Jiajun Zhang
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
強化学習手と物体のインタラクション合成VLA身体性ベンチマークテレオペレーションマニピュレーション
※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
- EDGE: エージェント強化学習における誘導探索のための経験蒸留強化学習2026/8/22
強化学習で得た経験を一時的な学習支援として使い、徐々にパラメータに内化させるフレームワークEDGEを提案。推論時の外部依存をなくし、複数タスクで性能を向上させた。
- PhotoHOI: 単一RGB写真からの3D手と物体のインタラクション合成手と物体のインタラクション合成2026/8/3
単一のRGB写真と自然言語指示から、3Dの手と物体のインタラクションシーケンスを合成する新しい手法を提案。視覚言語モデルでタスクを解析し、接触と把握の事前知識を活用して、実写画像や未知の物体にも一般化する。
- GR-Dexter 技術報告書VLA2025/12/1
両手デクスタラスハンドロボットで言語条件付き長期操作を実現するVLAフレームワークを提案し、ハードウェア・データ収集・学習手法を統合した。
- SWITCH: 長期的身体環境における実体インターフェースのモデリングと操作のベンチマーク身体性ベンチマーク2025/11/1
家電パネルやエレベーターなどの実体操作インターフェースを対象に、言語指示から行動・状態変化の追跡・結果検証・エラー回復までの閉ループ推論を評価するベンチマークSWITCHを提案。
- 人間の動作リターゲティングによる20自由度ByteDexterハンドの巧みなテレオペレーションテレオペレーション2025/7/1
20自由度のロボットハンドと腕のテレオペレーションシステムを開発し、人間の手の動きをリアルタイムで高忠実に再現することで、巧みな操作のデモデータを生成できることを示した。
- GAF: ロボットマニピュレーションの動的ワールドモデリングのための4D表現としてのガウス行動場マニピュレーション2025/6/1
3Dガウシアンスプラッティングに学習可能な運動属性を組み込み、動的シーンの4Dモデリングと行動推論を可能にするGAFを提案。ロボット操作タスクの成功率を平均7.3%向上させた。