Beichen Wang
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
データ収集歩行sim2realナビゲーションVLA
※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
- MonoEgo: 受動的な手首コンステレーションと疎なワークステーションアンカーによる単眼メートル法エゴセントリック実演キャプチャデータ収集2026/9/28
1台の単眼カメラで受動的な手首マーカーと作業台アンカーを撮影し、オフライン再構成によりメートルスケールのエゴセントリックな実演データを取得するシステムを提案した。
- 没入型人間デモンストレーションによる3D障害物環境でのシーン認識型ヒューマノイド歩行の学習歩行2026/9/17
VRで収集した人間の動作をシーン認識型にリターゲティングし、障害物を避けながら全身で移動するヒューマノイド歩行ポリシーを学習させた。
- 単一スキャンからのガウシアンスプラッティングによる実演合成と視覚運動ポリシー学習sim2real2026/9/17
1回の動画スキャンから3Dガウシアンスプラッティングで環境を再構成し、物理シミュレータなしで把持・軌道を生成して高忠実な実演を量産、拡散ポリシー学習に活用するデータエンジンを提案。
- RoamFlow: 強化学習で整列した一段階アクション平均フローポリシーによる画像ゴールナビゲーションナビゲーション2026/6/1
画像ゴールナビゲーションのための生成モデルRoamFlowを提案。平均フローを用いて軌道生成を効率化し、模倣学習と強化学習の二段階訓練で性能を向上させた。
- EgoKit: 異種デバイスを統合した低コストな自己中心視点データ収集の実現データ収集2026/5/1
異なるデバイス（スマホ、スマートグラス、XRヘッドセットなど）で統一的な自己中心視点（エゴセントリック）動画と手首視点動画を収集できるツールキットEgoKitを提案した。
- 散らかった空間を移動する：VRによる3Dシーン認識型ヒューマノイド歩行のデータ収集とベンチマークのスケーリング歩行2026/3/1
VRを使って散らかった3D環境での人間の全身運動を収集し、ヒューマノイドロボットに再ターゲットするフレームワークを提案。145のシーンで348の軌道からなるデータセットを構築し、歩行性能を評価するベンチマークを導入した。
- APPLV: 視覚言語行動モデルからの適応的プランナーパラメータ学習ナビゲーション2026/3/1
古典的プランナーのパラメータを視覚言語モデルから予測して自動調整し、高制約環境でのナビゲーション性能と汎化性を向上させる手法を提案した。
- VLMが見て、ロボットが動く：人間のデモ動画からロボット行動計画を生成VLA2024/10/1
視覚言語モデル（VLM）を用いて人間のデモ動画を解釈し、ロボットのタスク計画を自動生成する手法SeeDoを提案。キーフレーム選択と視覚認識、VLM推論を統合し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。