Jinkun Cao

収録論文 9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

• 接地反力慣性ポーザー：スパースIMUとインソール圧力センサによる物理ベースの人間動作キャプチャ
  動作キャプチャ2026/3/1

  IMUと足裏圧力センサを組み合わせ、物理シミュレータ上のデジタルツインを制御して物理的に妥当な全身動作を再構成する手法GRIPを提案した。

• GENMO: 人間の動作のための汎用モデル
  動作生成・推定2025/5/1

  動作生成と動作推定を単一の枠組みに統合した汎用モデルGENMOを提案。動作推定を制約付き動作生成として再定式化し、回帰と拡散の相乗効果で高精度な推定と多様な生成を両立する。

• SMPLOlympics：物理シミュレーションされたヒューマノイドのためのスポーツ環境
  ヒューマノイド制御2024/7/1

  人間の動作データと互換性のあるヒューマノイドモデルを用いて、ゴルフやテニスなど多様なオリンピック競技を物理シミュレーションで再現する環境群を構築し、強力な動作事前分布と単純な報酬の組み合わせで人間らしいスポーツ行動が学習できることを示した。

• Omnigrasp: シミュレーションされたヒューマノイドによる多様な物体の把持
  マニピュレーション2024/7/1

  シミュレーション上のヒューマノイドが1200以上の多様な物体を把持し、ランダムな軌道に沿って運搬できる制御器を学習した研究。

• CooHOI: 操作物体の動力学を活用した協調的人間-物体インタラクションの学習
  マニピュレーション2024/6/1

  単一ヒューマノイドの模倣学習とマルチエージェント強化学習を組み合わせ、複数体で協調して物体を運ぶスキルを獲得するフレームワークを提案。

• ヘッドマウントセンサからのリアルタイムシミュレーテッドアバター
  アバター制御2024/3/1

  AR/VRヘッドセットのカメラと姿勢情報から、物理シミュレーション上のヒューマノイドアバターをリアルタイムに制御する手法を提案。大規模合成データセットで学習し、実世界のキャプチャでも動作を実証した。

• Universal Humanoid Motion Representations for Physics-Based Control
  2023/10/1
• Perpetual Humanoid Control for Real-time Simulated Avatars
  2023/5/1
• Instance-Aware Predictive Navigation in Multi-Agent Environments
  2021/1/1