Hengdi Zhang

Paxini Tech

収録論文 7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

• InsertAnything: シミュレーションから現実への汎化可能な接触リッチ精密挿入
  マニピュレーション2026/9/21

  シミュレーションのみで強化学習を行い、実世界のデモや微調整なしに、様々な形状・クリアランスの穴への精密挿入を実現するフレームワークを提案。

• AdvDex: 関節整合アクションと敵対的学習による人間のデモからの巧みな操作学習
  巧みな操作/VLA/身体間転移2026/8/14

  人間とロボットのデモを統合したVLAフレームワークを提案し、関節整合アクション空間と敵対的学習により異なる身体間の汎化を実現した。

• RoboPaint: 人間の実演から任意のロボット・任意の視点へ
  VLA2026/2/1

  人間の多感覚デモを触覚対応リターゲティングとIsaac Simレンダリングでロボット訓練データに変換するReal-Sim-Realパイプラインを提案し、VLAモデルが80%の成功率を達成した。

• TaCo: 異種触覚データの可逆・非可逆コーデックのベンチマーク
  触覚2026/2/1

  触覚データの圧縮手法30種を5データセットで評価する初のベンチマークTaCoを提案し、触覚データで学習した可逆・非可逆コーデックも開発した。

• D3Grasp: 多様で変形可能な物体に対する汎用巧みな把持
  マニピュレーション2025/9/1

  視覚と触覚を統合したマルチモーダル強化学習により、剛体から変形可能な物体まで多様な対象を安定して把持するフレームワークを提案し、実世界で95.1%の成功率を達成した。

• OmniVTLA: 触覚知覚を統合した視覚・触覚・言語・行動モデル
  VLA2025/8/1

  触覚センサの異種性に対応する二経路エンコーダと大規模触覚データセットObjTacを構築し、接触を伴う操作タスクで高い成功率を達成したVLAモデルを提案。

• TacCompress: 巧みな手の多点触覚データ圧縮ベンチマーク
  触覚2025/5/1

  巧みな手の把持における多点触覚信号を画像化し、可逆・非可逆圧縮コーデックで圧縮性能を評価するベンチマークを提案した。