Fangwei Zhong
Beijing Normal University
収録論文 13本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
歩行ベンチマーク視覚追跡/クロスエンボディメントVLAsim2real
※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
- 不整地での脚式移動のための軌跡レベル自動カリキュラム学習歩行2026/8/17
不整地での脚式移動ポリシー学習において、地形マップから直接タスクを生成する軌跡レベルの自動カリキュラム学習フレームワークを提案し、成功率を大幅に向上させた。
- RescueBench: 具身エージェントは現実世界で命を救えるか？ベンチマーク2026/6/1
捜索救助タスクを4段階のパイプラインとして構成した写真リアルな診断ベンチマークを提案し、既存手法の失敗モードを段階別に分析した。
- AdaTracker: クロスエンボディメント能動的視覚追跡のための適応的インコンテキストポリシー学習視覚追跡/クロスエンボディメント2026/4/1
多様なロボット形態で動作する統一モデルによる能動的視覚追跡を実現するため、エンボディメント固有の制約を文脈として学習し、未知のロボットへゼロショット適応するフレームワークを提案した。
- TrackVLA++：具現化視覚追跡のための推論と記憶能力を引き出すVLAモデルVLA2025/10/1
移動する対象を追跡する具現化視覚追跡において、空間推論と長期記憶のモジュールを導入し、遮蔽や類似物体に強いVLAモデルを提案した。
- 身体性エージェントと人間の適応のための通信効率の良い欲求アラインメントVLA2025/5/1
家庭支援シミュレーション環境HA-Desireを構築し、曖昧な指示からユーザの潜在的な欲求を推論して適応するフレームワークFAMERを提案した。欲求ベースの心的推論と反省ベースの通信モジュールにより、タスク実行と通信効率を大幅に向上させた。
- TrackVLA: 実環境における身体性視覚追跡VLA2025/5/1
視覚と言語と行動を統合したVLAモデルで、対象認識と軌道計画を同時に学習し、遮蔽や動きの激しい実環境でも10FPSで頑健に目標を追跡する。
- UnrealZoo：身体性AIのためのフォトリアルな仮想世界を拡充sim2real2024/12/1
Unreal Engine上に構築した100以上のフォトリアルな3D仮想世界と多様な操作可能エンティティを提供し、身体性AI研究のためのデータ収集・分散学習・ベンチマーク環境を整備した。
- 視覚基盤モデルとオフラインRLによる身体性視覚追跡の強化VLA2024/4/1
視覚基盤モデルで対象のセグメンテーションマスクを抽出し、オフライン強化学習で方策を訓練することで、実世界ロボットにも転移可能な高精度な視覚追跡を実現した。
- RSPT: Reconstruct Surroundings and Predict Trajectories for Generalizable Active Object Tracking2023/4/1
- Learning Semantic-Agnostic and Spatial-Aware Representation for Generalizable Visual-Audio Navigation2023/4/1
- GraspARL: Dynamic Grasping via Adversarial Reinforcement Learning2022/3/1
- Towards Distraction-Robust Active Visual Tracking2021/6/1
- Pose-Assisted Multi-Camera Collaboration for Active Object Tracking2020/1/1