Boyuan Zheng

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

• ゼロショット幾何評価によるワールドアクションモデルのテスト時スケーリング
  ロボット制御2026/7/1

  ロボット制御のためのワールドアクションモデル（WAM）において、予測未来のクロスビュー深度再投影一貫性に基づいてロールアウトを選択するトレーニング不要のテスト時スケーリング手法を提案し、成功率を向上させた。

• OpenHLM：全身ヒューマノイド移動操作の実証的レシピ
  VLA/全身制御2026/6/1

  ヒューマノイドの全身協調動作を実現するため、言語と画像から全自由度を直接制御するVLAモデルの構築方法を体系的に研究し、実用的なレシピを提案した。

• CLAP: 対比学習による潜在空間プロンプト最適化を用いたエンドツーエンド自動運転
  自動運転2026/5/1

  凍結したVLAモデルに、道路ブロックごとのソフトプロンプトをクラウドソーシングデータから最適化し、V2X通信で取得することで、長尾の困難なシナリオでの性能を向上させる適応フレームワークを提案。

• DexJoCo: MuJoCo上でのタスク指向巧みな操作のためのベンチマークとツールキット
  巧みな操作2026/5/1

  巧みなロボットハンドの操作能力を評価するための、11の機能ベースのタスクとデータ収集システムを含むベンチマークとツールキットを提案し、現代のモデルの性能を分析した。

• ヒューマノイド操作インターフェース：ロボット不要の実演による全身操作
  全身操作2026/2/1

  ポータブルな装着型デバイスで人間の全身動作を計測し、階層的な学習パイプラインを通じてヒューマノイドの多様な全身操作スキルを実環境で獲得するフレームワークを提案。

• HuB: 極限ヒューマノイドバランスの学習
  ヒューマノイド制御2025/5/1

  ヒューマノイドロボットが片足立ちや高蹴りなどの極限的なバランス課題を強化学習で獲得するための、参照動作修正・バランス認識方策学習・sim-to-realロバスト訓練を統合したフレームワークを提案。

• LFX: ライトフィールドの密な意味セグメンテーションと顕著物体検出を統合するフレームワーク
  ライトフィールド認識2025/3/1

  ライトフィールドの異なる表現形式に依存せず、意味セグメンテーションと顕著物体検出を同時に扱える初の統一学習フレームワークLFXを提案し、複数ベンチマークで最高精度を達成した。

• 言語指示から解釈可能なロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2024/5/1

  自然言語の指示を階層的な行動クローニングで解釈し、RLBenchの8タスクで競争力のある性能と解釈性を両立したEx-PERACTを提案。

• Imitation Learning: Progress, Taxonomies and Challenges
  2021/6/1