Zongyuan Zhang

収録論文 5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

• 環境に手をついて力を出す：ヒューマノイドの力強い操作のためのタスク条件付きブレーシング
  マニピュレーション2026/9/21

  ヒューマノイドが片手で環境に手をついて支え、もう片方の手で力強い操作を行う「支え手戦略」を提案し、Unitree G1で最大60Nの接触力を実現した。

• 音響フィードバックによるロボット研削の閉ループ力制御
  力制御2026/2/1

  接触マイクで研削音を取得し、音響信号から研削力をリアルタイム推定して閉ループ力制御を実現する低コストなロボット研削システムを提案した。従来の力覚センサに比べ約200倍安価で、研削ディスク状態の変化に対する一貫性が4倍向上する。

• 適応的勾配マスク敵対攻撃によるロボティクスにおける堅牢な深層強化学習
  強化学習2025/3/1

  深層強化学習エージェントの脆弱性を狙う新しい敵対攻撃手法AGMRを提案し、重要な状態次元を動的に特定して摂動を集中させることで攻撃性能を高め、防御機構を通じてエージェントの堅牢性も向上させる。

• HE-Nav: 複雑環境における空中・地上ロボット向け高性能・高効率ナビゲーションシステム
  ナビゲーション2024/10/1

  軽量な意味シーン補完ネットワークとエネルギー効率の良いキノダイナミックA*探索を組み合わせ、密集環境で空中・地上ロボットのリアルタイム障害物予測と省エネ経路計画を実現した。

• AGRNav：遮蔽環境における空陸ロボットのための効率的で省エネな自律ナビゲーション
  ナビゲーション2024/3/1

  遮蔽された未知領域を含む環境で、空陸ロボットが安全かつ省エネな経路を自律的に計画するフレームワークを提案。軽量な意味シーン補完ネットワークと階層的経路計画により、既存手法より優れた性能を実現した。