Ce Hao
Zhongguancun Academy
収録論文 35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
- FWBC-VLA: 接触を伴う移動操作のための力認識全身補償移動操作/VLA/力推定2026/9/3
車輪付き脚ロボットの接触を伴う移動操作において、力センサを使わずに接触力を推定し、その情報をVLAモデルに統合することで、タスクレベルの行動生成と低レベルの全身補償制御を橋渡しするフレームワークを提案した。
- LD4WAM: 人間のビデオから潜在ダイナミクスを学習するワールドアクションモデルVLA2026/8/23
人間のビデオからロボットの行動に直接使える潜在ダイナミクスを学習し、将来のビデオ生成と行動条件付けを組み合わせたワールドアクションモデルを提案。5,000時間以上のデータで事前学習し、シミュレーションと実機で高い性能を達成。
- 予期せぬ感覚を捉える：残差触覚表現によるResTacVLAの接触豊富な操作触覚/VLA/操作2026/7/1
視覚言語行動モデルに触覚を統合する際、視覚特徴が触覚を覆い隠す問題を解決するため、視覚予測と実際の触覚の差を残差表現として用い、視覚的に予測できない重要な接触イベントを捉えるResTacVLAを提案した。
- TouchThinker：大規模データと行動認識表現による触覚常識推論のオープンワールドへの拡張触覚2026/6/10
触覚常識推論をオープンワールドに拡張するため、大規模データセットと行動認識表現を備えた触覚言語フレームワークTouchThinkerを提案した。
- ガイド付きストリーミング確率的補間ポリシーロボットポリシー2026/5/1
推論時のガイダンスをストリーミングアーキテクチャに統合し、動的環境でのリアルタイム制御を可能にする新しいポリシーを提案。理論的な最適ガイダンス項を導出し、ゼロショット適応と学習ベースの手法を組み合わせて性能を向上させた。
- 車輪脚ロボットの高ダイナミック反射的障害物回避能力の解放歩行2026/4/1
車輪脚ロボットのための階層型強化学習フレームワークAWAREを提案し、高速移動する障害物に対する反射的な回避行動を実現した。シミュレーションと実機実験でその有効性を示した。
- ForceVLA2: 力認識によるハイブリッド力-位置制御で接触を伴う操作を実現VLA/操作2026/3/1
接触を伴う操作のための視覚言語行動モデルに、力認識とハイブリッド力-位置制御を導入し、成功率を大幅に向上させた。
- OmniVTA: 接触を伴うロボット操作のための視覚-触覚世界モデル操作2026/3/1
接触を伴う操作タスクのために、大規模な視覚-触覚-行動データセットと、触覚信号を予測・閉ループ制御に活用する世界モデルベースのフレームワークを提案した論文。
- 潜在世界行動モデリングによるエンドツーエンド自動運転自動運転2026/3/1
空間認識と動力学を考慮した潜在世界表現を用いた効率的なエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案し、軌道計画性能を向上させた。
- SkillVLA: スキル再利用による双腕操作の組合せ多様性への挑戦双腕操作/VLA2026/3/1
双腕操作におけるVLAモデルが、左右の腕のスキルを組み合わせて再利用できるようにするフレームワークを提案し、成功率を大幅に向上させた。
- RL強化テレオペレーションと巧みな専門家混合VLAによる人間らしい操作の実現VLA/巧緻操作/触覚2026/3/1
高自由度の両手巧緻操作を可能にするため、RLで訓練した原子スキルによるデータ収集支援と、触覚・力覚を統合したVLAアーキテクチャを提案し、接触を伴う複雑タスクで成功率を2倍に向上させた。
- HiMemVLN：階層的記憶システムによるオープンソースゼロショット視覚言語ナビゲーションの信頼性向上VLA2026/3/1
オープンソースLLMを用いた視覚言語ナビゲーションにおける「ナビゲーション健忘」問題を分析し、階層的記憶システムを導入することで性能を約2倍に改善した研究。
- 低コスト視覚触覚グリッパーと事前学習による接触の多いマニピュレーション触覚2026/2/1
低コストで耐久性の高い視覚触覚グリッパーLVTGを開発し、CLIP風の対照学習で触覚と視覚を統合してACT方策の接触リッチ操作性能を向上させた。
- UEREBot: 非構造環境と高速動的障害物下での安全な四足歩行の学習歩行2026/2/1
非構造環境での目標到達・不整地走破・高速動的障害物回避を両立するため、低速な計画と瞬時の反射的回避を階層的に統合した四足歩行フレームワークを提案し、Isaac LabとUnitree Go2で有効性を示した。
- 予測型人工ポテンシャル場による無人水上艇の経路計画経路計画2026/2/1
時間情報と予測ポテンシャルを組み込んだ予測型人工ポテンシャル場を提案し、旋回角制限や速度調整により無人水上艇のより滑らかで効率的な経路計画を実現した。
- CoFreeVLA: 視覚言語行動モデルとリスク推定による衝突回避型双腕マニピュレーションマニピュレーション2026/1/1
VLAモデルに短期的な自己衝突リスク推定器を組み込み、危険な指令を抑制・修正することで双腕ロボットの衝突を減らしタスク成功率を向上させた。
- Mixture-of-Experts拡散ポリシーによるロボットマニピュレーションスキルの抽象化マニピュレーション2026/1/1
拡散ポリシーをマルチタスクに拡張するため、直交スキル基底を学習し、スティッキールーティングで必要な専門家のみを活性化するMixture-of-Expertsポリシーを提案。シミュレーションと実機で高い成功率と低推論コストを実現。
