Hanwen Wang

NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

収録論文 6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

• 文脈内ロボット学習の簡素化：マニピュレーションタスクのための民主化レシピ
  マニピュレーション2026/9/29

  ロボットの文脈内学習（ICL）の曖昧さを解消する問題定義を提示し、視覚プロンプトエンコーダと低コストデータ収集で構成される再現可能なフレームワークSimpleICLを開発、シミュレーションと実世界で高性能を達成した。

• DexJoCo: MuJoCo上でのタスク指向巧みな操作のためのベンチマークとツールキット
  巧みな操作2026/5/1

  巧みなロボットハンドの操作能力を評価するための、11の機能ベースのタスクとデータ収集システムを含むベンチマークとツールキットを提案し、現代のモデルの性能を分析した。

• SPARK: ヒューマノイドロボットにおける骨格パラメータ整合リターゲティングと運動力学的軌道最適化
  ヒューマノイド/動作生成/軌道最適化2026/3/1

  人間の動作データをヒューマノイドロボット用に変換する2段階パイプラインを提案。骨格構造をロボットに合わせて較正し、運動力学的軌道最適化で動的に実現可能な自然な動作参照を生成する。

• 効率的で多用途な四足スケーティング：強化学習とベイズ最適化による最適な共同設計
  歩行2026/3/1

  受動車輪を備えた四足ロボットのスケーティング動作を、ハードウェア設計と制御を共同で最適化する手法を提案。ベイズ最適化で設計を探索し、強化学習で制御ポリシーを訓練し、ホッケーストップや自己整列などの多様な動作を実現した。

• データ拡張による視覚運動ポリシーの汎化能力向上に関する研究
  sim2real2025/11/1

  少量の人間デモから多様なランダム化データを自動生成し、視覚運動ポリシーの汎化性能を向上させる手法を提案。カメラ姿勢や照明、テーブルテクスチャなど多様な要因をランダム化し、低コストマニピュレータでのゼロショットsim-to-real転移にも有効であることを示した。

• 受容野拡張と把持可能バランスサンプリングによる混雑環境での6自由度把持検出
  マニピュレーション2024/7/1

  混雑環境での小さな物体の6自由度把持検出精度を高めるため、受容野を拡張するモジュールと把持可能領域に基づくバランスサンプリングを提案し、GraspNet-1Billionで約10%の精度向上を達成した。