Jin Cheng
ETH Zürich
収録論文 21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
- バンドル接触勾配：展開可能な動的タスクのための微分可能シミュレーションの安定化sim2real2026/9/25
剛体接触の硬さに起因する勾配の高分散を、接触周辺でのランダム化平滑化により低減し、ヒューマノイドの動的動作を実機へゼロショット転移可能にした研究。
- KINO: ヒューマノイドの移動操作におけるVLM計画と全身制御のためのキーフレームインターフェースヒューマノイド全身制御2026/9/16
VLMによる計画と強化学習制御の間の仲介表現として動作キーフレームを用い、物体の把持・運搬・配置をヒューマノイドで実現する階層的フレームワークを提案。
- 犬のようにロボットを教える：誘導・ジェスチャー・音声による俊敏なナビゲーションの学習歩行2026/1/1
人間の身体的誘導・ジェスチャー・音声といったマルチモーダルな指示から脚ロボットが俊敏なナビゲーション行動をデータ効率的に学ぶ、人間参加型フレームワークを提案した。
- Switch-JustDance：家庭用ゲーム機で全身運動追従コントローラを評価するベンチマーク全身制御ベンチマーク2025/11/1
Nintendo Switchの『Just Dance』を利用し、ゲーム内の振り付けをロボットの動作に変換して、ヒューマノイドの全身制御コントローラを実機で評価する低コストで再現可能なベンチマーク手法を提案した。
- APEX: 行動事前分布による脚式ロボットのロバスト動作追従のための効率的探索歩行2025/11/1
専門家のデモンストレーションを減衰する行動事前分布として強化学習に組み込み、展開時の参照データ依存を排除しつつ、脚式ロボットの多様な動作追従を効率的かつロバストに学習する手法を提案。
- 脚式ロコマニピュレーションのための全身逆動力学MPCロコマニピュレーション2025/11/1
全身の逆動力学を直接最適化するMPCを提案し、四足歩行ロボットにマニピュレータを搭載して、荷物の牽引や箱押し、ホワイトボード拭きなどの実世界タスクを80Hzのリアルタイムで実現した。
- TARC: 時間適応型ロボット制御強化学習/制御2025/10/1
強化学習により、ロボットが状況に応じて制御周波数を自律的に調整し、制御動作とその持続時間を同時に選択する手法を提案。RCカーと四足歩行ロボットで実機検証し、固定周波数制御と同等以上の性能を保ちつつ制御周波数を大幅に削減。
- 犬のように歩く：ラベルなし動作データから脚式ロボットの操縦可能な模倣コントローラを学習歩行2025/7/1
ラベルなしの実世界動作データから脚式ロボットの多様な歩容を自動発見し、ユーザーの操縦指令に応じてスタイルを保ちながら模倣・遷移する制御器を学習するフレームワークを提案。
- APEX: 行動事前分布による効率的探索で脚式ロボットの頑健な動作追従を実現歩行2025/5/1
参照動作への依存を減らすため、減衰する行動事前分布で探索を誘導し、複数クリティックでスタイルとタスクを分離学習する動作追従RLフレームワークを提案。人型・四足ロボットのシミュレーションとUnitree Go2でのゼロショット展開で有効性を示した。
- RAMBO: 強化学習で拡張したモデルベース全身制御による移動操作移動操作2025/4/1
モデルベース全身制御と強化学習方策を組み合わせ、四足ロボットでカート押しや皿の平衡など移動しながらの操作を実現したハイブリッド手法。
- SATA: 動物の学習に着想を得た安全で適応的なトルクベース歩行ポリシー歩行2025/2/1
動物の生体力学的原理と適応学習機構を模倣し、トルク空間で直接制御する脚式ロボットの歩行ポリシーを学習するフレームワークを提案。初期探索を改善し、安全性と適応性の高い動作を実現する。
- CAIMAN: 因果的行動影響検出によるサンプル効率の良い移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/2/1
脚ロボットが物体を押すなどの移動マニピュレーションを、因果的行動影響を内在的報酬として強化学習で効率的に獲得する手法を提案し、実機移転も実証した。
- 少ないデータで多くを学ぶ：脚式マニピュレーションのためのサンプル効率の良いモデルベース強化学習モデルベースRL2025/1/1
四足歩行ロボットにアームを搭載したロコマニピュレーション制御のため、手設計の運動学モデルを物理事前分布としてベイズニューラルネットワークでダイナミクスモデルを学習し、限られたデータで高精度なエンドエフェクタ軌道追従を実現した。
- DARE: 拡散ポリシーによる自律ロボット探査探査2024/10/1
拡散モデルと注意機構を組み合わせ、専門家の実演から学習した拡散ポリシーで未知環境の探査経路を一度の推論で生成する手法を提案。
- MetaLoco: メタ強化学習と動作模倣による汎用四足歩行歩行2024/7/1
メタ強化学習と動作模倣を組み合わせ、多様な四足ロボットにゼロショットで適応する汎用歩行制御ポリシーを学習した研究。
- RobotKeyframing: 高レベル目標を密・疎報酬の混合で学習する歩行制御歩行2024/7/1
脚ロボットの歩行において、時間的に任意に配置された複数のポーズ目標（キーフレーム）を達成するため、密・疎報酬を扱うマルチクリティック強化学習と可変数の目標を処理するTransformerエンコーダを組み合わせた制御フレームワークを提案。
- 四足歩行ロボットのための時空間モーションリターゲティング歩行2024/4/1
手持ちカメラ映像などのノイズを含む動作源から、形態や物理特性の異なる四足ロボットへ動的で敏捷な動きを転移する手法を提案し、実機でバク宙などの技能を実現した。
- Learning Diverse Skills for Local Navigation under Multi-constraint Optimality2023/10/1
- Offline Diversity Maximization Under Imitation Constraints2023/7/1
- RL + Model-based Control: Using On-demand Optimal Control to Learn Versatile Legged Locomotion2023/5/1
- Haptic Teleoperation of High-dimensional Robotic Systems Using a Feedback MPC Framework2022/7/1