Ziniu Wu
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
強化学習ビジュアルサーボ/ドッキング飛行ロボット/着陸機構VLAマニピュレーション
※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
- 非定常環境における空中ロボット制御のための強化学習の可塑性維持：コスト認識フレームワーク強化学習2025/3/1
強化学習の長期学習で生じる可塑性喪失を防ぐため、報酬と損失のバランスを取る回顧的コスト機構（RECOM）を提案し、風擾乱下でのホバリング制御でポリシー崩壊を回避した。
- 自動ラベリングを用いた実水域における無人水上艇の教師あり視覚ドッキングネットワークビジュアルサーボ/ドッキング2025/3/1
実水域での無人水上艇の自律ドッキングに向け、手動ラベリング不要の自動ラベリングパイプラインと、相対ドック姿勢を推定するニューラルネットワークNDPEを提案し、実環境で有効性を検証した。
- 樹枝への着陸のための腱駆動型把持機構を備えた飛行ロボット飛行ロボット/着陸機構2025/3/1
森林データ収集の効率化のため、猛禽類の視覚アルゴリズムとコウモリの爪に着想を得た腱駆動機構を用いて、飛行ロボットが樹枝に省エネルギーで着陸できるシステムを開発した。
- AlignBot: ユーザーのリマインダーに沿ったVLM駆動型家庭用ロボットのカスタマイズタスクプランニングVLA2024/9/1
家庭用ロボット向けに、微調整したLLaVA-7BをGPT-4oのアダプタとして用い、ユーザーのリマインダーを構造化指示に変換してカスタマイズされたタスク計画を生成するフレームワークを提案し、実環境実験で成功率86.8%を達成した。
- FastUMI: スケーラブルでハードウェア非依存の汎用マニピュレーションインターフェースとデータセットマニピュレーション2024/9/1
ロボットアームの実世界データ収集を低コスト・ハードウェア非依存で実現するため、UMIを再設計したFastUMIを提案し、22タスク・1万軌跡超のデータセットを公開した。