Feihong Zhang
収録論文 9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
- ワールドモデルからワールドアクションモデルへ：次状態予測の再考VLA2026/9/28
次状態の表現をRGBや単一特徴に固定せず、視覚・意味・幾何・相互作用の複数投影を動的にサンプリングして統合学習するCF-WAMを提案し、人間とロボットの経験を共有遷移学習に活かして制御性能と汎化を向上させた。
- ReSync: 非同期ワールドアクションモデルにおける二つのクロックの再同期VLA2026/9/27
未来の映像と行動を別々のスケジュールで生成する非同期推論において、行動と映像の進捗のずれを「コミットメント・エビデンスギャップ」として定式化し、その間隔内で計算を再配置するReSyncを提案。パラメータ変更なしで成功率を4.48ポイント改善。
- M3imic: 多様な動作模倣のための汎用全身制御器の学習全身制御2026/6/1
ヒューマノイドロボットの全身制御を目的に、関節角度やエンドエフェクタ位置など異なる動作参照モダリティを統一するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で汎用性を実証した。
- 因子認識Mixture-of-Expertsと事前学習エンコーダによる組合せ汎化ロボット操作2026/6/1
視覚ロボット操作において、照明や表面テクスチャなどの環境変化に対する汎化を向上させるため、因子認識MoEと事前学習エンコーダを統合したFAMEフレームワークを提案。3段階の訓練で複数因子の組合せ汎化を実現し、Meta-Worldで34%、実世界ピックアンドプレースで35%の改善。
- UniDex: 人間の一人称視点ビデオからの汎用器用ハンド制御のためのロボット基盤スイート器用操作2026/3/1
人間の一人称視点ビデオからロボット実行可能な軌道を生成し、統一された行動空間と3D VLAポリシーを用いて、複数の器用ハンドへの汎用制御を実現する基盤スイートを提案した。
- ランジェバン誘導フローマッチングによる自動運転向けリアルタイム生成ポリシー自動運転/強化学習2026/3/1
フローマッチングをオンライン強化学習に導入し、ランジェバンダイナミクスで経験を動的に最適化することで、1回の推論で高品質な行動を生成する低遅延な自動運転ポリシーを実現した。
- MoE-DP：専門家混合で強化した拡散ポリシーによる長期的ロボット操作の堅牢化とスキル分解・失敗回復マニピュレーション2025/11/1
視覚エンコーダと拡散モデルの間に専門家混合層を挿入し、タスク段階ごとに専門家を動的に活性化することで、長期的操作の失敗回復と解釈可能なスキル分解を実現した。
- 調和勾配を用いた分布型Soft Actor-Criticによるマルチレーン自動運転の安全かつ効率的な学習自動運転/安全強化学習2025/5/1
効率的な走行と安全制約の2つの方策勾配を調和させて衝突を抑える新しい安全強化学習手法DSAC-Hを提案し、マルチレーン自動運転でほぼ違反ゼロの効率的走行を実現した。
- NANO-SLAM：自然勾配ガウス近似による車両SLAMSLAM2025/4/1
車両SLAMにおいて、サンプリング分布をガウスパラメータ上の最適化問題として定式化し、自然勾配降下法で解くことで線形化誤差を回避し精度を向上させる手法を提案した論文。