Cheng-Hsi Hsiao

The University of Texas at Austin

収録論文 3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

• FORM: 直接的な材料則同定によるロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/29

  単一のロボット相互作用から弱形式運動量バランスを用いて変形可能な材料の物理特性を高速同定し、そのモデルを新しい動作や形状のマニピュレーション計画に再利用する手法を提案。

• 物理的に実現可能なワールドモデルにおける経路計画
  経路計画2026/7/1

  ロボットが事前に再構築した3Dシーンに物理シミュレーションを組み合わせ、将来の地形変化を考慮した経路計画を評価するシステムを提案した。

• 物理的に実行可能な世界モデル：クエリ条件付き身体化AIの事例
  世界モデル2026/5/28

  身体化AIの世界モデルは、将来の観測予測ではなく、介入クエリに答えるために物理構造を表現すべきであり、観測予測型モデルの物理的誤りを指摘し、モジュール構成とオーケストレータによる設計原理を提案する。