Hui Zhou

XPENG Robotics

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

• XPACE: 異種経験からの世界モデルと行動モデルの統合学習
  VLA2026/9/15

  人間とロボットの多様な経験を動画予測で結びつけ、行動予測と世界シミュレーションを同時に行う統合モデルを提案し、ヒューマノイドロボットで人間の技能をロボット未経験タスクへ転移できることを示した。

• MoonSplat: Sim(3)大域最適化を備えた単眼オンラインガウシアンスプラッティング
  3D再構成2026/6/16

  単眼画像列からのオンライン3D再構成において、カメラ姿勢の大域最適化とボクセル化3Dガウシアンのループ閉じ込みを統合し、色残差学習で高速化・高品質化を実現した。

• ROVE: 強化学習によるヒューマノイド操作のための人間介入の活用
  ヒューマノイド操作/VLA/強化学習2026/6/15

  不完全な人間介入データを用いてヒューマノイドVLAモデルを強化学習で訓練するフレームワークROVEを提案。楽観的価値推定とクロスエンボディ映像を活用し、高価値な行動を優先学習することで実世界の接触を伴う操作タスクで性能を向上させた。

• DIAL: 潜在世界モデリングによる意図と行動の分離を用いたエンドツーエンドVLA
  VLA2026/3/1

  VLAモデルにおいて、高次意思決定と低次運動実行を潜在意図ボトルネックで橋渡しし、VLMの潜在空間で未来予測を行い、軽量ポリシーで行動を生成する枠組みを提案した。

• VacuumVLA: 吸引と把持を統合したエンドエフェクタでVLAの能力を強化する複雑ロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2025/11/1

  2本指グリッパと真空吸引ユニットを組み合わせた低コストなハイブリッドエンドエフェクタを開発し、DexVLAやPi0といったVLAフレームワークに組み込むことで、従来困難だった複雑な操作タスクを実現した。

• EmbodiedCoder: コーディングモデルによるパラメータ化された身体性モバイルマニピュレーション
  モバイルマニピュレーション2025/10/1

  コーディングモデルを活用し、追加学習なしで自然言語指示から実行可能なロボット軌道を生成する、解釈性の高いモバイルマニピュレーションのフレームワークを提案した。