Chongyang Xu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAマニピュレーション
※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
- 自己中心的全身体人間データの事前学習による汎用人型ロコマニピュレーションモデルVLA2026/9/30
ウェアラブルシステムで収集した500時間の自己中心的人間行動データセットHumanVerse-500を構築し、それを用いた3段階学習で人型ロボットの全身視覚言語行動ポリシーλ0を開発した。
- EgoHumanoid-V2: 全身協調ロコマニピュレーションのための人間からヒューマノイドへのスキル転移VLA2026/9/29
一人称視点の人間のデモデータから、全身協調を保ったままロコマニピュレーションスキルをヒューマノイドへ直接転移する枠組みを提案し、実機4タスクでゼロショット転移を実現した。
- EgoAlign: 人間とヒューマノイドのギャップを埋める長距離移動操作VLA2026/9/29
一人称視点の人間デモを身体スケールと制御応答の違いを補正してヒューマノイドの全身制御用データに変換し、VLAモデルのファインチューニングと実機ゼロショット展開を実現した。
- CLAP: 圧力フィードバックによる吸着マニピュレーションの閉ループ整合マニピュレーション2026/9/26
真空ラインの圧力信号をVLAポリシーに組み込み、吸着状態を観測可能にして把持の失敗を検知・中断し、実機で高精度な積み重ねを実現した。
- RoboChallenge：実機ロボットによる具現化ポリシーの大規模評価VLA2025/10/1
多数のモデルとタスクを実機で評価するオンラインシステムRoboChallengeを構築し、初期ベンチマークTable30で最新VLAモデルを調査した。
- 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジマニピュレーション2025/6/1
RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。