Chenran Li
NVIDIA
収録論文 22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
- Hydra-0: 汎用世界モデリングと制御のためのアクションフロー世界モデル2026/8/18
ロボットの動作をピクセル運動として表現するアクションフローを用いた汎用世界モデルを提案し、動作誤差を大幅に低減し、ゼロショット合成やデータ効率的な適応を実現した。
- 人間のデモから接触力ガイダンスを用いた器用操作の学習器用操作2026/7/1
人間のデモから物体に加わる力・トルク空間でガイダンスを作り、強化学習で長期的な器用操作を学習するフレームワークCHORDを提案。大規模ベンチマークで高い成功率を示し、実世界にも転移可能。
- CoorDex: 身体と手の事前知識を統合した連続的器用な人型ロコ操作ロコ操作2026/6/1
歩行と操作を別々に行う従来手法に対し、身体と手の高次元制御を潜在残差制御に変換し、移動しながら器用な操作を可能にする学習パイプラインを提案した。
- TEXEDO: コントローラを考慮した言語条件付きヒューマノイド動作生成のためのテスト時スケーリングヒューマノイド動作生成2026/6/1
テキストから生成されたヒューマノイドの動作を、実行可能性と意味的整合性の両方を検証して選択するテスト時スケーリング手法を提案し、シミュレーションと実機で効果を実証した。
- MotionBricks: モジュール型潜在生成モデルとスマートプリミティブによるスケーラブルなリアルタイムモーション生成モーション生成2026/4/1
大規模なモーション生成をリアルタイムで行うためのフレームワークを提案し、35万以上のモーションクリップを単一モデルで扱い、速度指令やスタイル選択などの細かい制御を可能にするスマートプリミティブを導入した。
- CHIP: 後知恵摂動によるヒューマノイドの適応的コンプライアンス制御マニピュレーション2025/12/1
後知恵摂動を用いて、動的動作の追従性を保ちながらエンドエフェクタの硬さを調整可能にするプラグアンドプレイモジュールCHIPを提案し、力強いマニピュレーションタスクを実現した。
- Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワークsim2real2025/11/1
GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。
- SONIC: 自然なヒューマノイド全身制御のための運動追跡の超大規模化ヒューマノイド制御2025/11/1
運動追跡をスケーラブルなタスクと位置づけ、モデル容量・データ・計算量を大規模化することで、自然で堅牢な全身運動が可能な汎用ヒューマノイド制御器を構築した研究。
- DexCtrl: 適応的コントローラ学習によるsim-to-real器用さの実現sim2real2025/5/1
軌道とコントローラの履歴から行動と制御パラメータを同時に学習し、実行中に制御パラメータを自動調整することで、手動調整なしにシミュレーションから実機への転移ギャップを軽減する枠組みを提案した。
- COMPASS: 残差強化学習とスキル統合によるクロスエンボディメント移動ポリシーsim2real2025/2/1
単一のロボットの模倣学習デモのみから出発し、残差強化学習で適応させ、エンボディメント埋め込みで一般化ポリシーに蒸留することで、多様な機体にまたがる移動を実現した研究。
- 動的運転環境における最適なドライバー警告生成自動運転/ADAS2024/11/1
警告・ドライバー反応・周囲車両の相互作用を長期的に考慮し、警告生成をPOMDPとして定式化して最適化する枠組みを提案した。
- DexH2R: 人間からロボットへのタスク指向巧みな操作マニピュレーション2024/11/1
人間の手の動きをロボットハンドに再ターゲットし、タスク指向の残差行動ポリシーを学習させることで、テレオペレーションなしに巧みな操作を実現するフレームワーク。
- X-Mobility：世界モデリングによるエンドツーエンドの汎化可能なナビゲーションナビゲーション2024/10/1
潜在状態空間を持つ自己回帰的な世界モデルと多頭デコーダを組み合わせ、行動方策と分離して学習することで、未知環境でも汎化するナビゲーションモデルを実現した。
- WOMD-Reasoning: 運転シーンにおけるインタラクション推論のための大規模データセットVLA2024/7/1
実世界の運転シーンにおける交通ルールに基づくインタラクションを記述・推論する300万件のQ&Aデータセットを構築し、それを用いた運転動作言語モデルMotion-LLaVAを提案した。
- Residual-MPPI：連続制御のためのオンラインポリシーカスタマイズオンライン計画2024/7/1
学習済みポリシーの行動分布のみを用い、実行時にMPPIで残差行動を計画することで、追加学習なしに新しい性能指標へ数ショット／ゼロショットで適応させる手法を提案。
- MEReQ: 人間の介入からサンプル効率よく方針を整合させる最大エントロピー残差Q逆強化学習模倣学習/逆強化学習2024/6/1
人間の介入フィードバックから、事前方針と人間の報酬の差分を残差報酬として推定し、残差Q学習でサンプル効率よくロボットの方針を人間の好みに整合させる手法を提案。
- DrPlanner: 大規模言語モデルを用いた自動運転車のモーションプランナーの診断と修復自動運転/モーションプランニング2024/3/1
大規模言語モデルを活用し、自動運転車のモーションプランナーを自動的に診断・修復するフレームワークを提案。
- 適応的エネルギー正則化による四足歩行の自律的歩容遷移と省エネルギー化歩行2024/3/1
エネルギー消費を最小化する適応的な報酬設計により、四足ロボットが速度に応じて歩容を自律的に切り替え、省エネで安定した移動を実現する手法を提案した。
- Editing Driver Character: Socially-Controllable Behavior Generation for Interactive Traffic Simulation2023/3/1
- Analyzing and Enhancing Closed-loop Stability in Reactive Simulation2022/8/1
- Efficient Game-Theoretic Planning with Prediction Heuristic for Socially-Compliant Autonomous Driving2022/7/1
- Iterative Imitation Policy Improvement for Interactive Autonomous Driving2021/9/1