Hui Wang
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory
収録論文 10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
- GAUGE: 物理的忠実性を測定するための実世界基盤ベンチマーク物理シミュレーション/ベンチマーク2026/8/1
シミュレーションエンジンと生成ビデオワールドモデルの物理的忠実性を、実世界の軌跡に基づいて診断するベンチマークを提案した。22のタスクファミリーで剛体・柔軟物・布・変形物体の物理過程を評価し、既存の物理エンジンやビデオモデルの不一致を明らかにした。
- クラス増分学習のためのプロトタイプ潜在世界モデルリプレイクラス増分学習2026/6/28
古いクラスの画像を保存せず、潜在空間上のプロトタイプ分布として記憶し、新しいクラス学習時にその分布からサンプリングしてリプレイするメモリフリーのクラス増分学習手法を提案した。
- 外乱を考慮した予測型ビジュアルサーボによるUAVパイプライン近接点検UAV制御2026/4/1
クアッドローターによるパイプライン近接点検のための、画像ベースのビジュアルサーボモデル予測制御（VMPC）と拡張状態カルマンフィルタを組み合わせた自律点検フレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- SIM1: 物理整合シミュレータによる変形物体世界でのゼロショットデータ拡張シミュレーション/変形物体操作2026/4/1
変形物体操作のための物理整合型シミュレータを提案し、少数の実デモから合成データを生成してポリシー学習を効率化する。実機で90%のゼロショット成功率を達成した。
- Tac2Real: オンライン強化学習とゼロショット実機展開のための信頼性の高いGPU視触覚シミュレーション触覚シミュレーション2026/3/1
接触を伴う操作タスク向けに、物理精度と計算効率を両立した軽量な視触覚シミュレーションフレームワークTac2Realを提案し、実機へのゼロショット転移を高成功率で実現した。
- SoMA: ロボットによる柔軟物体操作のための実世界-シミュレーション間ニューラルシミュレータsim2real2026/2/1
3Dガウススプラッティングを用いて、柔軟物体の変形・環境力・ロボット関節動作を統合的な潜在ニューラル空間でモデル化し、実世界のロボット操作を高精度に再現・汎化する実世界-シミュレーション間シミュレータを提案。
- Nimbus: 具現化知能向け統合合成データ生成フレームワーク合成データ生成2026/1/1
ナビゲーションとマニピュレーションの合成データ生成パイプラインを統合し、非同期実行と動的スケジューリングでスループットを2〜3倍向上させるフレームワークを提案。
- 低遅延エッジSLAMのためのジョイントオフローディングとスケジューリングの統合エッジSLAM2025/2/1
移動ロボットのvSLAMをエッジサーバで支援する際に、入力変動と時間変化する要求に対応するため、領域特徴予測・圧縮/オフロード統合・制約付きスケジューリングを組み合わせた新アーキテクチャを提案し、姿勢推定精度の向上と通信コストの最大47%削減を実現した。
- Open-Nav: オープンソースLLMによる連続環境でのゼロショット視覚言語ナビゲーションの探求VLA2024/9/1
オープンソースLLMを使い、連続環境でのゼロショット視覚言語ナビゲーションを実現するOpen-Navを提案。時空間Chain-of-Thought推論と詳細な物体・空間知識でシーン認識を強化し、閉源LLMに匹敵する性能を示した。
- A Secure and Efficient Multi-Object Grasping Detection Approach for Robotic Arms2022/9/1