Fangzhou Yu
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
全身制御sim2real拡散モデル/キャラクター制御
※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
- ZEST: 運動ロボット制御のためのゼロショット身体スキル転移全身制御2026/2/1
多様な動作データから強化学習でヒューマノイドの全身運動方策を訓練し、シミュレーションのみで学習して実機にゼロショット転移するフレームワークを提案。
- 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。
- Spot上での高性能強化学習：分布尺度を用いたシミュレーションパラメータ最適化sim2real2025/4/1
Spotの低レベルAPI向けに強化学習ポリシーを訓練・実機展開し、Wasserstein距離とMMDでsim2realギャップを定量化してCMA-ESでシミュレーションパラメータを最適化。5.2m/s超の走行や滑り面耐性を実現。
- Diffuse-CLoC: 物理ベースキャラクターの先読み制御のための誘導拡散拡散モデル/キャラクター制御2025/3/1
状態と行動の同時分布を単一の拡散モデルで学習し、予測状態に条件付けすることで、物理的に実現可能で操縦可能な先読み制御を実現した研究。
- 実世界ヒューマノイドのためのマルチモーダル全身制御の学習全身制御2024/8/1
選択した状態変数のマスク付き目標軌道を入力とする単一の学習済み全身制御器を提案し、シミュレーションと実機Digit V3で多様な全身行動の実行を実証した。
- Dynamic Bipedal Maneuvers through Sim-to-Real Reinforcement Learning2022/7/1
- Optimizing Bipedal Maneuvers of Single Rigid-Body Models for Reinforcement Learning2022/7/1