Zihan Yang
Peking University
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
- CARO: 接触非依存の残差観測によるゼロショット堅牢な四脚歩行歩行2026/8/25
四脚ロボットの歩行制御において、接触情報やトルクセンサーを使わずに、固定ベースの力学モデルから得られる残差観測を利用して、外乱や動的変化に対する堅牢性を向上させる手法を提案した。
- 物理フィルタリングがロボット学習の汎化を促進するロボット学習/汎化2026/8/24
この論文は、物理フィルタリングによるフィードバック機構（PhyFilter）を提案し、限られた訓練データでもロボットが動的環境の不確実性に対して効果的に汎化できることを示した。
- VTInstructor: 連続環境におけるナビゲーション指示生成のための視覚的軌跡プロンプティングVLA2026/8/15
連続環境でのRGB映像からナビゲーション指示を生成する初のフレームワークを提案し、軌跡の幾何学を視覚的プロンプトに変換して指示生成の精度を大幅に向上させた。
- 遊び心のあるエージェント型ロボット学習スキル獲得2026/6/1
ロボットエージェントが指示なしで自己主導の「遊び」を通じてスキルを獲得し、後続タスクに活用する手法を提案。コード生成エージェントチーム(RATs)が探索タスクを生成・実行・検証・修正し、成功体験をコードスキルライブラリに蓄積する。
- 非構造外乱推定のための統合メタ表現とフィードバック校正外乱推定2026/1/1
メタ学習とフィードバック校正によるオンライン適応を組み合わせ、構造的仮定なしに多様な非構造外乱を推定する枠組みを提案し、ドローンの飛行実験で有効性を示した。
- 自己教師あり残差学習による制御親和性の高い軌道最適化軌道最適化2026/1/1
未知の動的効果を残差として自己教師あり学習し、制御しやすい最適軌道を生成するフレームワークを提案。クアッドロータのアジャイル飛行で有効性を実証。
- 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。
- バッテリー電圧降下下でのロータードローンの高精度制御飛行制御2025/3/1
バッテリーの電圧降下による外乱を推定するオブザーバを開発し、並進・回転ループに組み込んだ耐外乱制御手法を提案、実飛行実験で有効性を検証した論文。
- 結合外乱に対する学習ベースオブザーバ外乱オブザーバ/学習制御2024/7/1
チェビシェフ級数展開と正則化最小二乗法を組み合わせ、内部不確かさと外部外乱の結合外乱を高精度に推定する学習ベースのオブザーバを提案し、飛行実験で検証した。