Chengyang Zhao
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションsim2realVLA深度推定
※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
- DYMO-Hair: ロボットによる髪の毛操作のための汎化可能な体積動力学モデリングマニピュレーション2025/10/1
髪の毛の複雑な動力学を学習し、モデル予測制御を用いてロボットが目標の髪型にスタイリングするシステムを提案。シミュレーションと実機で未知の髪型にも汎化することを示した。
- CLAR: マスク再構成と多段階コントラスト整合を融合したロボットマニピュレーション向け3D表現学習マニピュレーション2025/7/1
マスク付きオートエンコーダとクロスモーダルなコントラスト学習を組み合わせ、局所的な変形可能注意で3D形状と2D視覚特徴を精密に対応付ける3D事前学習フレームワークを提案し、視覚運動ポリシー学習で最高性能を達成した。
- RoboVerse：スケーラブルで汎化可能なロボット学習のための統合プラットフォーム・データセット・ベンチマークsim2real2025/4/1
複数のシミュレータとロボット形態に対応する統合シミュレーション基盤MetaSimと、高品質な合成データセット、模倣学習・強化学習の統一ベンチマークを提供するフレームワークを提案。
- Dita: 汎用視覚言語行動ポリシーのための拡散TransformerのスケーリングVLA2025/3/1
Transformerで連続行動列を直接ノイズ除去するマルチモーダル拡散フレームワークを提案し、多様なロボットデータを統合して長期的タスクや実環境適応を実現した。
- GAPartManip：材質に依存しない関節物体操作のための大規模パーツ中心データセットマニピュレーション2024/11/1
透明な蓋や反射する取っ手など深度知覚が難しい家庭内の関節物体を操作するため、材質ランダム化とパーツ単位の操作姿勢注釈を備えた大規模データセットを構築し、頑健な操作を可能にするモジュール型フレームワークを提案した。
- 拡散トランスフォーマーポリシーVLA2024/10/1
大規模マルチモーダル拡散トランスフォーマーで連続行動系列を直接ノイズ除去し、多様なロボットデータセットで汎化性能を向上させる手法を提案。
- D3RoMa: 素材に依存しないロボットマニピュレーションのための視差拡散ベース深度センシング深度推定2024/9/1
ステレオ画像から拡散モデルで視差マップを予測し、透明・鏡面物体でも高精度な深度推定を実現してロボット操作を改善する手法を提案。