Ceyao Zhang
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
強化学習システム設計マニピュレーションVLA
※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
- 実世界ロボット強化学習にはデモ1回で十分強化学習2026/7/1
単一のデモンストレーションを用いて、実世界のロボット強化学習における介入プロセスを自動化するフレームワークAutoSERLを提案し、複数の接触を伴う操作タスクで高い成功率と堅牢性を達成した。
- 長時間ロボット卓上ゲームにおける内部状態整合性を維持するシステム設計システム設計2026/3/1
ロボットによる長時間の卓上ゲーム（麻雀）で、知覚や実行の小さな誤りが状態を破壊する問題に対し、状態を明示的に分離・監視し、触覚トリガーによる回復機構を備えた統合アーキテクチャを提案・実証した。
- DexKnot: 器用な袋結び操作のための汎化可能な視覚運動ポリシー学習マニピュレーション2026/3/1
袋結びの汎化可能なポリシーを、キーポイントのアフォーダンスと拡散ポリシーを組み合わせて学習するフレームワークを提案した。
- DexGraspVLA：汎用器用把持に向けた視覚-言語-行動フレームワークVLA2025/2/1
事前学習済み視覚言語モデルを高レベル計画に、拡散ベースの行動制御器を低レベルに用いた階層型フレームワークで、多様な未見の乱雑シーンでも90%以上の器用把持を実現した。
- OmniJARVIS：統合視覚言語行動トークン化によるオープンワールド指示追従エージェントVLA2024/6/27
Minecraftのオープンワールドで、行動軌跡を自己教師あり学習で離散トークン化し、推論・計画・行動を単一のVLAモデルで統合的に実行できるようにした研究。