Zhuoyuan Yu
Nanyang Technological University
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
- F4R: 失敗駆動型の認識・再構築・洗練・再展開によるロボットの継続的自己改善マニピュレーション2026/9/28
ロボットの失敗を自動で診断し、シミュレーション環境で再構築して強化学習で改善する閉ループ学習フレームワークを提案。実世界での追加デモ収集なしに、4つのマニピュレーションタスクで高い成功率を達成した。
- FailPatch: 視覚言語行動モデルのための失敗残差パッチングVLA2026/9/28
VLA方策の失敗しやすい状態を検出し、凍結した方策の隠れ表現に残差エキスパートを注入して成功率を改善する手法を提案。
- Skytopia: 行動条件付き潜在世界モデルによる単眼ドローン航法ナビゲーション2026/9/22
単眼カメラのみで未知環境の目標地点へ飛行するため、行動条件付き潜在世界モデルを学習し、予測器を捨てて方策のみで3種の航法タスクを実機含め達成した研究。
- Qwen-RobotNav 技術報告：エージェント型ナビゲーションシステム向けのスケーラブルなナビゲーションモデルナビゲーション2026/6/1
本論文は、推論時に外部から観測戦略を再構成可能なパラメータ化インターフェースを持つスケーラブルなナビゲーションモデルQwen-RobotNavを提案し、複数のタスクモードと観測パラメータを導入して、指示追従や物体探索などの多様なナビゲーション行動を単一モデルで実現する。
- GaussFly: 3Dガウス場における視覚運動ポリシーのための対比強化学習強化学習2026/4/1
単眼視覚のみを用いた自律航空機の視覚運動ポリシー学習において、3Dガウススプラッティングによる高忠実なシミュレーション環境を構築し、対比表現学習でノイズに頑健な特徴を抽出することで、サンプル効率とsim-to-real転送を向上させるフレームワークを提案した。
- GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータシミュレーション2026/4/1
3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。
- NavSpace：ナビゲーションエージェントの空間知能指示追従ベンチマークナビゲーション2025/10/1
ナビゲーションエージェントの空間知能を評価する6カテゴリ・1228ペアのベンチマークNavSpaceを提案し、22モデルを評価するとともに、新モデルSNavを提案して実機でも優位性を示した。
- CorrectNav: 自己修正フライホイールによる視覚言語行動ナビゲーションモデルの強化VLAナビゲーション2025/8/1
訓練中の誤り軌道を自己修正データに自動変換して再学習を繰り返す「自己修正フライホイール」を提案し、単眼RGBベースのVLAナビゲーションモデルCorrectNavでR2R-CEとRxR-CEの成功率を大幅に更新した。
- 不確実なトポロジー環境におけるグラフ注意ネットワークを用いたマルチロボット信頼性ナビゲーション群制御2024/11/1
不確実な道路網でロボット群が時間通りに到着する確率を最大化するため、POMDP定式化とグラフ注意ネットワークを組み合わせた強化学習手法MARVELを提案し、適応性と性能を向上させた。