Bowei Zhang

Nankai University

収録論文 6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

• WholeBodyWAM：スケーラブルな動作事前分布を用いた全身ワールドアクションモデルの学習
  全身マニピュレーション2026/9/16

  人間やヒューマノイドの大規模動作データを事前学習に活用し、全身動作を予測するMotion Expertを組み込んだワールドアクションモデルを提案。実機ヒューマノイドの全身マニピュレーション性能を向上させた。

• HAF: 階層的アクションフローとスペクトル潜在RLによる汎用VLAのヒューマノイド全身移動操作への適応
  ヒューマノイド/VLA/強化学習2026/8/17

  汎用VLA基盤モデルをヒューマノイドの全身移動操作に適応させるための2部構成フレームワークHAFを提案。階層的なアクション生成とオンラインRLによるポリシー改善を実現する。

• 物理情報を組み込んだ二重分岐エンコーダによる深層混合クープマン車両ダイナミクスモデル：分散電動駆動トラック向け
  車両ダイナミクスモデリング2026/3/1

  分散電動駆動トラックの複雑な非線形ダイナミクスを、クープマン作用素理論と二重分岐エンコーダを用いて線形埋め込み空間で高精度にモデル化する手法を提案した。

• 視覚運動エージェントの汎化可能な空間知能のためのスケーラブルなマルチタスク強化学習
  VLA2025/7/1

  Minecraft環境で大規模マルチタスク強化学習を行い、視覚運動エージェントが未見の世界や実世界設定へゼロショット汎化できることを示した。

• Transformerによる高忠実度車両ダイナミクスモデリングのための残差学習
  車両ダイナミクス/モデリング2025/2/1

  物理モデルの状態残差を深層ニューラルネットで補正する車両ダイナミクス推定システムを提案し、Transformerベースの残差補正ネットワークDyTRで高精度化を実現した。

• GROOT-2: 弱教師ありマルチモーダル指示追従エージェント
  VLA2024/12/1

  ラベルなしデモで多様な行動を学びつつ、少数のラベル付きデモで人間の意図に合わせる半教師あり学習手法を提案し、マルチモーダル指示追従性能を向上させた。