Chenfanfu Jiang
University of California, Los Angeles
収録論文 24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
- ArticulateArena: 関節運動のための指標関節運動評価2026/9/27
関節のパラメータではなく、1自由度関節が生み出す運動そのものを比較する表現不変な距離指標を提案し、運動学的木構造全体へ拡張した。
- BladeMaster: オンライン生成される永続的不連続性を用いたリアルタイムロボット切断シミュレーションsim2real2026/9/23
GPU加速されたTLMPMベースの切断シミュレータで、刃の形状からオンラインで生成される永続的なサイドラベルにより、切断履歴を物質点に直接エンコードし、工具引き抜き後も切断面の不連続性を保持しつつ、リアルタイムを超える速度で切断と操作を実現する。
- SUN: 言語に基づく制御から学習、実機への永続的プログラムマニピュレーション2026/8/31
モデルベース制御と学習ポリシーを橋渡しするため、幾何・接触関係を一度定義してMPCコストや報酬、遷移ガードなどにコンパイルする型付き実行可能プログラム「SUN」を導入し、大規模言語ビジョンモデルで自動合成するシステムKuafuを提案。デモなしで高成功率を達成した。
- RoboEdit: 人間の操作動画をスケーラブルなロボット経験へ変換するVLA2026/8/19
人間の操作動画を、ロボットの学習に使えるアクション整合性のある物理的に妥当なロボット動画へ変換するビデオ編集スイートを提案。大規模データセットと編集エンジンを構築し、実世界の操作タスクで有効性を実証した。
- FetchMan: シミュレーション経験から学ぶ視覚的ヒューマノイド移動操作ポリシー移動操作/sim2real2026/8/17
シミュレーションで合成デモをクローンするだけでは性能が頭打ちになることを発見し、強化学習とFlow-GRPOによる微調整を組み合わせたエンドツーエンドのsim-to-realパイプラインを構築。実機Unitree G1で未見シーンへのゼロショット到達・把持を73.3%の成功率で達成した。
- 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。
- TacCoRL: シミュレーションによる触覚フィードバックのVLAへの統合触覚/VLA/sim2real2026/6/10
視覚と言語と行動の事前知識を持つVLAモデルに触覚フィードバックを注入し、シミュレーションと実機の共学習と強化学習で接触を要するタスクの成功率を向上させるフレームワークを提案した。
- GRAIL: 3Dアセットとビデオ事前知識から人型ロコ操作を生成ロコ操作2026/6/1
物理環境や遠隔操作を必要とせず、3Dアセットとビデオ基盤モデルの事前知識を用いて、人型ロボットの全身操作デモを仮想的に生成するパイプラインを提案した。
- MemoryVAM: ロボット操作のためのビデオ行動モデルへの記憶統合VLA2026/6/1
ビデオワールドモデルポリシーにエピソード記憶機構を導入し、長期的な操作タスクで過去の情報を活用できるようにした。LIBERO-Memで成功率を5%から42.5%に向上させた。
- Sparse2Act: クロスドメインロボット操作のための行動整合スパース3D表現の学習マニピュレーション2026/6/1
点群エンコーダを事前学習する際に、エンドエフェクタの動作を幾何学的監督として用いることで、観測と行動を整合させたスパース3D表現を獲得し、下流のポリシーに転用可能にする手法を提案した。
- Fishbone: 1つの3Dアセットから100万通りの制御可能な編集へ3Dアセット生成2026/5/24
3Dメッシュの形状変形を制御するための統一的なリブ・スパイン表現を提案し、リアルタイムで予測可能な変形やアニメーションを可能にする。
- EMPM：変形可能物体のモデリングとシミュレーションのための身体性MPM変形物体モデリング2026/1/1
微分可能なMaterial Point Methodシミュレータを用いて、多視点RGB-D動画から変形物体の形状・外観を再構成し、物理パラメータをオンライン最適化するフレームワークを提案。
- SPARK: VLM知識を活用したシミュレーション可能なパーツレベル関節物体の再構成関節物体再構成2025/12/1
単一のRGB画像からVLMを活用して関節物体をパーツ単位で再構成し、微分可能な順運動学とレンダリングでURDFパラメータを最適化してシミュレーション可能なアセットを生成するフレームワーク。
- 裏返しロボット：ゼロショットSim-to-Realによる衣類の裏返し操作マニピュレーション2025/9/1
衣類を裏返す動的で遮蔽の多いタスクを、タスク分解とGPU並列MPMシミュレータによる自動データ生成で解決し、実機で最大81.3%の成功率を達成したゼロショットsim-to-realフレームワーク。
- Taccel: 高性能GPUシミュレーションによる視覚ベース触覚ロボティクスのスケールアップ触覚2025/4/1
視覚ベース触覚センサ(VBTS)を高精度かつ高速にシミュレーションするGPUプラットフォームTaccelを提案し、実時間の18倍の速度で数千並列環境を実現、sim-to-real転移も検証した。
- GRIP: 変形可能・剛体連成把持のための汎用ロボット接触シミュレーションデータセット把持/シミュレーション2025/3/1
柔らかいグリッパと変形物体を含む把持を高速・安定にシミュレーションするIPCベースのデータ生成パイプラインを構築し、1200物体・10万把持姿勢の大規模データセットGRIPを公開した。
- 剛体と材料点法の凸定式化とGPU非同期連成によるインタラクティブシミュレーションsim2real2025/3/1
材料点法と剛体力学を摩擦接触で弱連成する凸定式化を提案し、GPU並列化と非同期時間分割で最大500倍の高速化を達成、ロボット操作のインタラクティブシミュレーションを可能にした。
- 埋め込みIPC：ロボットマニピュレーションのための縮小部分空間における高速で交差のないシミュレーションsim2real2024/9/1
変形物体の接触を含むロボット操作シミュレーションを高速化するため、IPC法を低次元部分空間で表現しつつ高解像度表面で衝突制約を維持する手法を提案。
- X-SLAM: 複素ステップ有限差分によるタスク指向最適化のためのスケーラブルな高密度SLAMSLAM2024/5/1
複素ステップ有限差分(CSFD)を用いて微分可能な高密度SLAMをリアルタイム化し、高次最適化によるカメラ再定位とロボット能動スキャンの精度・効率を向上させた研究。
- 剛体と摩擦接触するMaterial Point Methodの凸定式化sim2real2024/3/1
Material Point Method (MPM) と多関節剛体ダイナミクスを摩擦接触下で統合する凸最適化手法を提案し、大変形やトポロジー変化を伴うロボットマニピュレーションの接触安定性を向上させた。
- PAC-NeRF: Physics Augmented Continuum Neural Radiance Fields for Geometry-Agnostic System Identification2023/3/1
- A Reconfigurable Data Glove for Reconstructing Physical and Virtual Grasps2023/1/1
- Midas: A Multi-Joint Robotics Simulator with Intersection-Free Frictional Contact2022/10/1
- Soft Hybrid Aerial Vehicle via Bistable Mechanism2020/11/1