Huiping Zhuang
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
- ComManip: 快適操作領域へのマニピュレーションポリシーの過適合マニピュレーション2026/9/29
限られたデモ予算で、ポリシーを視覚的・運動学的に安定した「快適操作領域」に特化させ、推論時にモバイルベースを再配置することで多様な目標位置に対応する学習パラダイムを提案。
- 二重プロセス原子スキル学習：意味推論とリアルタイム制御の分離模倣学習/階層的制御2026/7/1
言語条件付き模倣学習において、高次の意味推論と低次の動作生成を非同期に分離する新しい階層的枠組みDASLを提案し、複合タスクの汎化性能を向上させた。
- RoboRouter：ロボットマニピュレーションのための訓練不要なポリシールーティングマニピュレーション2026/3/1
複数の既存ロボット操作ポリシーをプールし、タスクごとに最適なポリシーを経験から学習して選択する訓練不要のルーティング手法を提案。シミュレーションと実世界で成功率を向上させた。
- 解析的タスクスケジューラ：身体性基盤モデルの継続学習のための再帰的最小二乗法に基づく手法継続学習2025/6/1
タスクごとに独立して微調整したモデル群と、言語指示からタスクモデルを選ぶ再帰的最小二乗法ベースのスケジューラを組み合わせ、破滅的忘却を防ぎながら継続学習を実現するフレームワークを提案し、実機ロボットで有効性を示した。
- AntiGrounding：ロボット行動をVLM表現空間に持ち上げて意思決定を行うVLA2025/6/1
ロボットの行動候補をVLMの表現空間に直接持ち上げ、複数視点の軌道を描画してVQAで指示に基づく意思決定を行うことで、ゼロショットで最適な閉ループ軌道を生成するフレームワークを提案。
- 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。
- FrankenBot: 視覚言語モデルを用いた脳形態モジュール型ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルを活用し、人間の脳の構造を模倣したモジュール型フレームワークで、ロボットマニピュレーションのタスク計画から異常処理までを統合し、効率と汎用性を両立させた。
- T-Rex: 視覚言語モデルを用いたロボット操作のためのタスク適応型空間表現抽出VLA2025/6/1
視覚言語モデルをロボット操作に応用する際、タスクの要求に応じて物体ごとに最適な空間表現抽出手法を動的に選択するフレームワークを提案し、実環境実験で空間理解・効率・安定性の向上を示した。
- 欲しいものを掴む：音声で駆動する身体性を備えた巧みな把持システムマニピュレーション2024/12/1
音声指示と視覚情報を視覚言語モデルで統合し、雑然とした環境でも対象物体を正確に把持する身体性把持システム（EDGS）を提案。人間の手と物体の相互作用に着想を得た把持戦略で高い成功率を実現した。
- 大規模モデルを用いた不均衡自動運転タスクのためのオンライン解析的サンプル不要連続学習連続学習2024/5/1
大規模バックボーンの特徴にリッジ回帰を適用し、再帰的に解析解を求めることで壊滅的忘却とデータ不均衡に対処するオンライン連続学習法を提案し、自動運転データセットで有効性を示した。