Bingqing Chen
収録論文 12本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ヒューマノイド操作歩行触覚マニピュレーションVLA模倣学習自動運転シミュレーション
※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
- 触覚ドリーミングによる多用途ヒューマノイド操作の学習ヒューマノイド操作2026/4/1
ヒューマノイドの全身操作を安定させるRLベースの下半身制御とVRデータ収集システムを開発し、触覚を主要モダリティとして扱うマルチモーダルトランスフォーマーHTDを提案。触覚の潜在予測により接触認識表現を学習し、実世界の接触豊富なタスクで成功率を大幅に向上させた。
- APEX：ヒューマノイドロボットのための適応的高プラットフォーム踏破学習歩行2026/2/1
深層強化学習を用いて、脚長を超える高さのプラットフォームを登攀・歩行・這行・立ち上がり・伏せの6スキルを統合した単一ポリシーで自律的に踏破するシステムを開発し、Unitree G1で実機ゼロショット転移を実現した。
- LightTact：変形に依存しない接触センシングを実現する視覚触覚指先センサ触覚2025/12/1
接触時に生じる散乱光のみを捉える光学構成により、変形を伴わない軽微な接触を高コントラストで可視化する視覚触覚センサを開発し、水やクリームなどへの接触を要するロボット操作を実現した。
- Human2LocoMan: 人間データの事前学習による多様な四足歩行ロボットのマニピュレーション学習マニピュレーション2025/6/1
人間と四足ロボットLocoManのデータを統合した遠隔操作・データ収集パイプラインとモジュール型アーキテクチャを構築し、人間データでの事前学習により実世界タスクの成功率を大幅に向上させた。
- GraphEQA: 3Dセマンティックシーングラフを用いたリアルタイム身体性質問応答VLA2024/12/1
未知環境での身体性質問応答のため、リアルタイム3Dメトリックセマンティックシーングラフとタスク関連画像をマルチモーダルメモリとしてVLMに接地し、階層的計画で探索・回答する手法を提案。シミュレーションと実環境で成功率向上と計画ステップ削減を示した。
- STRAP: 拡張方策学習のためのロボットサブ軌道検索模倣学習2024/12/1
大規模なロボットデータからサブ軌道単位で関連データを検索し、テスト時に方策を適応的に学習する手法を提案。
- CaDRE: 実世界軌跡を用いた安全臨界運転シナリオの制御可能で多様な生成自動運転シミュレーション2024/3/1
実世界の走行データとブラックボックス最適化を組み合わせ、自動運転の安全性評価に必要な多様で制御可能な危険シナリオを効率的に生成するフレームワークを提案した。
- What Went Wrong? Closing the Sim-to-Real Gap via Differentiable Causal Discovery2023/6/1
- Distribution-aware Goal Prediction and Conformant Model-based Planning for Safe Autonomous Driving2022/12/1
- Learn-to-Race Challenge 2022: Benchmarking Safe Learning and Cross-domain Generalisation in Autonomous Racing2022/5/1
- Safe Autonomous Racing via Approximate Reachability on Ego-vision2021/10/1
- Learn-to-Race: A Multimodal Control Environment for Autonomous Racing2021/3/1