Junkai Zhao
収録論文 12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
- HACo: 力覚対応の巧みな操作のための触覚アクティブコンプライアンス学習マニピュレーション2026/9/29
指尖触覚と関節トルクを統合し、接触力を調整しながら動作する巧みな操作ポリシーを学習する手法を提案。実機で摩擦・回転トルク・変形物体操作など多様なタスクにおいて83%の平均成功率を達成した。
- DexRoam: 一人称全身人間デモンストレーションからの移動型両腕巧緻マニピュレーション学習VLA2026/9/28
VRヘッドセットと頭部搭載ステレオカメラだけで全身の人間デモを収集し、身体・動作意味・時間の3段階アライメントでロボット動作空間に変換することで、移動しながらの両腕巧緻操作をVLAポリシーで学習可能にした。
- LiMA: 非同期拡散による長期想像からリアルタイム巧みな操作への橋渡しマニピュレーション2026/9/23
低速な長期意図生成と高速な動作精緻化を非同期に分離した二重システム拡散フレームワークで、両腕巧みな操作をリアルタイムに実行する。
- DeCAL: 接触認識型潜在共想像による物理基盤の巧みな視覚-言語-行動モデル巧みな操作/VLA/触覚2026/9/8
接触の多い巧みな操作のための、触覚を適応的に統合し視覚と触覚のダイナミクスを共同で想像する新しいVLAモデルを提案し、高い成功率と汎化性能を達成した。
- Orca：世界は心の中にある世界モデル2026/6/29
Orcaは、マルチモーダルな世界信号から統一された世界潜在空間を学習し、テキスト生成・画像予測・身体動作生成などの下流タスクを軽量デコーダで実現する世界基盤モデルである。
- AoE: 身体性AIのための常時オンの一人称視点人間動画収集システムデータ収集2026/2/1
スマホと首掛けホルダーを使い、誰でもどこでも一人称視点の実世界インタラクション動画を低コストで収集し、身体性基盤モデルの学習データ不足を解消するシステムを提案。
- METIS: 多源自己中心データによる統合型巧みな視覚-言語-行動モデルの事前学習VLA2025/11/1
人間とロボットの自己中心視点データを統合した大規模データセットEgoAtlasと動作表現を用いて、巧みな操作のための視覚-言語-行動モデルを事前学習し、実世界タスクでの成功率と汎化性能を向上させた。
- RoboCOIN: 統合マニピュレーションのためのオープンソース両腕ロボットデータ収集マニピュレーション2025/11/1
15種類のロボットプラットフォームから18万件以上の両腕操作デモを集めた大規模データセットを構築し、階層的な注釈とデータ処理パイプラインを提供した。
- RoboOS-NeXT：生涯学習・スケーラブル・堅牢なマルチロボット協調のための統合メモリフレームワーク群制御2025/10/1
空間・時間・身体性を統合した共有メモリSTEMを中核に、脳-小脳型の階層構造で異種ロボット群の生涯学習・動的タスク割当・障害復旧を実現するフレームワークを提案。
- RoboBrain 2.0 技術報告VLA2025/7/1
視覚と言語を統合し、実環境での知覚・推論・計画を担う具現化基盤モデルRoboBrain 2.0を提案。7Bと32Bの2種類で、空間理解や時系列意思決定タスクで高い性能を示す。
- PCB自動組立のためのメタ学習強化適応ロボット制御戦略マニピュレーション2025/6/1
視覚に頼らずメタ学習でロボットの位置誤差を補償し、多品種少量生産のPCB組立を柔軟かつ高効率化する手法を提案。
- DBPF: 動的ビンピッキングのための効率的で堅牢なフレームワークマニピュレーション2024/3/1
移動する物体や障害物がある動的環境で、吸着姿勢選択と速度マッチング・回避・再探索を組み合わせ、衝突ゼロで84%の成功率を達成するビンピッキングフレームワークを提案。