Zijiang Yang

収録論文 8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

• 直交ハンド：全直動指による把持内マニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/22

  直動運動のみで動く指と2つの独立グリッパを組み合わせた7自由度エンドエフェクタを提案し、ネジやピボット構造を持つ物体の操作を実現した。

• 可視到達可能ワークスペース：知覚を考慮したヒューマノイド設計のための指標
  ヒューマノイド設計2026/9/8

  ロボットの到達可能性だけでなく、到達姿勢での視認性も考慮した設計指標「可視到達可能ワークスペース（VRW）」を提案し、カメラを可動式にすることでヒューマノイドの作業範囲と効率が大幅に向上することを示した。

• 動作・環境不確かさ下でのマニピュレータの安全保証付き軌道生成
  マニピュレーション2026/3/1

  深層確率KoopmanモデルとSOS計画を組み合わせ、不確かな環境でも衝突リスクを形式的に保証するMPPIベースの軌道生成フレームワークを提案し、実機で検証した。

• FAVLA：接触の多いロボットマニピュレーションのための力適応型高速・低速VLAモデル
  VLA2026/2/1

  低速なVLMによる計画と高速なアクションエキスパートを分離し、力覚フィードバックを適応的に活用することで、接触の多いマニピュレーションの反応性と成功率を向上させるVLAモデルを提案。

• DORA: データフロー指向ロボティクスアーキテクチャ
  ロボティクスミドルウェア2026/2/1

  ロボットミドルウェアのシリアライズ・デシリアライズのオーバーヘッドを削減するため、明示的なデータ依存関係の指定とゼロコピー通信を可能にするデータフロー指向アーキテクチャを提案し、シミュレーションと実機で評価した。

• 自動運転システム試験のためのオンデマンドシナリオ生成
  自動運転テスト2025/5/1

  実世界の交通データから学習し、リスク強度調整器で危険度を定量的に制御しながら多様なシナリオを生成するフレームワークを提案し、Carlaシミュレータで有効性を検証した。

• 自然な人間運転の事前分布を用いた敵対的安全臨界シナリオ生成
  自動運転テスト2024/8/1

  実世界の運転データから人間の運転行動を模倣し、強化学習で多様かつ現実的な安全臨界テストシナリオを生成する手法を提案した。

• LitSim: 長期的なインタラクティブ交通シミュレーションのための競合認識型ポリシー
  交通シミュレーション2024/3/1

  ログ再生のリアルさを保ちつつ、衝突の恐れがあるときだけ介入してエージェント間の相互作用を促す、長期交通シミュレーション手法を提案。