Bingyang Zhou

収録論文 9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

• DiagGen: ロボットシミュレーションのためのシミュレーションベース診断による変形可能アセットのエージェント生成
  sim2real2026/9/19

  1枚の画像から変形可能なシミュレーション用アセットを生成し、物理シミュレータで診断・修復するエージェントフレームワークを提案。

• エージェント型Real2Sim：視覚言語エージェントによる物理ベースの世界モデリング
  sim2real2026/7/1

  ロボットと物体の相互作用の実世界記録を、物理シミュレーション可能な双子モデルに自動変換するフレームワークを提案。視覚言語エージェントが幾何・物理パラメータ・軌道などを自律的に推定し、剛体操作から変形物体、人型動作までを統一的に扱う。

• 推論時シミュレータ・インザ・ループ精緻化による堅牢な布操作の実現
  布操作2026/6/1

  単一RGB画像からの実世界布操作を、シミュレータを推論時に用いて軌道を精緻化する手法で実現し、成功率と堅牢性を向上させた。

• FLASH: GPU高速シミュレーションによる数分での高忠実度変形物操作の高速学習
  シミュレーション/変形物操作2026/4/1

  GPUネイティブな変形物操作シミュレーションフレームワークFLASHを提案し、数分の合成データ学習で実ロボットのタオル折りや衣類折りをゼロショットで成功させた。

• 少数ショット実世界データから剛体接触を学習する微分可能シミュレータ
  sim2real2026/3/1

  少量の実世界データで解析的シミュレータを校正し、メッシュベースGNNで剛体接触の順動力学を微分可能に学習するreal-to-sim手法を提案。

• リソース制約環境向け軽量LiDAR-慣性-視覚オドメトリ
  VIO/オドメトリ2025/1/1

  リソース制約のあるプラットフォーム向けに、適応的視覚フレーム選択と省メモリ地図構造を組み込んだ軽量LiDAR-慣性-視覚オドメトリを提案し、精度をほぼ維持しつつ計算量とメモリを削減した。

• Voxel-SLAM：完全・高精度・汎用性を備えたLiDAR慣性SLAMシステム
  SLAM2024/10/1

  適応的ボクセルマップを共通表現として用い、初期化・オドメトリ・局所マッピング・ループ閉じ込め・大域マッピングの5モジュールで短期〜長期・マルチマップのデータ関連付けを活用するLiDAR慣性SLAMを提案。

• FAST-LIVO2: 高速・直接法によるLiDAR-慣性-視覚オドメトリ
  SLAM2024/8/1

  LiDAR・IMU・カメラをESIKFで統合し、生データを直接使う高速なSLAMオドメトリを提案。単一ボクセルマップ上で幾何と画像を融合し、機上リアルタイム動作を実現した。

• ClothesNet: An Information-Rich 3D Garment Model Repository with Simulated Clothes Environment
  2023/8/1