Feng Wu
Fudan University
収録論文 11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
- 水中C3-JEPA：ROVサルベージのための物体中心クロスビュー世界モデル世界モデル2026/9/24
複数視点のRGB映像と制御信号から、接触や水流の遅れを考慮して対象物の状態変化を潜在空間で予測する物体中心の世界モデルを提案し、実水中映像で有効性を示した。
- FolDeX: 変形可能物体の長期的ロボット操作のための実世界ベンチマーク変形物体操作2026/9/9
衣類折りたたみを主タスクとし、2000時間以上の実ロボットデータと10種以上の機体を用いて、変形物体の長期的な両手操作を評価する実世界ベンチマークを構築した。
- 解空間の遮蔽：トレランス対応マニピュレーションに対するプランナ非依存の敵対的攻撃マニピュレーション2026/7/1
プランナに依存せず、タスクレベルの実現可能性に基づいて敵対的障害物を配置し、マニピュレーションの計画失敗を誘発する攻撃フレームワークを提案した。
- 3D表面上の変形物体に対する強化学習ベースのカバレッジ経路計画変形物体操作2026/3/1
変形物体（布やスポンジ）で表面を拭くタスクを、シミュレータ上で強化学習エージェントを訓練して実行する手法を提案。UVマッピングとSGCNNで効率的に特徴抽出し、生成した経路を実機で検証した。
- ReMemNav: ゼロショット物体ナビゲーションのための再考とメモリ拡張フレームワークナビゲーション2026/3/1
視覚言語モデルの空間的幻覚や局所探索のデッドロックを解決するため、パノラマ意味情報とエピソード記憶を統合した階層型ナビゲーションフレームワークReMemNavを提案した。
- TeleGate: モーション事前分布とゲート付きエキスパート選択による全身ヒューマノイド遠隔操作遠隔操作2026/2/1
複数の専門家ポリシーを蒸留せずにゲートネットワークで動的に選択し、VAEベースの運動事前分布で将来の動きを予測することで、ヒューマノイドの全身遠隔操作を高精度に実現した。
- 一歩先へ：フィードスルーと配置を考慮した直交フロアプランナフロアプランニング2025/7/1
チップ設計のフロアプランニングにおいて、フィードスルーとモジュール内配置を考慮した3段階の直交フロアプランナFloraを提案し、HPWLやフィードスルーを削減した。
- Booster Gym：ヒューマノイドロボット歩行のためのエンドツーエンド強化学習フレームワーク歩行2025/6/1
強化学習によるヒューマノイド歩行を、シミュレーションでの訓練から実機展開まで一貫して行えるオープンソースのフレームワークを開発し、Booster T1で全方向歩行や外乱耐性、地形適応を実証した。
- 不正確なシミュレータを活用したオフライン強化学習の改善オフライン強化学習2024/5/1
不正確なシミュレータから得たデータをGANで重み付けし、限られたオフラインデータと組み合わせて強化学習の性能を向上させる手法を提案した。
- Multi-Agent Path Finding Based on Subdimensional Expansion with Bypass2022/7/1
- Understanding User Instructions by Utilizing Open Knowledge for Service Robots2016/6/1