- ソフト応答材料でヒューマノイドの安全性を高めるヒューマノイド/安全設計2026/1/1
非ニュートン流体を用いた柔軟・剛性協調設計により、通常時は柔らかく衝撃時に硬化する保護材をヒューマノイドに適用し、転倒時の衝撃を吸収して安全性と耐久性を向上させた。
- ハイブリッド整合性ポリシー：ロボットマニピュレーションにおけるマルチモーダル多様性とリアルタイム効率の分離マニピュレーション2025/10/1
拡散ベース模倣学習の多様性を保ちつつ、短い確率的プレフィックスと1ステップ整合性ジャンプで高速推論を実現するハイブリッド整合性ポリシーを提案。
- APREBot: 反射的回避ロボットのための能動的知覚システム歩行2025/9/1
LiDARの全方向スキャンとカメラの能動的フォーカスを組み合わせ、四足歩行ロボットが動的環境で俊敏に障害物を回避できる階層的知覚フレームワークを提案し、sim-to-real実験で有効性を示した。
- VFP: 多峰性ロボットマニピュレーションのための変分フローマッチングポリシーマニピュレーション2025/8/1
フローマッチングに変分潜在事前分布を導入し、タスク・軌道レベルの多峰性を捉えることで、複雑な操作タスクでの成功率とサンプリング効率を向上させたポリシーを提案。
- REBot：瞬時的な動的障害物回避を実現する反射的回避ロボット歩行2025/8/1
四足歩行ロボットが高速で迫る障害物を瞬時に避けるため、回避方策と復帰方策を有限状態機械で統合した制御フレームワークを提案し、実機実験で成功率と省エネ性の向上を示した。
- ArtGS: 3Dガウシアンスプラッティングによる関節物体の視覚・物理モデリングと操作マニピュレーション2025/7/1
3Dガウシアンスプラッティングに視覚言語モデルと微分可能レンダリングを組み合わせ、関節物体の構造を推定して操作方策を最適化するフレームワークを提案。
- VLA-Touch：二段階の触覚フィードバックで視覚-言語-行動モデルを強化VLA2025/7/1
ベースのVLAモデルを微調整せずに、触覚言語モデルによる高レベル計画と拡散ベース制御器による行動修正の二段階で触覚フィードバックを統合し、接触を伴うタスクの計画効率と実行精度を向上させた。
- ForceVLA：力覚対応MoEで接触の多いマニピュレーションを強化するVLAモデルマニピュレーション2025/5/1
外部力覚をVLAの第一級モダリティとして扱い、力覚対応のMixture-of-Experts融合モジュールで視覚言語埋め込みと6軸力フィードバックを統合する操作フレームワークを提案し、接触の多いタスクの成功率を23.2%向上させた。
- CHD: 長期的タスクのための結合階層拡散拡散計画2025/5/1
高レベルなサブゴール選択と低レベルな軌道生成を単一の拡散プロセスで結合し、長期的なタスクにおける計画の一貫性と性能を向上させるフレームワークを提案。
- 高速レースにおけるフェアプレイ：自律レーシングシステムへのスポーツマンシップの統合自律レーシング2025/3/1
自律レーシングにスポーツマンシップを組み込むため、二段階のゲーム理論的枠組みを提案し、競争性能を保ちつつ安全で公正な走行を実現する。
- UniAff：視覚言語モデルによる道具使用と関節物体操作のためのアフォーダンス統合表現マニピュレーション2024/9/1
道具と関節物体の操作を統一的に扱うため、アフォーダンス認識と3D運動制約の推論を視覚言語モデルで行う手法UniAffを提案し、シミュレーションと実世界で汎化性能を向上させた。
- SKT: 状態認識キーポイント軌道と視覚言語モデルを統合したロボット衣類操作衣類操作/VLA2024/9/1
視覚言語モデル(VLM)を用いて、多様な衣類の状態を単一モデルで認識しキーポイントを予測することで、ロボットによる衣類操作を汎用的に実現する手法を提案した。大規模合成データで学習し、キーポイント検出精度とタスク成功率を向上させた。
- DISCO: 拡散ポリシーと制約付きインペインティングによる言語誘導マニピュレーションマニピュレーション2024/6/1
視覚言語モデルで言語指示を3Dキーフレームに変換し、拡散ポリシーのインペインティングを制約することで、未知の語彙の指示にも対応できるロボット操作手法を提案した。
- ManiPose: 姿勢を考慮した物体操作のための包括的ベンチマークマニピュレーション2024/3/1
物体の6D姿勢に応じて把持や操作を適応させる「姿勢考慮型物体操作」の研究を進めるため、シミュレーション環境・大規模データセット・LLM活用ベースラインを提供するベンチマークを構築した。
- BeTAIL: 人間のレーシングゲームプレイからの行動トランスフォーマー敵対的模倣学習模倣学習2024/2/1
人間のレースゲームプレイのデモから学ぶ行動トランスフォーマー方策に、オンライン敵対的模倣学習の残差方策を組み合わせ、環境適応性とサンプル効率を改善した手法を提案。
- GAMMA: Generalizable Articulation Modeling and Manipulation for Articulated Objects2023/9/1
- Double-Iterative Gaussian Process Regression for Modeling Error Compensation in Autonomous Racing2023/5/1
- Outracing Human Racers with Model-based Planning and Control for Time-trial Racing2022/11/1