Jinxuan Zhu
Samsung Robotics eXperience
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
- ActGaze: 反事実的視覚介入による行動に基づく注視学習で高精度マニピュレーションを実現VLA2026/9/24
VLAモデルの視覚的注意をタスクに関連する領域に集中させるため、反事実的視覚介入によって行動予測に重要な領域を特定し、注視を学習させる手法を提案。実機実験で高精度マニピュレーションタスクにおいて既存手法を上回る性能を示した。
- 不完全データを活用した高精度ロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/9/22
低精度なタスク固有データと高精度なタスク不一致データをフローマッチングのノイズレベルに応じて使い分け、高精度マニピュレーションのVLAモデルを効率的に訓練する手法を提案。
- PSR: 接触の多いマニピュレーションのための予測的感覚運動表現学習マニピュレーション2026/9/18
マルチモーダルな感覚運動信号から将来の接触ダイナミクスを予測する表現を事前学習し、VLAモデルの行動生成に組み込むことで、力覚を要する接触の多い操作タスクの成功率を大幅に向上させた研究。
- ShapeForce：接触の多いマニピュレーションのための低コスト柔軟ロボット手首触覚2025/11/1
人間が接触時の相対的な力変化を利用することに着想を得て、柔軟コアの変形をマーカー追跡で推定し力覚信号を生成する低コストでプラグアンドプレイな柔軟手首を提案。6軸力覚センサに匹敵する性能を接触の多いタスクで実現した。
- AdaptPNP: 把持・非把持スキルを統合した適応的ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/11/1
VLMを用いて把持と非把持（押す・つつく等）の動作を組み合わせた計画を生成し、デジタルツインで予測しながら実環境でも適応的に再計画するマニピュレーション枠組みを提案した論文。
- Manual2Skill++: コネクタを考慮した指示書からの汎用ロボット組立組立/マニピュレーション2025/10/1
組立指示書から視覚言語モデルで接続情報を抽出し、部品と接続関係を階層グラフで表現してロボット組立を実行するフレームワークを提案。
- 長いデモンストレーションから汎化可能な言語条件付き布操作を学習するマニピュレーション2025/3/1
LLMの常識知識で長いデモから基本スキルを発見・学習し、LLMベースのタスクプランナで組み合わせることで、未見の布操作タスクへ汎化する手法を提案した。
- Manual2Skill: 視覚言語モデルを用いた家具組立のための説明書読解とロボットスキル獲得マニピュレーション2025/2/1
VLMで説明書画像から組立情報を抽出し、階層的な組立グラフと6D姿勢推定・動作計画を組み合わせて、ロボットがIKEA家具を組み立てられるようにしたフレームワーク。
- MASQ: 四足歩行ロボット単体の歩容学習のためのマルチエージェント強化学習歩行2024/8/1
四足ロボットの各脚をエージェントとみなし、グローバルクリティックを共有するマルチエージェント強化学習で歩容を学習させ、収束の高速化と実環境での頑健性向上を実現した。