Fu Chen

Tsinghua University

収録論文 5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

• Zeva-Ego: 一人称視点動画の中間学習と文脈内因果学習によるロボットマニピュレーション
  VLA2026/9/21

  一人称視点の人間動画から行動中心の監督信号を作りVLAモデルを中間学習させ、さらに展開時に行動と結果のフィードバックからパラメータ更新なしで適応する枠組みを提案。

• Zeva: 文脈内因果学習による汎用身体操作の実現
  マニピュレーション2026/8/31

  ロボットが実環境での物理的相互作用からその場で学習し、その知識を次の行動に活かすフレームワークZevaを提案。ポリシーモデルを凍結したまま、因果相互作用抽出器と二重タイムスケールの因果メモリを用いて、実行した行動と状態変化を符号化し、後の行動の文脈として注入する。シミュレーションと実機操作で最先端のVLAやWAMを上回る性能を示し、勾配更新なしで自己進化を実現。

• Zetta ζ: 自己進化する物理知能のための効率的な閉ループ具現化ハーネス
  具現化エージェント/自己進化2026/8/17

  ロボットの実行中にコードベースの批評家と回復スキルをオンラインで進化させる閉ループハーネスを提案し、LIBERO-ProとRoboCasaで高い成功率と高速化を達成した。

• VMTS: 視覚支援型教師-生徒強化学習による二足歩行ロボットの多地形移動
  歩行2025/3/1

  視覚入力を用いた教師-生徒強化学習に地形選択戦略とアラインメント損失を組み合わせ、二足歩行ロボットが多様な地形を歩行できるようにした研究。

• OTOプランナ：複雑未知環境における効率的な一度だけ探索するプランナ
  探索計画2024/6/1

  複雑な未知環境での自律探索において、フロンティア更新の選択的機構と閉領域検出による視点評価、視点洗練を組み合わせ、経路の重複を減らして探索時間と移動距離を削減するプランナを提案した論文。