Liang Heng
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
- SIMPLE: ヒューマノイドの移動操作のためのシミュレーションベースのポリシー学習と評価ヒューマノイド/シミュレーション2026/6/1
ヒューマノイドの全身移動操作タスクを対象とした、大規模で再現可能な統一シミュレーションテストベッドを提案し、多様なタスクとデータ生成パイプラインを統合して、シミュレーションと実世界の性能相関を示した。
- HumDex: ヒューマノイド器用操作を簡単にする遠隔操作/模倣学習2026/3/1
ヒューマノイド全身の器用な操作のためのポータブル遠隔操作システムを提案し、IMUベースのモーショントラッキングと学習ベースのリターゲティングで高品質なデモデータ収集を実現。さらに、多様な人間の動作データでの事前学習とロボットデータでの微調整による模倣学習フレームワークを導入し、汎化性能を向上させた。
- Imagine2Act: 想像上の目標を用いた物体-動作の運動整合性によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
言語指示から想像した目標画像と3D点群を生成し、物体の変形とエンドエフェクタ動作を整合させることで、高精度な物体再配置タスクを実現する模倣学習フレームワークを提案した。
- RwoR: ロボットなしで方策学習するための人間の手の収集からのロボットデモンストレーション生成模倣学習2025/7/1
手首に装着したGoProで人間の手のデモを収集し、生成モデルでロボットグリッパのデモに変換することで、実機ロボットなしに操作方策を学習できる手法を提案。
- ViTacFormer：視触覚クロスモーダル表現による巧みなマニピュレーションマニピュレーション2025/6/1
視覚と触覚をクロスアテンションで融合し、将来の触覚信号を予測する自己回帰ヘッドを備えた表現学習手法を提案。多指ハンドの模倣学習に応用し、実世界タスクで成功率を約50%向上させ、11段階・2.5分の長期的操作を自律遂行した。
- CrayonRobo: 物体中心のプロンプト駆動型視覚-言語-行動モデルによるロボットマニピュレーションVLA2025/5/1
RGB画像に手書き風の2D視覚プロンプトを重ね、低レベル動作と高レベル計画を同時に指示する視覚-言語-行動モデルを提案。キーフレームごとに接触姿勢と移動方向をSE(3)空間で予測し、長期タスクを実行する。
- MoLe-VLA: レイヤ混合による動的レイヤスキップ型視覚言語行動モデルVLA2025/3/1
LLMの各層をエキスパートとみなし、ロボットの状態に応じて必要な層だけを動的に活性化する視覚言語行動モデルを提案し、計算コストを抑えつつ操作タスクの性能を維持した。
- Graph-Guided Deformation for Point Cloud Completion2021/12/1