 障害物を考慮した移動目標車両ルーティング問題に対する遅延分枝価格法による最適解経路計画2026/3/1
移動する目標を複数エージェントで捕捉する問題に対し、コスト計算を遅延させる分枝価格法を提案し、従来法より最大10倍高速に最適解を求めた。
- エレベーター付きマルチエージェント経路探索のための競合ベース探索マルチエージェント経路計画2026/2/1
複数階にまたがるエージェントの経路計画において、エレベーターの利用を考慮した競合ベース探索手法を提案し、エレベーター起因の競合と状態空間の拡大に対処する。
- RPT*: 確率的終端を持つ目標探索のための大域的計画法経路計画2026/1/1
各候補地点に目標が存在する確率を与え、訪問順序に依存する期待コストを最小化する新たな経路計画問題HPP-PTを定式化し、動的計画法と新ヒューリスティクスによる最適保証付き探索手法RPT*を提案した。
- 動的センサフットプリントを考慮したエルゴディック軌道計画軌道計画2025/12/1
センサの視野が移動に伴い変化する状況に対応するため、動的フットプリントを考慮した新しいエルゴディック指標と軌道最適化アルゴリズムを提案し、従来法より最大10倍優れたエルゴディック性を実現した。
- HEHA: 異種ロボット群による未知環境探索のための階層的計画法群制御2025/10/1
ドローン・車輪・脚型など異なる移動能力を持つロボット群で未知環境を探索する際、走破性制約を満たしつつ最大経路長を最小化する階層的計画手法を提案。
- 移動目標巡回セールスマン問題に対する並列かつ漸近最適なアルゴリズム経路計画2025/9/1
移動する複数の目標を時間窓内で迎撃する軌道を求める問題に対し、ランダムサンプリングと一般化TSPを交互に解くIRGフレームワークを提案し、並列アルゴリズムIRG-PGLNSとPCGで高速収束を実現した。
- 可動障害物を含むマルチエージェント経路探索のための競合ベース探索と優先度計画マルチエージェント経路計画2025/9/1
可動障害物が存在する環境で複数エージェントの衝突回避経路を計画するM-PAMO問題に対し、競合ベース探索と優先度計画を組み合わせた手法を初めて適用し、性能を比較評価した。
- 3次元障害物環境における移動目標巡回セールスマン問題に対する完全かつ有界準最適アルゴリズム経路計画2025/4/1
3次元空間で障害物を避けつつ時間窓付きの移動目標を巡回する問題に対し、完全かつ有界準最適な初のアルゴリズムFMC*-TSPを提案し、最大40目標の280問題で有効性を示した。
- 複数エージェントによる移動目標巡回セールスマン問題のための混合整数錐計画法経路計画2025/1/1
複数のエージェントが時間窓内で移動する目標を訪問する問題に対し、新しい混合整数錐計画法を提案し、計算時間を最大2桁削減した。
- 可動障害物を含む対話的環境における探索ベース経路計画経路計画2024/10/1
ロボットが経路上の可動物体を押しのけて進むPAMO問題に対し、巨大な状態空間のごく一部のみを探索するPAMO*を提案し、最大400物体の混雑環境で1秒以内に最適解を得られることを示した。
- 障害物のある移動目標巡回セールスマン問題に対する完全アルゴリズム経路計画2024/9/1
移動する目標を時間窓内で訪問し障害物を避ける軌道を求める問題に対し、移動目標可視グラフを用いた初の完全アルゴリズムを提案し、最大30目標の570事例で検証した。
- PWTO：複雑地形における軌道最適化のためのヒューリスティック手法軌道最適化2024/7/1
複雑地形を移動するロボットの軌道計画において、グラフ探索と軌道最適化を組み合わせ、パレート最適な経路でウォームスタートすることで低コストな軌道を得る手法を提案した。
- 連鎖構造を活用した距離最適化による制約付き逆運動学逆運動学2024/6/1
直列ロボットの連鎖構造を活かして距離ベースの逆運動学を伝播的に最適化し、関節制限や障害物回避下で既存手法より最大100倍高速かつ成功率を最大3倍向上させた。
- 命令的学習：ロボット自律性のための自己教師ありニューロシンボリック学習フレームワークニューロシンボリック2024/6/1
ニューラルモジュール・推論エンジン・記憶システムを二段階最適化で相互学習させる自己教師ありニューロシンボリック手法を提案し、経路計画や最適制御など5タスクで有効性を検証した。
- 命令的学習による最小最大複数巡回セールスマン問題の解法群制御2024/5/1
複数エージェントの巡回経路の最大長を最小化する問題を、割当ネットワークと自己教師あり二段階最適化で解く手法を提案し、大規模問題で既存手法より短い経路を高速に得た。
- 凸集合グラフに基づく移動目標巡回セールス問題の混合整数錐計画法経路計画2024/3/1
移動する目標を時間枠内で一度ずつ訪問する最短経路問題を、時空間上の凸集合グラフとして定式化し、既存手法より最大2桁高速で最適性ギャップも改善する混合整数錐計画法を提案した。
- C*: A New Bounding Approach for the Moving-Target Traveling Salesman Problem2023/12/1
- DMS*: Minimizing Makespan for Multi-Agent Combinatorial Path Finding2023/12/1
- Multi-Agent Combinatorial Path Finding with Heterogeneous Task Duration2023/11/1
- Heuristic Search for Path Finding with Refuelling2023/9/1
- Solving Multi-Agent Target Assignment and Path Finding with a Single Constraint Tree2023/7/1
- MUI-TARE: Multi-Agent Cooperative Exploration with Unknown Initial Position2022/9/1
- PyPose: A Library for Robot Learning with Physics-based Optimization2022/9/1
- A Local Optimization Framework for Multi-Objective Ergodic Search2022/7/1
- A Lower Bounding Framework for Motion Planning amid Dynamic Obstacles in 2D2022/2/1
- Subdimensional Expansion Using Attention-Based Learning For Multi-Agent Path Finding2021/9/1
- Multi-Objective Path-Based D* Lite2021/8/1
- Multi-objective Conflict-based Search Using Safe-interval Path Planning2021/8/1
- Loosely Synchronized Search for Multi-agent Path Finding with Asynchronous Actions2021/3/1
- MS*: A New Exact Algorithm for Multi-agent Simultaneous Multi-goal Sequencing and Path Finding2021/3/1
- Subdimensional Expansion for Multi-objective Multi-agent Path Finding2021/2/1
- A Conflict-Based Search Framework for Multi-Objective Multi-Agent Path Finding2021/1/1