Huamin Wang

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

• WorldContact: 接触中心の世界モデルによるスケーラブルなロボット学習
  sim2real2026/9/17

  変形物体操作のための接触中心の世界モデルを提案し、限られた軌道データから効率的に追加学習データを生成して、実機ロボットのポリシー適応を成功させた。

• エージェント型Real2Sim：視覚言語エージェントによる物理ベースの世界モデリング
  sim2real2026/7/1

  ロボットと物体の相互作用の実世界記録を、物理シミュレーション可能な双子モデルに自動変換するフレームワークを提案。視覚言語エージェントが幾何・物理パラメータ・軌道などを自律的に推定し、剛体操作から変形物体、人型動作までを統一的に扱う。

• SimWeaver: 変形物操作のためのゼロショットRGBシミュレーションから実世界への転移
  変形物操作/sim2real2026/6/1

  変形物操作のためのRGBシミュレーションから実世界への転移を、実世界での微調整なしで実現する手法を提案。シミュレーション上のデモンストレーションのみで訓練したVLAポリシーが、5つの多様な変形物タスクで高い成功率を達成した。

• 材料埋め込みとプロキシ相互作用モデリングによる一般化可能な摩擦係数推定
  摩擦推定2026/4/1

  少数のプロキシ材料との摩擦測定から各材料の埋め込みを学習し、任意の材料ペアの摩擦係数を推定するフレームワークを提案。実験回数を大幅に削減しつつ高精度な予測を実現した。

• 実衣服ベンチマーク（RGBench）：高忠実度スケーラブルシミュレータを備えたロボット衣服操作のための包括的ベンチマーク
  変形物体操作2025/11/1

  ロボットによる衣服操作の研究を加速するため、6000以上の衣服メッシュモデルと高性能シミュレータ、評価プロトコルを備えたベンチマークRGBenchを提案した。シミュレータは既存手法より誤差を20%削減しつつ3倍高速である。