Langzhe Gu
Peking University
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ヒューマノイド/VLA/強化学習触覚/3次元再構成全身操作/VLAマニピュレーション
※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
- HAF: 階層的アクションフローとスペクトル潜在RLによる汎用VLAのヒューマノイド全身移動操作への適応ヒューマノイド/VLA/強化学習2026/8/17
汎用VLA基盤モデルをヒューマノイドの全身移動操作に適応させるための2部構成フレームワークHAFを提案。階層的なアクション生成とオンラインRLによるポリシー改善を実現する。
- TouchAnything: 拡散モデルによるスパースなロボット触覚からの3次元再構成触覚/3次元再構成2026/4/1
少数の触覚センサ情報と物体の大まかなクラス情報から、事前学習済みの2次元拡散モデルを幾何学的先行知識として活用し、物体の正確な3次元形状を再構成するフレームワークを提案した。
- HEX: 人間型アライメント専門家によるクロスエンボディ全身操作全身操作/VLA2026/4/1
全身協調操作を実現するため、人間型ロボットに特化した状態中心フレームワークHEXを提案。多様な身体構造に適用可能な状態表現と、全身協調と時間的運動ダイナミクスをモデル化する専門家混合機構を導入し、実機での操作成功率と汎化性能を向上させた。
- RoboMIND 2.0：汎用身体知能のためのマルチモーダル両腕移動マニピュレーションデータセットマニピュレーション2025/12/1
6種類のロボットで集めた31万件超の両腕操作・移動マニピュレーション軌道（触覚・シミュレーション含む）を公開し、階層型VLM+VLAシステムMIND-2を提案した論文。
- HERMES: 多源运动データからの人間→ロボット身体化学習による移動型巧みなマニピュレーションマニピュレーション2025/8/1
複数の人間の手の動きデータを強化学習で統合し、移動型双腕多指ハンドロボットの器用な操作を実現するフレームワークを提案。深度画像ベースのsim2real転移とPnP位置推定による自律ナビゲーションを組み合わせ、実環境での汎化性能を向上させた。