Chenghuai Lin

Galbot

収録論文 8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

• PASSAGE: 雑然環境における知覚型ヒューマノイド移動のためのシーン整合運動学習のスケーリング
  歩行2026/9/16

  VRと慣性モーションキャプチャで収集した1500の雑然シーンにおける100時間の人間動作データを用い、条件付きフローマッチングプランナと全身トラッカーを組み合わせて、未知の障害物環境でもヒューマノイドが知覚に基づき踏み越え・すり抜け・くぐり抜けを選択・実行できる枠組みを提案。

• RoboGesture: 人間型ロボットのためのリアルタイム意味整合型共話ジェスチャ生成
  ヒューマノイド/ジェスチャ生成2026/8/27

  人間型ロボットが音声に同期し意味的に適切なジェスチャをリアルタイム生成するフレームワークを提案。データセット構築、モデル設計、安全制御を統合し、実機で検証した。

• HumanTracker：人間の知覚に整合した包括的なモーション追跡ベンチマーク
  モーション追跡2026/8/1

  ヒューマノイドのモーション追跡評価を人間の知覚に整合させ、大規模化するためのベンチマークと評価指標を提案した論文。

• Humanoid-GPT: データと構造のスケーリングによるゼロショット動作追跡
  全身制御2026/6/1

  大規模な動作コーパスで事前学習したGPTスタイルのTransformerを用いて、人型ロボットの全身制御とゼロショット動作追跡を実現した論文。

• LIMMT: モーショントラッキングには少ない方が良い
  モーショントラッキング2026/6/1

  物理ベースのヒューマノイドモーショントラッキングにおいて、データ品質（物理的実現可能性、多様性、複雑さ）に基づいてデータを選別することで、全データセットの3%未満のデータでより良い追跡性能を達成できることを示した初のデータ中心的研究。

• 不完全な人間のモーションデータから学ぶアスリート級ヒューマノイドテニススキル
  ヒューマノイド/模倣学習/sim2real2026/3/1

  不完全な人間のテニス動作断片からヒューマノイドがテニススキルを学習し、実機で人間とラリーを続けられるようにするシステムを提案した。

• あらゆる外乱下であらゆる動作を追従するヒューマノイド動作トラッカー
  sim2real2025/9/1

  二段階強化学習フレームワークAny2Trackを提案し、単一ポリシーで多様な動作を追従しつつ、地形・外力・物性変化などの外乱にオンライン適応して実機でゼロショットsim2realを実現した。

• GPU上の並列分岐モデル予測制御
  制御最適化2025/6/1

  分岐モデル予測制御問題をGPUで高速に解く並列ソルバを提案し、自動運転タスクでCPUベースの既存手法より大規模問題で優位性を示した。