Jiachen Zhang
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
人型ロボット/ベンチマークロボットポリシー実行全身操作/データ収集データ収集/全身操作VLA/価値学習マニピュレーション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
- ThorArena: 人間の動作と力のデモンストレーションによる人型ロボットの物理的インタラクションのベンチマーク人型ロボット/ベンチマーク2026/7/1
人型ロボットの接触を伴うタスク評価のため、同期した動作と力の計測を含む実世界データセットと、力考慮の評価指標を備えたベンチマークThorArenaを提案した。
- PACE: 位相を考慮したロボットポリシーのチャンク実行ロボットポリシー実行2026/6/1
アクションチャンキングを用いるロボットポリシーにおいて、予測されたチャンク内の速度プロファイルから低速度の遷移点を検出し、その点を再計画境界として実行ホライゾンをオンラインで選択する訓練不要の実行手法PACEを提案した。シミュレーションと実機で成功率を向上させた。
- HumanoidUMI: ロボット不要のデモからヒューマノイド全身操作への橋渡し全身操作/データ収集2026/6/1
軽量VRデバイスとUMI風グリッパーを用いてロボットを使わずにヒューマノイドの全身操作データを収集し、そのデータで高次ポリシーを訓練して全身制御に転用する枠組みを提案した。
- BifrostUMI: ロボット不要のデモから人型全身操作への橋渡しデータ収集/全身操作2026/5/1
軽量VRデバイスとUMI風グリッパーを用いてロボットを使わずに人型ロボットの全身動作データを収集し、高次ポリシーで全身スキル学習を実現するフレームワークを提案。実世界5シナリオで有効性を検証した。
- 凍結VLAがすでに知っている成功の兆候：基盤ロボットポリシーにおける価値様構造の探索研究VLA/価値学習2026/5/1
凍結したVLAポリシーの特徴表現から、軽量な線形プローブで成功確率を予測できることを示し、それを用いて行動選択を改善した。
- OmniUMI：人間に合わせたマルチモーダルインタラクションによる物理的基盤を持つロボット学習マニピュレーション2026/4/1
UMI型インターフェースに触覚・把持力・外力などの物理的接触信号を統合し、拡散ポリシーで学習するシステムを提案。力に敏感な操作タスクで有効性を示した。
- TTF-VLA: 視覚言語行動モデルのためのピクセル注意統合による時間トークン融合VLA2025/8/1
VLAモデルが各時刻で独立に視覚入力を処理し時間情報を捨てている問題に対し、履歴と現在の視覚表現を選択的に融合する学習不要の手法を提案し、操作タスクの成功率を向上させた。
- Point wise or Feature wise? Benchmark Comparison of Public Available LiDAR Odometry Algorithms in Urban Canyons2021/4/1