Kun Zhang

収録論文 8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

• エージェント探索と構造化モデリングの相乗効果によるタスク十分な世界モデルの学習
  世界モデル/強化学習2026/7/5

  エージェントが環境を能動的に探索してタスク関連情報を収集し、そのデータからタスクに必要な最小限の表現を世界モデルで学習することで、サンプル効率と汎化性能を向上させる手法を提案した。

• AISPO: 非ランバート物体のロボット操作における深度信頼性向上のためのアフィン不変形状事前分布
  マニピュレーション2026/6/1

  透明や鏡面など深度計測が不安定な物体に対し、RGB-D特徴融合とアフィン不変形状事前分布を用いた深度補完手法を提案し、操作成功率を向上させた。

• ビデオからの物理法則抽出：最小軌道条件下での時間不変2次ODEの識別可能性
  物理モデル学習2026/5/27

  生のピクセルから物理法則のパラメータを一意に復元できる条件を理論的に解明し、エンコーダのみのパイプラインで減衰系の識別可能性を証明した論文。

• ContextFlow: 長期的な身体性エージェントのための階層的タスク状態整合
  タスク計画/長期タスク2026/5/1

  長期的なタスクを実行する身体性エージェントにおいて、プランナーと実行者の間でタスク状態がずれる問題を扱い、明示的な契約と証拠パケットに基づくスコープ付き更新で整合を取るフレームワークContextFlowを提案した。

• 世界行動検証器：順方向・逆方向の非対称性による自己改善型世界モデル
  世界モデル2026/4/1

  世界モデルが自身の予測誤差を検出し自己改善するフレームワークWAVを提案。状態の妥当性と行動の到達可能性を分離検証し、順方向・逆方向の非対称性を活用してサンプル効率とポリシー性能を向上させる。

• ロボットマニピュレーションにおける生成AI：サーベイ
  マニピュレーション2025/3/1

  GAN・VAE・拡散モデルなどの生成モデルをロボットマニピュレーションに応用する研究を、データ生成から方策学習まで階層的に整理したサーベイ。

• 教師なしサブタスク発見のための選択メカニズムの同定
  模倣学習2024/10/1

  長期タスクをサブタスクに分解するため、行動に対する「選択」メカニズムとしてサブタスクを捉え、逐次非負値行列分解でサブゴールを学習する手法を提案した。

• POMDPに基づく能動的な力探索によるロボット挿入
  マニピュレーション2024/4/1

  接触状態の情報を活用し、POMDPとして定式化した探索戦略でロボット挿入を効率化する手法を提案。