Jinzhao Zhou

収録論文 4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

• HuMam: Mambaを用いたエンドツーエンド深層強化学習によるヒューマノイド運動制御
  歩行2025/9/1

  Mambaエンコーダで状態・足先目標・位相クロックを融合し、ヒューマノイド歩行をエンドツーエンド強化学習で制御する手法を提案。学習効率・安定性・省エネ性を向上。

• Mamba2を用いた視覚-固有感覚融合による運動制御のためのエンドツーエンド強化学習
  VLA2025/9/1

  視覚と固有感覚をMamba2で融合し、長距離依存を効率的に扱うエンドツーエンド強化学習フレームワークを提案。多様な運動制御タスクで安全性と性能を向上。

• E2H：非侵襲的脳波信号によるヒューマノイド全身制御フレームワーク
  BCI/ヒューマノイド制御2024/10/1

  非侵襲的な脳波(EEG)から動作キーワードを解読し、LLMによる動作生成と模倣制御ポリシーを組み合わせてヒューマノイドロボットを全身制御する2段階フレームワークを提案した。

• 人間の行動データ同期によるエンドツーエンド自動運転システムの強化
  自動運転2024/8/1

  同一の運転シナリオで人間と機械の運転データ（視線・脳波）を同期収集し、人間の注意を機械の注意誘導に用いることで自動運転性能が向上することをCarlaシミュレーションで示した。