Hongzhe Bi
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションロボットポリシー評価VLA/世界モデルVLA
※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
- Motus2: 巧みな操作のための自己進化型汎用世界モデルマニピュレーション2026/8/31
Motus2は、ポリシー・シミュレータ・評価器を統合した自己進化型の世界モデルで、巧みな操作を実現する。モデルとデータのスケーリングにより、意思決定と学習の閉ループを形成する。
- XPolicyLab: ロボットポリシー評価と展開のための統一標準・オープンエコシステムロボットポリシー評価2026/8/1
ロボットポリシーの評価と展開を統一する標準規格とオープンエコシステムを提案し、N個のポリシーとM個の環境の接続コストをO(NM)からO(N+M)に削減した。
- Motubrain: ロボット制御のための高度な世界行動モデルVLA/世界モデル2026/4/1
視覚・言語・行動を統合した世界行動モデルMotubrainを提案し、動画と行動の同時予測や多様なロボットデータへの対応、高速な実時間推論を実現した。
- HoloBrain-0 技術報告VLA2026/2/1
ロボットの身体情報（カメラ配置やURDF）を組み込んだVLAフレームワークを提案し、事前学習と事後学習でシミュレーションと実機のマニピュレーションタスクを高精度に達成、エコシステム全体をオープンソース化した。
- Motus: 統合潜在行動ワールドモデルVLA2025/12/1
理解・映像生成・行動の3エキスパートをMixture-of-Transformerで統合し、光流から潜在行動を学習する統一ワールドモデルを提案。シミュレーションと実世界で既存手法を上回る性能を示した。
- H-RDT: 人間の操作データで強化した両腕ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/7/1
大規模な一人称視点の人間操作動画と3D手姿勢を事前学習に活用し、拡散トランスフォーマーとフローマッチングでロボットの両腕操作ポリシーを学習する手法を提案。シミュレーションと実機で既存手法を上回る性能を示した。
- 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジマニピュレーション2025/6/1
RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。